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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--新型智能采棉机器人采棉头的路径规划研究
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新型智能采棉机器人采棉头的路径规划研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-20页
    1.1 机器人应用概述第8-10页
    1.2 本课题研究背景第10-12页
    1.3 国内外路径规划研究现状第12-16页
        1.3.1 全局路径规划第12-14页
        1.3.2 局部路径规划第14-16页
    1.4 路径规划技术的发展趋势第16-17页
    1.5 本文主要研究内容第17-18页
    1.6 本章小结第18-20页
2 遗传算法基本理论第20-28页
    2.1 遗传算法(GA)概述第20-21页
    2.2 基本遗传算法的优缺点第21-22页
    2.3 变形遗传算法第22-26页
    2.4 本章小结第26-28页
3 融合模拟退火的MPGA路径规划第28-50页
    3.1 多种群遣传算法(MPGA)原理概述第28-29页
    3.2 TSP理论基础第29-31页
    3.3 模拟退火(SA)算法理论基础第31-32页
    3.4 融合模拟退火的MPGA路径规划实现第32-41页
        3.4.1 数据和控制参数初始化第32-34页
        3.4.2 编码第34-35页
        3.4.3 种群初始化第35页
        3.4.4 适应度评价第35页
        3.4.5 选择操作第35-36页
        3.4.6 交叉操作第36-37页
        3.4.7 变异操作第37页
        3.4.8 逆转进化操作第37页
        3.4.9 重插入操作第37-38页
        3.4.10 移民操作第38页
        3.4.11 基于Metropolis准则的精英种群操作第38-39页
        3.4.12 返回精英个体第39页
        3.4.13 退火降温第39-41页
    3.5 改型MPGA对基本遗传算法的改进第41页
    3.6 算法仿真实验第41-49页
        3.6.1 仿真实验概述第42-44页
        3.6.2 算法解算结果对比第44-49页
    3.7 本章小结第49-50页
4 基于混合粒子群算法的路径规划第50-60页
    4.1 基本粒子群算法第50-51页
    4.2 改进粒子群算法第51-52页
    4.3 混合粒子群算法路径规划第52-54页
        4.3.1 混合粒子群理论基础第52-53页
        4.3.2 算法实现第53-54页
    4.4 算法仿真第54-58页
    4.5 本章小结第58-60页
5 采棉头路径规划实验第60-68页
    5.1 机器人控制器和本体第60-61页
    5.2 机器人编程语言第61-62页
    5.3 实物实验第62-66页
    5.4 本章小结第66-68页
6 总结回顾第68-70页
    6.1 工作总结第68页
    6.2 不足第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
附录第76页
    A.本人硕士期间论文成果第76页

 
 
论文编号BS4054948,这篇论文共76
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