足球机器人系统路径规划研究
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足球机器人系统路径规划研究
论文目录
摘要
第1-3 页
Abstract
第3-4 页
目录
第4-6 页
第一章 绪论
第6-12 页
1.1 引言
第6 页
1.2 选题背景与研究意义
第6-8 页
1.2.1 足球机器人系统简介
第6-7 页
1.2.2 足球机器人路径规划的研究意义
第7-8 页
1.3 国内外研究现状
第8-9 页
1.4 本文研究工作概述
第9-12 页
1.4.1 论文的主要研究内容
第9-10 页
1.4.2 论文的组织结构
第10-12 页
第二章 足球机器人系统
第12-20 页
2.1 足球机器人系统体系结构
第12-13 页
2.1.1 体系结构
第12-13 页
2.1.2 足球机器人仿真系统
第13 页
2.2 足球机器人决策子系统
第13-15 页
2.2.1 决策推理模型
第13-14 页
2.2.2 动作设计和路径规划
第14-15 页
2.3 足球机器人系统环境模型
第15-18 页
2.3.1 球场模型
第15-16 页
2.3.2 机器人小车模型
第16-18 页
2.3.3 平台避碰控制的特点
第18 页
2.4 本章小结
第18-20 页
第三章 足球机器人路径规划典型方法研究
第20-36 页
3.1 人工势场法
第20-24 页
3.1.1 人工势场法原理
第20-22 页
3.1.2 势函数的确定
第22-23 页
3.1.3 对人工势场法的评价
第23-24 页
3.2 栅格建模法
第24-26 页
3.2.1 栅格法原理
第24 页
3.2.2 利用栅格法进行路径规划
第24-26 页
3.2.3 对栅格法的评价
第26 页
3.3 遗传算法
第26-30 页
3.3.1 遗传算法原理
第26-28 页
2.3.2 利用遗传算法进行路径规划
第28-29 页
3.3.3 对遗传算法的评价
第29-30 页
3.4 神经网络算法
第30-33 页
3.4.1 神经元简介
第30-31 页
3.4.2 用神经网络进行路径规划
第31-33 页
3.4.3 对神经网络的评价
第33 页
3.5 各种方法综合分析
第33-34 页
3.6 本章小结
第34-36 页
第四章 基于进化势场法的足球机器人路径规划系统设计
第36-51 页
4.1 引言
第36-37 页
4.2 进化势场函数
第37-42 页
4.2.1 具有可调参数的势场函数
第37-38 页
4.2.2 动态势场函数设计
第38-39 页
4.2.3 适应值函数的设计
第39-41 页
4.2.4 用遗传算法进化势场函数
第41-42 页
4.3 路径规划系统设计
第42-50 页
4.3.1 系统总体设计
第42-45 页
4.3.2 子系统详细设计
第45-50 页
4.4 本章小结
第50-51 页
第五章 基于进化势场法的足球机器人路径规划系统实现
第51-59 页
5.1 遗传算法与势场法的对比
第51-54 页
5.1.1 用基于栅格建模的遗传算法进行路径规划
第51-53 页
5.1.2 用进化势场法进行路径规划
第53-54 页
5.1.3 结果分析
第54 页
5.2 基于进化势场法的路径规划系统仿真结果
第54-55 页
5.3 势场法在动作中的应用
第55-58 页
5.4 本章小结
第58-59 页
第六章 总结与展望
第59-61 页
6.1 研究结果
第59 页
6.2 进一步研究展望
第59-61 页
附录(在攻读学位期间发表的论文)
第61-62 页
致谢
第62-63 页
参考文献
第63-65 页
本篇论文共
65
页,
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。
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