| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 UUV研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外UUV研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内UUV研究现状 | 第15页 |
| 1.3 路径规划技术研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 环境表示方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 静态路径规划方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 动态路径规划方法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究的内容组织结构 | 第19-22页 |
| 第2章 UUV水下回收过程问题的分析与建模 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 UUV水下对接式回收过程分析 | 第22-23页 |
| 2.3 UUV运动学模型的建立 | 第23-27页 |
| 2.3.1 运动坐标系和固定坐标系 | 第23-26页 |
| 2.3.2 UUV水平面运动学模型 | 第26-27页 |
| 2.4 已知障碍物环境建模 | 第27-28页 |
| 2.4.1 障碍物的处理 | 第27-28页 |
| 2.4.2 栅格大小的选取 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于可邻域搜索A*算法的静态路径规划 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 算法的基本原理 | 第30-36页 |
| 3.2.1 传统A*算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 可邻域搜索 | 第32-36页 |
| 3.3 可搜索邻域A*算法的静态路径规划 | 第36-40页 |
| 3.3.1 可邻域搜索节点扩展规则 | 第36页 |
| 3.3.2 路径代价函数设计 | 第36-37页 |
| 3.3.3 启发函数设计 | 第37页 |
| 3.3.4 算法流程设计 | 第37-40页 |
| 3.4 算法仿真实验 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于滚动栅格法的UUV动态路径规划 | 第44-64页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 滚动栅格地图建模 | 第44-49页 |
| 4.2.1 滚动栅格地图的建立 | 第44-46页 |
| 4.2.2 滚动栅格地图位置的更新 | 第46-47页 |
| 4.2.3 滚动栅格状态的更新 | 第47-49页 |
| 4.3 UUV动态路径规划过程研究 | 第49-53页 |
| 4.3.1 UUV动态避障过程分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 对UUV碰撞危险的研究 | 第50-53页 |
| 4.4 生物启发模型的原理以及缺陷 | 第53-57页 |
| 4.4.1 生物启发模型的原理 | 第53-54页 |
| 4.4.2 滚动栅格地图与神经网络拓扑结构的关联 | 第54-55页 |
| 4.4.3 生物启发模型的稳定性与收敛性 | 第55-57页 |
| 4.5 改进的生物启发模型的动态路径规划设计 | 第57-60页 |
| 4.5.1 生物启发模型的改进 | 第57-58页 |
| 4.5.2 改进的生物启发模型的算法流程 | 第58-60页 |
| 4.6 仿真验证 | 第60-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于人工势场法末端引导的路径规划 | 第64-76页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 人工势场法调节艏向的尾部规划 | 第64-69页 |
| 5.2.1 人工势场算法原理 | 第65-66页 |
| 5.2.2 人工势场算法改进 | 第66-67页 |
| 5.2.3 人工势场引导仿真实验 | 第67-69页 |
| 5.3 UUV水下回收过程中路径规划的协调方案 | 第69-70页 |
| 5.4 UUV水下回收过程中路径规划的协调仿真验证 | 第70-74页 |
| 5.4.1 仿真流程 | 第70-71页 |
| 5.4.2 路径规划协调仿真验证 | 第71-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |