| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 无人驾驶汽车发展历程 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国外发展历程 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内发展历程 | 第15-17页 |
| 1.4 路径规划算法 | 第17-23页 |
| 1.4.1 全局路径规划算法 | 第17-19页 |
| 1.4.2 局部路径规划算法 | 第19-23页 |
| 1.5 路径规划算法的发展趋势 | 第23-24页 |
| 1.6 论文研究内容和结构 | 第24-25页 |
| 第二章 经典人工势场法 | 第25-40页 |
| 2.1 经典人工势场法原理 | 第25-31页 |
| 2.1.2 引力势场与引力函数 | 第27-28页 |
| 2.1.3 斥力势场与斥力函数 | 第28-29页 |
| 2.1.4 全局势场与合力函数 | 第29-30页 |
| 2.1.5 相关参数对算法性能的影响 | 第30-31页 |
| 2.2 经典人工势场法的缺陷 | 第31-38页 |
| 2.2.1 无法到达目标点 | 第31-34页 |
| 2.2.2 局部最小陷阱 | 第34-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 动态人工势场法 | 第40-63页 |
| 3.1 动态人工势场法原理 | 第40-44页 |
| 3.1.1 引力势场与引力函数 | 第40-41页 |
| 3.1.2 斥力势场与斥力函数 | 第41-43页 |
| 3.1.3 全局势场 | 第43-44页 |
| 3.2 情景-运动设计 | 第44-51页 |
| 3.2.1 情景设计 | 第44-47页 |
| 3.2.2 情景判定 | 第47-48页 |
| 3.2.3 运动模式 | 第48页 |
| 3.2.4 动作执行 | 第48-51页 |
| 3.3 静态环境仿真实验 | 第51-54页 |
| 3.3.1 VB仿真实验 | 第51-52页 |
| 3.3.2 MATLAB仿真实验 | 第52-54页 |
| 3.4 动态人工势场算法流程图 | 第54页 |
| 3.5 动态人工势场法仿真实验 | 第54-57页 |
| 3.5.1 简单动态环境 | 第54-56页 |
| 3.5.2 复杂动态环境 | 第56-57页 |
| 3.6 无人车轨迹跟踪 | 第57-61页 |
| 3.6.1 无人车运动学模型 | 第57-59页 |
| 3.6.2 无人车轨迹跟踪控制算法 | 第59-61页 |
| 3.6.3 轨迹跟踪仿真实验 | 第61页 |
| 3.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 无人驾驶汽车路径规划实验 | 第63-73页 |
| 4.1 IN-RE轮式移动机器人 | 第63-69页 |
| 4.1.1 主要特点 | 第64-65页 |
| 4.1.2 实体系统 | 第65-66页 |
| 4.1.3 功能模块 | 第66页 |
| 4.1.4 常用接口 | 第66-67页 |
| 4.1.5 程序编写 | 第67-69页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第69-72页 |
| 4.2.1 目标点附近存在障碍物IN-RE避障实验 | 第69-70页 |
| 4.2.2 动态环境下IN-RE机器人避障实验 | 第70-72页 |
| 4.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 论文主要研究成果 | 第73-74页 |
| 5.2 工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录 | 第78-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |