摘要 | 第9-10页 |
ABSTRACT | 第10页 |
第一章 绪论 | 第12-21页 |
1.1 研究背景 | 第12-14页 |
1.2 相关工作研究现状 | 第14-19页 |
1.2.1 串行路径规划算法 | 第14-15页 |
1.2.2 并行路径规划算法 | 第15-17页 |
1.2.3 基于GPU的路径规划 | 第17-19页 |
1.3 本文工作 | 第19页 |
1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
第二章 空间表示与建模 | 第21-27页 |
2.1 网格法 | 第21-23页 |
2.2 路标图 | 第23-25页 |
2.2.1 Corner Graphs | 第23-24页 |
2.2.2 Waypoint Graphs | 第24页 |
2.2.3 Circle-Based Waypoint Graphs | 第24-25页 |
2.3 导航图 | 第25-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 基于并行PSO的路径规划 | 第27-37页 |
3.1 PSO及其路径规划 | 第27-31页 |
3.1.1 粒子群算法 | 第27-29页 |
3.1.2 PSO路径规划的数学模型 | 第29-31页 |
3.2 并行PSO路径规划 | 第31-34页 |
3.3 分析与改进 | 第34-36页 |
3.3.1 算法优缺点 | 第34页 |
3.3.2 改进方案 | 第34-36页 |
3.4 本章小结 | 第36-37页 |
第四章 动态环境下基于四叉树的并行路径规划 | 第37-55页 |
4.1 四叉树空间表示 | 第37-41页 |
4.1.1 四叉树构建 | 第37-38页 |
4.1.2 动态环境处理 | 第38-41页 |
4.1.3 并行四叉树生成 | 第41页 |
4.2 基于四叉树的路径规划 | 第41-47页 |
4.2.1 基于四叉树的A* 规划 | 第42-44页 |
4.2.2 基于四叉树的最优路径规划算法 | 第44-47页 |
4.3 并行Quad* 路径规划 | 第47-54页 |
4.3.1 算法介绍 | 第47-48页 |
4.3.2 算法流程 | 第48-50页 |
4.3.3 算法分析与改进 | 第50-54页 |
4.4 本章小结 | 第54-55页 |
第五章 仿真实验与结果分析 | 第55-66页 |
5.1 基于并行PSO的路径规划仿真实验 | 第55-60页 |
5.1.1 实验设计 | 第55-56页 |
5.1.2 仿真结果与分析 | 第56-59页 |
5.1.3 实验总结 | 第59-60页 |
5.2 PB-Quad* 路径规划仿真实验 | 第60-65页 |
5.2.1 实验设计 | 第60-61页 |
5.2.2 仿真结果与分析 | 第61-65页 |
5.2.3 实验总结 | 第65页 |
5.3 本章小结 | 第65-66页 |
第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
6.1 总结 | 第66-67页 |
6.2 展望 | 第67-68页 |
致谢 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-74页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |