| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 移动机器人路径规划研究 | 第12-15页 |
| 1.3.1 全局路径规划算法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 局部路径规划算法 | 第14-15页 |
| 1.4 移动机器人路径规划算法存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于改进A*算法的移动机器人全局路径规划 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 栅格环境模型的建立 | 第18-22页 |
| 2.2.1 栅格大小的确定 | 第18-19页 |
| 2.2.2 栅格地图的表示 | 第19-22页 |
| 2.3 A*算法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 A*算法的简介 | 第22页 |
| 2.3.2 A*算法的实现 | 第22-23页 |
| 2.4 A*算法的改进及仿真 | 第23-28页 |
| 2.4.1 A*算法的改进措施一 | 第23-26页 |
| 2.4.2 A*算法的改进措施二 | 第26-28页 |
| 2.5 基于改进的A*算法的室内环境路径规划 | 第28-30页 |
| 2.5.1 算法实现步骤 | 第28-29页 |
| 2.5.2 仿真实验 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于改进人工势场法的移动机器人局部路径规划 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 传统人工势场法简介 | 第31-36页 |
| 3.2.1 传统人工势场法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 传统人工势场法存在的问题及改进 | 第32-35页 |
| 3.2.3 静态环境下的路径规划仿真实验 | 第35-36页 |
| 3.3 改进人工势场法 | 第36-45页 |
| 3.3.1 新的引力势场函数的建立 | 第37-40页 |
| 3.3.2 新的斥力势场函数的建立 | 第40-43页 |
| 3.3.3 动态环境下的路径规划仿真实验 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于改进A*算法和改进人工势场法混合算法的双层路径规划 | 第46-64页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 改进A*算法和改进人工势场法算法的结合与仿真及实验 | 第47-54页 |
| 4.2.1 两种算法的融合 | 第47-48页 |
| 4.2.2 仿真实验及结果分析 | 第48-54页 |
| 4.3 混合算法在移动机器人试验平台上的实现 | 第54-63页 |
| 4.3.1 移动机器人实验平台相关介绍 | 第54-56页 |
| 4.3.2 混合路径规划算法在移动机器人平台的实验 | 第56-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
