| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 太阳能光伏板清洁机器人研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 移动机器人路径规划研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 移动机器人路径规划技术的发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.5 课题来源 | 第19页 |
| 1.6 本文的研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 移动机器人路径规划技术 | 第21-27页 |
| 2.1 移动机器人路径规划问题分析 | 第21页 |
| 2.2 路径规划的环境建模方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 可视图法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 拓扑法 | 第22页 |
| 2.2.3 自由空间法 | 第22页 |
| 2.2.4 栅格法 | 第22-23页 |
| 2.3 移动机器人路径搜寻方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 A*算法 | 第24页 |
| 2.3.2 D*算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 人工神经网络 | 第25页 |
| 2.3.4 遗传算法 | 第25页 |
| 2.3.5 蚁群算法 | 第25页 |
| 2.3.6 粒子群算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 太阳能发电站环境模型创建及可通行性分析 | 第27-37页 |
| 3.1 传统地图创建中的局限性 | 第27-28页 |
| 3.2 数字高程模型 | 第28页 |
| 3.3 数字高程模型的表示方法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 数字高程模型的数据源 | 第29-30页 |
| 3.4 基于数字高程模型的可通行性分析 | 第30-33页 |
| 3.4.1 基本地理信息的提取 | 第30-33页 |
| 3.4.2 可通行性分析 | 第33页 |
| 3.5 仿真验证 | 第33-36页 |
| 3.5.1 太阳能发电站高程数据的提取 | 第33-35页 |
| 3.5.2 基于高程建模方法建立太阳能发电站三维空间模型 | 第35-36页 |
| 3.5.3 太阳能发电站三维模型可通行性分析 | 第36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 清洁机器人路径规划设计 | 第37-47页 |
| 4.1 问题描述 | 第37-39页 |
| 4.2 基于PSOGSA的路径规划 | 第39-44页 |
| 4.2.1 引力算法原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 引力搜索算法描述 | 第40-42页 |
| 4.2.3 引力算法的流程 | 第42页 |
| 4.2.4 引力算法的改进 | 第42-44页 |
| 4.3 仿真验证 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 仿真平台设计与算法验证 | 第47-53页 |
| 5.1 MATLABGUI概述 | 第47-48页 |
| 5.2 清洁机器人路径规划仿真平台设计 | 第48-49页 |
| 5.3 清洁机器人路径规划仿真 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文) | 第60页 |