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结构环境条件下机器人导航算法研究

Abstract第4页
1 Introduction第7-10页
    1.1 Development background第7-8页
    1.2 Purpose and task第8-10页
2 Analysis of the subject area designing navigation system第10-12页
3 General concept of path finding第12-37页
    3.1 Navigation in the known discrete environments第12-20页
        3.1.1 Lead the way "on the fly"第13-14页
        3.1.2 Prearrange way before the move第14页
        3.1.3 Breadth-first search (BFS)第14-15页
        3.1.4 Bidirectional breadth-first search第15页
        3.1.5 Depth-first search (DFS)第15-16页
        3.1.6 Dijkstra’s algorithm第16-17页
        3.1.7 Best-First Search第17-18页
        3.1.8 A*algorithm第18-20页
    3.2 Tracing in the known continuous environments第20-31页
        3.2.1 Visibility Graph第20-21页
        3.2.2 Potential field method第21-25页
        3.2.3 Rapidly-Exploring Random Trees (RRT)第25-26页
        3.2.4 RRT-Connect algorithm第26-27页
        3.2.5 PRM algorithm第27-31页
    3.3 Sampling第31-34页
    3.4 Tracing in the unknown environments第34-37页
        3.4.1 Bug1 algorithm第35-36页
        3.4.2 Bug2 algorithm第36-37页
4 Getting testing area plan第37-48页
    4.1 Edge detection第37-42页
        4.1.1 Robert’s operator第38-39页
        4.1.2 Sobel and Prewitt operators第39-40页
        4.1.3 Local processing第40-41页
        4.1.4 Canny edge detection第41-42页
    4.2 Preprocessing of images第42-45页
    4.3 Testing of edge detection methods第45-48页
5 Choosing the path finding algorithm第48-51页
6 Algorithm general idea第51-57页
    6.1 Algorithm description第51页
    6.2 Algorithm realization steps第51-56页
    6.3 Algorithm outcomes第56-57页
7 Implementation and features of realization第57-61页
    7.1 Coordinate systems第57页
    7.2 Scale第57页
    7.3 Errors and solutions第57-59页
    7.4 Program description第59-61页
8 Ways to further development第61-62页
    8.1 Optimization and caching第61页
    8.2 Layers patency第61页
    8.3 Additional features第61-62页
Conclusions第62-64页
Acknowledgement第64-65页
References第65-72页
攻读学位期间的研究成果第72页

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