室内环境下移动机器人路径规划
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-19页 |
| 1．1 移动机器人技术的研究现状 | 第7-9页 |
| 1．1．1 国外移动机器人的研究现状 | 第7-8页 |
| 1．1．2 国内移动机器人的研究现状 | 第8-9页 |
| 1．2 移动机器人路径规划概述 | 第9-13页 |
| 1．2．1 问题描述及特点 | 第9-10页 |
| 1．2．2 环境表示 | 第10-13页 |
| 1．3 移动机器人路径规划研究现状 | 第13-17页 |
| 1．3．1 静态已知全局规划的研究现状 | 第13-14页 |
| 1．3．2 静态未知局部规划的研究现状 | 第14-16页 |
| 1．3．3 动态时变规划的研究现状 | 第16-17页 |
| 1．4 SmartROB2移动机器人平台 | 第17-18页 |
| 1．5 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 2 静态已知环境下的全局路径规划 | 第19-36页 |
| 2．1 可视图算法 | 第19-22页 |
| 2．1．1 方法描述 | 第19-20页 |
| 2．1．2 仿真结果 | 第20-21页 |
| 2．1．3 实验结果 | 第21-22页 |
| 2．2 基本随机路图法 | 第22-29页 |
| 2．2．1 随机路图的构建 | 第22-24页 |
| 2．2．2 随机路图的搜索 | 第24-25页 |
| 2．2．3 PRM仿真结果及分析 | 第25-26页 |
| 2．2．4 准随机采样在PRM中的应用 | 第26-29页 |
| 2．3 SBL随机路图算法 | 第29-34页 |
| 2．3．1 SBL算法描述 | 第29-33页 |
| 2．3．2 方法分析及仿真结果 | 第33-34页 |
| 2．4 比较可视图算法与随机路图法 | 第34-36页 |
| 3 静态未知环境下的局部路径规划 | 第36-47页 |
| 3．1 衔接全局规划与局部规划方法的势场法 | 第36-39页 |
| 3．1．1 方法描述 | 第36-38页 |
| 3．1．2 仿真结果及分析 | 第38-39页 |
| 3．2 测距传感器对局部环境信息的获取 | 第39-41页 |
| 3．2．1 测距传感器简介及比较 | 第39-40页 |
| 3．2．2 LMS200激光测距仪模型及环境提取 | 第40-41页 |
| 3．3 方向权值法用于静态未知环境路径规划 | 第41-47页 |
| 3．3．1 方法描述 | 第41-43页 |
| 3．3．2 仿真结果 | 第43-44页 |
| 3．3．3 方法改进 | 第44-45页 |
| 3．3．4 实验设计、结果及分析 | 第45-47页 |
| 4 动态时变环境下的路径规划 | 第47-60页 |
| 4．1 问题描述 | 第47页 |
| 4．2 概率方向权值法用于动态时变环境路径规划 | 第47-54页 |
| 4．2．1 周期规划 | 第48页 |
| 4．2．2 基于卡尔曼滤波的障碍物状态预估 | 第48-49页 |
| 4．2．3 概率函数 | 第49-50页 |
| 4．2．4 概率方向权值 | 第50-52页 |
| 4．2．5 仿真结果及分析 | 第52-54页 |
| 4．3 跟踪动态目标的路径规划 | 第54-56页 |
| 4．3．1 问题特点及研究现状 | 第55页 |
| 4．3．2 仿真结果与分析 | 第55-56页 |
| 4．4 多机器人路径规划 | 第56-58页 |
| 4．4．1 多机器人路径规划研究现状 | 第56页 |
| 4．4．2 优先级策略解决冲突消解 | 第56-57页 |
| 4．4．3 仿真结果及分析 | 第57-58页 |
| 4．5 基于机器人平台的实验设计、结果及分析 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第68页 |
