复杂环境下AUV路径规划方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·AUV 的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 2 机器人路径规划概述 | 第16-24页 |
| ·路径规划的定义 | 第16页 |
| ·路径规划问题的形式化描述 | 第16-17页 |
| ·路径规划的分类 | 第17-18页 |
| ·路径规划方法 | 第18-22页 |
| ·栅格法 | 第18-19页 |
| ·可视图 | 第19-20页 |
| ·人工势场法 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-22页 |
| ·路径规划的发展趋势 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于改进人工势场的路径规划方法 | 第24-40页 |
| ·传统人工势场法 | 第24-26页 |
| ·传统人工势场法的缺点 | 第26-28页 |
| ·改进人工势场的路径规划算法 | 第28-32页 |
| ·海流对AUV 运动的影响 | 第29页 |
| ·改进人工势场法 | 第29-32页 |
| ·AUV 路径规划实验 | 第32-38页 |
| ·AUV 系统软硬件体系结构 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 4 人工势场法与蚁群算法结合的路径规划方法 | 第40-56页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第40-42页 |
| ·蚂蚁系统 | 第42-45页 |
| ·蚂蚁系统模型 | 第43-44页 |
| ·蚂蚁系统的实现 | 第44-45页 |
| ·蚁群方法的机器人路径规划 | 第45-47页 |
| ·蚁群算法 | 第45-46页 |
| ·路径平滑 | 第46页 |
| ·蚁群路径规划算法 | 第46-47页 |
| ·人工势场法与蚁群算法结合的路径规划方法 | 第47-51页 |
| ·环境建模 | 第48-49页 |
| ·人工势场法局部规划 | 第49页 |
| ·蚁群算法全局规划 | 第49-50页 |
| ·人工势场与蚁群优化结合的路径规划 | 第50-51页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 5 总结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 个人简历 | 第64页 |
| 发表的学术论文 | 第64页 |
