| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·本文研究背景 | 第8-13页 |
| ·足球机器人概述 | 第8-11页 |
| ·足球机器人路径规划概述 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·足球机器人的研究现状 | 第13页 |
| ·小型组机器人路径规划的研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·本论文的内容及结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 ROBOCUP小型组足球机器人系统结构 | 第17-29页 |
| ·视觉子系统 | 第18-20页 |
| ·决策子系统 | 第20-25页 |
| ·决策子系统的构成 | 第22-23页 |
| ·决策模块的分层结构模型 | 第23-25页 |
| ·无线通讯子系统 | 第25-27页 |
| ·机器人小车子系统 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 足球机器人路径规划方法 | 第29-40页 |
| ·栅格法 | 第29-30页 |
| ·栅格法的原理 | 第29页 |
| ·使用栅格法进行路径规划 | 第29-30页 |
| ·对栅格法的评价 | 第30页 |
| ·遗传算法 | 第30-33页 |
| ·遗传算法特点 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的框图 | 第31-33页 |
| ·对遗传算法的评价 | 第33页 |
| ·人工势场法 | 第33-36页 |
| ·传统的人工势场法 | 第33-34页 |
| ·足球机器人势场函数建模 | 第34-35页 |
| ·对人工势场法的评价 | 第35-36页 |
| ·神经网络算法 | 第36-38页 |
| ·神经网络原理 | 第36-37页 |
| ·神经元和神经网络的结构 | 第37-38页 |
| ·对神经网络的评价 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于快速随机扩展树的路径规划算法 | 第40-51页 |
| ·机器人小车子系统的运动模型 | 第40-42页 |
| ·足球机器人的基本动作 | 第42-44页 |
| ·速度的控制函数 | 第42页 |
| ·移动函数 | 第42-43页 |
| ·旋转函数 | 第43-44页 |
| ·停止函数 | 第44页 |
| ·随机运动规划方法 | 第44-48页 |
| ·概率路标法(Probabilistic Roadmap Method,PRM) | 第44-45页 |
| ·快速扫描随机树法(Rapidly Exploring Random Trees,RRTs) | 第45-48页 |
| ·软件设计与实现 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·研究总结 | 第51页 |
| ·工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57页 |