| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究成果及现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 移动机器人路径规划现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 多机器人编队控制现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容及其结构 | 第16-18页 |
| 第2章 移动机器人路径规划分析及算法研究 | 第18-38页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 移动机器人路径规划算法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基于模板匹配的规划技术 | 第19页 |
| 2.2.2 基于行为的规划技术 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于图理论的规划技术 | 第21-23页 |
| 2.2.4 基于人工智能的规划技术 | 第23页 |
| 2.3 传统人工势场法 | 第23-25页 |
| 2.4 基于人工势场法的移动机器人路径规划 | 第25-29页 |
| 2.4.1 修改引力场函数 | 第25-26页 |
| 2.4.2 修改斥力场函数 | 第26-27页 |
| 2.4.3 局部极小值分析 | 第27页 |
| 2.4.4 仿真实验与分析 | 第27-29页 |
| 2.5 基于多层Morphin搜索树的移动机器人路径规划 | 第29-33页 |
| 2.5.1 移动机器人运动学模型 | 第29-30页 |
| 2.5.2 Morphin算法原理 | 第30页 |
| 2.5.3 多层Morphin搜索树 | 第30-31页 |
| 2.5.4 路径评估函数 | 第31-33页 |
| 2.6 基于IAPF与多层Morphin搜索树的移动机器人路径规划 | 第33-36页 |
| 2.6.1 结合算法的路径规划 | 第33-34页 |
| 2.6.2 仿真实验与分析 | 第34-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于人工势场的多移动机器人系统编队控制 | 第38-48页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 多移动机器人编队控制算法 | 第38-41页 |
| 3.2.1 Leader-Follower控制法 | 第39页 |
| 3.2.2 基于行为的控制法 | 第39-40页 |
| 3.2.3 虚拟结构控制法 | 第40-41页 |
| 3.2.4 基于图论的控制法 | 第41页 |
| 3.3 基于群集理论的多移动机器人系统运动控制模型 | 第41-42页 |
| 3.4 多机器人编队控制中的势场函数 | 第42-43页 |
| 3.4.1 机器人之间的势场函数 | 第42-43页 |
| 3.4.2 机器人与障碍物之间的势场函数 | 第43页 |
| 3.5 基于人工势场的多机器人编队形成 | 第43-44页 |
| 3.6 仿真实验与分析 | 第44-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于虚拟领航和人工势场的编队控制 | 第48-58页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 基于虚拟领航者的机器人运动方程 | 第48-50页 |
| 4.3 基于虚拟领航的群集算法实现 | 第50-53页 |
| 4.4 算法稳定性分析 | 第53页 |
| 4.5 仿真实验与分析 | 第53-57页 |
| 4.5.1 队形形成仿真验证 | 第53-54页 |
| 4.5.2 多移动机器人队形控制与避障仿真 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第65页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
