多机器人系统路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文的研究背景 | 第10-11页 |
| ·论文的研究内容与意义 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 多机器人系统及路径规划理论 | 第14-28页 |
| ·多机器人系统概述 | 第14-15页 |
| ·多机器人系统主要研究内容 | 第15-20页 |
| ·多机器人系统体系结构 | 第15-17页 |
| ·任务分配 | 第17页 |
| ·运动规划 | 第17-18页 |
| ·通信 | 第18-19页 |
| ·协调与合作 | 第19页 |
| ·协进化与协同适应性 | 第19-20页 |
| ·多机器人系统的应用领域 | 第20-22页 |
| ·多机器人系统的研究现状 | 第22-24页 |
| ·多机器人路径规划问题 | 第24-27页 |
| ·路径规划研究概述 | 第24-25页 |
| ·常用的路径规划方法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于遗传算法的机器人路径规划 | 第28-42页 |
| ·遗传算法原理及特点 | 第28-30页 |
| ·遗传算法原理 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29-30页 |
| ·遗传算法在路径规划中的应用思路 | 第30-31页 |
| ·环境建模 | 第31-33页 |
| ·遗传算法的设计 | 第33-40页 |
| ·个体编码 | 第33页 |
| ·初始化种群 | 第33-34页 |
| ·适应度函数 | 第34-36页 |
| ·遗传操作算子 | 第36-39页 |
| ·控制参数 | 第39-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进势场法的机器人路径规划 | 第42-53页 |
| ·人工势场法原理 | 第42-44页 |
| ·传统人工势场法 | 第44-45页 |
| ·传统人工势场法存在的问题 | 第45-46页 |
| ·人工势场法的改进 | 第46-50页 |
| ·针对目标不可达的算法改进一 | 第46-48页 |
| ·针对机器人陷入局部极小的算法改进二 | 第48-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 多机器人路径规划 | 第53-66页 |
| ·路径规划总体结构设计 | 第53-54页 |
| ·全局路径规划层 | 第54页 |
| ·局部在线调整层 | 第54页 |
| ·多机器人全局路径规划 | 第54-58页 |
| ·基于协进化机制的遗传算法改进思路 | 第55-56页 |
| ·遗传算法设计 | 第56-58页 |
| ·多机器人局部路径规划 | 第58-60页 |
| ·Avoid_robot行为设计思想 | 第58-59页 |
| ·Avoid_robot行为规则 | 第59-60页 |
| ·仿真实验 | 第60-65页 |
| ·仿真算法实现 | 第60-62页 |
| ·仿真实验结果 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74页 |
