障碍环境中多机器人路径规划及任务分配
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多机器人系统的主要研究内容 | 第11-14页 |
| 1.3 路径规划研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 多机器人任务分配研究现状 | 第17-19页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 问题描述及数学建模 | 第20-29页 |
| 2.1 机器人路径规划和任务分配分层框架 | 第20-21页 |
| 2.2 路径规划问题描述 | 第21-22页 |
| 2.3 任务分配问题描述 | 第22-28页 |
| 2.3.1 任务类型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 任务分配模式 | 第23-25页 |
| 2.3.3 任务分配问题分类 | 第25-26页 |
| 2.3.4 任务分配问题数学模型 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于改进A~*的路径规划算法 | 第29-43页 |
| 3.1 环境栅格模型建立 | 第29-30页 |
| 3.2 A*路径规划算法 | 第30-31页 |
| 3.3 改进A*路径规划算法 | 第31-35页 |
| 3.4 实验与讨论 | 第35-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于改进果蝇优化的多机器人任务分配算法 | 第43-63页 |
| 4.1 果蝇优化算法 | 第43-44页 |
| 4.2 改进的果蝇优化任务分配算法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 编码 | 第44-45页 |
| 4.2.2 启发式初始化种群位置 | 第45-46页 |
| 4.2.3 嗅觉搜索与视觉搜索 | 第46-48页 |
| 4.2.4 改进果蝇优化算法整体流程 | 第48-49页 |
| 4.3 实验与讨论 | 第49-61页 |
| 4.3.1 算法参数整定 | 第50-52页 |
| 4.3.2 启发式初始化策略的影响 | 第52-53页 |
| 4.3.3 与遗传算法的比较 | 第53-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术成果 | 第74页 |
