| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 移动机器人发展状况与发展趋势概述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国内外移动机器人发展状况 | 第9-12页 |
| 1.2.2 移动机器人研究的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文课题来源、研究内容和主要贡献 | 第13-15页 |
| 第2章 路径规划 | 第15-30页 |
| 2.1 路径规划方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 道路图路径规划 | 第15-16页 |
| 2.1.2 单元分解路径规划 | 第16页 |
| 2.1.3 势场路径规划 | 第16-17页 |
| 2.2 部分环境未知情况下的路径规划方法 | 第17-26页 |
| 2.2.1 D*算法的基本思想 | 第17-18页 |
| 2.2.2 算法的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.3 RAISE和LOWER状态是算法执行的关键 | 第19-20页 |
| 2.2.4 算法的描述 | 第20-23页 |
| 2.2.5 性能分析 | 第23-24页 |
| 2.2.6 算法改进 | 第24-26页 |
| 2.3 仿真实验 | 第26-30页 |
| 2.3.1 测试环境 | 第26-27页 |
| 2.3.2 仿真结果 | 第27-30页 |
| 第3章 自定位与地图创建 | 第30-52页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 环境的表示 | 第31-33页 |
| 3.2.1 栅格地图 | 第31-32页 |
| 3.2.2 几何特征地图 | 第32页 |
| 3.2.3 拓扑地图 | 第32页 |
| 3.2.4 不同方法之间的转换及集成运用多种方法 | 第32-33页 |
| 3.3 不确定信息的描述与处理 | 第33-37页 |
| 3.3.1 不确定信息的描述 | 第33-34页 |
| 3.3.2 不确定信息的处理 | 第34-37页 |
| 3.3.3 不确定信息处理方法的比较 | 第37页 |
| 3.4 传感器数据处理 | 第37-45页 |
| 3.4.1 传感器分类 | 第37-39页 |
| 3.4.2 声纳传感器 | 第39-42页 |
| 3.4.3 里程计 | 第42-45页 |
| 3.5 地图创建与更新 | 第45-52页 |
| 3.5.1 单个距离传感器检测障碍物 | 第45-46页 |
| 3.5.2 概率栅格法原理 | 第46-47页 |
| 3.5.3 基于声纳的概率栅格地图创建 | 第47-50页 |
| 3.5.4 地图更新的仿真实验 | 第50-52页 |
| 第4章 实验研究和路径规划实现 | 第52-64页 |
| 4.1 WiRobot X80移动机器人平台 | 第52-56页 |
| 4.1.1 WiRobot X80移动机器人的硬件架构 | 第52-55页 |
| 4.1.2 WiRobot SDK软件开发平台 | 第55-56页 |
| 4.2 移动机器人路径规划系统的软件设计 | 第56-59页 |
| 4.2.1 软件功能 | 第56-58页 |
| 4.2.2 系统整体结构 | 第58-59页 |
| 4.3 软件关键技术的实现 | 第59-61页 |
| 4.3.1 地图的显示与更新 | 第59-60页 |
| 4.3.2 传感器数据处理 | 第60-61页 |
| 4.3.3 路径规划算法函数 | 第61页 |
| 4.4 实验结果及结论 | 第61-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70页 |