基于遗传和蚁群算法的机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| ·机器人的概述 | 第9-12页 |
| ·机器人的定义 | 第9-10页 |
| ·机器人的组成 | 第10-11页 |
| ·机器人的分类 | 第11-12页 |
| ·国内外移动机器人的研究现状 | 第12-14页 |
| ·移动机器人技术 | 第12-13页 |
| ·国内外移动机器人技术的现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究的重要意义 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要工作 | 第15页 |
| ·论文的结构 | 第15-16页 |
| 第2章 移动机器人路径规划 | 第16-26页 |
| ·移动机器人导航 | 第16页 |
| ·机器人导航方式 | 第16-19页 |
| ·机器人导航相关技术 | 第17-18页 |
| ·机器人导航技术发展 | 第18-19页 |
| ·移动机器人的路径规划 | 第19-25页 |
| ·传统路径规划方法 | 第19-22页 |
| ·智能路径规划方法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于遗传算法的机器人路径规划研究 | 第26-43页 |
| ·遗传算法 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的概念 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的表示 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的参数 | 第30页 |
| ·基于遗传算法的路径规划 | 第30-39页 |
| ·规划环境的拓扑建模 | 第30-34页 |
| ·基于遗传算法的路径规划设计 | 第34-38页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第38-39页 |
| ·仿真模拟及结论 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于蚁群算法的机器人路径规划研究 | 第43-56页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第43-47页 |
| ·基于蚁群算法的机器人路径规划 | 第47-51页 |
| ·环境建模 | 第47-48页 |
| ·算法的简单描述 | 第48页 |
| ·算法步骤 | 第48-51页 |
| ·算法性能分析 | 第51页 |
| ·仿真模拟实验及结论 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结及展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参与的科研项目 | 第62页 |
