一、模糊优化算法及其在视觉机器人路径规划中的应用（论文文献综述）
张世勇,张雪波,苑晶,方勇纯[1]（2022）在《旋翼无人机环境覆盖与探索规划方法综述》文中指出随着微型空中机器人技术的迅速发展,利用小型旋翼无人机对目标环境进行自主覆盖与探索成为当前机器人领域的研究热点.鉴于此,首先对机器人环境覆盖规划与探索规划的研究内容进行简要介绍;然后按照覆盖规划、探索规划以及同时覆盖与探索规划3个方面展开综述,详细分析不同方法的基本工作原理、优势以及局限性;最后根据研究现状总结目前研究中存在的问题与挑战,并对未来研究与发展趋势进行分析.
雷斌,金彦彤,王致诚,赵蕊,胡方鑫[2]（2021）在《仓储物流机器人技术现状与发展》文中指出仓储物流机器人一直是国内外学者研究的热点领域。为了深入分析国内外学者对仓储物流机器人的研究现状和趋势,针对近年来相关文献进行分析总结,首先,归纳出了3种常见的仓储物流机器人;其次,分析了仓储物流机器人室内导航相关技术;接着介绍了仓储物流机器人的任务分配和路径规划方法以及常见的避障方法的研究现状;最后,剖析了仓储物流机器人的研究趋势和方向,为仓储物流机器人未来研究提供了参考。
张松灿[3]（2021）在《基于蚁群算法的移动机器人路径规划研究》文中研究表明移动机器人的自主导航能力对其广泛应用具有决定作用,而良好的路径规划技术是自主导航的基础。机器人的工作环境复杂多变,不仅存在静态障碍,还存在一些运行状态未知的动态障碍,在规划任务开始前无法获取全部环境信息。传统的路径规划算法在面对复杂环境时存在效率低、稳定性及适应能力差等不足,难以满足实际需求。蚁群算法具有正反馈机制、分布式计算及鲁棒性强等优势,候选解构建过程与路径规划过程相似,无需先验知识即可找到最短觅食路径,与路径规划目标相似,因此,蚁群算法成为最常用路径规划方法之一。针对蚁群算法在静态环境路径规划中存在收敛速度慢、协同不足、适应性弱等不足,在优化过程中还存在种群多样性与收敛速度的矛盾,从算法结构、参数优化及规划路径特征等方面提出针对性的改进策略,增强算法的优化性能,加快算法收敛度,提高算法适应能力。针对现有局部路径规划方法侧重于避障,无法保证路径的最优等问题,提出将全局规划信息和局部规划相结合的动态路径规划方法。主要研究内容如下:（1）自适应改进蚁群算法的路径规划。为解决基本蚁群算法在路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,提出基于种群信息熵的自适应改进蚁群算法。利用种群信息熵度量算法优化过程的多样性特征;依据种群信息熵自动调整算法参数的自适应策略;在全局信息素更新规则中,增加了迭代最优解的信息素项,并根据种群信息熵自动调整迭代最优解的信息素更新强度;提出信息素扩散模型以增强蚂蚁间的协作能力;非均匀信息素初始化策略能减少算法运行前期的盲目性搜索,加速算法收敛。仿真实验表明所提算法收敛速度快,适应性好,优化性能强。（2）单种群自适应异构蚁群算法的路径规划。针对多种群蚁群算法结构复杂、优化速度慢及适应性不足等问题,提出一种结构简单的单种群自适应个体异构蚁群算法。为提高初始蚁群的质量,首次迭代时仅以启发信息来构建候选解;非首次迭代时每只蚂蚁使用各自的控制参数构建候选解,增强种群的多样性;信息交换与参数突变操作不仅能发挥最优蚂蚁的引导作用,而且有助于算法在更大的参数空间探索更优的算法参数;基于种群信息熵的自适应信息交换周期策略,提高了算法的适应能力。仿真结果验证了算法的适应性、有效性及优越性。（3）融合改进蚁群算法和几何优化的路径规划方法。提出改进蚁群算法和几何局部优化相混合的路径规划方法。改进蚁群算法主要包括信息素初始化策略,带惩罚机制的动态权重信息素更新策略。根据蚁群算法规划路径的几何特征与运动约束条件,设计了局部优化方法,对每次迭代得到的最优路径进行几何优化。同时将优化后的路径作为新路径也进行信息素更新与扩散,显着提升了规划效率。实验结果表明所提出的算法具收敛速度快、优化能力强与适应能力好等优点。（4）动态环境的路径规划方法。针对动态环境路径规划的需求与特点,提出两阶段动态路径规划方法。第一阶段依据全局环境信息,利用改进蚁群算法规划出全局最优路径,并作为第二阶段的参考路径。第二阶段为路径跟踪与局部再规划阶段。当机器人沿着所最优路径行走时,实时更新其视野内的局部地图,进行碰撞预测与避碰,协调控制策略完成路径跟踪与避障。仿真实验表明算法能有效避开环境中的动态障碍,获取无碰最优或次优路径,规划性能与规划效率优于蚁群算法再规划方法。最后对全文进行总结,对未来的一些研究内容进行了展望。
胡春生,魏红星,闫小鹏,李国利[4]（2022）在《码垛机器人的研究与应用》文中研究指明通过对码垛机器人相关文献进行归纳整理,从结构优化、末端执行机构、运动规划、运动控制、机器人编程、国内应用等六个方面对码垛机器人进行了概述,分别阐述了机器人本体结构优化、运动规划的常见方法、机器人编程的常用手段、机器人控制的常用方法、避障规划的难点、多机器人协同的特殊性、各类型末端执行机构的优缺点,随后针对我国的码垛机器人应用现状,提出了对应的解决措施,针对码垛机器人关键技术的研究,指出了未来的发展方向和研究重点,可为相关研究人员提供参考。
彭育辉,江铭,马中原,钟聪[5]（2021）在《汽车自动驾驶关键技术研究进展》文中研究表明人工智能和新一代信息技术的快速发展正推动汽车产品的智能化与网联化,以革命性的变化推动未来人们交通出行的变革.当前,在技术发展和产业探索实践的综合推动下,汽车自动驾驶成为现阶段汽车技术领域研究的重点和热点.基于此,重点围绕环境感知、路径规划与轨迹跟踪等汽车自动驾驶关键技术的发展和研究现状进行梳理和分析,为今后的自动驾驶相关研究提供参考.
李喆[6]（2020）在《移动机器人路径规划与环境地形分类、预测方法》文中提出移动机器人发展至今已呈现出巨大的实际应用价值以及丰富的多样性。其中无人机具有轻巧敏捷等特性,轮式履带式具有优秀的带负载能力,而腿足式机器人因为在实际运动过程中只需要离散的落足点,因而具备在复杂地形中行驶的强大越障能力。支撑移动机器人实际运行所需环境信息的是其所搭载环境感知系统,其通常由多传感器协调完成环境信息的处理。通过处理视觉系统获取的环境信息,为移动机器人运动策略、路径规划、避障算法等问题提供解决依据。随着移动机器人及其视觉领域的不断发展研究,其研究重点已由移动机器人的结构设计、运动稳定性分析、环境信息获取的实现过渡到如何提高移动机器人在复杂环境中的适应能力,移动机器人对环境信息的感知鉴识能力及自主能动性等领域。为构建并优化针对移动机器人的视觉系统,本文对移动机器人在复杂环境条件下的环境感知系统构建、路径规划、地形预测、地形分类等内容进行了全面而详细的研究,主要内容如下:（1）提出了ADFA*算法。该算法适用于栅格地图可广泛应用于各式移动机器人解决其路径规划问题。为了提高路径规划算法的运算效率、减少遍历栅格数、实现避障策略并限制运算时间成本,本文在传统的A*算法的基础上进行改进,并分别提出了利用路径拼接的DA*算法、通过增设栅格障碍等级以实现避障的FA*算法及更具实际应用价值且时耗受限的ADFA*算法。DA*算法在初始时刻利用传统的A*算法获得初始路径并在初始路径上筛选出复合标准的路径节点以将初始路径进行分段处理。当地形信息产生变化时,DA*算法并不需从初始起点重新进行路径规划,而是将最接近目标点的路径分割节点作为起始点进行路径规划。从而大大减少了 A*算法的遍历栅格数以提高规划效率。FA*算法在A*算法的基础上,引入对应各障碍节点的障碍等级F以实现对障碍物所处栅格节点的扩张,这种方式为特殊环境下人为调控避障安全等级提供了便利。其优势在于尽可能不改变原定路径的同时实现障碍扩张以确保移动机器人机体安全。ADFA*通过引入参数ε以限制评价函数的启发式部分,以达到控制算法时耗的目的。在webots等环境下的仿真实验证实ADFA*算法的遍历网格数明显少于A*算法,其搜索效率是A*算法的7倍以上。（2）提出了基于C-terrain地形带的地图构建方法,并以此为基础提出一种地形预测方法。本文基于栅格地图进行区域划分,通过对比不同区域的相似关系,提出了一种快速准确的地形分类方法C-Terrain。基于完整的路径规划,该方法首先在初始时刻获得一组有序的通过节点。然后根据地形带的选择及评价函数的参数调整,获得影响函数值的有序序列。最后利用机器学习的回归方法来完成对路径和位置地形的预测,并能实现对未知的路径和地形进行预测。实验利用10组5万帧地形数据进行预测仿真,结果证明C-Terrain地形预测方法的准确率在90%以上,算法具有很高的实用价值。（3）提出了HMC地形帧分类方法。在实际处理过程中,机载视觉系统得到的一系列的连续地形帧不会发生突变。基于这一特点,本文针对点云地形帧分类问题,提出了一种HMC（HMARF-MAP-CNN）地形帧预测分类方法。该方法利用历史地形数据对未知地形帧进行分类预测,以便于移动机器人进行步态切换及运动补偿。首先根据栅格地图的存储结构特点,针对性地利用隐马尔可夫随机场（HMRF）及最大后验（Maximum a Posteriori）将地形帧分为平坦地形及崎岖地形。然后利用CNN,对隶属崎岖地形的地形帧进行筛选,可细分为崎岖地形及系统误差崎岖地形（systematic-errors-caused）。该地形分类方法能够快速有效的实现对地形帧的预测与分类,具有足够高的分类精度,能够及时地为移动机器人的步态切换提供充分的依据。仿真实验证明,在不考虑训练成本的前提下HMC与HM方法的分类精度均达到了 89%以上,而且当处理复杂地形帧数据时,HMC的分类精度均达到了 91%以上。由此可见,本文提出的HMC复合地形帧分类方法能有效解决点云地形数据的分类问题且具有更强的稳定性。
周俊,何永强[7]（2021）在《农业机械导航路径规划研究进展》文中进行了进一步梳理导航路径规划是农业机械自动导航的关键技术,近年来被广泛应用于耕种管收自动导航生产作业过程中。本文分别从全局路径规划和局部路径规划两个角度阐述分析了农业机械导航路径规划研究现状和进展。全局路径规划着重阐述了全覆盖路径规划和全局点到点路径规划,并归纳总结了在精准作业、农业运输和农机跨地块调度等方面的研究成果和具体应用。局部路径规划重点阐述了避障路径规划和局部跟踪路径规划,由于农业作业环境的复杂性和时空变异性,局部路径规划研究的重点是算法的实时性、高效性、鲁棒性和安全性。最后指出导航路径规划技术未来的研究重点为:数据资源标准化及规划路径共享;提高环境信息感知和解析能力;增强实时动态规划性能;路径规划与农机特性相结合。
吕玉江,孟召军,杨伟,陈燕燕,韩召,谢明苛,王延忠[8]（2021）在《AGV关键技术在航空制造车间的应用展望》文中认为随着智能制造和航空产品的发展,传统的航空产品制造技术已经不能满足航空产品日益发展的需求,随着智能制造技术的出现及发展,以智能物流为基础的智能制造车间逐渐得到了广泛应用。在智能制造车间物流中,自动引导小车（AGV）得到了广泛应用。本文在对AGV关键性技术研究进行综述的基础上,总结了AGV在物料配送车间的工作流程,阐述了AGV在车间智能控制系统中的应用,提出了将AGV应用于航空制造车间智能物流的方法,并指出了AGV在航空制造车间的应用前景及其发展方向,对AGV的应用及发展具有一定的借鉴和参考意义。
常琳[9]（2021）在《双足机器人复杂环境下定位、导航和规划》文中认为双足机器人与地面非连续接触的运动特点使其能适应复杂路面,足式运动的结构特点使其便于跨越障碍和间隙,因此双足机器人具有机动性高、环境适应能力强等优点,其运动规划与控制一直是国内外机器人领域的研究热点。美国国防部举办的机器人挑战赛,展示了现有双足机器人技术的综合水准,也表明复杂环境下的双足机器人运动规划与控制是当前研究的主要方向。为提升机器人在复杂环境下的运动能力,本文围绕双足机器人复杂运动的轨迹规划与控制问题,开展了以下四个方面的研究:首先,大型双足机器人普遍具备完善的反馈控制框架以提升其运动稳定性,但对于硬件条件受限的双足机器人,由于缺少完善的反馈控制方法,难以实现稳定的双足行走。本文对双足机器人的运动模型与控制系统展开研究,基于线性倒立摆模型给出了双足步态规划的完整流程。结合行走稳定性分析,提出一种通用型双足步态反馈控制方法,采用惯性测量单元（IMU）、关节角度传感器和足底压力传感器数据作为反馈输入,通过质心轨迹反馈,实现了稳定的双足行走,降低了双足机器人稳定行走的硬件需求。其次,与轮式机器人同步建图与定位过程相比,双足机器人执行建图与定位算法时,其行走方向与行走距离难以精确控制,行走稳定性不高,对定位算法产生较大干扰。本文首先搭建了双足机器人视觉定位与导航系统,采用基于点云地图拼接的稠密地图进行导航,基于人工势场法实现了双足行走路径规划,并进行了路径柔顺处理与足迹序列生成。为提高机器人行走过程中的里程计估计精度,提出适用于双足机器人的里程计估计方法,先尝试使用粒子滤波方法处理IMU噪声,消除了着地冲击对里程计估计的影响。针对基于粒子滤波的IMU里程计存在累积误差的问题,提出一种多传感器融合的里程计估计方法,预先估计IMU的噪声参数,再基于扩展卡尔曼滤波方法,将视觉定位数据与IMU数据融合,估计机器人里程信息。实验表明多传感器融合的里程计估计方法可以消除由于双足机器人行走精度不足导致的累积误差,改善了里程计估计精度与机器人定位准确度。再次,对双足机器人失稳时的倒地保护规划展开研究。针对机器人在行走过程中有概率失稳摔倒的问题,分析了机器人倒地动力学与倒地保护约束,提出一种基于多目标优化的倒地轨迹优化方法。将双足机器人的小腿、大腿、躯干和手臂视为多阶倒立摆,通过分析倒地过程的运动方程和倒立摆稳定条件,模拟并规划了具有倒地保护能力的跌倒姿势。再结合运动学约束和物理约束,构建了摔倒轨迹改进的多目标优化算法,通过优化每个关节的角度和角速度,降低机器人跌落过程的角动量,从而实现最小动能着地。该方法减小了机器人与地面的冲击,降低了机器人硬件的损坏几率,通过仿真及样机实验验证了该方法的有效性。最后,由于双足机器人是多自由度的非线性复杂系统,在机器人上使用传统控制方法不能实现复杂环境下的稳定运动。本文对双足机器人复杂运动的轨迹规划问题展开研究。为改进现有复杂运动轨迹中足端轨迹计算繁杂,轨迹连接位置或速度不连续等问题,从机器人动力学模型入手,改进机器人上下楼梯、上下斜坡、曲线行走和一步转向等运动轨迹规划方法,简化运动轨迹中的几何计算,改善步态衔接时的轨迹连续性。为改进复杂运动轨迹的运动稳定性与灵活性,基于混合微粒群进化算法,考虑运动稳定性与轨迹连续性构建了ZMP约束和动能约束,结合双足机器人运动学约束对复杂运动轨迹进行轨迹优化,并基于小线段时间最优速度规划算法实现速度规划,改善了复杂运动时的ZMP稳定裕度与行走轨迹的动态特性。实验表明该方法有效的降低了双足机器人上下楼梯与斜坡运动的摔倒几率,增大了转向步态的最大单步转向角度,整体提高了机器人复杂环境下的运动稳定性与灵活性。综上所述,本文围绕复杂环境下双足机器人运动规划控制与定位导航相关问题展开研究,提出了适用于倒地运动与复杂行走的轨迹优化方法与多传感器融合的定位与导航方法,解决了机器人倒地保护、复杂环境运动等关键技术问题,为双足机器人规模化推广和应用奠定基础。
吴亚琦[10]（2021）在《基于深度强化学习的移动机器人自主路径规划研究》文中研究说明移动机器人作为智能机器人的重要分支之一,关于其路径规划的研究,一直被国内外学者作为研究的热点。近年来,随着人工智能与智能制造技术的飞速发展,移动机器人与各种智能算法结合,应用领域不断扩展,但也同时面临着更多的挑战。目前,大多数学者都是针对已知环境下的路径规划算法进行研究,移动机器人缺乏自主学习性,当面临未知环境时很难找到一条抵达终点且无碰撞的路径,并且大部分都是输出离散动作,不符合场景应用。因此,本文将前沿的深度强化学习算法应用于移动机器人路径规划问题中,使移动机器人通过强化学习算法在未知环境下进行探索与学习,并训练其决策能力,最终实现连续动作空间下的路径规划与避障。本文的主要研究如下:首先,介绍了基于策略的强化算法原理,对文章采用的双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）相关理论进行阐述,并针对TD3中存在的不足进行改进,提出了I-TD3算法。I-TD3算法通过引入优先回放机制和OU探索噪声分别解决了TD3算法中样本采样效率低和动作空间探索持续性弱的问题。为了测试算法的有效性,通过强化学习开发平台Open AI Gym对改进后的I-TD3算法进行Inverted Pendulum-v2实验。实验结果表明,I-TD3算法在相同的条件下,减少了训练所需时间,提高了算法的稳定性。其次,为了使深度强化学习能更有效的解决移动机器人在连续动作空间下的路径规划问题,建立了二轮差速移动机器人的运动模型,搭建了基于I-TD3自主路径规划算法框架,并在框架中设计了算法的状态空间、动作空间、奖惩函数和整体流程。同时,通过选择合适的激活函数,设计出算法的深度神经网络结构,使算法框架更加符合实际需求。最后,对提出的自主路径规划算法进行实验设计与结果分析,验证其可行性与有效性。实验基于ROS软件平台,采用Gazebo仿真平台,将Turtlebot3作为实验对象,搭建了静态和动态障碍物实验场景。在设置实验训练流程和实验参数后,将I-TD3算法和TD3算法分别在两个场景中进行路径规划实验,分析对比实验结果。实验结果表明:在未知环境下,改进后的I-TD3算法提高了智能体对经验样本的学习效率,加快了训练的收敛速度,成功规划时的路径也更短,比TD3具有更好路径规划性能。
二、模糊优化算法及其在视觉机器人路径规划中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊优化算法及其在视觉机器人路径规划中的应用（论文提纲范文）
（1）旋翼无人机环境覆盖与探索规划方法综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于旋翼无人机的环境覆盖路径规划 |
| 1.1 二维环境覆盖路径规划 |
| 1.2 三维环境覆盖路径规划 |
| 2 基于旋翼无人机的环境探索路径规划 |
| 2.1 基于边界检测策略的环境探索方法 |
| 2.2 基于视点采样策略的环境探索方法 |
| 2.3 基于混合策略的环境探索方法 |
| 3 基于旋翼无人机的环境同时覆盖与探索路径规划 |
| 4 总结与展望 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 展望 |
| 1)异构多机器人协同环境覆盖与探索规划. |
| 2)基于学习方法的环境覆盖与探索规划. |
| 3)考虑定位不确定性的环境覆盖与探索规划. |
| 4)通信约束下的多无人机环境覆盖与探索规划. |
| 科研团队简介 |
（2）仓储物流机器人技术现状与发展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 仓储物流机器人分类 |
| 1.1 AGV |
| 1.2 码垛机器人 |
| 1.3 分拣机器人 |
| 2 仓储物流机器人自主导航 |
| 2.1 仓储地图的构建 |
| 2.1.1 栅格法 |
| 2.1.2 拓扑法 |
| 2.2 仓储物流机器人室内导航技术 |
| 3 任务分配分类及相关算法 |
| 3.1 遗传算法 |
| 3.2 粒子群算法 |
| 3.3 贪心算法 |
| 3.4 基于市场的算法 |
| 3.5 基于情感招募的算法 |
| 4 路径规划相关算法 |
| 4.1 遗传算法 |
| 4.2 A*算法 |
| 4.3 Q-Learning算法 |
| 4.4 蚁群算法 |
| 4.5 其他相关算法及混合智能算法 |
| 5 避障相关算法 |
| 6 仓储物流机器人的发展趋势 |
| 7 结语 |
（3）基于蚁群算法的移动机器人路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 移动机器人路径规划研究现状 |
| 1.2.1 全局路径规划研究 |
| 1.2.2 局部路径规划研究 |
| 1.3 蚁群算法的现状 |
| 1.3.1 蚁群算法的研究现状 |
| 1.3.2 蚁群算法的发展 |
| 1.4 蚁群算法在路径规划应用现状 |
| 1.4.1 单蚁群算法的应用 |
| 1.4.2 多蚁群算法的应用 |
| 1.4.3 融合蚁群算法的应用 |
| 1.5 本文研究内容及组织结构 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 组织结构 |
| 第2章 移动机器人路径规划方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 路径规划问题描述 |
| 2.3 路径规划算法的评价 |
| 2.4 静态环境下路径规划的实现与问题 |
| 2.5 动态环境下路径规划的实现与问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 静态环境下移动机器人路径规划算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 蚁群算法存在的不足及原因 |
| 3.3 自适应改进蚁群系统 |
| 3.3.1 二维栅格环境的建立 |
| 3.3.2 蚁群系统 |
| 3.3.3 自适应改进蚁群系统算法设计 |
| 3.3.4 仿真实验结果与分析 |
| 3.4 基于单种群的异构自适应蚁群算法 |
| 3.4.1 相关研究工作 |
| 3.4.2 最大最小蚂蚁系统 |
| 3.4.3 自适应异构蚁群算法设计 |
| 3.4.4 单种群异构自适应蚁群算法的移动机器人路径规划 |
| 3.4.5 AHACO算法复杂度分析 |
| 3.4.6 AHACO算法收敛性分析 |
| 3.4.7 仿真实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 融合改进蚁群算法与几何优化的路径规划方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进蚁群算法设计 |
| 4.2.1 信息素初始化方法 |
| 4.2.2 信息素更新规则 |
| 4.3 基于路径几何特征的局部优化算法 |
| 4.3.1 蚁群算法规划路径的几何特征 |
| 4.3.2 基于路径几何特征的局部优化算法 |
| 4.4 融合改进蚁群算法与几何优化的路径规划方法 |
| 4.5 仿真实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 动态环境下移动机器人路径规划研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 人工势场法 |
| 5.2.1 经典人工势场法 |
| 5.2.2 改进人工势场法 |
| 5.3 子目标点的选择 |
| 5.4 动态窗口动态障碍物避碰策略设计 |
| 5.5 两阶段动态路径规划方法 |
| 5.6 仿真实验及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）码垛机器人的研究与应用（论文提纲范文）
| 1 码垛机器人研究内容 |
| 1.1 码垛机器人结构优化 |
| 1.2 末端执行机构 |
| 1.3 码垛机器人的运动规划 |
| 1.3.1 路径规划 |
| (1）单个机器人路径规划 |
| (2）多机器人协同路径规划 |
| 1.3.2 轨迹规划 |
| 1.3.3 避障问题 |
| 1.3.4 多机器人协同与单个机器人运动规划的联系与区别 |
| 1.3.5 机器人运动规划的关键技术及难点 |
| 1.4 机器人运动控制 |
| 1.5 机器人的编程 |
| 2 国内应用现状 |
| 3 国内码垛机器人发展存在的问题及对策 |
| 3.1 国内码垛机器人存在的问题 |
| (1）智能化程度较低 |
| (2）核心部件依赖进口 |
| (3）智能算法自主研发能力差 |
| (4）标准化程度较差 |
| 3.2 解决的对策 |
| (1）核心零部件国产化 |
| (2）加强码垛机器人智能化建设 |
| (3）算法优化 |
| (4）构建标准化体系 |
| 4 总结与展望 |
（5）汽车自动驾驶关键技术研究进展（论文提纲范文）
| 1 我国汽车自动驾驶关键技术研究概况 |
| 2 环境感知技术研究进展 |
| 2.1 环境感知的技术路线 |
| 2.1.1 视觉主导的环境感知路线 |
| 2.1.2 激光雷达主导的感知技术路线 |
| 2.2 视觉感知技术 |
| 2.2.1 传统视觉检测方法 |
| 2.2.2 深度学习视觉检测方法 |
| 2.3 空间感知技术 |
| 2.3.1 激光雷达环境感知方法 |
| 2.3.2 毫米波雷达环境感知方法 |
| 2.3.3 超声波雷达环境感知方法 |
| 3 路径规划方法研究进展 |
| 3.1 经典方法 |
| 3.1.1 随机采样方法 |
| 3.1.2 人工势场法 |
| 3.1.3 几何曲线插值法 |
| 3.2 启发式方法 |
| 3.2.1 智能优化算法 |
| 3.2.2 神经网络方法 |
| 3.2.3 模糊逻辑方法 |
| 4 轨迹跟踪技术研究进展 |
| 4.1 几何运动控制 |
| 4.2 经典控制方法 |
| 4.2.1 PID控制 |
| 4.2.2 滑模控制 |
| 4.3 现代控制方法 |
| 4.3.1 最优控制 |
| 4.3.2 模型预测控制 |
| 4.4 智能控制 |
| 5 结语 |
（6）移动机器人路径规划与环境地形分类、预测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及研究意义 |
| 1.2 移动机器人发展现状 |
| 1.3 移动机器人路径规划算法研究现状 |
| 1.4 移动机器人环境感知系统研究现状 |
| 1.4.1 移动机器人环境感知系统发展现状 |
| 1.4.2 移动机器人环境感知系统发展趋势 |
| 1.5 移动机器人地形分类算法研究现状 |
| 1.5.1 基于几何特征的地形分类算法 |
| 1.5.2 基于触觉传感器的地形分类算法 |
| 1.5.3 基于机器人视觉的地形分类算法 |
| 1.5.4 基于深度神经网络的地形分类算法 |
| 1.6 论文主要研究内容与创新点 |
| 1.7 论文章节安排 |
| 第二章 移动机器人地形信息采集及相关算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 移动机器人视觉平台搭建 |
| 2.2.1 激光测距系统 |
| 2.2.2 TOF相机系统 |
| 2.3 移动机器人视觉系统相关算法 |
| 2.3.1 路径规划算法 |
| 2.3.2 地图构建与地形预测算法 |
| 2.3.3 地形分类算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 移动机器人路径规划算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 A~*及其衍生算法 |
| 3.2.1 A~*算法 |
| 3.2.2 LPA~*算法 |
| 3.3 A~*算法的改进 |
| 3.3.1 DA~*算法 |
| 3.3.2 FA~*算法 |
| 3.3.3 DFA~*算法 |
| 3.3.4 ADFA~*算法 |
| 3.4 算法仿真 |
| 3.4.1 DA~*算法仿真 |
| 3.4.2 ADFA~*算法仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于地形带的栅格地图重构与预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统栅格地图构建方法 |
| 4.3 基于C-Terrain的栅格地图重构方法 |
| 4.3.1 地形带 |
| 4.3.2 地形带的选取 |
| 4.3.3 影响函数的构建 |
| 4.3.4 地形通过代价序列及数据预处理 |
| 4.4 基于C-Terrain方法的栅格地图地形预测 |
| 4.4.1 基于多项式回归的地形预测 |
| 4.4.2 基于KNN最近邻回归的地形预测 |
| 4.5 算法仿真 |
| 4.5.1 基于C-Terrain地图重构的路径规划算法仿真 |
| 4.5.2 基于C-Terrain的地形预测仿真 |
| 4.5.2.1 基于多项式回归的地形预测仿真 |
| 4.5.2.2 基于KNN最近邻回归的地形预测仿真 |
| 4.5.2.3 预测精度对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于隐马尔可夫场的地形分类算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于几何特征的地形构建方法 |
| 5.2.1 基于高程图的地形构建算法 |
| 5.2.2 基于三维点云的地形构建算法 |
| 5.3 基于HMARF机器学习的地形分类算法 |
| 5.3.1 地形状态的形式化 |
| 5.3.2 HMRF地形分类模型 |
| 5.4 基于CNN的地形分类算法 |
| 5.5 仿真与实验 |
| 5.5.1 数据获取与模型搭建 |
| 5.5.2 评价指标 |
| 5.5.3 崎岖地形分类算法实验 |
| 5.5.4 HMC、HM、IB分类算法仿真 |
| 5.5.5 HMC点云地形数据分类算法性能仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）农业机械导航路径规划研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 全局路径规划研究进展 |
| 1.1 全局覆盖路径规划 |
| 1.1.1 规则边界地块全覆盖路径规划 |
| 1.1.2 不规则边界地块全覆盖路径规划 |
| 1.1.3 多作业区域全覆盖路径规划 |
| 1.2 全局点到点路径规划 |
| 1.2.1 A*算法 |
| 1.2.2 蚁群优化算法 |
| 1.2.3 遗传算法 |
| 1.2.4 模拟退火算法 |
| 1.2.5 粒子群优化算法 |
| 2 局部路径规划研究进展 |
| 2.1 避障路径规划 |
| 2.1.1 人工势场法 |
| 2.1.2 模糊逻辑法 |
| 2.1.3 动态窗口法 |
| 2.1.4 几何法 |
| 2.2 局部跟踪路径规划 |
| 3 展望 |
（8）AGV关键技术在航空制造车间的应用展望（论文提纲范文）
| 1 航空制造车间存在的问题 |
| 2 AGV路径规划 |
| 2.1 全局路径规划 |
| 2.2 局部避障路径规划 |
| 2.2.1 人工势场法 |
| 2.2.2 构建局部地图避障 |
| 3 AGV调度 |
| 3.1 AGV任务规划 |
| 3.2 AGV任务调度 |
| 4 应用展望 |
| 5 结束语 |
（9）双足机器人复杂环境下定位、导航和规划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 双足机器人国内外发展现状 |
| 1.1.1 双足机器人国外发展现状 |
| 1.1.2 双足机器人国内发展现状 |
| 1.1.3 中小型双足机器人平台发展现状 |
| 1.2 双足机器人步态规划及稳定性研究现状 |
| 1.2.1 双足机器人步态规划方法现状 |
| 1.2.2 双足机器人稳定性判断依据现状 |
| 1.3 双足机器人SLAM现状 |
| 1.4 双足机器人倒地运动规划研究现状 |
| 1.5 双足机器人复杂运动规划研究现状 |
| 1.6 本文主要研究内容和意义 |
| 1.6.1 研究的目的和意义 |
| 1.6.2 本领域科学问题 |
| 1.6.3 本文主要研究的内容 |
| 第2章 基于ZMP和倒立摆模型的双足机器人步态规划与控制方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 双足机器人运动学模型 |
| 2.3 双足机器人行走稳定性 |
| 2.3.1 基于零力矩点的稳定性判据 |
| 2.3.2 ZMP的测量 |
| 2.3.3 ZMP与机器人运动的关系 |
| 2.4 基于倒立摆模型的双足步态轨迹规划 |
| 2.4.1 线性倒立摆模型 |
| 2.4.2 着地相轨迹规划 |
| 2.4.3 摆动相轨迹规划 |
| 2.5 通用型双足步态反馈控制方法 |
| 2.6 全自主双足机器人系统 |
| 2.6.1 硬件系统 |
| 2.6.2 软件系统 |
| 2.6.3 机器人平台对比 |
| 2.7 双足机器人行走实验 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于多传感器融合的复杂环境下双足机器人定位和导航 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双足机器人视觉定位与导航系统构架 |
| 3.2.1 双目视觉定位系统 |
| 3.2.2 基于ORB-SLAM的建图与定位 |
| 3.3 稠密地图转换与导航地图生成 |
| 3.3.1 构建稠密点云地图 |
| 3.3.2 地图存储与转换 |
| 3.3.3 构建全局二维导航地图 |
| 3.4 双足机器人导航路径与足迹序列生成 |
| 3.4.1 基于人工势场法的双足行走路径规划 |
| 3.4.2 导航路径柔顺与足迹序列生成 |
| 3.5 基于粒子滤波的IMU数据融合里程计 |
| 3.5.1 粒子滤波器设计 |
| 3.5.2 基于粒子滤波的里程计估计 |
| 3.6 基于TCN的多传感器融合里程计 |
| 3.6.1 基于EKF的IMU预测 |
| 3.6.2 IMU更新 |
| 3.6.3 基于数据融合的里程计更新 |
| 3.6.4 基于TCN的IMU噪声估计 |
| 3.7 双足机器人SLAM实验 |
| 3.7.1 双足机器人定位导航实验 |
| 3.7.2 双足机器人里程计实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于多目标优化的双足机器人倒地保护研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 倒地状态分析 |
| 4.2.1 双足机器人倒地ZMP判据 |
| 4.2.2 四阶倒立摆的运动方程 |
| 4.3 双足机器人倒地动力学分析 |
| 4.3.1 双足机器人倒地处理 |
| 4.3.2 倒地运动角动量分析 |
| 4.3.3 倒地运动关节力分析 |
| 4.4 双足机器人倒地优化约束条件 |
| 4.4.1 运动学约束 |
| 4.4.2 实际物理约束 |
| 4.5 双足机器人倒地保护轨迹多目标优化方法 |
| 4.5.1 双足机器人倒地优化分析 |
| 4.5.2 改进动态多目标优化算法 |
| 4.5.3 稳定性优化 |
| 4.5.4 角动量优化 |
| 4.6 双足机器人倒地保护实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于混合微粒群进化算法的双足机器人复杂运动轨迹规划 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双足机器人运动规划约束条件 |
| 5.3 双足机器人复杂运动轨迹规划 |
| 5.3.1 楼梯运动 |
| 5.3.2 上下斜坡运动 |
| 5.3.3 曲线行走运动 |
| 5.3.4 一步转向运动 |
| 5.4 基于微粒群算法的复杂运动轨迹优化 |
| 5.4.1 混合微粒群进化算法 |
| 5.4.2 复杂运动轨迹优化算法 |
| 5.4.3 算法对比实验 |
| 5.5 基于小线段时间最优速度规划算法 |
| 5.5.1 基于可达性分析的时间最优速度规划 |
| 5.5.2 基于可达性分析的时间最优问题算法 |
| 5.5.3 分段时间最优速度规划算法 |
| 5.5.4 时间最优速度规划算法仿真与实验 |
| 5.6 双足机器人复杂运动实验 |
| 5.6.1 走楼梯实验 |
| 5.6.2 走斜坡实验 |
| 5.6.3 一步转向实验 |
| 5.6.4 复杂运动综合仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）基于深度强化学习的移动机器人自主路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路径规划研究现状 |
| 1.2.2 深度强化学习研究现状 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 深度强化学习方法研究 |
| 2.1 强化学习 |
| 2.1.1 强化学习原理 |
| 2.1.2 强化学习算法 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.2.1 神经网络 |
| 2.2.2 深度神经网络 |
| 2.3 深度强化学习 |
| 2.4 二维栅格图路径规划实验 |
| 2.4.1 实验设置 |
| 2.4.2 实验分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 结合优先回放机制与OU探索噪声的I-TD3 算法 |
| 3.1 基于策略的强化学习 |
| 3.1.1 策略梯度 |
| 3.1.2 Actor-Critic框架 |
| 3.2 改进TD3 算法 |
| 3.2.1 TD3 算法 |
| 3.2.2 优先经验回放机制 |
| 3.2.3 Ornstein-Uhlenbeck探索噪声 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 移动机器人自主路径规划算法设计 |
| 4.1 移动机器人运动模型 |
| 4.2 基于I-TD3 的自主路径规划方法设计 |
| 4.2.1 状态空间设计 |
| 4.2.2 动作空间设置 |
| 4.2.3 奖惩函数设计 |
| 4.2.4 自主路径规划流程设计 |
| 4.3 深度神经网络结构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验设计与结果分析 |
| 5.1 ROS机器人操作系统 |
| 5.1.1 ROS系统概述 |
| 5.1.2 ROS基本架构 |
| 5.2 Gazebo仿真环境 |
| 5.2.1 移动机器人模型 |
| 5.2.2 仿真环境搭建 |
| 5.3 训练流程与实验参数设置 |
| 5.3.1 训练流程设置 |
| 5.3.2 实验参数设置 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 静态障碍物实验 |
| 5.4.2 动态障碍物实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、模糊优化算法及其在视觉机器人路径规划中的应用（论文参考文献）
- [1]旋翼无人机环境覆盖与探索规划方法综述[J]. 张世勇,张雪波,苑晶,方勇纯. 控制与决策, 2022
- [2]仓储物流机器人技术现状与发展[J]. 雷斌,金彦彤,王致诚,赵蕊,胡方鑫. 现代制造工程, 2021
- [3]基于蚁群算法的移动机器人路径规划研究[D]. 张松灿. 河南科技大学, 2021
- [4]码垛机器人的研究与应用[J]. 胡春生,魏红星,闫小鹏,李国利. 计算机工程与应用, 2022(02)
- [5]汽车自动驾驶关键技术研究进展[J]. 彭育辉,江铭,马中原,钟聪. 福州大学学报(自然科学版), 2021(05)
- [6]移动机器人路径规划与环境地形分类、预测方法[D]. 李喆. 山东大学, 2020
- [7]农业机械导航路径规划研究进展[J]. 周俊,何永强. 农业机械学报, 2021(09)
- [8]AGV关键技术在航空制造车间的应用展望[J]. 吕玉江,孟召军,杨伟,陈燕燕,韩召,谢明苛,王延忠. 航空科学技术, 2021(07)
- [9]双足机器人复杂环境下定位、导航和规划[D]. 常琳. 哈尔滨工业大学, 2021
- [10]基于深度强化学习的移动机器人自主路径规划研究[D]. 吴亚琦. 华东交通大学, 2021(01)