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致谢
第一章绪论
1.1引言
1.2机器人的发展历史
1.3移动机器人
1.3.1移动机器人的特点
1.3.2移动机器人的分类
1.4移动机器人的关键技术
1.4.1移动机器人的体系结构
1.4.2多传感器信息融合
1.4.3移动机器人的定位
1.4.4移动机器人的路径规划
1.4.5轨迹跟踪控制
1.5论文的主要内容
第二章 自主移动机器人自定位技术
2.1引言
2.2自主移动机器人自定位相关模型的建立
2.2.1自主移动机器人的运动模型
2.2.2摄像机的观测模型
2.2.3超声波传感器的观测模型
2.3基于异质传感器信息融合的自主移动机器人自定位
2.3.1基于扩展卡尔曼滤波器的移动机器人自定位
2.3.2异质传感器信息融合
2.4仿真实验
2.5本章小结
第三章 静态确定性环境下移动机器人路径规划
3.1引言
3.2基于遗传算法的移动机器人全局路径规划
3.2.1遗传算法的基本描述
3.2.2一种改进编码机制在机器人路径规划中的应用
3.2.3仿真实验
3.3基于蚁群算法的移动机器人路径规划仿真研究
3.3.1环境描述
3.3.2蚁群算法的基本原理与问题定义
3.3.3算法实现步骤
3.3.4仿真实验
3.4本章小结
第四章 动态环境下移动机器人路径规划
4.1引言
4.2基于粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划
4.2.1动态环境信息的神经网络描述
4.2.2问题描述
4.2.3粒子群优化算法
4.2.4算法实现
4.2.5仿真实验
4.2.6实验验证
4.3基于距离传播算法的移动机器人动态路径规划
4.3.1距离传播算法的基本原理
4.3.2移动机器人的路径规划
4.3.3仿真实验
4.4本章小结
第五章 自主移动机器人轨迹跟踪的最优状态反馈控制
5.1引言
5.2四轮全方位移动机器人的数学模型
5.2.1运动学模型
5.2.2动力学方程
5.2.3轨迹生成
5.3轨迹跟踪最优控制器的设计
5.3.1卡尔曼滤波器的状态估计
5.3.2基于Lyapunov稳定性的最优状态反馈控制器设计
5.3.3输入信号随机干扰的自适应校正
5.4仿真实验
5.4.1仿真研究结构图
5.4.2算法流程
5.4.3仿真结果
5.5本章小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文