无人驾驶救助船路径规划算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的背景意义 | 第9-10页 |
| ·无人船国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·路径规划技术的发展趋势及现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 路径规划概况及无人船环境建模 | 第16-26页 |
| ·路径规划概述 | 第16-18页 |
| ·路径规划的定义 | 第16-17页 |
| ·路径规划的分类 | 第17页 |
| ·路径规划问题的实现 | 第17-18页 |
| ·路径规划技术的环境空间建模 | 第18-22页 |
| ·可视图法 | 第18-19页 |
| ·栅格法 | 第19-20页 |
| ·人工势场法 | 第20-21页 |
| ·链接图法 | 第21-22页 |
| ·无人船路径规划特点 | 第22-23页 |
| ·基于MAKLINK图论法的无人船环境建模 | 第23-25页 |
| ·环境空间假设 | 第23页 |
| ·构造自由空间 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 路径规划智能算法及基本蚁群算法的概述 | 第26-45页 |
| ·路径规划智能算法 | 第26-32页 |
| ·模拟退火算法 | 第26-28页 |
| ·遗传算法 | 第28-29页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法 | 第30页 |
| ·几种智能算法的比较 | 第30-32页 |
| ·基本蚁群算法的原理 | 第32-34页 |
| ·蚁群行为描述 | 第32-33页 |
| ·基本蚁群算法的机制原理 | 第33-34页 |
| ·基本蚁群算法的模型 | 第34-38页 |
| ·旅行商问题 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第35-37页 |
| ·基本蚁群算法的求解步骤 | 第37-38页 |
| ·基本蚁群算法主要参数分析 | 第38-44页 |
| ·蚁群算法参数选择 | 第38-39页 |
| ·参数选择实验分析 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 蚁群算法的改进及航迹平滑 | 第45-59页 |
| ·基本蚁群算法的优点与缺陷 | 第45-46页 |
| ·基本蚁群算法的优点 | 第45页 |
| ·基本蚁群算法的缺点 | 第45-46页 |
| ·蚁群改进算法分析 | 第46-50页 |
| ·蚁群系统 | 第46-47页 |
| ·带精英策略的蚁群系统 | 第47-48页 |
| ·基于排序的蚁群系统 | 第48-49页 |
| ·最大最小蚁群系统 | 第49-50页 |
| ·基于角度优先的改进蚁群算法 | 第50-53页 |
| ·角度优先策略 | 第50-52页 |
| ·启发信息 | 第52-53页 |
| ·基于蚁群改进算法的最优路径实现步骤 | 第53页 |
| ·航迹平滑算法分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 无人船路径规划算法仿真实现及结果分析 | 第59-67页 |
| ·无人船路径规划算法流程 | 第59-60页 |
| ·基于Dijkstra算法求解次优路径 | 第60-62页 |
| ·基于蚁群算法的路径优化仿真及结果分析 | 第62-65页 |
| ·航迹平滑效果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第73页 |
