遗传算法在AUV动态规避中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·水下机器人国内外发展概况 | 第10-15页 |
| ·AUV动态规避的研究现状 | 第15-18页 |
| ·传统的路径规划方法 | 第15-17页 |
| ·智能规划方法 | 第17-18页 |
| ·论文的研究背景、意义及主要内容 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 AUV实时避碰规划策略 | 第21-33页 |
| ·避碰声纳的工作特性 | 第21-22页 |
| ·避碰声纳视域的数学建模 | 第22-25页 |
| ·避碰声纳视域的限制条件 | 第22-24页 |
| ·避碰声纳视域模型 | 第24-25页 |
| ·避碰声纳的信息处理 | 第25-27页 |
| ·AUV实时避碰规划策略 | 第27-31页 |
| ·AUV实时避碰规划器 | 第28-29页 |
| ·AUV实时避碰行为设计 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 动目标运动预测 | 第33-49页 |
| ·动目标估计与预测原理 | 第33-36页 |
| ·基于标准卡尔曼滤波的非机动目标预测 | 第36-42页 |
| ·卡尔曼滤波方程的推导 | 第36-39页 |
| ·卡尔曼滤波器的性质 | 第39-40页 |
| ·标准卡尔曼预测匀速直线运动 | 第40-42页 |
| ·基于自适应卡尔曼滤波的非机动目标预测 | 第42-47页 |
| ·自适应卡尔曼滤波方程的推导 | 第42-44页 |
| ·自适应卡尔曼预测变加速直线运动 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于遗传算法的AUV动目标避碰 | 第49-67页 |
| ·遗传算法理论介绍 | 第49-58页 |
| ·遗传算法的发展 | 第49-51页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第51-53页 |
| ·基本遗传算法的要素 | 第53-56页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第56-58页 |
| ·AUV局部避碰规划结构设计 | 第58-61页 |
| ·基于遗传算的AUV局部避碰 | 第61-64页 |
| ·规划子目标的选择 | 第61页 |
| ·遗传编码规则 | 第61-63页 |
| ·适应度函数 | 第63-64页 |
| ·遗传操作 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 第5章 实际问题分析与仿真验证 | 第67-81页 |
| ·AUV避碰实际问题分析 | 第67-70页 |
| ·二维避碰仿真 | 第70-74页 |
| ·三维避碰仿真 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及取得的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
