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基于四驱平台小车路径规划和路径跟踪研究
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基于四驱平台小车路径规划和路径跟踪研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
符号对照表
第11-12页
缩略语对照表
第12-16页
第一章 绪论
第16-22页
1.1 课题背景及意义
第16页
1.2 移动机器人发展现状
第16-18页
1.2.1 国外移动机器人的研究现状
第16-18页
1.2.2 国内移动机器人的研究现状
第18页
1.3 移动机器人路径规划技术现状
第18-20页
1.3.1 基于事例的规划方法
第18-19页
1.3.2 基于行为的路径规划方法
第19页
1.3.3 基于环境模型的规划方法
第19-20页
1.4 移动机器人路径跟随技术现状
第20-21页
1.5 本文的主要研究内容
第21-22页
第二章 移动机器人路径规划方法
第22-28页
2.1 路径规划方法分类
第22-23页
2.2 全局路径规划方法
第23-25页
2.2.1 可视图法
第23页
2.2.2 栅格法
第23-24页
2.2.3 Voronoi图法
第24-25页
2.3 局部路径规划方法
第25-26页
2.3.1 人工势场法
第25页
2.3.2 蚁群算法
第25-26页
2.3.3 遗传算法
第26页
2.4 路径算法的评价
第26-27页
2.5 本文的路径规划方法
第27页
2.6 本章小结
第27-28页
第三章 基于Voronoi图的路径规划方法
第28-38页
3.1 引言
第28页
3.2 Voronoi图原理
第28-29页
3.2.1 Voronoi图的定义
第28-29页
3.2.2 Voronoi图性质
第29页
3.3 Voronoi图的生成方法
第29-32页
3.3.1 Voronoi图矢量生成法
第29-31页
3.3.2 Voronoi的栅格生成法
第31页
3.3.3 像素生长法
第31-32页
3.4 基于Voronoi图矢量法的路径规划
第32-33页
3.5 基于Voronoi图栅格生长法的路径规划
第33-37页
3.6 本章小结
第37-38页
第四章 基于支持向量机的路径规划方法
第38-52页
4.1 线性支持向量机理论
第38-42页
4.1.1 基础线性支持向量机
第38-41页
4.1.2 广义线性支持向量机
第41-42页
4.2 非线性支持向量机
第42-44页
4.3 核函数
第44-45页
4.4 基于SVM的路径规划方法
第45-48页
4.4.1 基于SVM的路径规划方法的基本思想
第45-46页
4.4.2 基于SVM路径规划方法的环境建立
第46-48页
4.5 基于SVM的路径规划方法的仿真实验
第48-51页
4.5.1 质点障碍物环境仿真
第48-50页
4.5.2 多边形障碍物环境仿真
第50-51页
4.6 本章小结
第51-52页
第五章 基于模糊控制的移动机器人路径跟踪
第52-66页
5.1 移动机器人结构和模型
第52-54页
5.2 模糊控制基本理论
第54-57页
5.2.1 模糊控制理论背景
第54页
5.2.2 模糊控制系统基本结构
第54-55页
5.2.3 模糊控制器的设计方法
第55-57页
5.3 路径跟踪模糊控制器结构
第57-58页
5.4 转向模糊控制器设计
第58-60页
5.5 速度模糊控制器设计
第60-62页
5.6 路径跟踪仿真
第62-65页
5.6.1 仿真系统建立
第62-63页
5.6.2 仿真分析
第63-65页
5.7 本章小结
第65-66页
第六章 总结与展望
第66-68页
参考文献
第68-72页
致谢
第72-74页
作者简介
第74-75页
本篇论文共
75
页,
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