| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3 论文内容与结构 | 第18-21页 |
| 1.3.1 论文内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第19-21页 |
| 第2章 预备理论 | 第21-25页 |
| 2.1 加权切换系统 | 第21-22页 |
| 2.2 线性时序逻辑 | 第22-25页 |
| 2.2.1 线性时序逻辑的语法 | 第22页 |
| 2.2.2 线性时序逻辑的语义 | 第22-25页 |
| 第3章 基于LTL理论的仓储机器人路径规划 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.3 基于LTL理论的仓储机器人路径规划方法 | 第26-32页 |
| 3.3.1 环境建模与任务描述 | 第27-30页 |
| 3.3.2 路径寻优 | 第30-32页 |
| 3.4 仿真实验 | 第32-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 第4章 适用于动态环境的LTL-A~*-A~*最优路径规划方法 | 第36-48页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 问题描述 | 第36-38页 |
| 4.3 环境建模 | 第38页 |
| 4.4 LTL-A~*-A~*最优路径规划算法 | 第38-44页 |
| 4.4.1 基于LTL-A~*算法的全局路径规划 | 第39-41页 |
| 4.4.2 基于A~*算法的局部路径规划 | 第41-42页 |
| 4.4.3 LTL-A~*-A~*最优路径规划算法 | 第42-44页 |
| 4.5 仿真实验 | 第44-47页 |
| 4.6 小结 | 第47-48页 |
| 第5章 机器人导航系统设计与实现 | 第48-68页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 系统总体框架 | 第48-50页 |
| 5.3 地图构建模块设计 | 第50-53页 |
| 5.3.1 模拟仓储实验环境建模 | 第50-52页 |
| 5.3.2 模拟动态实验环境建模 | 第52-53页 |
| 5.4 路径规划模块设计 | 第53-54页 |
| 5.5 机器人定位模块设计 | 第54-55页 |
| 5.6 运动控制模块设计 | 第55-61页 |
| 5.6.1 偏差计算 | 第56页 |
| 5.6.2 运动控制策略 | 第56-59页 |
| 5.6.3 转换输出控制量 | 第59-61页 |
| 5.7 导航系统实现与实验案例 | 第61-67页 |
| 5.7.1 基于线性时序逻辑理论的仓储机器人路径规划实现 | 第62-65页 |
| 5.7.2 适用于动态环境的LTL-A~*-A~*最优路径规划实现 | 第65-67页 |
| 5.8 小结 | 第67-68页 |
| 第6章 基于LTL理论的两机器人路径规划实现 | 第68-79页 |
| 6.1 引言 | 第68页 |
| 6.2 问题描述 | 第68-69页 |
| 6.3 基于LTL理论的多机器人路径规划方法 | 第69-76页 |
| 6.3.1 构建双转换系统 | 第70-71页 |
| 6.3.2 构建时间自动机 | 第71-73页 |
| 6.3.3 构建域自动机 | 第73-74页 |
| 6.3.4 构建全局转换系统 | 第74-75页 |
| 6.3.5 搜索最优路径 | 第75-76页 |
| 6.4 基于LTL理论的两机器人路径规划方法仿真试验 | 第76-77页 |
| 6.5 基于LTL理论的两机器人路径规划方法的实现 | 第77-78页 |
| 6.6 小结 | 第78-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 总结 | 第79-80页 |
| 7.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第86页 |
