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基于蚁群算法的机器人路径规划问题研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第7-10页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 移动机器人路径规划背景和意义第10-11页
    1.2 移动机器人路径规划的国内外发展现状第11-12页
        1.2.1 移动机器人路径规划的国外发展现状第11页
        1.2.2 移动机器人路径规划的国内发展现状第11-12页
    1.3 移动机器人路径规划的研究方向第12-13页
    1.4 论文的主要内容安排第13-14页
第2章 移动机器人路径规划问题综述及分析第14-24页
    2.1 移动机器人路径规划问题介绍第14-15页
    2.2 移动机器人路径规划问题的环境建模第15页
    2.3 移动机器路径规划的分类第15-16页
    2.4 移动机器人路径规划问题的传统求解方法第16-20页
        2.4.1 可视图法第16-17页
        2.4.2 自由空间法第17页
        2.4.3 拓扑图法第17-18页
        2.4.4 栅格解耦法第18-19页
        2.4.5 人工势场法第19-20页
    2.5 基于智能算法的移动机器人的路径规划第20-22页
        2.5.1 模糊逻辑法第20-21页
        2.5.2 遗传算法第21页
        2.5.3 神经网络法第21-22页
        2.5.4 蚁群算法第22页
    2.6 本章小结第22-24页
第3章 移动机器人路径规划算法研究第24-38页
    3.1 蚁群算法概述第24页
    3.2 基本蚁群算法的原理第24-32页
        3.2.1 蚁群算法的产生第24-26页
        3.2.2 蚁群算法的著名实验——双桥实验第26-29页
        3.2.3 蚁群的行为特征和系统学特征第29-30页
        3.2.4 蚁群算法的基本原型——TSP问题第30-32页
    3.3 基本蚁群算法的实现第32-34页
    3.4 改进蚁群优化算法的介绍第34-35页
        3.4.1 蚂蚁系统的优点和缺陷第34页
        3.4.2 蚂蚁系统的改进方法第34-35页
    3.5 蚁群算法的评价指标第35-36页
    3.6 本章小结第36-38页
第4章 基于改进蚁群算法的移动机器人二维路径规划第38-54页
    4.1 移动机器人二维路径规划的系统建模第38-41页
        4.1.1 机器人环境空间模型的建立第38-40页
        4.1.2 二维路径规划问题的描述和定义第40-41页
    4.2 蚁群算法搜索策略的改进第41-46页
        4.2.1 分组并行搜索策略和相遇策略第41-43页
        4.2.2 路径选择的启发式概率公式第43页
        4.2.3 蚁群算法与遗传算法融合第43-44页
        4.2.4 蚂蚁回退策略第44-46页
    4.3 改进型蚁群算法及在机器人路径规划上的应用第46-47页
        4.3.1 改进型蚁群算法的简单描述第46页
        4.3.2 算法参数的讨论第46-47页
    4.4 算法的仿真设计与分析第47-53页
        4.4.1 改进蚁群算法的步骤第48-49页
        4.4.2 仿真结果及分析第49-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 基于蚁群算法的机器人三维路径规划研究第54-64页
    5.1 移动机器人三维路径规划问题系统建模第54-57页
        5.1.1 移动机器人环境空间模型的建立第54-55页
        5.1.2 三维路径规划问题的描述和定义第55-57页
    5.2 移动机器人三维路径规划搜索策略第57-60页
        5.2.1 三维空间信息素的表示方法第57-58页
        5.2.2 三维空间路径选择的启发概率公式第58-59页
        5.2.3 三维路径上信息素的更新策略第59-60页
    5.3 基于蚁群算法的三维路径规划算法流程第60-61页
    5.4 机器人三维路径规划的仿真实验第61-62页
    5.5 本章小结第62-64页
第6章 总结与展望第64-66页
    6.1 论文总结第64页
    6.2 展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-70页

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