室内机器人全覆盖路径规划方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·室内环境建模 | 第11页 |
| ·CCPP算法 | 第11-12页 |
| ·BINN算法 | 第12-13页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·技术路线 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 室内环境建模 | 第16-21页 |
| ·环境地图 | 第16-17页 |
| ·环境地图描述 | 第16页 |
| ·环境地图模型 | 第16-17页 |
| ·基于栅格地图模型的环境建模方法 | 第17-18页 |
| ·基于栅格地图模型的典型室内环境建模 | 第18-19页 |
| ·栅格大小的选择 | 第18页 |
| ·典型室内环境建模 | 第18-19页 |
| ·随机障碍物环境 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于BINN的CCPP算法研究 | 第21-27页 |
| ·BINN模型 | 第21-22页 |
| ·基于BINN的CCPP算法 | 第22-24页 |
| ·机器人移动路径的生成方法 | 第22-23页 |
| ·基于BINN的CCPP算法流程 | 第23-24页 |
| ·基于BINN的CCPP算法仿真 | 第24-25页 |
| ·机器人移动速度对算法性能的影响 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于离散BINN的CCPP算法研究 | 第27-37页 |
| ·BINN离散化改进 | 第27-31页 |
| ·离散BINN模型 | 第27-28页 |
| ·离散BINN的稳定性 | 第28-29页 |
| ·离散BINN的参数分析 | 第29-31页 |
| ·基于离散BINN的CCPP算法 | 第31-32页 |
| ·基于离散BINN的CCPP算法仿真 | 第32-34页 |
| ·采样周期对算法性能的影响 | 第34-35页 |
| ·离散BINN与BINN性能对比 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 CCPP算法在移动机器人上的实现 | 第37-44页 |
| ·移动机器人平台 | 第37页 |
| ·栅格地图构建 | 第37-41页 |
| ·栅格地图的表示方法 | 第37-38页 |
| ·基于红外和超声传感器的栅格地图构建 | 第38-39页 |
| ·基于离散生物激励神经网络的栅格地图更新 | 第39-41页 |
| ·机器人定位技术 | 第41-42页 |
| ·基于移动机器人的CCPP算法实现 | 第42-43页 |
| ·实际环境下实验 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·总结 | 第44-45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
