基于三维真实感地形的移动机器人路径规划
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景和研究的意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外目前的研究的情况 | 第10-12页 |
| 1.3 三维环境路径规划存在如下的几个难点问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13页 |
| 1.5 主要研究内容与论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 移动机器人的路径规划与三维空间建模的方法 | 第15-30页 |
| 2.1 移动机器人的组成结构 | 第15-16页 |
| 2.2 三维空间路径规划概述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 全局路径规划算法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 局部路径规划法 | 第18-19页 |
| 2.3 三维空间建模 | 第19-23页 |
| 2.3.1 三维空间环境建模的概述 | 第19页 |
| 2.3.2 三维空间环境建模的定义 | 第19页 |
| 2.3.3 三维空间环境建模方法的分类 | 第19-23页 |
| 2.4 蚁群算法 | 第23-29页 |
| 2.4.1 蚁群算法的数学原理 | 第24-27页 |
| 2.4.2 蚁群算法的特点 | 第27页 |
| 2.4.3 蚁群算法的相关的评价指标以及其优缺点 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于地形坡度进行滑移预测的路径规划算法 | 第30-38页 |
| 3.1 地形坡度 | 第30-31页 |
| 3.2 滑适度 | 第31-32页 |
| 3.3 地形通过性的代价函数 | 第32-33页 |
| 3.3.1 滑移预测算法 | 第32页 |
| 3.3.2 基于滑移地图的地形通过性代价函数 | 第32-33页 |
| 3.4 蚁群算法的参数选择 | 第33-34页 |
| 3.5 改进算法的设计流程 | 第34页 |
| 3.6 仿真实验与分析 | 第34-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 改进的蚁群算法三维路径的规划的方法 | 第38-47页 |
| 4.1 改进蚁群算法中信息素的初始的设计 | 第38页 |
| 4.2 路径选择规则的改进 | 第38-40页 |
| 4.3 信息素更新策略的改进 | 第40-42页 |
| 4.4 改进算法的设计流程 | 第42页 |
| 4.5 仿真实验与分析 | 第42-46页 |
| 4.5.1 实验结果的对比与分析 | 第43-45页 |
| 4.5.2 两种算法的性能指标进行对比 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论 | 第47-48页 |
| 5.1 论文总结 | 第47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第53页 |
