基于智能终端的车载导航路径规划的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 发展现状及存在的问题 | 第12-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 车载导航路径规划的相关问题 | 第18-30页 |
| 2.1 车载导航系统的概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 车载导航系统的工作原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 车载导航系统的组成 | 第19-21页 |
| 2.2 路径规划的相关问题 | 第21-23页 |
| 2.2.1 图论及相关概念 | 第21-23页 |
| 2.2.2 最优路径评价标准 | 第23页 |
| 2.3 路径规划的相关算法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 Dijstra 算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 PSO-VPP 算法的设计 | 第30-42页 |
| 3.1 粒子群算法的基本原理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 粒子群算法的参数分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 粒子群算法优化性能的改进 | 第33-34页 |
| 3.2 粒子群算法与其他算法的比较 | 第34-35页 |
| 3.3 PSO-VPP 算法的设计 | 第35-37页 |
| 3.3.1 粒子的编码 | 第35-36页 |
| 3.3.2 适应度函数的设计 | 第36-37页 |
| 3.3.3 适应度函数对路径规划的影响 | 第37页 |
| 3.4 PSO-VPP 算法解决局部最优问题 | 第37-39页 |
| 3.4.1 局部最优产生的原因 | 第37-38页 |
| 3.4.2 解决局部最优的问题的方法 | 第38-39页 |
| 3.4.3 解决最优问题的算法流程图 | 第39页 |
| 3.5 PSO-VPP 算法的步骤及流程图 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 智能终端平台的路径规划算法的实现 | 第42-63页 |
| 4.1 智能终端平台的选择 | 第42-46页 |
| 4.1.1 主流智能终端平台分析 | 第42-44页 |
| 4.1.2 Android 平台的架构 | 第44-45页 |
| 4.1.3 Android 的优势 | 第45-46页 |
| 4.2 Android 开发平台的搭建 | 第46-48页 |
| 4.2.1 相关软件安装 | 第46页 |
| 4.2.2 创建 Android 虚拟设备 | 第46-47页 |
| 4.2.3 开源地图的选择 | 第47-48页 |
| 4.3 移动导航系统功能模块的设计 | 第48-53页 |
| 4.3.1 GPS 模块 | 第49-50页 |
| 4.3.2 地图匹配模块 | 第50-51页 |
| 4.3.3 地图显示模块 | 第51-52页 |
| 4.3.4 实时信息获取模块 | 第52-53页 |
| 4.3.5 路径规划模块 | 第53页 |
| 4.4 车载导航系统的实现 | 第53-56页 |
| 4.4.1 导航系统的界面实现 | 第53-54页 |
| 4.4.2 定位功能的实现 | 第54-55页 |
| 4.4.3 路径规划功能的实现 | 第55-56页 |
| 4.5 算法验证与分析 | 第56-62页 |
| 4.5.1 算法验证 | 第56-59页 |
| 4.5.2 算法比较 | 第59-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
