| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 常用符号注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外移动机器人研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 基于ROS的移动机器人研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 路径规划算法以及技术研究现状 | 第16-21页 |
| 1.4.1 图形化算法 | 第17页 |
| 1.4.2 传统算法 | 第17-18页 |
| 1.4.3 启发式算法 | 第18页 |
| 1.4.4 智能仿生学算法 | 第18-19页 |
| 1.4.5 路径规划技术研究现状 | 第19-21页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 基于ROS的平台搭建及系统介绍 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 RobotOperatingSystem简介 | 第23-24页 |
| 2.2.1 ROS的功能和优点 | 第23页 |
| 2.2.2 ROS的结构 | 第23-24页 |
| 2.3 移动机器人运动模型及运动控制分析 | 第24-27页 |
| 2.3.1 移动机器人坐标系转换 | 第24-25页 |
| 2.3.2 移动机器人里程计模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 移动机器人差速模型 | 第26-27页 |
| 2.3.4 移动机器人的运动控制 | 第27页 |
| 2.4 自主小车平台硬件结构 | 第27-30页 |
| 2.4.1 整体结构 | 第27-28页 |
| 2.4.2 传感器的选择 | 第28-30页 |
| 2.4.3 平台的硬件连接 | 第30页 |
| 2.5 自主移动平台的ROS软件系统搭建 | 第30-35页 |
| 2.5.1 ROSnavigation导航包 | 第30-32页 |
| 2.5.2 移动机器人URDF模型的建立 | 第32-34页 |
| 2.5.3 人机交互 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 全局路径规划算法研究 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 传统人工势场法理论 | 第37-40页 |
| 3.3 改进的人工势场法 | 第40-42页 |
| 3.4 粒子群算法优化轨迹 | 第42-48页 |
| 3.4.1 粒子群算法原理 | 第43-44页 |
| 3.4.2 粒子群算法优化路径 | 第44-48页 |
| 3.5 全局路径规划仿真实验 | 第48-53页 |
| 3.5.1 改进人工势场算法仿真结果 | 第48-49页 |
| 3.5.2 粒子群算法优化路径仿真实验 | 第49-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 局部路径规划算法研究 | 第55-65页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 动态窗法的基本原理 | 第55-58页 |
| 4.2.1 移动机器人运动模型 | 第56页 |
| 4.2.2 速度矢量空间采样 | 第56-58页 |
| 4.2.3 轨迹评价函数 | 第58页 |
| 4.3 传统DWA算法存在问题的解决方法 | 第58-59页 |
| 4.4 改进DWA算法 | 第59-62页 |
| 4.4.1 滚动窗口场景预测原理 | 第60-61页 |
| 4.4.2 基于行为的控制方法思想 | 第61-62页 |
| 4.5 局部路径规划仿真实验 | 第62-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 实验验证 | 第65-75页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第65-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |