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前言
第1章 概述
1.1 本书背景与意义
1.1.1 本书研究的背景
1.1.2 本书研究的意义
1.2 水下机器人路径规划的特点及要求
1.2.1 水下采矿区地形的特殊性
1.2.2 我国调查区内地形特点
1.2.3 水下机器人路径规划的类型及特点
1.2.4 水下机器人路径规划的要求
1.3 国内外路径规划技术的研究现状
1.3.1 环境建模技术研究进展
1.3.2 遍历路径规划技术的研究进展
1.3.3 全局静态规划技术的研究进展
1.3.4 动态路径规划技术的研究进展
1.4 本书的主要研究内容和技术路线
1.4.1 本书主要研究内容
1.4.2 本书技术路线
第2章 水下钴结壳矿区环境建模研究
2.1 引言
2.2 水下DEM模型的表达
2.2.1 水下DEM模型
2.2.2 DEM模型的栅格化
2.3 地形几何特征提取
2.3.1 地形坡度的提取
2.3.2 地形起伏度的提取
2.3.3 地形粗糙度的提取
2.3.4 DEM的混合属性表达
2.4 地形通行性评估
2.4.1 钴结壳底质地形通行性评估
2.4.2 基岩底质地形通行性评估
2.4.3 水下泥沙砾底质地形通行性评估
2.5 水下采矿区环境建模
2.5.1 通行代价函数的设置
2.5.2 不同区域的划分
2.5.3 水下钴结壳采矿区环境建模算法
2.5.4 栅格尺度的选择
2.6 仿真及实验研究
2.6.1 含底质类DEM数据的获取
2.6.2 环境建模实验
2.7 本章小结
第3章 水下矿区大尺度遍历路径规划研究
3.1 引言
3.2 遍历采集性能评价及相关定义
3.2.1 机器人遍历路径规划的性能评价
3.2.2 机器人遍历路径规划的相关描述
3.3 可采子域内部行走方式研究
3.3.1 现有子区域内部行走方式
3.3.2 机器人子区域内行走方式的确定
3.4 可采子域划分方式研究
3.4.1 现有子区域划分方式
3.4.2 水下矿区子区域的划分
3.5 可采子域连接方式研究
3.5.1 蚁群算法的TSP问题模型
3.5.2 可采子域综合连通距离矩阵的求取
3.5.3 可采子域连接的蚁群算法
3.5.4 局部最优路径的求取
3.6 水下矿区遍历路径规划算法研究
3.6.1 算法相关定义
3.6.2 算法步骤
3.6.3 算法流程
3.7 仿真实验
3.7.1 仿真实验1
3.7.2 仿真实验2
3.8 本章小结
第4章 基于改进蚁群算法的机器人静态路径规划研究
4.1 引言
4.2 完全遍历路径的组成
4.3 水下机器人静态路径规划的改进蚁群算法
4.3.1 蚁群算法的改进
4.3.1.1 算法自身的改进
4.3.1.2 算法与粒群算法的融合
4.3.2 环境模型的膨化
4.3.3 问题描述及相关定义
4.3.4 静态路径规划的改进蚁群算法步骤
4.3.5 算法收敛性分析
4.4 基于改进蚁群算法的机器人连接路径规划
4.4.1 启发函数设计
4.4.2 适应度函数设计
4.4.3 仿真实验
4.5 基于改进蚁群算法的机器人采集路径规划
4.5.1 启发函数设计
4.5.2 适应度函数设计
4.5.3 仿真实验
4.6 本章小结
第5章 基于改进滚动窗口法的机器人动态路径规划研究
5.1 引言
5.2 水下机器人动态路径规划的改进滚动窗口法
5.2.1 问题描述及相关定义
5.2.2 算法步骤
5.2.3 子目标点的选取方法
5.3 算法收敛性分析
5.4 算法优化性能分析
5.4.1 滚动规划优化性能分析
5.4.2 行走优化系数γ的优化性能分析
5.5 仿真分析
5.5.1 行走优化系数γ的优化性能仿真
5.5.2 算法可行性验证仿真
5.6 本章小结
第6章 机器人在线路径规划系统实车实验
6.1 引言
6.2 实车实验
6.2.1 实验目的
6.2.2 实验环境
6.2.3 实验硬软件组成
6.2.3.1 实验硬件组成
6.2.3.2 实验软件组成
6.2.4 实验过程
6.2.5 实验结果
6.3 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
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