足球机器人路径规划研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第7-10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 足球机器人系统 | 第13-19页 |
| ·机器人足球比赛系统的分类 | 第13-14页 |
| ·足球机器人系统体系结构 | 第14-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 足球机器人路径规划典型方法研究 | 第19-28页 |
| ·人工势场法 | 第19-21页 |
| ·栅格法 | 第21-23页 |
| ·遗传算法 | 第23-24页 |
| ·神经网络算法 | 第24-26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28-42页 |
| ·遗传算法简介 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第29-32页 |
| ·遗传算法的组成 | 第32-40页 |
| ·遗传算法的改进方向 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 环境建模与显示 | 第42-47页 |
| ·环境建模 | 第42-43页 |
| ·运动方程的建立 | 第43-44页 |
| ·障碍物的描述 | 第44页 |
| ·仿真显示 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 基于遗传算法的路径规划的实现 | 第47-58页 |
| ·初始设置 | 第47-51页 |
| ·适应度函数设置 | 第51-54页 |
| ·遗传操作 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第7章 路径规划的仿真与实现 | 第58-62页 |
| ·仿真环境 | 第58页 |
| ·遗传代数不同对算法的影响 | 第58-59页 |
| ·障碍物变化对路径规划的影响 | 第59页 |
| ·r,g 坐标的变化对路径规划的影响 | 第59-60页 |
| ·动态环境下的实物实验 | 第60-61页 |
| ·实验结论 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 总结和展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 摘要 | 第69-73页 |
| Abstract | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
