地面移动机器人路径规划技术与监控指挥系统研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1．1 地面移动机器人简介 | 第7页 |
| 1．2 本文的研究目的和意义 | 第7-8页 |
| 1．3 本文的主要工作概述 | 第8-9页 |
| 1．4 本文的内容安排 | 第9-10页 |
| 2 机器人在工作空间中的运动和局部电子地图的创建 | 第10-15页 |
| 2．1 机器人的工作空间描述 | 第10-12页 |
| 2．1．1 工作空间概述 | 第10页 |
| 2．1．2 机器人在工作空间中的运动 | 第10-12页 |
| 2．2 非固定局部电子地图的创建 | 第12-14页 |
| 2．3 本章小结 | 第14-15页 |
| 3 C-空间的构建和机器人的非完整约束 | 第15-30页 |
| 3．1 C-空间的构建 | 第15-22页 |
| 3．1．1 C-空间的几个基本概念 | 第15-16页 |
| 3．1．2 C-空间中的路径规划问题 | 第16-17页 |
| 3．1．3 只考虑机器人平移时的 C_(obs) | 第17-20页 |
| 3．1．4 机器人平移加旋转时的 C_(obs) | 第20-22页 |
| 3．2 非完整约束 | 第22-26页 |
| 3．2．1 完整约束的概念 | 第23页 |
| 3．2．2 非完整约束的概念 | 第23-24页 |
| 3．2．3 轮式机器人的非完整约束 | 第24-26页 |
| 3．3 本文所使用的约束方法 | 第26-29页 |
| 3．3．1 C-空间的离散化 | 第26-27页 |
| 3．3．2 离散化空间中简单的非完整约束 | 第27-29页 |
| 3．4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 考虑非完整约束情况下的机器人路径规划算法 | 第30-50页 |
| 4．1 常用的路径规划算法简介 | 第30-33页 |
| 4．1．1 环境的几何表示方法 | 第30-31页 |
| 4．1．2 图搜索算法 | 第31-32页 |
| 4．1．3 遗传算法 | 第32页 |
| 4．1．4 基于神经网络的算法 | 第32-33页 |
| 4．1．5 模糊逻辑法 | 第33页 |
| 4．1．6 基于随机采样的规划方法 | 第33页 |
| 4．2 人工势场法 | 第33-38页 |
| 4．2．1 人工势场法的原理 | 第33-37页 |
| 4．2．2 人工势场法的主要优缺点 | 第37-38页 |
| 4．3 栅格法 | 第38-41页 |
| 4．3．1 栅格法的原理 | 第38-39页 |
| 4．3．2 本文使用的栅格法 | 第39-41页 |
| 4．4 在栅格化的环境中用A~*算法进行路径规划 | 第41-45页 |
| 4．4．1 环境表示 | 第41页 |
| 4．4．2 算法介绍 | 第41-44页 |
| 4．4．3 仿真实验结果 | 第44-45页 |
| 4．5 在栅格化的环境中用势场法进行路径规划 | 第45-49页 |
| 4．5．1 环境表示 | 第45页 |
| 4．5．2 算法介绍 | 第45-47页 |
| 4．5．3 仿真实验结果 | 第47-49页 |
| 4．6 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 移动机器人远程监控指挥系统 | 第50-56页 |
| 5．1 监控指挥系统的作用 | 第50-51页 |
| 5．1．1 全自主导航存在的难题 | 第50-51页 |
| 5．1．2 监控指挥系统的主要用途 | 第51页 |
| 5．2 监控指挥系统的设计与实现 | 第51-55页 |
| 5．2．1 系统的硬件介绍 | 第51页 |
| 5．2．2 系统的两种工作模式 | 第51-53页 |
| 5．2．3 系统的软件介绍 | 第53-55页 |
| 5．3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
