| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 路径规划研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 任务分配研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 冲突检测研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-18页 |
| 2 基于AGV的物流系统模型建立 | 第18-31页 |
| 2.1 系统详细说明 | 第19-21页 |
| 2.2 系统执行者:高速高精度AGV | 第21-28页 |
| 2.2.1 AGV系统简介 | 第21-24页 |
| 2.2.2 惯性导航AGV | 第24-28页 |
| 2.3 系统数学模型 | 第28-30页 |
| 2.3.1 AGV数学模型 | 第28-29页 |
| 2.3.2 数学模型前提条件 | 第29页 |
| 2.3.3 系统的模型参数及符号 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于改进型Astar算法的调度方法 | 第31-57页 |
| 3.1 地图模型的建立 | 第31-33页 |
| 3.2 广度优先、深度优先、Astar算法对比分析 | 第33-36页 |
| 3.2.1 方法一:广度优先搜索算法(BFS) | 第33页 |
| 3.2.2 方法二:深度优先搜索算法(DFS) | 第33-34页 |
| 3.2.3 方法三:传统Astar算法简介 | 第34-36页 |
| 3.3 Astar算法改进 | 第36-51页 |
| 3.3.1 传统Astar算法分析 | 第36-42页 |
| 3.3.2 引入改进人工势场法 | 第42-46页 |
| 3.3.3 引入转弯代价 | 第46-48页 |
| 3.3.4 提升改进算法运行效率 | 第48-51页 |
| 3.4 改进型AStar算法的理论验证 | 第51-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 系统应用设计与实现 | 第57-70页 |
| 4.1 调度系统需求分析 | 第57-58页 |
| 4.2 AGV总体结构设计 | 第58-59页 |
| 4.3 调度系统与AGV的通讯 | 第59-60页 |
| 4.4 调度系统界面及功能说明 | 第60-66页 |
| 4.5 智能调度系统测试实验验证 | 第66-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 论文总结 | 第70-71页 |
| 5.2 论文展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间所取得的科研成果 | 第76-77页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间所参与的科研项目 | 第77页 |