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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,点击这进入下载页面
 
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