| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第16页 |
| 1.2 移动机器人路径规划研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 2 移动机器人路径规划相关理论及方法 | 第21-28页 |
| 2.1 移动机器人路径规划概述 | 第21页 |
| 2.2 移动机器人路径规划方法 | 第21-26页 |
| 2.3 移动机器人路径规划技术的研究趋势 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于栅格法的移动机器人环境建模 | 第28-34页 |
| 3.1 栅格法概述 | 第28-30页 |
| 3.2 改进栅格法的运行环境建模 | 第30-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于粒子群算法的全局路径规划 | 第34-51页 |
| 4.1 群智能概述 | 第34-35页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第35-39页 |
| 4.3 粒子群算法的变种 | 第39-41页 |
| 4.4 基于模拟退火粒子群算法的全局路径规划 | 第41-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 基于改进蚁群算法的局部路径规划 | 第51-70页 |
| 5.1 蚁群算法的概述 | 第51-55页 |
| 5.2 典型的蚁群算法 | 第55-56页 |
| 5.3 蚁群算法的改进 | 第56-61页 |
| 5.4 局部路径规划仿真结果及分析 | 第61-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 混合路径规划 | 第70-75页 |
| 6.1 引言 | 第70页 |
| 6.2 结合粒子群算法和改进蚁群算法的混合路径规划 | 第70页 |
| 6.3 混合路径规划流程 | 第70-71页 |
| 6.4 仿真实验与分析 | 第71-74页 |
| 6.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 7 总结与展望 | 第75-76页 |
| 7.1 主要工作与总结 | 第75页 |
| 7.2 研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 作者简历 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |