仓储系统中机器人小车路径规划算法研究

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仓储系统中机器人小车路径规划算法研究

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仓储系统中机器人小车路径规划算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-19页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.1.1 研究背景	第9-10页
1.1.2 研究意义	第10-11页
1.2 国内外发展现状	第11-15页
1.2.1 机器人发展现状	第11-12页
1.2.2 机器人路径规划算法研究现状	第12-14页
1.2.3 仓储系统发展现状	第14-15页
1.2.4 研究现状的总结	第15页
1.3 研究内容及方法	第15-19页
1.3.1 研究内容	第15-16页
1.3.2 基本研究方法	第16-17页
1.3.3 论文创新之处	第17页
1.3.4 论文结构	第17-19页
第二章仓储系统环境建模	第19-29页
2.1 经典智能化仓储系统	第19-21页
2.2 环境建模方法比选	第21-25页
2.2.1 两个栅格间的距离	第24页
2.2.2 仓储中的元素定义	第24-25页
2.3 仓储内机器人小车的工作原理	第25-28页
2.3.1 机器人小车的行驶方向	第25-26页
2.3.2 机器人小车的工作状态	第26-27页
2.3.3 机器人小车的优先级设计	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章多机器人小车路径规划中的改进人工鱼群算法	第29-37页
3.1 人工鱼群算法基本原理	第29页
3.2 路径规划中的传统人工鱼群算法	第29-32页
3.2.1 人工鱼的基本定义及行为策略	第30-31页
3.2.2 基于传统人工鱼群算法的路径规划步骤	第31-32页
3.2.3 小规模算例仿真结果分析	第32页
3.3 路径规划中的改进人工鱼群算法	第32-36页
3.3.1 改进人工鱼群算法思想	第32-34页
3.3.2 基于改进人工鱼群算法的路径规划步骤	第34页
3.3.3 小规模算例仿真结果分析	第34-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第四章多机器人小车路径规划中的遗传算法	第37-45页
4.1 遗传算法基本原理	第37-39页
4.2 静态路径规划中的遗传算法	第39-41页
4.2.1 基于遗传算法的静态路径规划步骤	第40页
4.2.2 小规模算例仿真结果分析	第40-41页
4.3 动态路径规划中的遗传算法	第41-43页
4.3.1 基于遗传算法的动态路径规划算法思想	第41页
4.3.2 基于遗传算法的动态路径规划算法步骤	第41-42页
4.3.3 小规模算例仿真结果分析	第42-43页
4.4 本章小结	第43-45页
第五章多机器人小车路径规划中的改进A~*算法	第45-54页
5.1 路径规划中的基本A~*算法	第45-48页
5.1.1 基本A~*算法的思想及算法策略	第45-47页
5.1.2 基于基本A~*算法的路径规划步骤	第47页
5.1.3 小规模算例的仿真结果	第47-48页
5.2 路径规划中的改进A~*算法	第48-53页
5.2.1 改进A~*算法的思想	第48-50页
5.2.2 改进A~*算法的步骤	第50-51页
5.2.3 小规模算例的仿真结果	第51-53页
5.3 本章小结	第53-54页
第六章基于不同规模算例的三种算法的仿真比较	第54-62页
6.1 算例规模设计	第54-55页
6.2 仿真结果及分析	第55-61页
6.3 本章小结	第61-62页
第七章总结与展望	第62-64页
7.1 论文总结	第62-63页
7.2 论文不足及展望	第63-64页
参考文献	第64-67页
致谢	第67页

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