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基于NAO机器人的路径规划研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-29页
    1.1 论文的背景以及目的第17-18页
    1.2 仿人机器人历史第18-22页
        1.2.1 国外机器人发展史第18-21页
        1.2.2 国内机器人发展史第21-22页
    1.3 NAO机器人介绍第22-26页
        1.3.1 NAO机器人硬件平台介绍第23-24页
        1.3.2 Xtion Pro Live介绍第24-25页
        1.3.3 NAO机器人软件平台介绍第25-26页
    1.4 本文的主要工作第26-27页
    1.5 论文的组织结构第27-28页
    1.6 本章小结第28-29页
第二章 路径规划标准分类与算法第29-37页
    2.1 路径规划的评价标准第29-30页
    2.2 路径规划算法的分类情况第30-31页
    2.3 路径规划算法研究现状第31-36页
        2.3.1 传统算法第31-32页
        2.3.2 图形学方法第32-33页
        2.3.3 智能仿生学算法第33-35页
        2.3.4 其他算法第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 NAO机器人路径规划研究第37-53页
    3.1 NAO机器人路径规划策略的基本模块第37-39页
        3.1.1 NAO机器人地图构建与更新第37-38页
        3.1.2 基于蚁群算法的整体路径规划第38页
        3.1.3 NAO机器人局部路径规划第38-39页
    3.2 NAO机器人构建先验地图与地图实时更新第39-41页
        3.2.1 机器人的同步定位与地图构建第39-41页
        3.2.2 NAO机器人避障地图更新第41页
    3.3 基于蚁群算法的NAO机器人整体路径规划第41-50页
        3.3.1 蚁群的觅食行为探知第41-43页
        3.3.2 蚁群算法基本原理及算法流程第43-46页
        3.3.3 蚁群算法的分析与改进第46-50页
    3.4 NAO机器人的局部路径规划第50-52页
        3.4.1 NAO机器人与动态障碍物相遇场景预测第50-51页
        3.4.2 基于NAO声呐装置的局部避障策略设计第51-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第四章 蚁群算法仿真结果分析第53-59页
    4.1 蚁群算法启发函数仿真分析第53-55页
    4.2 蚁群算法U型陷阱仿真分析第55-58页
    4.3 蚂蚁通视判断的仿真第58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 NAO机器人行走实验及结果分析第59-73页
    5.1 路径规划实验流程分析第59-61页
        5.1.1 模块流程分析第59-60页
        5.1.2 文件流程分析第60-61页
    5.2 实验准备及环境布置与标准化第61-65页
        5.2.1 机器人步伐标准化实验第62-64页
        5.2.2 NAO机器人声呐测试实验第64-65页
    5.3 NAO机器人整体路径规划实验第65-68页
        5.3.1 先验地图的生成第66页
        5.3.2 实验过程与结果分析第66-68页
    5.4 NAO机器人综合避障实验分析第68-71页
        5.4.1 实验准备第68页
        5.4.2 实验过程与结果分析第68-71页
    5.5 本章小结第71-73页
第六章 总结与展望第73-77页
    6.1 本文总结第73-74页
        6.1.1 蚁群算法方面的总结第73页
        6.1.2 对NAO机器人路径规划方面的总结第73-74页
        6.1.3 对NAO机器人实验分析的总结第74页
    6.2 后期展望第74-76页
        6.2.1 对算法的继续改进第74-75页
        6.2.2 对避障策略的继续改进第75-76页
        6.2.3 对实际应用的展望第76页
    6.3 本章小结第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-83页
作者简介第83-84页

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