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足球机器人系统的分析与研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·引言第9页
   ·选题背景与研究意义第9-11页
     ·足球机器人比赛简介第9-11页
     ·足球机器人路径规划的研究意义第11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·本文主要研究内容第13页
   ·本章小结第13-14页
第2章 足球机器人系统第14-20页
   ·机器人足球比赛系统的分类第14-15页
   ·足球机器人系统体系结构第15-19页
     ·机器人(小车)子系统第17页
     ·通讯子系统第17页
     ·视觉子系统第17-18页
     ·决策子系统第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第3章 足球机器人路径规划典型方法研究第20-28页
   ·人工势场法第20-22页
     ·势场函数的确定第21-22页
     ·对人工势场法的评价第22页
   ·栅格法第22-24页
     ·栅格法原理第23页
     ·使用栅格法进行路径规划第23-24页
     ·对栅格法的评价第24页
   ·遗传算法第24-25页
     ·遗传算法原理第24-25页
     ·使用遗传算法进行路径规划第25页
     ·遗传算法的评价第25页
   ·神经网络算法第25-26页
     ·神经网络原理第25页
     ·神经元和神经网络的结构第25-26页
     ·用神经网络进行路径规划第26页
     ·对神经网络的评价第26页
   ·各种方法综合分析第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第4章 遗传算法原理第28-40页
   ·遗传算法简介第28-29页
   ·遗传算法的理论基础第29-32页
     ·模式定理第29-30页
     ·积木块假设第30页
     ·收敛性分析第30-31页
     ·遗传算法的性能评价第31-32页
   ·遗传算法的组成第32-38页
     ·编码第32页
     ·初始群体的生成第32-33页
     ·评价函数第33页
     ·遗传操作算子第33-37页
     ·算法终止条件第37页
     ·算法参数设置第37-38页
   ·遗传算法的改进方向第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第5章 环境建模与显示第40-44页
   ·环境建模第40页
   ·运动方程的建立第40-41页
   ·障碍物的描述第41-42页
   ·仿真显示第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第6章 基于遗传算法的路径规划的实现第44-53页
   ·初始设置第44-47页
     ·初始种群设置第44-45页
     ·障碍物检测第45-46页
     ·初始参数设置第46-47页
   ·适应度函数设置第47-49页
   ·遗传操作第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第7章 路径规划的仿真与实现第53-57页
   ·仿真环境第53页
   ·遗传代数不同对算法的影响第53-54页
   ·障碍物变化对路径规划的影响第54页
   ·r,g 坐标的变化对路径规划的影响第54-55页
   ·动态环境下的实物实验第55-56页
   ·实验结论第56页
   ·本章小结第56-57页
结论第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页

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