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群体运动仿真控制关键技术的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究的背景与意义第11-14页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-14页
    1.2 研究现状第14-17页
        1.2.1 群体建模第14-15页
        1.2.2 路径规划第15-16页
        1.2.3 碰撞避免第16-17页
    1.3 主要工作和创新第17-18页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 创新点第18页
    1.4 论文结构安排第18-19页
第二章 群体运动仿真相关技术第19-31页
    2.1 群体建模第19-24页
        2.1.1 基于整体控制的自顶向下群体运动模型第19-21页
        2.1.2 基于Agent控制的自低向上群体运动模型第21-24页
    2.2 路径规划第24-26页
        2.2.1 拓扑法第24-25页
        2.2.2 Dijkstra算法第25页
        2.2.3 A*算法第25-26页
        2.2.4 人工势能场法第26页
    2.3 碰撞避免第26-30页
        2.3.1 空间划分方法第26-27页
        2.3.2 层次包围盒方法第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 环境建模和群体建模第31-44页
    3.1 环境建模第31-33页
        3.1.1 几何建模第31-32页
        3.1.2 空间建模第32-33页
    3.2 基于Agent的群体建模第33-36页
        3.2.1 感知模型第33-36页
        3.2.2 控制模型第36页
    3.3 恐慌状态下的社会力模型第36-40页
    3.4 基于刺激力的社会力模型第40-41页
    3.5 实验结果第41-43页
        3.5.1 环境建模第41-42页
        3.5.2 群体建模第42页
        3.5.3 加入社会力的群体建模第42-43页
        3.5.4 加入刺激力的社会力模型第43页
    3.6 本章小结第43-44页
第四章 全局路径规划第44-54页
    4.1 A*算法第44-47页
        4.1.1 A*算法原理第44-45页
        4.1.2 A*算法特性第45-46页
        4.1.3 估价函数的选取第46-47页
    4.2 基于三角形导航网格的A*算法路径规划第47-52页
        4.2.1 三角导航网格第47-50页
        4.2.2 基于三角导航网格的A*算法路径规划第50-52页
        4.2.3 基于包围盒的静态障碍物碰撞避免第52页
    4.3 实验结果第52-53页
        4.3.1 基于三角形导航网格的A*算法路径规划第52-53页
        4.3.2 静态障碍物避免第53页
    4.4 本章小结第53-54页
第五章 局部动态碰撞避免第54-64页
    5.1 速度障碍第54-55页
    5.2 相对速度障碍第55-56页
    5.3 基于时间限定的相对速度障碍第56-58页
    5.4 基于相对速度障碍的最优碰撞避免第58-60页
    5.5 基于优先级的相对速度障碍最优碰撞避免第60-62页
    5.6 实验结果第62-63页
    5.7 本章小结第63-64页
第六章 群体运动仿真系统的实现第64-74页
    6.1 系统设计第64-65页
    6.2 环境建模第65-66页
    6.3 群体建模第66-67页
    6.4 路径规划第67-69页
    6.5 碰撞避免第69-70页
    6.6 渲染模块第70-71页
        6.6.1 场景渲染第70页
        6.6.2 人物渲染第70-71页
    6.7 实验结果第71-73页
        6.7.1 实验环境第71页
        6.7.2 群体模拟测试第71-72页
        6.7.3 运行效果第72-73页
    6.8 本章小结第73-74页
第七章 总结与展望第74-76页
    7.1 研究工作总结第74页
    7.2 研究未来展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页

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