声明
摘要
1．1引言
1．2国内外研究现状
1．2．1移动机器人路径规划建模研究现状
1．2．2移动机器人离线路径规划研究现状
1．2．3移动机器人在线路径规划研究现状
1．3本文的主要研究内容及技术路线
1．4本章小结
第2章移动机器人广义障碍环境建模
2．1广义障碍提出与定义
2．2基于模糊隶属度的广义障碍描述
2．2．1路面高差类障碍
2．2．2坡道障碍
2．2．3路上障碍
2．2．4速度影响类地形障碍
2．3广义障碍环境建模
2．3．1环境建模方法
2．3．2广义障碍环境栅格模型
2．4本章小结
第3章广义障碍环境离线路径规划算法
3．1标准的蚁群算法
3．1．1基本蚁群算法概述
3．1．2蚁群算法关键参数
3．2人工势场算法
3．2．1人工势场算法概述
3．2．2人工势场法的数学模型
3．3离线路径规划目标函数
3．4改进的势场蚁群算法
3．4．1初始路径的生成
3．4．2下一步备选栅格改进
3．4．3改进的启发信息函数
3．4．4路径交叉优化策略
3．5案例设计与算法参数确定
3．5．1案例设计
3．5．2算法参数确定
3．6本章小结
第4章广义障碍环境下在线路径规划算法
4．1问题描述及虚拟目标
4．2障碍物动态威胁评估
4．2．1动态威胁评估因子
4．2．2动态障碍物威胁度评价
4．2．3评价步骤与评估案例
4．3改进生物激励神经网络算法设计
4．3．1神经网络模型
4．3．2导向传递扫描方式
4．3．3子激励BINN模型
4．3．4改进的神经元活性更新方程
4．4本章小结
第5章广义障碍环境下机器人路径规划案例仿真
5．1可视化仿真界面设计
5．1．1界面功能说明
5．1．2界面功能模块说明
5．1．3可视化仿真界面
5．2广义障碍环境下离线路径规划算法的仿真测试
5．2．1 ACO和hAPF-ACO求解广义障碍路径规划问题
5．2．2 hAPF-ACO求解传统障碍及广义障碍路径规划问题
5．3广义障碍环境下在线路径规划算法的仿真测试
5．3．1算法对比仿真试验
5．3．2多速度仿真试验
5．3．3动态目标仿真试验
5．4本章小结
第6章结论与展望
致谢
参考文献
附录
