| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 智能机器人路径规划技术的研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 智能机器人的分类与发展现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 智能机器人的分类 | 第15-16页 |
| 1.2.2 智能机器人的发展现状 | 第16-17页 |
| 1.3 智能机器人路径规划技术的研究现状 | 第17-23页 |
| 1.3.1 智能机器人路径规划方法的分类 | 第17-18页 |
| 1.3.2 传统路径规划方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 智能路径规划方法 | 第19-23页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第23-25页 |
| 第2章 基本粒子群算法和基本蚁群算法 | 第25-33页 |
| 2.1 粒子群算法介绍 | 第25-27页 |
| 2.1.1 粒子群算法基本原理 | 第25-26页 |
| 2.1.2 粒子群算法描述 | 第26页 |
| 2.1.3 粒子群算法各参数介绍 | 第26-27页 |
| 2.2 蚁群算法介绍 | 第27-31页 |
| 2.2.1 蚁群算法基本原理 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基本蚁群算法的数学模型——蚂蚁系统 | 第28-29页 |
| 2.2.3 蚁群系统 | 第29-30页 |
| 2.2.4 蚁群算法步骤 | 第30-31页 |
| 2.3 算法的性能评价指标 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 改进粒子群蚁群融合算法 | 第33-53页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 算法改进 | 第33-38页 |
| 3.2.1 粒子群算法改进 | 第34-36页 |
| 3.2.2 蚁群算法改进 | 第36-37页 |
| 3.2.3 融合信息素播撒规则 | 第37-38页 |
| 3.3 算法收敛性分析 | 第38-47页 |
| 3.3.1 改进粒子群算法收敛性分析 | 第38-42页 |
| 3.3.2 改进蚁群算法收敛性分析 | 第42-47页 |
| 3.4 环境建模 | 第47-48页 |
| 3.5 问题的描述及求解流程 | 第48-50页 |
| 3.6 融合算法步骤及流程图 | 第50-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 仿真实验及结果分析 | 第53-67页 |
| 4.1 仿真实验平台设计 | 第53-54页 |
| 4.2 基本粒子群、改进粒子群和融合算法仿真分析 | 第54-58页 |
| 4.2.1 各算法最短路径对比 | 第54页 |
| 4.2.2 各算法所有路径对比 | 第54-55页 |
| 4.2.3 各算法平均路径与最短路径对比 | 第55-56页 |
| 4.2.4 各算法的性能指标 | 第56-58页 |
| 4.3 基本蚁群、改进蚁群及融合算法仿真分析 | 第58-62页 |
| 4.3.1 各算法最短路径对比 | 第58页 |
| 4.3.2 各算法所有路径对比 | 第58-59页 |
| 4.3.3 各算法平均路径和最短路径对比 | 第59-60页 |
| 4.3.4 各算法的性能指标 | 第60-62页 |
| 4.4 改进粒子群、改进蚁群及融合算法仿真分析 | 第62-65页 |
| 4.4.1 各算法最短路径对比 | 第62页 |
| 4.4.2 各算法所有路径对比 | 第62-63页 |
| 4.4.3 各算法的平均路径对比 | 第63-64页 |
| 4.4.4 各算法的性能指标 | 第64-65页 |
| 4.5 仿真结果分析 | 第65-67页 |
| 第5章 实物平台介绍与算法验证 | 第67-79页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 Pioneer 3DX智能移动机器人硬件特性 | 第67-71页 |
| 5.2.1 Pioneer 3DX基本组成 | 第68-70页 |
| 5.2.2 Pioneer 3DX的整体外形及规格 | 第70-71页 |
| 5.3 Pioneer 3DX智能移动机器人连接模式 | 第71-73页 |
| 5.5 Pioneer 3DX智能移动机器人软件系统 | 第73-76页 |
| 5.5.1 软件系统概述 | 第73-76页 |
| 5.5.2 软件系统框图 | 第76页 |
| 5.6 实物验证 | 第76-78页 |
| 5.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
