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基于改进蚁群算法的UUV路径规划方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 选题意义与背景第10-11页
    1.2 UUV路径规划研究现状第11-18页
        1.2.1 UUV发展现状第11-13页
        1.2.2 UUV路径规划特点第13-15页
        1.2.3 UUV路径规划方法研究现状第15-18页
    1.3 论文的主要研究工作第18-21页
第二章 UUV路径规划建模第21-27页
    2.1 引言第21页
    2.2 典型的环境地图建模方法第21-23页
        2.2.1 几何建模法第21-22页
        2.2.2 单元分解建模法第22页
        2.2.3 拓扑建模方法第22-23页
    2.3 UUV环境地图建模第23-25页
        2.3.1 二维环境地图模型第23-24页
        2.3.2 三维环境地图模型第24-25页
    2.4 UUV路径规划数学模型第25-26页
        2.4.1 路径表示方法第25-26页
        2.4.2 规划数学模型第26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 蚁群算法基础及其进一步改进第27-47页
    3.1 引言第27页
    3.2 蚁群算法的基础理论第27-33页
        3.2.1 蚁群算法的原理及内容第27-30页
        3.2.2 蚁群算法的特点及典型改进第30-33页
    3.3 改进的蚁群算法第33-46页
        3.3.1 改进策略的提出第33-39页
        3.3.2 主要参数选取第39-42页
        3.3.3 改进蚁群算法验证及性能分析第42-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 UUV离线路径规划方法研究第47-56页
    4.1 引言第47页
    4.2 改进蚁群算法应用于UUV离线路径规划第47-49页
        4.2.1 UUV离线路径规划描述第47页
        4.2.2 环境信息初始化第47-48页
        4.2.3 信息素表示第48页
        4.2.4 状态转移规则第48-49页
        4.2.5 信息素更新规则第49页
    4.3 UUV离线路径规划方法第49-53页
        4.3.1 目标函数及约束条件第49-50页
        4.3.2 路径平滑思想第50-52页
        4.3.3 算法描述第52-53页
    4.4 UUV离线路径规划仿真及性能分析第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 UUV在线实时路径规划方法研究第56-72页
    5.1 引言第56页
    5.2 滚动窗口路径规划方法第56-58页
        5.2.1 滚动窗口路径规划方法描述第56-57页
        5.2.2 窗口子目标点的确定方法第57-58页
    5.3 UUV在线实时路径规划方法第58-70页
        5.3.1 动态障碍物运动模型第58-62页
        5.3.2 动态环境避障模型第62-65页
        5.3.3 动态环境下的避障方法第65-66页
        5.3.4 全局规划与局部规划权衡策略第66-69页
        5.3.5 算法描述第69-70页
    5.4 仿真实验及结果分析第70-71页
    5.5 本章小结第71-72页
第六章 UUV完全遍历路径规划方法研究第72-80页
    6.1 引言第72页
    6.2 完全遍历路径规划方法第72-74页
        6.2.1 完全遍历路径规划方法研究现状第72-73页
        6.2.2 生物激励神经网络方法第73-74页
    6.3 本文完全遍历路径规划方法第74-77页
        6.3.1 改进蚁群算法与生物激励神经网络算法融合第74-75页
        6.3.2 目标函数及约束条件第75页
        6.3.3 遍历跳出“死角”方法第75-76页
        6.3.4 算法描述第76-77页
    6.4 仿真实验及结果分析第77-79页
    6.5 本章小结第79-80页
第七章 总结与展望第80-83页
    7.1 本文工作总结第80-81页
    7.2 本文主要创新点第81页
    7.3 后续工作展望第81-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-89页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加科研工作情况第89-90页
附录第90页

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