| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·足球机器人比赛的发展现状 | 第11-13页 |
| ·路径规划问题的研究现状 | 第13-14页 |
| ·路径规划的算法 | 第14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构及主要内容 | 第15-16页 |
| 2 足球机器人系统 | 第16-22页 |
| ·足球机器人系统结构 | 第16-19页 |
| ·足球机器人决策系统 | 第16-18页 |
| ·足球机器人系统的技术特点 | 第18-19页 |
| ·动作设计和路径规划 | 第19页 |
| ·足球机器人系统环境模型 | 第19-21页 |
| ·球场模型 | 第19-20页 |
| ·球的运动学模型 | 第20页 |
| ·机器人运动 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 改进人工势场法的路径规划算法设计 | 第22-42页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·传统人工势场法原理 | 第22-26页 |
| ·引力和斥力势函数的确定 | 第22-25页 |
| ·基本算法流程 | 第25-26页 |
| ·传统人工势场法的局限性 | 第26-28页 |
| ·目标不可达问题分析 | 第26-27页 |
| ·局部极小值问题分析 | 第27-28页 |
| ·人工势场法的改进 | 第28-39页 |
| ·引入相对距离参数的势场力函数 | 第28-31页 |
| ·基于偏转角度的人工势场法 | 第31-36页 |
| ·基于相对速度的动态人工势场法 | 第36-39页 |
| ·基于改进人工势场法足球机器人路径规划仿真实验分析 | 第39-41页 |
| ·足球机器人遭运动障碍物正面拦截的避障路径规划 | 第39页 |
| ·足球机器人遭运动障碍物侧面拦截的避障路径规划 | 第39-40页 |
| ·足球机器人追击运动目标路径规划 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于粒子群算法的足球机器人路径规划研究 | 第42-60页 |
| ·粒子群算法概述 | 第42-47页 |
| ·粒子群算法起源发展 | 第42-43页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第43页 |
| ·基本算法流程 | 第43-45页 |
| ·参数分析设置 | 第45-46页 |
| ·粒子群算法的缺陷 | 第46-47页 |
| ·极坐标环境建模 | 第47-48页 |
| ·环境建模思想 | 第47页 |
| ·路径编码规则 | 第47-48页 |
| ·改进粒子群算法 | 第48-54页 |
| ·基于全局路径的适应度函数 | 第48-49页 |
| ·引入安全度的约束函数 | 第49-50页 |
| ·极坐标环境下适应度函数极其仿真 | 第50-51页 |
| ·基于非线性动态惯性权重的粒子群算法 | 第51-54页 |
| ·动态环境下的粒子群算法 | 第54页 |
| ·改进算法流程 | 第54-55页 |
| ·基于改进粒子群算法足球机器人路径规划仿真实验分析 | 第55-57页 |
| ·足球机器人遭障碍物正面拦截的避障路径规划 | 第56页 |
| ·足球机器人遭障碍物侧面拦截的避障路径规划 | 第56-57页 |
| ·足球机器人追击运动目标路径规划 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-60页 |
| 5 仿真对比及分析 | 第60-64页 |
| ·足球机器人 1vs2环境下人工势场法与粒子群算法仿真实验 | 第60-63页 |
| ·参数设置 | 第60-61页 |
| ·仿真实验 | 第61-62页 |
| ·仿真结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·研究结论 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-74页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
