基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·机器人的发展简史 | 第10-15页 |
| ·路径规划在移动机器人发展中的重要性和意义 | 第15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 移动机器人路径规划研究与发展 | 第17-35页 |
| ·移动机器人导航与定位 | 第17-18页 |
| ·移动机器人路径规划 | 第18-23页 |
| ·机器人路径规划概述 | 第20-21页 |
| ·机器人路径规划的特点 | 第21页 |
| ·机器人路径规划的分类 | 第21-22页 |
| ·机器人路径规划算法的分类 | 第22-23页 |
| ·机器人路径规划的基本问题 | 第23-28页 |
| ·世界空间到位姿空间中的转换 | 第23-24页 |
| ·位姿空间的计算方法 | 第24页 |
| ·物体信息的获取和表示 | 第24-25页 |
| ·搜索方法 | 第25-27页 |
| ·搜索方法的选择原则 | 第27页 |
| ·路径规划中的碰撞检测 | 第27-28页 |
| ·几种机器人的路径规划方法 | 第28-34页 |
| ·骨架式的方法 | 第28-30页 |
| ·单元分解方法 | 第30-32页 |
| ·位势场方法 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 粒子群算法的起源与发展 | 第35-50页 |
| ·粒子群算法的起源 | 第36-38页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第38-40页 |
| ·离散二进制PSO算法 | 第38页 |
| ·混合PSO算法 | 第38-40页 |
| ·Lbest模型 | 第40页 |
| ·粒子群算法的拓扑结构 | 第40-45页 |
| ·粒子群算法的邻居拓扑结构 | 第40-41页 |
| ·搜索性能较高的几种邻居结构 | 第41-45页 |
| ·标准粒子群算法 | 第45-49页 |
| ·粒子群算法的基本思想 | 第45-47页 |
| ·粒子群算法的实现步骤 | 第47-48页 |
| ·粒子群算法的参数分析 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第四章 改进粒子群优化算法及其应用 | 第50-57页 |
| ·早熟收敛及其产生的原理分析 | 第50-52页 |
| ·改进PSO算法 | 第52-55页 |
| ·基于改变参数的PSO算法改进 | 第52-53页 |
| ·其它改进方法 | 第53-54页 |
| ·本文对粒子群算法的改进 | 第54-55页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用 | 第57-76页 |
| ·移动机器人自由空间建模 | 第58-61页 |
| ·栅格粒度的确定 | 第58-59页 |
| ·空间的离散化和障碍物和边界的处理 | 第59-60页 |
| ·模型的建立 | 第60-61页 |
| ·基于粒子群算法的全局最优路径搜索算法 | 第61-66页 |
| ·优化问题描述 | 第61-62页 |
| ·粒子的有效性 | 第62页 |
| ·粒子适应值的计算及如何转化成完整的路径 | 第62-64页 |
| ·PSO算法的参数的设置与算法改进 | 第64-66页 |
| ·机器人全局最优路径搜索算法 | 第66-67页 |
| ·仿真结果以及与其他PSO算法的比较 | 第67-75页 |
| ·改进粒子群算法在不同环境中的仿真 | 第67-69页 |
| ·改进粒子群算法和标准粒子群算法的比较 | 第69-71页 |
| ·改进粒子群算法和带压缩因子粒子群算法的比较 | 第71-73页 |
| ·改进粒子群算法和惯性权重粒子群算法的比较 | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第87页 |
