基于树生长模拟算法的移动机器人路径规划研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究的背景与意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国内外机器人的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 机器人路径规划的研究现状 | 第16页 |
| 1.3.3 机器人路径规划的发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.4 本课题研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 移动机器人环境地图建模 | 第19-26页 |
| 2.1 环境地图建模方法 | 第19-21页 |
| 2.2 栅格法地图 | 第21页 |
| 2.3 蜂巢栅格法地图 | 第21-22页 |
| 2.4 两种地图模型的对比分析 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 移动机器人路径寻优算法的研究 | 第26-37页 |
| 3.1 树生长模拟算法(TGSA) | 第26-29页 |
| 3.1.1 TGSA的产生 | 第26-27页 |
| 3.1.2 TGSA与路径规划的联系 | 第27-28页 |
| 3.1.3 TGSA的研究依据 | 第28-29页 |
| 3.2 TGSA在移动机器人路径规划中的研究 | 第29-33页 |
| 3.2.1 坐标转换 | 第29-30页 |
| 3.2.2 光合速率计算 | 第30-31页 |
| 3.2.3 随机分枝 | 第31-32页 |
| 3.2.4 模拟环境下寻优生长 | 第32-33页 |
| 3.3 仿真对比实验分析 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 移动机器人路径平滑的研究 | 第37-43页 |
| 4.1 Bezier曲线 | 第37-39页 |
| 4.2 三阶Bezier曲线的拼接 | 第39-40页 |
| 4.3 路径平滑下的选择机制 | 第40-41页 |
| 4.4 路径平滑机制下的仿真验证 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 移动机器人路径规划问题实验平台搭建 | 第43-57页 |
| 5.1 移动机器人实验平台 | 第43-46页 |
| 5.1.1 总体结构 | 第43-44页 |
| 5.1.2 基本工作流程 | 第44-46页 |
| 5.2 实验平台扩展模块 | 第46-52页 |
| 5.2.1 扩展模块总体介绍 | 第46页 |
| 5.2.2 主要传感器介绍 | 第46-52页 |
| 5.3 仿真实验验证 | 第52-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 全文总结 | 第57页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
