基于改进人工势场法的移动机器人路径规划的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·机器人的起源和发展 | 第8-9页 |
| ·机器人研究的背景与意义 | 第9页 |
| ·机器人的发展现状 | 第9-15页 |
| ·国外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 移动机器人的路径规划 | 第17-24页 |
| ·常规路径规划方法 | 第18-20页 |
| ·可视图法 | 第18-19页 |
| ·栅格法 | 第19页 |
| ·自由空间法 | 第19-20页 |
| ·人工势场法 | 第20页 |
| ·智能路径规划方法 | 第20-22页 |
| ·基于模糊控制的机器人路径规划 | 第20-21页 |
| ·基于神经网络的机器人路径规划 | 第21页 |
| ·基于遗传算法的机器人路径规划 | 第21-22页 |
| ·各种路径规划方法的综合分析与比较 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 3 基于人工势场的路径规划方法 | 第24-29页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·人工势场法 | 第24-28页 |
| ·人工势场法基本原理 | 第24-27页 |
| ·人工势场法的优点和缺点 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于改进人工势场法的路径规划 | 第29-44页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·不能到达目标问题 | 第29-33页 |
| ·问题分析 | 第29-30页 |
| ·新的势场函数的建立 | 第30-32页 |
| ·受力分析 | 第32-33页 |
| ·局部极小值问题 | 第33-39页 |
| ·局部极小值的分析 | 第33-35页 |
| ·局部极小值的解决办法 | 第35-39页 |
| ·动态环境下传统人工势场法函数的改进 | 第39-40页 |
| ·动态环境下引力场的改进 | 第39-40页 |
| ·动态环境下斥力场的改进 | 第40页 |
| ·自适应步长调节 | 第40-43页 |
| ·问题的提出 | 第40页 |
| ·环境复杂度,人工势场法和步长之间的关系 | 第40-41页 |
| ·动态步长调整算法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 仿真实验与结果分析 | 第44-54页 |
| ·仿真实验 | 第44-52页 |
| ·参数对路径规划的影响 | 第44-45页 |
| ·静态环境下的机器人路径规划仿真 | 第45-51页 |
| ·动态环境下的机器人路径规划仿真 | 第51-52页 |
| ·自适应调节步长的仿真 | 第52页 |
| ·仿真结果分析 | 第52-54页 |
| ·参数对于算法性能的影响 | 第52页 |
| ·静态环境下算法的改进分析 | 第52-53页 |
| ·动态环境下算法的改进分析 | 第53页 |
| ·自适应调节步长的结果分析 | 第53-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
