路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究
路径规划算法的优化与应用研究
路径规划算法的优化与应用研究路径规划是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向之一，与交通、物流、无人驾驶、机器人等领域息息相关。
路径规划算法是指根据起点、终点和障碍物等条件，找到一条最优或符合特定要求的路径的计算方法。
近年来，随着计算机技术和人工智能技术的发展，路径规划算法不断优化，也在各个领域得到了广泛应用。
1. 路径规划算法的发展历程路径规划算法的发展可以追溯到20世纪60年代，当时主要是基于图论和动态规划的算法，如Dijkstra（迪杰斯特拉）算法和A*（A星）算法。
随着计算机性能的不断提升，启发式搜索（Heuristic Search）的算法得到广泛应用。
与传统的图论算法不同，启发式搜索算法可以更快地找到最优解或近似最优解，例如IDA*（迭代加深A*）算法、RBFS（有限制的最佳优先搜索）算法等。
另外，遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等进化算法也被应用于路径规划。
这些算法不同于传统的图论算法和启发式搜索算法，它们是基于自然界生态学和生物学规律而设计的算法，可以用于复杂的问题求解。
2. 路径规划算法的优化方法在实际应用中，路径规划算法需要考虑多个因素，如地形、障碍物、交通状况等。
为了提高算法的效率和准确性，研究人员不断提出各种优化方法。
以下是一些常见的优化方法：（1）地图压缩: 在一些实际场景中，地图往往非常大，占用大量计算资源。
为了减少计算复杂度，可以对原始地图进行压缩，去除无用信息，保留必要信息。
（2）地图分层: 对于地图中的复杂地形，可以将地图分层，将其分成多个子区域，对每个子区域单独进行路径规划。
可以减少计算量，提高算法效率。
（3）机器学习: 机器学习可以让路径规划算法更加智能化。
通过训练，算法可以自动学习和识别道路的特征、交通状况、地形等信息，从而准确地规划路径。
3. 路径规划算法在各个领域中的应用研究路径规划算法在现实生活中的应用非常广泛，下面介绍几个典型的应用场景：（1）交通导航: 交通导航是路径规划算法最为常见的应用之一。
足球机器人路径规划算法的研究及其仿真
式 中， Ａ表示 常数 ， Ｓ 表示 通路 （ ， ） ｋ 的长度 ， 风 分别 Ｒ和 点 ｉ － 目标点之 间的距 离。 和Ｊ到
Ｐ ， 附 方 面器 人）
３ ２ 生物信息激素的更新规则 ． 当所有的机器人找到 了一条路径规 划的可行解 ， 该解 但
式 中， 表示预定路线 的选择 系数 ， 表示 路程 ， ｉＦ表 示优 ｋ ． ｓ ｍｎ
化 目标 函数 ， 表示路程费用代价 ， 表示 障碍代价 。 嘶
２ ３ 足 球 机器 人 规 划 路 径 的 代 价 权 重 ．
２ 足球 机器 人 路径规 划 的原理
２ １ 足 球 机 器 人 路 径 规 划 模 型 ．
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ：Ｓ ｃ ｅ ｏ ｏ ａ ｅ ｕ ｒ ｓｃ ｏ ｅ ａｉｎ ｏ ｅ ｒ ｂ ｔ ａ ｄ ｈｇ ｅ ｌ ｉ ．Ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｗ ｔ ｈ ｈ ｒ ｃ ｏ ｃ ｒｒｂ ｔ ｍｅ ｒ ｑ ｉｅ ｏ ｐ ｒ ｔ ｆ ｈ ｏ ｏｓ ｎ ｉｈ ｒ ａ —ｔ ｇ ｏ ｔ ． ｍｅ ｏ ｉ ｅ ｉ ｔ ｅ ｃ ａ ａ — ｈ ｔｒｓｉｓ ｏ ｏ ｃ ｒｒ ｂ ｔ ｈ ａ ｅ ｕ ｏ ｗ ｒ ｏ ｃ ｒｒ ｂ ｔ ａｈ ｐａ ｎ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ａ ｔ ｏｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ ｅｉｔ ｆｓ ｃ ｅ ｏ ｏ ，ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｐ ｔ ｒ ａ ｄ ａ ｓ ｃ ｅ ｏ ｔ ｌｎ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｌｎ ｌｏ ｔ ｍ． ｃ ｆ ｏ ｐ ｉ ｃ ｉ
摘要： 研究足球机器人路径规划优化问题 ， 足球机器人 由于赛场情况千变万化 ， 系统本身存在非线 性 ， 环境也具有时变性 特 点， 要求机器人相互协作实时性要求高 。结合足球机器人系统特点 ， 出一种蚁 群算法 的足球 机器 人路径规划算法 。把 每 提
基于深度学习的路径规划算法研究
基于深度学习的路径规划算法研究在过去几十年中，路径规划一直是机器人控制和智能交通系统领域的热门研究方向。
在实践中，如何提高路径规划的效率和准确性一直是目标。
基于深度学习的方法已经在这个领域得到广泛的研究和应用，并在实践中证明了其优越性。
本文将深入研究基于深度学习的路径规划算法。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种基于大规模神经网络的机器学习方法。
它的核心原理是通过利用大量标注的数据来训练深度神经网络，并从中学习到复杂的数据表示形式。
它可以在没有明确规则的情况下，自动从数据中学习规律。
二、深度学习在路径规划中的应用基于深度学习的路径规划方法，可以将路径规划问题转换为一个机器学习问题。
它可以通过大量的标注数据来训练神经网络，并将其应用于路径规划中。
基于深度学习的路径规划方法包括以下步骤：1. 数据准备。
数据准备是基于深度学习的路径规划方法中最为重要的步骤。
数据应包含标注好的轨迹、车辆状态、传感器数据、地图信息等。
2. 特征提取。
在神经网络中需要定义输入特征。
特征提取的任务是从原始数据中提取出最具代表性的特征。
在路径规划中，可能需要提取出关键点、转弯角度、车道标识等特征进行训练。
3. 神经网络训练。
经过数据准备和特征提取后，可以使用这些数据来训练神经网络。
神经网络需要根据输入特征输出路径的概率分布。
根据代价函数的定义，可以通过梯度下降算法来优化神经网络。
4. 解码路径。
由于神经网络输出的是路径的概率分布，因此需要一种方法来解码最优路径。
最常用的方法是贪心算法，该算法沿着最大概率的路径从起点到终点。
三、目前基于深度学习的路径规划算法研究进展通过对研究文献的调研，我们发现，目前基于深度学习的路径规划算法已经在多个领域得到了广泛的应用。
例如：1. 汽车路径规划。
基于深度学习的道路识别和车道识别模型可以帮助提高驾驶的安全性能。
2. 无人机路径规划。
基于深度学习的路径规划方法可以使无人机在不同的环境中进行快速的决策和规划。
路径规划毕业论文
基于蚁群算法的机器人路径规划摘要当前机器人朝着智能化的方向发展着，已经能够解决一些人类自身难以完成的任务。
机器人的研究方向分为好多个分支，其中机器人路径规划就是热点问题之一。
主要用于解决机器人在复杂环境下做出路径选择，完成相应任务的问题。
典型的路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中，按照一定的评价标准（行走路线最短、所用时间最少等）为机器人寻找一条从起点到终点的运动路径，让机器人在运动过程中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物。
基于蚁群算法的机器人路径规划的研究，利用仿真学的基本思想，根据生物蚂蚁协作和觅食的原理，建立人工蚁群系统。
本文介绍了使用基本蚁群算法和改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用，以栅格法作为路径规划的环境模型建立方法。
其中改进蚁群算法依据最大最小蚂蚁系统原理和信息素奖励思想，还增加了其它启发信息来指导路径的搜索。
本文中介绍的基本蚁群算法应用蚁周模型对找到的路径进行信息素的更新，而在改进蚁群算法中，则综合使用了局部信息素更新原则和全局信息素更新原则。
另外在本文中介绍的改进蚁群算法使用了回退策略和落入陷阱时的信息素惩罚机制，帮助处理了蚂蚁在寻找路径过程中，落入陷阱后的问题。
不过改进后的蚁群算法的及时寻找到最优解的特性仍然有待于进一步的提高。
关键词：路径规划，蚁群算法，改进Path Planning for Robot Based on Ant ColonyAlgorithmAbstractNow robots are developing in the direction of intelligent, they have been able to solve some hard task as human beings do. Robot research has divide into the direction of large number of branches, where the robot path planning is one of hot issues. it is mainly used to solve the robot path in a complex environment to make choices, to complete the task. A typical path planning problem is that there are obstacles in the work environment, according to certain evaluation criteria (the shortest walking route, the minimum time spent, etc.) to find a robot's movement from origin to destination path, let the robot in motion of safe, collision-free through all the obstacles.Robot path planning research based on ant colony algorithm, is according to the simulation research, use the biological ant principles of feeding and cooperation and the establishment of artificial ant colony system. This article describes the use of basic ant colony algorithm and improved ant colony algorithm in robot path planning applications with using the grid method to establish the environment model of path planning. Improved ant colony algorithm is based on the maximum and minimum ant system theory and pheromone reward ideas. It has added other enlightening information to guide the path research. The basic ant colony algorithm described in this article uses the ant-cycle model to update the pheromone for the found path, in the improved ant colony algorithm, uses both the local pheromone updating principles and global pheromone updating the principles. Improved ant colony algorithm in this paper uses the fallback strategy, and the pheromone punishment mechanism when falling into trap to help deal with the ants in the process of finding a path falling into the trap. But the improved ant colony algorithm to find the optimal solution remains to be further improved in the optimal properties.Keywords: path planning, ant colony algorithm, improvedII目录第1章引言 (1)1.1问题的提出 (1)1.1.1研究的背景 (1)1.1.2研究的意义 (2)1.2本文研究路线 (3)1.2.1主要工作内容 (3)1.2.2目标 (3)1.3论文的主要内容 (3)第2章蚁群算法与机器人路径规划研究概述 (5)2.1蚁群算法和机器人路径规划的发展历史，现状，前景 (5)2.1.1蚁群算法的发展历史，现状，前景 (5)2.1.2移动机器人路径规划的发展历史，现状，前景 (6)2.2蚁群算法的特点 (7)2.2.1并行性 (7)2.2.2健壮性 (7)2.2.3 正反馈 (8)2.2.4局部收敛 (8)2.3基于蚁群算法的机器人路径规划实现的开发方式 (8)2.3.1开发语言的选择 (8)2.3.2开发工具的选择 (8)2.4蚁群算法介绍 (9)2.4.1 基本蚁群算法 (9)2.4.2 基本蚁群算法改进方案简介 (11)2.5机器人路径规划的环境模型建立 (11)2.5.1 栅格法 (11)2.6使用matlab仿真 (12)2.6.1 matlab仿真介绍 (12)2.7本章小结 (12)第3章基于蚁群算法的机器人路径规划分析与设计 (13)3.1基于蚁群算法的机器人路径规划需求设计 (13)3.2基于蚁群算法的机器人路径规划的要求 (13)3.3 主要的数据结构 (13)3.4基本蚁群算法实现机器人路径规划功能模块 (14)3.4.1程序入口模块 (14)3.4.2 算法运行的主体函数模块 (14)3.4.3 程序运行的清理模块 (15)3.4.4 下一步选择模块 (15)3.4.5 随机性选择模块 (16)3.4.6 路径处理和信息记录模块 (17)3.5 基本蚁群算法实现机器人路径规划整体逻辑设计 (17)3.5.1基本蚁群算法实现机器人路径规划整体结构图 (17)3.5.2基本蚁群算法实现机器人路径规划逻辑结构图 (19)3.6改进蚁群算法实现机器人路径规划功能模块 (20)3.6.1 程序运行环境处理修改部分 (20)3.6.2 下一步选择的修改部分 (20)3.6.3信息素更新和路径处理修改部分 (21)3.7 改进蚁群算法实现机器人路径规划整体逻辑设计 (22)3.7.1改进蚁群算法实现机器人路径规划整体结构图 (22)3.7.2改进蚁群算法实现机器人路径规划逻辑结构图 (23)3.8系统开发环境介绍 (24)3.8.1开发环境 (24)3.8.2调试环境 (24)3.8.3测试环境 (24)第4章基于蚁群算法的机器人路径规划的实现 (25)4.1基于基本蚁群算法的实现 (25)4.1.1算法运行的主体函数模块 (25)4.1.2 下一步选择模块 (26)4.2基于改进蚁群算法的实现 (27)4.2.1下一步选择模块 (28)4.2.2随机性选择模块 (29)4.3本章小结 (31)第5章基于蚁群算法实现机器人路径规划的仿真实验 (32)5.1运行环境 (32)5.2基于基本蚁群算法实现机器人路径规划仿真实验 (32)5.2.1 仿真步骤 (32)5.2.2 使用地图模型为5-1的仿真 (32)5.2.3 使用基本蚁群算法仿真结果 (33)IV5.2.4基于改进蚁群算法的仿真 (35)5.3 多次重复仿真实验记录 (36)5.4 本章小结 (37)第6章结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)基于蚁群算法的机器人路径规划第1章引言1.1问题的提出1.1.1研究的背景蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
实时车辆路径规划技术研究与优化
实时车辆路径规划技术研究与优化车辆路径规划技术是指在车辆导航系统中通过算法和模型来确定车辆行驶的最佳路径和行驶时机，实时车辆路径规划技术则是基于当前道路交通状况和其他相关信息及时生成最优路径。
这项技术的研究与优化对于提高交通效率、减少交通拥堵、提升用户体验等方面具有重要意义。
实时车辆路径规划技术的研究主要包括以下几个方面：1. 路况数据获取与分析：实时车辆路径规划离不开准确的道路交通信息，而这些信息可以通过各种方式获取，例如传感器、卫星定位系统、车联网等。
在获取到路况数据后，需要对其进行分析，提取关键信息，如实时的交通流量、拥堵状况、事故报警等。
2. 基于实时数据的路径规划算法：路径规划算法是实现实时车辆路径规划的核心。
常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法、遗传算法等。
在基础算法的基础上，还可以结合实时的交通数据进行优化，以求得最佳路径。
一些新兴的算法如启发式搜索、深度强化学习等也可以应用于实时车辆路径规划中。
3. 路径选择与优化：车辆路径规划并不只是简单地选择一条最短路径或最快路径，还需要考虑其他因素，如交通拥堵状况、限行政策、油耗等。
因此，路径选择与优化算法的设计十分关键。
车辆路径规划可以根据实时交通数据，为驾驶员提供多个备选路径，让驾驶员根据自己的需求做出最佳选择。
4. 车辆导航系统与路网匹配：实时车辆路径规划技术还需要与车辆导航系统相结合，将计算得到的最优路径呈现给驾驶员。
这要求车辆导航系统能够准确识别驾驶员所在位置并迅速与道路网络进行匹配，以实现路径规划和导航的无缝衔接。
5. 人工智能技术的应用：随着人工智能技术的快速发展，它在实时车辆路径规划中的应用也越来越广泛。
例如，利用机器学习和大数据分析，可以根据历史路况数据和实时数据预测未来的交通状况，进而进行更加准确的路径规划。
同时，人工智能技术还可以实现车辆之间的信息共享和协同驾驶，提高交通效率。
优化实时车辆路径规划技术对于城市交通管理具有重要的意义。
UAVUGV协同环境下的目标识别与全局路径规划研究
UAV/UGV协同环境下的目标识别与全局路径规划研究！席阿行，赵津，周滔，胡秋霞(贵州大学机械工程学院，贵州贵阳550025)摘要：针对单独机器人难以执行复杂环境中任务的问题，U n m a n n e d A i r/G?ound V e h ic le(U A V/U G V)协同系统近年来受到了广泛关注。
为了提高执行任务的工作效率，提出一种基于视觉传感器下U A V/U G V协同系统中U A V目标识别 下U G V全局路径规划的方法，无人机利用高空视野优势获取目标物与环境信息，S U R F算法和图像分割实现环境建模。
无人车根据无人机获取的信息，利用优化的A*算法完成全局路径规划，并且在典型搜救场景中进行了仿真验证。
实验表明，S U R F算法能满足目标识别的精确度、实时性和鲁棒性；并且利用优化的A*算法实现了U G V快速准 确的全局路径规划。
关键词：U A V/U G V协同系统；目标识别；全局路径规划规划；S U R F算法；优化的A*算法中图分类号：T P273 文献标识码：A D O I ： 10.16157/j.is s n.0258-7998.182261中文引用格式：席阿行，赵津，周滔，等.U A V/U G V协同环境下的目标识别与全局路径规划研究[J].电子技术应用，2019,45 (1) ：5-9.英文引用格式：X i A r x in g，Zhao J in，Zhou T a o，et a l.Target searching and g lo b a l path p la n n in g in U A V/U G V cooperative system s'J].A p p lic a tio n o f E le c tro n ic T e c h n iq u e，2019，45(1) ：5-9.Target searching and global path planning in UAV/UGV cooperative systemsXi A^xing，Zhao Jin，Zhou Tao，Hu Qiuxia(D e p a rtm e n t o f M e ch a n ica l E n g in e e rin g，G uizhou U n iv e r s ity，G uiyang 550025，C h in a)Abstract ：I t is d iffic u lt fo r a single ro bot to pe rform tasks in a com plex e n v iro n m e n t,so U nm anned A ir/G ro u n d V e h ic le(U A V/ U G V)cooperative systems have been w id e ly co n ce rn e d.In ord e r to im prove the e ffic ie n c y o f U A V/U G V cooperative system s,a glob al path p la n n in g fo r U G V un d e r the target recognized by U A V was p ropose d.F ir s tly,S U R F a lg o rith m was stud ied in id e n tify targets and im age segm entation was a p p lie d to b u ild a m a p.T h e n,the o p tim ized A* a lg o rith m was proposed in glob al path p la n n in g fo r U G V based on the in fo rm a tio n a cq u ire d by U A V.F in a lly,sim ula tions were perform ed in a ty p ic a l rescue sce n a rio.E xperim ents show th a t S U R F a lg o rith m can achieve the a c c u ra c y,re al- tim e and robustness o f target re c o g n itio n.The o p tim ized A* a lg o rith m can achieve the fe a s ib ility and re al- tim e o f glob al path p la n n in g.Key words ：U A V/U G V cooperation systems；target re co g n itio n；glob al path p la n n in g；S U R F a lg o rith m；o p tim ized A* a lg o rith m〇引言单独的无人机(U A V)与单独的无人车(U G V)在工作方式、搭载传感器等方面存在显著不同，在感知、负载、速度、视野获取等方面也有很强的互补性。
基于深度学习的路径规划技术探索
基于深度学习的路径规划技术探索深度学习技术的快速发展为各种领域的问题解决提供了新的途径。
路径规划作为人工智能中的一个重要问题，一直以来都备受研究者们的关注。
本文将探讨基于深度学习的路径规划技术，并对其发展前景进行展望。
一、深度学习在路径规划中的应用深度学习作为一种强大的模式识别方法，在路径规划中具有广泛的应用前景。
传统的路径规划算法往往需要依赖于精心设计的特征提取方法，而深度学习则能够通过学习海量数据中的特征，自动学习到最有效的特征表示。
这种特点使得基于深度学习的路径规划技术在复杂环境下表现出色，能够适应各种复杂的场景。
二、基于深度学习的路径规划模型基于深度学习的路径规划模型主要包括两个方面：特征学习和路径生成。
特征学习是指通过深度神经网络从原始输入数据中学习到有效的特征表示，而路径生成则是通过生成模型或者强化学习的方法生成最优路径。
（一）特征学习特征学习是基于深度学习路径规划技术的核心，它能够有效地提取输入数据的高维特征表示。
常见的特征学习方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN主要用于处理图像输入数据，而RNN则适用于序列数据。
通过在深度学习模型中引入这些网络结构，路径规划模型能够从不同类型的数据中学习到有意义的特征。
（二）路径生成路径生成是利用深度学习模型生成最优路径的过程。
生成模型通过学习训练数据中的路径分布，可以根据当前的环境状态生成最优路径。
此外，还可以使用强化学习方法来寻找最优路径，通过不断与环境进行交互，模型可以通过奖励信号来调整路径生成策略，从而得到更优的路径。
三、基于深度学习的路径规划技术的优势相比于传统的路径规划方法，基于深度学习的路径规划技术具有以下几个优势：（一）自适应性强：深度学习模型通过学习大量数据中的特征，能够自适应地适应各种不同的环境。
（二）泛化能力强：深度学习模型通过学习到的特征可以泛化到未知的环境中，具有更好的通用性。
（三）实时性高：基于深度学习的路径规划技术可以在实时环境中快速生成路径，适合实际场景中的应用。
路径规划算法学术论文分析报告
路径规划算法学位论文(2012-2018年)分析报告Path planning Algorithm dissertation analysis report方建勇1（余姚，浙江315400）摘要：通过超星发现系统，我们大致了解到路径规划算法学位论文所涉及的相关领域，可以明确地判断出哪些高校院所发表的学位论文较多，为我们从事算法产线的快速原型构造做了比较好的指引。
关键词：路径规划算法学位论文分析报告Abstract：Through the superstar discovery system,we generally understand the relevant fields involved in the Path planning algorithm dissertations.We can clearly determine which college dissertations have published more dissertations and do a better job for us in the rapid prototyping of algorithmic production lines. Guidelines.Key words：Path planning;Algorithm;dissertation;Analysis report路径规划是运动规划的主要研究内容之一。
运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。
路径规划在很多领域都具有广泛的应用。
在高新科技领域的应用有：机器人的自主无碰行动；无人机的避障突防飞行；巡航导弹躲避雷达搜索、防反弹袭击、完成突防爆破任务等。
在日常生活领域的应用有：GPS导航；基于GIS系统的道路规划;城市道路网规划导航等。
在决策管理领域的应用有：物流管理中的车辆问题(VRP)及类似的资源管理资源配置问题。
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路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究
【中文摘要】随着科学技术的发展,各种各样的机器人陆续出现,机器人越来越受到人们的重视,而中国大学生机器人大赛暨Robocup 公开赛更是吸引了很多爱好者。
机器人游中国可看成迷你的旅游,这跟目前假期短,如何能够合理安排,多参观几个景点的问题相吻合,故也大大引起大家的兴趣。
本文以游中国机器人为研究对象,研究路径规划和路径识别的方法。
基本思想是:首先根据比赛要求,建立大赛的基本界面平台,对图像进行数据存储,为遍历做准备。
然后根据经典的遍历方法,通过改进来实现景点的遍历,比较得到一条较理想的旅游
路线。
另一方面机器人在前进时要根据看到的路况来控制速度,因此对道路情况进行提取,并通过一系列方法去由环境等引起除噪声及冗余信息,得到较好的道路目标。
然后对前方路况的几种情况进行提取分析,利用角点检测的方法来确定分支数,使机器人能够更好的选择
路线。
具体实现过程如下:1.地图的存储。
首先建立大赛涉及的基本界面平台,分析比较了几种常用的图存储方法的优劣。
2.遍历算法。
首先介绍了人工智能中常用的几种遍历算法,并对各个算法的复杂性和适用情况进行分析比较。
根据该项目中的需要加以改进,得到不同的遍历路线。
再...
【英文摘要】With the development of science and technology, a variety of robots showed up, that’s the reason that more and more people pay attention to the robot. However, Robot
Competition of Chinese college students is attracting a lot of fans after Robocup Open Competition. The robot can be regarded as mini-tour of China’s tourism, which coincide the problem of a short holiday now, how can reasonably arrangements to visit more attractions. So it also greatly arouses our interest. In this paper, the robot tour of Chi...
【关键词】路径规划路径识别道路图像处理机器人游中国
【英文关键词】Path Planning Path Recognition Road image processing Robot tour China
【目录】路径识别与路径规划方法的研究摘要
4-6Abstract6-7第1章绪论10-16 1.1 问题的提出与研究意义10-11 1.2 国内外研究现状
11-13 1.3 机器人游中国比赛项目简介13-14 1.4 本
文的研究目的、研究对象和主要内容14-16 1.4.1 研究目的和研究对象14-15 1.4.2 主要内容15-16第2章数据存储结构设计16-24 2.1 引言16 2.2 拓扑图的建立
16-17 2.3 数据存储结构设计17-21 2.3.1 边列表的
描述18-19 2.3.2 邻接矩阵19-20 2.3.3 邻接表
20-21 2.4 基本界面平台的设计21-22 2.5 本章小结22-24第3章路径规划算法研究24-34 3.1 引言
24 3.2 常用路径规划算法的研究24-31 3.2.1 最短路径算法24-25 3.2.2 哈密顿算法及其改进25-28 3.2.3
遗传算法及其改进28-31 3.3 实验及结果分析比较
31-33 3.4 本章小结33-34第4章道路图像预处理34-42 4.1 道路图像分析34 4.2 道路图像处理
34-40 4.2.1 图像增强34-37 4.2.2 图像分割
37-38 4.2.3 边缘检测38-40 4.3 本章小结
40-42第5章道路分支数识别42-49 5.1 道路分类42-43 5.2 道路分支数识别43-48 5.2.1 Harris 角点检测算法43-45 5.2.2 实验结果分析45-48 5.3 本章小结48-49第6章全文总结49-50 6.1 总结
49 6.2 展望49-50参考文献50-53致谢53。