基于量子遗传算法的足球机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 前言 | 第9-14页 |
| ·足球机器人发展概述 | 第9-10页 |
| ·课题的目的、意义及研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本论文的结构和主要工作 | 第13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 2 足球机器人系统 | 第14-23页 |
| ·足球机器人体系结构 | 第14-15页 |
| ·机器人小车子系统 | 第15-19页 |
| ·机器人控制系统软件设计 | 第19-21页 |
| ·视觉子系统 | 第21页 |
| ·机器人决策子系统 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 基于动态椭圆曲线的足球机器人路径规划 | 第23-33页 |
| ·轮式机器人动力学模型 | 第23页 |
| ·切圆弧算法 | 第23-24页 |
| ·椭圆曲线弧射门算法 | 第24-31页 |
| ·动态路径规划 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 4 基于遗传算法的足球机器人路径规划 | 第33-43页 |
| ·遗传算法简介 | 第33-34页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第34-37页 |
| ·模式的概念 | 第34页 |
| ·遗传算法操作 | 第34-37页 |
| ·基于遗传算法的足球机器人路径规划方法 | 第37-42页 |
| ·环境建模及障碍物描述 | 第37-38页 |
| ·运动方程 | 第38-39页 |
| ·路径染色体生成 | 第39页 |
| ·路径适应度评价函数 | 第39-40页 |
| ·路径遗传操作 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 5 基于量子遗传算法的足球机器人路径规划算法 | 第43-52页 |
| ·量子遗传算法基础知识 | 第43-44页 |
| ·量子遗传原理 | 第44-47页 |
| ·量子信息表示 | 第45-46页 |
| ·量子旋转门更新 | 第46-47页 |
| ·量子遗传算法流程 | 第47页 |
| ·基于量子遗传算法的足球机器人路径规划 | 第47-51页 |
| ·路径点量子比特编码 | 第48-49页 |
| ·路径适应度评价 | 第49-50页 |
| ·路径量子门更新 | 第50页 |
| ·基于 QGA 的路径规划算法流程 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 6 路径规划仿真及实现 | 第52-59页 |
| ·仿真环境 | 第52页 |
| ·动态椭圆曲线路径规划仿真 | 第52-53页 |
| ·遗传算法路径规划仿真 | 第53-56页 |
| ·量子遗传算法路径规划仿真 | 第56-58页 |
| ·QGA与GA仿真比较 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 7 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 个人简历 | 第66页 |
