基于启发式搜索方法的机器人三维空间路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·三维空间路径规划存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究成果 | 第13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 三维空间路径规划基本原理 | 第15-23页 |
| ·三维空间路径规划概述 | 第15-17页 |
| ·三维空间路径规划的数学定义 | 第15页 |
| ·三维空间路径规划问题的分类 | 第15-16页 |
| ·三维空间路径规划的实现 | 第16-17页 |
| ·三维空间环境建模的概述 | 第17-22页 |
| ·三维空间环境建模的定义 | 第17-18页 |
| ·三维空间环境建模方法分类 | 第18-19页 |
| ·三维空间环境建模实现 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于改进蚁群算法的三维路径规划 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·蚁群算法的原理及实现 | 第23-27页 |
| ·蚁群行为描述 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法的机制原理 | 第24页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第24-27页 |
| ·蚁群算法的实现流程 | 第27页 |
| ·蚁群算法在三维环境中的构建 | 第27-30页 |
| ·信息素的表示 | 第28页 |
| ·概率转移规则 | 第28-29页 |
| ·信息素更新规则 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第30-32页 |
| ·启发式函数的改进 | 第30-31页 |
| ·概率转移规则的改进 | 第31页 |
| ·信息素更新策略的改进 | 第31-32页 |
| ·实验仿真与分析 | 第32-40页 |
| ·实验环境的建模 | 第32-34页 |
| ·算法的流程设计 | 第34-35页 |
| ·算法参数选择与分析 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的性能评价指标 | 第36-37页 |
| ·实验结果对比与分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于改进RRT算法的三维路径规划 | 第41-60页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·RRT的基本原理及实现 | 第41-47页 |
| ·RRT算法的数学定义 | 第41-43页 |
| ·RRT算法的流程及步骤 | 第43-46页 |
| ·RRT算法的实现 | 第46-47页 |
| ·A~*算法的启发式搜索 | 第47-53页 |
| ·A~*算法原理 | 第48页 |
| ·A~*算法的步骤 | 第48-50页 |
| ·A~*算法的特性分析 | 第50页 |
| ·仿真实验与分析 | 第50-53页 |
| ·RRT算法的改进 | 第53-56页 |
| ·启发式搜索函数的设计 | 第53-54页 |
| ·启发式搜索约束的RRT的算法实现 | 第54-55页 |
| ·启发式搜索约束的RRT算法流程 | 第55-56页 |
| ·实验仿真与分析 | 第56-59页 |
| ·机器人点状模型 | 第56-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
