基于遗传算法的移动机器人平滑路径规划研究

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符号表

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 路径规划国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容

1.4 本章小结

第2章 机器人路径规划数学模型

2.1 路径规划问题描述

2.2 路径规划环境模型

2.2.1 环境建模方法分类

2.2.2 栅格地图模型的建立

2.3 路径规划算法模型

2.3.1 遗传算法

2.3.2 蚁群算法

2.4 本章小结

第3章 基于遗传算法的机器人平滑路径规划

3.1 遗传操作

3.2 Bezier 优化算子

3.3 自适应调节适应度函数

3.4 平滑路径规划算法

3.4.1 算法步骤及流程

3.4.2 实验及分析

3.5 本章小结

第4章 改进遗传算法的机器人平滑路径规划

4.1 问题描述

4.2 遗传操作

4.3 改进遗传的平滑路径规划算法

4.3.1 改进后算法的步骤及流程

4.3.2 实验及分析

4.4 本章小结

第5章 融合遗传蚁群的机器人动态路径规划

5.1 状态转移概率及信息素更新规则

5.2 遗传算子

5.3 平滑算子

5.4 改进遗传蚁群算法的动态路径规划

5.4.1 融合算法实现的步骤流程

5.4.2 环境地图的建立

5.4.3 实验及分析

5.5 小结

第6章 结论

6.1 结论

6.2 存在的问题与下一步的研究计划

参考文献

致 谢

攻读学位期间的研究成果