| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 符号说明 | 第12-14页 |
| 1 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第14-18页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第14-17页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-28页 |
| 1.2.1 国外的蛇形机器人研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.2 国内的蛇形机器人研究现状 | 第22-23页 |
| 1.2.3 救援机器人的智能控制及路径规划研究进展 | 第23-27页 |
| 1.2.4 救援机器人研究现状分析 | 第27-28页 |
| 1.3 研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第29-31页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第29页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第29-31页 |
| 2 煤矿蛇形搜寻机器人控制系统研究 | 第31-44页 |
| 2.1 煤矿蛇形搜寻机器人系统需求分析 | 第31-32页 |
| 2.1.1 煤矿蛇形搜寻机器人工作环境 | 第31页 |
| 2.1.2 煤矿蛇形搜寻机器人系统的功能分析 | 第31-32页 |
| 2.1.3 系统的功能指标 | 第32页 |
| 2.2 煤矿蛇形搜寻机器人本体设计 | 第32-36页 |
| 2.2.1 蛇形搜寻机器人机械结构设计 | 第32-34页 |
| 2.2.2 蛇形搜寻机器人关节结构设计 | 第34页 |
| 2.2.3 蛇形搜寻机器人全向轮子支架设计 | 第34-36页 |
| 2.3 煤矿蛇形搜寻机器人嵌入式控制系统设计 | 第36-43页 |
| 2.3.1 蛇形搜寻机器人环境探测功能设计 | 第36-38页 |
| 2.3.2 蛇形搜寻机器人硬件系统设计 | 第38-41页 |
| 2.3.3 蛇形搜寻机器人软件系统设计 | 第41页 |
| 2.3.4 蛇形搜寻机器人上位机界面设计 | 第41-43页 |
| 2.4 小结 | 第43-44页 |
| 3 煤矿蛇形搜寻机器人运动学分析及姿态控制研究 | 第44-60页 |
| 3.1 蛇形搜寻机器人仿生学分析 | 第44-46页 |
| 3.2 蛇形搜寻机器人的运动学分析 | 第46-51页 |
| 3.2.1 刚体的运动学基础 | 第46-49页 |
| 3.2.2 蛇形搜寻机器人D-H参数法建模 | 第49-51页 |
| 3.3 D-H坐标下蛇形机器人的运动姿态控制研究 | 第51-59页 |
| 3.3.1 运动控制函数分析 | 第51-53页 |
| 3.3.2 运动控制函数的改进 | 第53-55页 |
| 3.3.3 基于Matlab的改进Serpenoid控制函数仿真分析 | 第55-59页 |
| 3.4 小结 | 第59-60页 |
| 4 井下环境中障碍物的建模与地图构建 | 第60-74页 |
| 4.1 基于激光雷达的环境检测 | 第60-64页 |
| 4.2 障碍物地图建模 | 第64-73页 |
| 4.2.1 环境地图的表示 | 第64-65页 |
| 4.2.2 环境信息的提取和处理 | 第65-70页 |
| 4.2.3 实验验证 | 第70-73页 |
| 4.3 小结 | 第73-74页 |
| 5 煤矿蛇形搜寻机器人全局路径规划策略研究 | 第74-89页 |
| 5.1 全局路径规划环境分析与描述 | 第74-75页 |
| 5.2 传统蚁群算法分析 | 第75-79页 |
| 5.2.1 传统蚁群算法的利弊 | 第75-78页 |
| 5.2.2 传统蚁群算法路径规划 | 第78-79页 |
| 5.3 优化蚁群算法的全局路径规划策略 | 第79-85页 |
| 5.3.1 初始信息素分布 | 第79-80页 |
| 5.3.2 算法模型的改进 | 第80-81页 |
| 5.3.3 避免陷入局部最优 | 第81-82页 |
| 5.3.4 路径的再优化 | 第82-83页 |
| 5.3.5 优化算法总结 | 第83-85页 |
| 5.4 优化蚁群算法的仿真实验与分析 | 第85-88页 |
| 5.5 小结 | 第88-89页 |
| 6 煤矿蛇形搜寻机器人局部未知环境路径规划策略研究 | 第89-105页 |
| 6.1 人工势场法分析 | 第89-92页 |
| 6.1.1 基本人工势场法的利弊 | 第89-92页 |
| 6.1.2 改进人工势场法分析 | 第92页 |
| 6.2 优化人工势场法局部未知环境路径规划策略 | 第92-98页 |
| 6.2.1 局部目标点的设定方法 | 第92-94页 |
| 6.2.2 引力势函数的改进 | 第94-95页 |
| 6.2.3 局部目标点跟随全局路径仿真实验与分析 | 第95-98页 |
| 6.3 动态障碍物下路径规划策略 | 第98-101页 |
| 6.3.1 确定动态斥力势函数 | 第98-100页 |
| 6.3.2 解决局部极小值问题 | 第100-101页 |
| 6.4 优化人工势场法在局部路径规划中的实现 | 第101-104页 |
| 6.4.1 优化人工势场算法流程 | 第101-102页 |
| 6.4.2 优化人工势场算法的仿真实现 | 第102-104页 |
| 6.5 小结 | 第104-105页 |
| 7 实验与分析 | 第105-118页 |
| 7.1 煤矿蛇形搜寻机器人研究平台简介 | 第105页 |
| 7.2 煤矿蛇形搜寻机器人姿态控制实验 | 第105-114页 |
| 7.2.1 蛇形搜寻机器人运动步态实验 | 第105-110页 |
| 7.2.2 蛇形搜寻机器人翻越障碍实验 | 第110-114页 |
| 7.3 煤矿蛇形搜寻机器人路径规划实验 | 第114-117页 |
| 7.4 小结 | 第117-118页 |
| 8 结论与展望 | 第118-121页 |
| 8.1 结论 | 第118-119页 |
| 8.2 创新点 | 第119-120页 |
| 8.3 展望 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-132页 |
| 附录 | 第132-134页 |
| 作者在攻读博士学位期间取得的成果 | 第132-134页 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第134页 |
