移动机器人路径规划研究及仿真实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·机器人简述 | 第10-11页 |
| ·机器人路径规划 | 第11-13页 |
| ·课题来源和研究意义 | 第13页 |
| ·主要研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 路径规划方法 | 第16-28页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·全局规划方法 | 第17-20页 |
| ·构型空间法 | 第17-19页 |
| ·自由空间法 | 第19页 |
| ·栅格法 | 第19-20页 |
| ·局部规划方法 | 第20-26页 |
| ·人工势场法 | 第21-22页 |
| ·动态栅格法 | 第22-24页 |
| ·基于模糊逻辑的局部路径规划 | 第24页 |
| ·基于神经网络的局部路径规划 | 第24页 |
| ·基于行为的路径规划 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于改进遗传算法的路径规划 | 第28-42页 |
| ·遗传算法简介 | 第28-30页 |
| ·问题描述与建模 | 第30-31页 |
| ·染色体编码设计 | 第31-32页 |
| ·遗传算子设计 | 第32-34页 |
| ·交叉算子设计 | 第32页 |
| ·变异算子设计 | 第32-34页 |
| ·染色体的改进 | 第34-36页 |
| ·染色体的平滑处理 | 第34-35页 |
| ·染色体的优化处理 | 第35-36页 |
| ·适值函数及选择策略 | 第36-39页 |
| ·可行路径的适值函数 | 第36-37页 |
| ·不可行路径的适值函数 | 第37-38页 |
| ·选择策略 | 第38-39页 |
| ·初始种群的产生 | 第39-42页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的路径规划 | 第42-52页 |
| ·粒子群算法简介 | 第42-45页 |
| ·基本粒子群算法 | 第42-44页 |
| ·标准粒子群算法 | 第44-45页 |
| ·问题描述与建模 | 第45-47页 |
| ·粒子群算法的参数设置与改进 | 第47-52页 |
| ·参数设置 | 第47-49页 |
| ·算法的改进 | 第49-52页 |
| 第5章 路径规划的仿真结果及分析 | 第52-66页 |
| ·仿真环境 | 第52-53页 |
| ·遗传算法参数的影响分析 | 第53-55页 |
| ·自适应参数的影响 | 第53-54页 |
| ·适值参数的影响 | 第54-55页 |
| ·静态环境仿真与分析 | 第55-61页 |
| ·改进遗传算法仿真 | 第55-60页 |
| ·改进粒子群算法仿真 | 第60-61页 |
| ·基于改进遗传算法的动态环境仿真 | 第61-66页 |
| 第6章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
