基于神經網絡的機器人路徑規(guī)劃

第1章 　緒論
1.1 　移動機器人運動規(guī)劃綜述及研究現狀
1.1.1 　運動規(guī)劃簡介
1.1.2 　運動規(guī)劃的分類
1.1.3 各種運動規(guī)劃方法簡介
1.1.4 運動規(guī)劃算法的評價指標
1.2 神經網絡綜述及研究現狀
第2章 短路徑細胞神經網絡及其在靜態(tài)環(huán)境運動規(guī)劃中的應用
2.1 短路徑細胞神經網絡模型
2.1.1 地圖映射
2.1.2 神經元動力學
2.1.3 路徑生成
2.1.4 路徑搜索終止條件
2.1.5 不存在可行路徑情況的識別
2.1.6 短路徑細胞神經網絡進入穩(wěn)態(tài)的判據
2.2 離散的 短路徑細胞神經網絡
2.3 利用啟發(fā)式信息加快 短路徑細胞神經網絡收斂速度
2.4 仿真研究
2.4.1 U形障礙物環(huán)境
2.4.2 迷宮環(huán)境
2.4.3 在沒有可行路徑的環(huán)境中進行規(guī)劃
2.4.4 利用啟發(fā)式信息加快 短路徑細胞神經網絡收斂速度的仿真驗證
2.5 短路徑細胞神經網絡的改進
2.5.1 改進背景與改進方法
2.5.2 改進一：考慮安全性的路徑規(guī)劃
2.5.3 改進二：具有不同穿越難度的地圖情況下的路徑規(guī)劃
2.6 小結
第3章 有框 短路徑細胞神經網絡及其在移動機器人運動規(guī)劃中的應用
3.1 問題提出
3.2 有框 短路徑細胞神經網絡動力學模型
3.2.1 有框 短路徑細胞神經網絡拓撲結構
3.2.2 有框 短路徑細胞神經網絡神經元動力學
3.2.3 神經元初始狀態(tài)設置
3.2.4 有框 短路徑細胞神經網絡進入穩(wěn)態(tài)的判據
3.3 基于有框 短路徑細胞神經網絡的運動規(guī)劃
3.3.1 地圖映射
3.3.2 輸入接口部分
3.3.3 輸出接口部分
3.4 　仿真研究
3.4.1 有框 短路徑細胞神經網絡在復雜環(huán)境中的路徑規(guī)劃
3.4.2 短路徑細胞神經網絡與有框 短路徑細胞神經網絡的對比
3.4.3 有框 短路徑細胞神經網絡在考慮地圖穿越難度情況下的規(guī)劃
3.5 小結與展望
第4章 短路徑細胞神經網絡運動規(guī)劃在機械臂及非完整約束移動機器人中的
應用研究
4.1 短路徑細胞神經網絡在二連桿機械臂運動規(guī)劃中的應用
4.1.1 問題背景
4.1.2 二連桿機構運動學
4.1.3 優(yōu)化目標的確定
4.1.4 工作空間到構形空間的變換 …… 第5章最短路徑細胞神經網絡在動態(tài)環(huán)境與未知環(huán)境中的運動規(guī)劃研究 第6章最短路徑細胞神經網絡相關模型及理論分析 參考文獻