基于反应式的人工势场法机器人路径规划
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究来源与研究意义 | 第8-10页 |
| ·课题研究的来源 | 第8页 |
| ·课题研究的意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究主要内容 | 第12-14页 |
| 2 机器人路径规划相关方法的概述 | 第14-22页 |
| ·传统人工势场法原理 | 第14-15页 |
| ·传统人工势场法缺陷分析 | 第15-16页 |
| ·基于人工势场法的改进 | 第16-18页 |
| ·人工势场免疫网路规划策略 | 第16-17页 |
| ·基于模拟退火的人工势场法 | 第17页 |
| ·基于遗传算法的人工势场法 | 第17-18页 |
| ·构造基于势场法有关算法的要点 | 第18-21页 |
| ·环境信息的准确构建 | 第18页 |
| ·多算法中转换条件的重要性 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于改进牛顿势场法的算法 | 第22-37页 |
| ·基于势场法的原理及缺陷 | 第22-24页 |
| ·改进势场法的原理 | 第22-23页 |
| ·PFM 及其固有缺陷的描述 | 第23-24页 |
| ·改进的牛顿法 | 第24-25页 |
| ·MNM 法的应用 | 第25-28页 |
| ·在不同势能模型下应用 MNM 法 | 第25-28页 |
| ·速度变化和固定时应用 MNM 法 | 第28页 |
| ·结果分析 | 第28-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于反应式的势场法规划 | 第37-46页 |
| ·基于反应式的势场法规划的原理 | 第37-38页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·反应式的由来 | 第37-38页 |
| ·算法的设计框架 | 第38-39页 |
| ·基于反应式的势场法算法的实施 | 第39-44页 |
| ·解决局部极小点问题 | 第39-41页 |
| ·解决目标不可达问题 | 第41-44页 |
| ·基于反应式的势场法的编程实现 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| ·总结反应式的势场法原理 | 第45页 |
| ·RB-APF 对比其他算法的优点 | 第45-46页 |
| 5 基于反应式的人工势场法及对比仿真 | 第46-59页 |
| ·免疫粒子群算法的模拟及分析 | 第46-48页 |
| ·免疫粒子群算法 | 第46页 |
| ·算法参数设置及模拟 | 第46-48页 |
| ·结果分析 | 第48页 |
| ·基于反应式的人工势场法模拟分析 | 第48-58页 |
| ·仿真参数设定 | 第48页 |
| ·仿真分组及出图 | 第48-51页 |
| ·试验数据结果分析 | 第51-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 A RB-APF 算法程序 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
