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自主移动机器人的路径规划算法研究

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自主移动机器人的路径规划算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-22页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 自主移动机器人的研究现状第14-18页
  1.3 自主移动机器人的导航技术第18-21页
    1.3.1 地图创建与定位第19-20页
    1.3.2 路径规划第20-21页
  1.4 论文的主要工作和结构安排第21-22页
第2章 常用的路径规划算法第22-31页
  2.1 人工势场法第22-24页
    2.1.1 势函数和势场力第22-24页
    2.1.2 人工势场法存在的问题第24页
  2.2 A~*搜寻算法第24-25页
  2.3 生物激励神经网络算法第25-30页
    2.3.1 环境建模第26-27页
    2.3.2 路径决策方法第27-29页
    2.3.3 模型参数的敏感性第29-30页
  2.4 本章小结第30-31页
第3章 改进型生物激励神经网络路径规划算法第31-49页
  3.1 生物激励神经网络算法存在的问题第31-32页
    3.1.1 路径错判问题第31-32页
    3.1.2 路径不平滑问题第32页
  3.2 改进型生物激励神经网络算法第32-39页
    3.2.1 路径错判问题的产生机理第32-33页
    3.2.2 环境建模第33-35页
    3.2.3 活性值的计算方法第35-37页
    3.2.4 路径决策方法第37-39页
  3.3 两种环境模型的对比分析第39-40页
  3.4 仿真实验及结果研究第40-47页
    3.4.1 静态环境实验第40-44页
    3.4.2 动态环境实验第44-47页
  3.5 本章小结第47-49页
第4章 基于Pioneer机器人的自主导航实现第49-64页
  4.1 移动平台和传感器第49-52页
    4.1.1 移动机器人Pioneer第49-50页
    4.1.2 激光测距仪RPLidar第50-52页
  4.2 软件平台机器人操作系统ROS第52-55页
    4.2.1 ROS简介第52-54页
    4.2.2 ROS的核心概念第54-55页
  4.3 实验过程及实验结果第55-63页
    4.3.1 实验场景设置第55页
    4.3.2 双机通信设置第55-56页
    4.3.3 配置环境变量第56-57页
    4.3.4 创建环境地图第57-58页
    4.3.5 配置导航参数第58-61页
    4.3.6 自主导航实验第61-63页
    4.3.7 实验结论第63页
  4.4 本章小结第63-64页
总结和展望第64-66页
参考文献第66-71页
致谢第71-72页
附录A 发表论文和参加科研情况说明第72页

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