| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)关键技术 | 第10-13页 |
| 1.2.1 SLAM问题介绍 | 第10-11页 |
| 1.2.2 SLAM地图的表示方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 SLAM建图方法 | 第12-13页 |
| 1.3 移动机器人路径规划研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 全局路径规划 | 第13-15页 |
| 1.3.2 局部路径规划 | 第15-17页 |
| 1.3.3 混合路径规划 | 第17-18页 |
| 1.4 移动机器人路径规划存在问题及发展趋势 | 第18页 |
| 1.4.1 移动机器人路径规划存在问题 | 第18页 |
| 1.4.2 移动机器人路径规划发展趋势 | 第18页 |
| 1.5 本文主要研究技术及内容安排 | 第18-20页 |
| 2 基于RBPF-SLAM算法的建图研究 | 第20-29页 |
| 2.1 运动学模型 | 第20-22页 |
| 2.2 Rao-Blackwillized粒子滤波SLAM算法 | 第22-23页 |
| 2.2.1 RBPF-SLAM算法基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 RBPF-SLAM算法流程 | 第23页 |
| 2.3 Rao-Blackwillized粒子滤波SLAM算法改进策略 | 第23-25页 |
| 2.3.1 自适应优化混合分布 | 第23-24页 |
| 2.3.2 改进重采样 | 第24-25页 |
| 2.3.3 改进算法流程 | 第25页 |
| 2.4 仿真实验与分析 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于改进粒子群算法的全局路径规划 | 第29-44页 |
| 3.1 栅格法环境建模 | 第29-31页 |
| 3.1.1 栅格法概述 | 第29页 |
| 3.1.2 栅格空间表示 | 第29-31页 |
| 3.2 粒子群算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 粒子群算法原理 | 第31页 |
| 3.2.2 粒子群算法数学模型 | 第31-33页 |
| 3.2.3 粒子群算法流程 | 第33-34页 |
| 3.3 粒子群算法的变种 | 第34-36页 |
| 3.3.1 含有收缩因子的粒子群算法模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 离散粒子群 | 第35页 |
| 3.3.3 带有惯性权重的粒子群算法模型 | 第35-36页 |
| 3.4 粒子群算法的改进策略 | 第36-40页 |
| 3.4.1 模拟退火算法原理 | 第36-37页 |
| 3.4.2 模拟退火算法相关要素 | 第37页 |
| 3.4.3 模拟退火算法步骤 | 第37-39页 |
| 3.4.4 模拟退火算法参数选择规则 | 第39-40页 |
| 3.5 基于模拟退火粒子群算法的全局路径规划 | 第40-43页 |
| 3.5.1 算法流程 | 第40-41页 |
| 3.5.2 全局路径规划仿真结果及分析 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于改进动态窗口法的局部路径规划 | 第44-58页 |
| 4.1 动态窗口法的基本原理 | 第44-47页 |
| 4.1.1 机器人运动模型 | 第44-45页 |
| 4.1.2 速度矢量空间采样 | 第45-46页 |
| 4.1.3 轨迹评价 | 第46-47页 |
| 4.2 改进评价函数 | 第47-49页 |
| 4.2.1 引进目标距离 | 第47-48页 |
| 4.2.2 仿真实验验证 | 第48-49页 |
| 4.3 滚动窗口算法原理及障碍物检测 | 第49-55页 |
| 4.3.1 滚动窗口法基本原理 | 第50-52页 |
| 4.3.2 障碍物预测模型 | 第52-53页 |
| 4.3.3 碰撞预测及碰撞策略 | 第53-55页 |
| 4.4 基于改进DWA的局部规划 | 第55-57页 |
| 4.4.1 算法实现步骤 | 第55页 |
| 4.4.2 仿真实验与分析 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于模拟退火粒子群算法和改进DWA的混合路径规划 | 第58-73页 |
| 5.1 混合路径规划实现与验证 | 第58-62页 |
| 5.1.1 混合路径规划流程 | 第58-59页 |
| 5.1.2 仿真实验与分析 | 第59-62页 |
| 5.2 移动机器人实物验证 | 第62-72页 |
| 5.2.1 Turtle Bot2 机器人实验平台 | 第62-64页 |
| 5.2.2 建图及路径规划算法设计与实现 | 第64-68页 |
| 5.2.3 建图实验与分析 | 第68-70页 |
| 5.2.4 路径规划实验 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 附录 | 第81页 |
