基于QPSO的带障碍空间路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·带障碍的空间路径规划的研究现状 | 第11-12页 |
| ·量子粒子群优化算法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容和组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第15-24页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·空间索引技术 | 第15-18页 |
| ·基于二叉树的索引技术 | 第15-16页 |
| ·基于四叉树的空间索引 | 第16-17页 |
| ·基于 B-树的空间索引 | 第17页 |
| ·基于动态哈希的格网法 | 第17-18页 |
| ·基于空间目标排序的索引方法 | 第18页 |
| ·常用的路径规划方法 | 第18-22页 |
| ·静态路径规划 | 第18-20页 |
| ·动态路径规划 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 量子粒子群优化算法 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·粒子群优化算法 | 第24-26页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第26-31页 |
| ·算法的量子行为 | 第27-29页 |
| ·算法的收敛性 | 第29-30页 |
| ·算法的运算过程 | 第30-31页 |
| ·算法的性能比较 | 第31页 |
| ·测试结果与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 QPSO 算法的带障碍空间路径规划 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于栅格法的环境建模 | 第34-37页 |
| ·栅格建模原理 | 第34-35页 |
| ·栅格法环境模型的建立 | 第35-37页 |
| ·基于四叉树的环境建模 | 第37-39页 |
| ·问题描述 | 第37页 |
| ·四叉树环境模型的建立 | 第37-39页 |
| ·基于四叉树量子粒子群优化的路径规划 | 第39-43页 |
| ·算法编码 | 第39-41页 |
| ·路径规划描述 | 第41页 |
| ·适应值函数选择 | 第41页 |
| ·邻域查找算法 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·算法的仿真实验与结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 QPSO 带障碍路径规划的应用 | 第46-51页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·数据组织 | 第46-47页 |
| ·路径规划的过程和结果 | 第47-49页 |
| ·应用分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51页 |
| ·今后工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历 | 第59页 |
