多机器人协同探测的路径规划问题研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 多机器人路径规划问题的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 多机器人路径规划方法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.3 多机器人路径规划中避碰问题的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的研究内容和研究思路 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第2章 相关理论简介 | 第21-29页 |
| 2.1 路径规划的定义 | 第21页 |
| 2.2 环境建模方法 | 第21-23页 |
| 2.3 最短路径算法 | 第23-26页 |
| 2.4 遗传算法基本步骤 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 单机器人路径规划问题研究 | 第29-36页 |
| 3.1 单机器人路径规划问题描述 | 第29页 |
| 3.2 单机器人环境建模及路径计算 | 第29-32页 |
| 3.2.1 环境建模 | 第29-30页 |
| 3.2.2 运行方向 | 第30-31页 |
| 3.2.3 路径计算 | 第31-32页 |
| 3.3 单机器人路径规划问题的数学模型 | 第32-33页 |
| 3.4 单机器人路径规划问题的算法 | 第33-34页 |
| 3.5 单机器人的路径规划的算例分析 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 静态环境下多机器人路径规划问题研究 | 第36-44页 |
| 4.1 静态环境下多机器人路径规划问题描述 | 第36页 |
| 4.2 符号说明 | 第36-37页 |
| 4.3 静态环境下多机器人路径规划的数学模型 | 第37-40页 |
| 4.3.1 不考虑碰撞检测的数学模型 | 第37-38页 |
| 4.3.2 带有碰撞检测的数学模型 | 第38-40页 |
| 4.4 静态环境下多机器人路径规划的碰撞检测算法 | 第40-41页 |
| 4.5 静态环境下多机器人路径规划的算例分析 | 第41-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 动态环境下多机器人路径规划问题研究 | 第44-54页 |
| 5.1 动态环境下多机器人路径规划问题描述 | 第44-45页 |
| 5.2 动态环境下多机器人多路径规划算法 | 第45-50页 |
| 5.2.1 碰撞介绍及解决 | 第45-50页 |
| 5.3 动态环境下多机器人路径规划的算例分析 | 第50-52页 |
| 5.4 本章总结 | 第52-54页 |
| 第6章 多机器人路径规划问题的算例分析 | 第54-60页 |
| 6.1 算例描述 | 第54-55页 |
| 6.2 求解与分析 | 第55-58页 |
| 6.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第7章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 7.1 本文的主要工作总结 | 第60页 |
| 7.2 本文的创新工作 | 第60-61页 |
| 7.3 本文的总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
