地面机器人路径规划及其控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 地面机器人的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 地面机器人概述 | 第9页 |
| 1.1.2 AGV概述 | 第9页 |
| 1.1.3 AGV研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.4 选题意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 全局路径规划 | 第10-11页 |
| 1.2.2 局部路径规划 | 第11-12页 |
| 1.2.3 控制研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 AGV小车路径规划 | 第15-23页 |
| 2.1 路径规划的概述 | 第15页 |
| 2.2 环境建模 | 第15-17页 |
| 2.3 路径规划算法 | 第17-18页 |
| 2.3.1 传统算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 启发式算法 | 第18页 |
| 2.4 基本蚁群算法 | 第18-20页 |
| 2.4.1 觅食原理 | 第18页 |
| 2.4.2 人工蚂蚁 | 第18-19页 |
| 2.4.3 算法基本流程 | 第19-20页 |
| 2.5 蚁群算法的研究进展 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 改进蚁群算法 | 第23-43页 |
| 3.1 改进蚁群算法 | 第23-29页 |
| 3.1.1 路径搜索 | 第23-26页 |
| 3.1.2 路径更新 | 第26-28页 |
| 3.1.3 改进蚁群算法流程 | 第28-29页 |
| 3.2 改进蚁群算法收敛性证明 | 第29-32页 |
| 3.3 仿真验证 | 第32-40页 |
| 3.4 实验验证 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 AGV小车控制研究 | 第43-53页 |
| 4.1 控制研究概述 | 第43-44页 |
| 4.2 问题描述 | 第44-47页 |
| 4.2.1 控制对象 | 第44-45页 |
| 4.2.2 AGV运动学模型 | 第45-47页 |
| 4.3 模糊控制器设计 | 第47-49页 |
| 4.3.1 输入输出设置 | 第47页 |
| 4.3.2 输入输出变量的模糊化 | 第47-48页 |
| 4.3.3 隶属函数的确定 | 第48-49页 |
| 4.3.4 控制器的控制过程 | 第49页 |
| 4.4 仿真实验 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
