基于改进的蚁群算法路径规划方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 移动机器人国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 路径规划技术国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 论文的主要内容与研究思路 | 第16-17页 |
| 2 室内移动机器人关键技术分析与设计 | 第17-25页 |
| 2.1 移动机器人自主定位技术 | 第17-18页 |
| 2.2 移动机器人导航技术 | 第18-20页 |
| 2.3 环境建模设计 | 第20-24页 |
| 2.3.1 环境建模方法分析 | 第20-23页 |
| 2.3.2 栅格法建模优化设计 | 第23-24页 |
| 2.4 本章总结 | 第24-25页 |
| 3 改进蚁群算法路径规划算法研究 | 第25-43页 |
| 3.1 蚁群算法 | 第25-30页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 数学模型 | 第26-28页 |
| 3.1.3 蚁群算法的优缺点 | 第28-30页 |
| 3.2 典型蚁群算法研究 | 第30-31页 |
| 3.2.1 最大最小蚂蚁系统 | 第30页 |
| 3.2.2 自适应蚁群算法 | 第30-31页 |
| 3.3 改进蚁群算法路径规划方法 | 第31-42页 |
| 3.3.1 路径引导搜索策略 | 第31-32页 |
| 3.3.2 信息素挥发因子更新 | 第32-33页 |
| 3.3.3 启发函数的设计 | 第33-36页 |
| 3.3.4 节点信息素模型更新 | 第36-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 ROS机器人平台介绍及软件设计 | 第43-52页 |
| 4.1 机器人操作系统简介 | 第43-44页 |
| 4.2 移动机器人SLAM技术 | 第44-45页 |
| 4.3 ROS机器人系统架构 | 第45-46页 |
| 4.4 系统的硬件结构组成 | 第46-48页 |
| 4.5 系统的软件设计 | 第48-51页 |
| 4.5.1 运动控制器程序设计 | 第49页 |
| 4.5.2 数据通信设计 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 室内移动机器人路径规划算法测试与分析 | 第52-62页 |
| 5.1 陀螺仪校准机器人角度 | 第52-53页 |
| 5.2 实验场景设置 | 第53页 |
| 5.3 配置导航参数 | 第53-56页 |
| 5.3.1 创建导航功能包 | 第54-55页 |
| 5.3.2 创建环境地图 | 第55-56页 |
| 5.4 自主导航试验及结论 | 第56-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文总结 | 第62页 |
| 6.2 论文展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68页 |
