| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-26页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·移动机器人 | 第10-15页 |
| ·移动机器人的发展 | 第11-12页 |
| ·移动机器人的分类 | 第12页 |
| ·移动机器人关键技术介多 | 第12-15页 |
| ·移动机器人平台的路径规划 | 第15-21页 |
| ·移动机器人平台路径规划方法分类 | 第16页 |
| ·移动机器人平台全局路径规划方法 | 第16-18页 |
| ·栅格法 | 第17页 |
| ·可视图法 | 第17页 |
| ·拓扑法 | 第17-18页 |
| ·自由空间法 | 第18页 |
| ·神经网络法 | 第18页 |
| ·移动机器人平台局部路径规划方法 | 第18-21页 |
| ·人工势场法 | 第19-20页 |
| ·模糊逻辑算法 | 第20页 |
| ·神经网络法 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21页 |
| ·移动机器人平台路径规划的总结 | 第21页 |
| ·移动机械手路径规划 | 第21-23页 |
| ·移动机械手路径规划方法分类 | 第22页 |
| ·移动机械手路径规划方法 | 第22-23页 |
| ·移动机械手路径规划方法的总结 | 第23页 |
| ·本文的主要工作 | 第23-26页 |
| 第2章 动态环境中的一种基于虚拟障碍物——人工势场法的移动平台路径规划方法 | 第26-58页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·算法设计 | 第27-41页 |
| ·人工势场法设计 | 第27-30页 |
| ·虚拟障碍物方法设计 | 第30-41页 |
| ·局部极小点判据 | 第33-35页 |
| ·虚拟障碍物设置 | 第35-41页 |
| ·仿真实验与结果 | 第41-55页 |
| ·三种典型环境下的局部极小点"逃逸"的仿真实验 | 第41-47页 |
| ·动态环境下的仿真实验 | 第47-50页 |
| ·复杂环境下的仿真实验 | 第50-54页 |
| ·与其它方法比较的仿真实验 | 第54-55页 |
| ·优缺点分析及改进思路 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第56-58页 |
| 第3章 基于遗传算法的移动机械手协作系统分层路径规划方法 | 第58-80页 |
| ·引言 | 第58-64页 |
| ·多机器人协作系统 | 第58-61页 |
| ·多机器人协作系统分类 | 第59-60页 |
| ·多机器人协作系统的路径规划 | 第60-61页 |
| ·遗传算法简介 | 第61-64页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第61-62页 |
| ·遗传算法的特点 | 第62页 |
| ·遗传算法的基本流程及主要操作 | 第62-64页 |
| ·移动机械手协作路径规划算法 | 第64-70页 |
| ·问题描述 | 第64页 |
| ·移动机械手协作路径规划算法框架 | 第64-67页 |
| ·遗传算法设计 | 第67-70页 |
| ·仿真研究 | 第70-78页 |
| ·仿真实验1 | 第71-72页 |
| ·仿真实验2 | 第72-78页 |
| ·优缺点分析 | 第78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第4章 移动机械手控制软件的设计和开发 | 第80-90页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·软件的结构和功能 | 第81-86页 |
| ·基于声纳的障碍物检测技术 | 第86-88页 |
| ·坐标转换 | 第86-87页 |
| ·障碍物的分离 | 第87页 |
| ·障碍物信息的抽取 | 第87-88页 |
| ·软件运行环境 | 第88页 |
| ·小结 | 第88-90页 |
| 第5章 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·工作总结 | 第90页 |
| ·进一步工作展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果和参与的项目 | 第98-99页 |
| 作者简历 | 第99页 |