| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·足球机器人比赛的发展现状 | 第11页 |
| ·路径规划问题的研究现状 | 第11-13页 |
| ·路径规划的算法 | 第13页 |
| ·论文主要创新点 | 第13-14页 |
| ·论文主要内容 | 第14-16页 |
| 2 仿真足球机器人系统及路径规划设计方案 | 第16-24页 |
| ·足球机器人系统体系结构 | 第16-19页 |
| ·足球机器人运动控制系统 | 第19-20页 |
| ·小车运动学模型 | 第20-22页 |
| ·适用于机器人小车足球比赛的运动控制函数 | 第22页 |
| ·足球机器人路径规划的总体设计方案 | 第22-23页 |
| ·路径规划的总体方案设计 | 第22-23页 |
| ·路径规划算法的总体方案的设计 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 粒子群算法和人工免疫算法综述 | 第24-41页 |
| ·粒子群优化算法原理 | 第25-30页 |
| ·基本原理 | 第25-26页 |
| ·算法流程 | 第26-29页 |
| ·参数分析 | 第29-30页 |
| ·改进粒子群优化算法 | 第30-33页 |
| ·粒子群算法的缺陷 | 第30-31页 |
| ·模糊离散粒子群优化算法 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的混合遗传粒子群算法 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第33-34页 |
| ·人工免疫算法基本原理 | 第34-38页 |
| ·生物免疫系统的特点 | 第34-35页 |
| ·生物免疫系统的组成 | 第35-36页 |
| ·人工免疫系统模型的研究 | 第36-38页 |
| ·人工免疫系统（AIS）同人工神经网络，模糊系统，进化算法的集成效果 | 第38页 |
| ·几种常见的免疫优化算法 | 第38-40页 |
| ·形态空间人工免疫调节网络学习算法 | 第38-39页 |
| ·矢量距免疫网络聚类算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 粒子群免疫算法的设计 | 第41-53页 |
| ·人工免疫算法与标准粒子群算法的比较 | 第41-44页 |
| ·人工免疫算法的一般步骤 | 第41-43页 |
| ·粒子群算法的一般步骤 | 第43-44页 |
| ·粒子群免疫算法的具体操作与步骤 | 第44-46页 |
| ·算法的改进 | 第44-46页 |
| ·粒子群免疫算法的仿真实验及收敛性分析 | 第46-52页 |
| ·算法测试 | 第46-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于免疫粒子群算法的足球机器人路径规划 | 第53-62页 |
| ·概述 | 第53页 |
| ·足球机器人路径编码 | 第53-54页 |
| ·算法实现 | 第54-57页 |
| ·算法的改进 | 第54页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第54-55页 |
| ·算法参数 | 第55页 |
| ·fitness 函数 | 第55-56页 |
| ·约束条件与处理 | 第56-57页 |
| ·粒子群免疫算法中抗体浓度函数构建 | 第57页 |
| ·算法步骤 | 第57页 |
| ·仿真结果与结论 | 第57-61页 |
| ·算法参数与仿真结果 | 第57-60页 |
| ·结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 足球机器人路径规划仿真分析软件开发 | 第62-72页 |
| ·MATLAB GUI 概述 | 第62-63页 |
| ·人机交互界面的实现 | 第63-64页 |
| ·设计原则 | 第63页 |
| ·设计方法 | 第63-64页 |
| ·开发过程 | 第64-70页 |
| ·将 GUI 封装成可安装程序 | 第69-70页 |
| ·功能实现 | 第70-71页 |
| ·足球机器人路径规划的实现 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文及科研情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |