基于模糊神经网络的移动机器人路径规划技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·移动机器人概述 | 第7-10页 |
| ·发展历史 | 第7页 |
| ·研究内容 | 第7-10页 |
| ·移动机器人路径规划研究现状 | 第10-12页 |
| ·选题背景和研究内容 | 第12-14页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| 2 移动机器人路径规划技术 | 第14-19页 |
| ·环境信息已知的全局路径规划 | 第14-16页 |
| ·环境信息未知的局部路径规划 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 机器人运动模型与定位 | 第19-31页 |
| ·AS-R移动机器人体系结构 | 第19-21页 |
| ·机器人运动学模型 | 第21-24页 |
| ·移动机器人轮式结构 | 第21-22页 |
| ·移动机器人运动模型 | 第22-24页 |
| ·AS-R定位 | 第24-29页 |
| ·移动机器人定位 | 第24-25页 |
| ·机器人自定位算法 | 第25-29页 |
| ·机器人定位实验 | 第29-30页 |
| ·悬空实验 | 第29-30页 |
| ·行走实验 | 第30页 |
| ·结果分析 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于人工势场法的机器人路径规划 | 第31-38页 |
| ·人工势场法简述 | 第31-32页 |
| ·改进的势场法 | 第32-35页 |
| ·势场的建立 | 第32-33页 |
| ·改进方法 | 第33-35页 |
| ·仿真结果与分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 基于模糊神经网络的机器人路径规划 | 第38-55页 |
| ·神经网络和模糊控制 | 第38-40页 |
| ·环境感知与处理 | 第40-45页 |
| ·探测传感器的选择 | 第40-42页 |
| ·环境信息的处理 | 第42-45页 |
| ·用于路径规划的模糊神经网络 | 第45-51页 |
| ·基本思想 | 第45-46页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第46-48页 |
| ·模糊神经网络的学习与训练 | 第48-50页 |
| ·机器人简化模型建立 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-53页 |
| ·仿真环境建立 | 第51页 |
| ·传感器功能模拟与障碍物的表示 | 第51-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
