| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机器人环境地图研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机器人路径规划现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 技术路线 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 路径规划地图构建 | 第15-20页 |
| 2.1 室内环境要素分析与采集 | 第15-17页 |
| 2.1.1 室内环境要素特征分析 | 第15页 |
| 2.1.2 教室环境要素 | 第15页 |
| 2.1.3 实验室环境要素 | 第15-16页 |
| 2.1.4 办公室环境要素 | 第16页 |
| 2.1.5 居室环境要素 | 第16-17页 |
| 2.2 地图建模方法 | 第17页 |
| 2.3 路径规划地图建模 | 第17-19页 |
| 2.3.1 通行性分析 | 第17-18页 |
| 2.3.2 生成路径规划地图 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于优化FLOYD算法的路径规划研究 | 第20-31页 |
| 3.1 FLOYD算法分析 | 第20-21页 |
| 3.1.1 FLOYD算法原理简介 | 第20-21页 |
| 3.1.2 FLOYD算法存在的问题 | 第21页 |
| 3.2 对传统FLOYD算法的优化 | 第21-29页 |
| 3.2.1 FLOYD算法顶点过滤优化 | 第22-26页 |
| 3.2.2 FLOYD算法顶点计数优化 | 第26-28页 |
| 3.2.3 FLOYD算法反比例优化 | 第28-29页 |
| 3.3 运动控制 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 路径规划试验及结果分析 | 第31-42页 |
| 4.1 试验条件 | 第31-32页 |
| 4.1.1 试验环境参数 | 第31页 |
| 4.1.2 试验数据获取方法 | 第31-32页 |
| 4.1.3 路径规划评价方法 | 第32页 |
| 4.2 典型情景规划结果分析 | 第32-36页 |
| 4.2.1 多顶点复杂环境下路径规划试验 | 第33页 |
| 4.2.2 多障碍物环境下路径规划试验 | 第33-34页 |
| 4.2.3 局部死锁 | 第34-35页 |
| 4.2.4 起始点与目标点位置复杂的路径规划 | 第35页 |
| 4.2.5 障碍物穿越 | 第35-36页 |
| 4.3 与DIJKSTRA路径规划算法的比较 | 第36-38页 |
| 4.3.1 DIJKSTRA算法 | 第36页 |
| 4.3.2 邻接矩阵 | 第36-38页 |
| 4.4 路径规划结果分析 | 第38-40页 |
| 4.4.1 与DIJKSTRA算法路径规划结果对比分析 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 环境地图仿真和路径规划软件设计与实现 | 第42-49页 |
| 5.1 需求分析 | 第42-43页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第42-43页 |
| 5.2 软件设计与实现 | 第43-46页 |
| 5.2.1 人机交互界面 | 第43页 |
| 5.2.2 路径规划地图仿真模块 | 第43页 |
| 5.2.3 路径规划模块 | 第43-44页 |
| 5.2.4 手动控制功能模块 | 第44页 |
| 5.2.5 软件逻辑设计 | 第44-46页 |
| 5.3 软件运行结果 | 第46页 |
| 5.4 软件测试 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录1室内环境模型要素 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |