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基于神经网络的移动机器人路径规划方法研究

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基于神经网络的移动机器人路径规划方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-20页
  1.1 课题的研究背景第8-9页
  1.2 移动机器人路径规划方法研究现状第9-19页
    1.2.1 栅格法第9-10页
    1.2.2 A~*搜索算法第10-11页
    1.2.3 人工势场法第11-13页
    1.2.4 遗传算法第13-15页
    1.2.5 蚁群算法第15-17页
    1.2.6 模糊逻辑算法第17-18页
    1.2.7 神经网络算法第18-19页
  1.3 本文的主要研究内容和文章结构第19-20页
第2章 双种群混合粒子群算法DHPSO第20-32页
  2.1 基本粒子群算法第20-22页
  2.2 改进粒子群算法第22-26页
    2.2.1 惯性权重粒子群算法第22-23页
    2.2.2 压缩因子粒子群算法第23页
    2.2.3 分组粒子群算法第23-24页
    2.2.4 动态邻域粒子群算法第24-25页
    2.2.5 混合粒子群算法第25-26页
  2.3 双种群混合粒子群算法DHPSO第26页
  2.4 粒子群算法仿真实验第26-31页
    2.4.1 仿真函数第26-27页
    2.4.2 混合方法效果对比第27-31页
  2.5 本章小结第31-32页
第3章 基于神经网络和DHPSO的路径规划方法综述第32-54页
  3.1 方法概述第32页
  3.2 神经网络在路径规划中的应用第32-41页
    3.2.1 多层前向网络第32-33页
    3.2.2 hopfield神经网络第33-35页
    3.2.3 模糊神经网络第35-36页
    3.2.4 ART神经网络第36-37页
    3.2.5 SOM神经网络第37-39页
    3.2.6 RBF神经网络第39-41页
  3.3 用神经网络表示环境信息第41-43页
  3.4 子路径规划目标点的选择第43-44页
  3.5 子路径规划算法第44-48页
  3.6 子路径优化第48-49页
  3.7 关于路径规划的几点思考第49-52页
    3.7.1 评价函数对路径规划的影响第49-50页
    3.7.2 关于坐标转换第50-52页
    3.7.3 粒子群算法的局限第52页
  3.8 本章小结第52-54页
第4章 路径规划仿真实验第54-61页
  4.1 简单静态环境下路径规划仿真结果第54-56页
  4.2 复杂静态环境下路径规划仿真结果第56-57页
  4.3 动态环境下路径规仿真结果第57-59页
  4.4 二维编码下的路径规划与凹形障碍物第59-60页
  4.5 本章小结第60-61页
结论第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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