| 【中文题名】 | 三维曲面上路径规划问题的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Path Planning on 3D Surface |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-1-12 |
| 【中关键词】 | 曲面,路径规划,细化,,, |
| 【英关键词】 | 3D Surface,Path Planning,Thinning, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 | 在给定曲面上的两点间求沿曲面的最短路径，是理论与实际领域都十分关注的问题。由于自由曲面自身的复杂性，需要找到一种既准确又可靠，并能广泛适用于自由曲面的求取方法。三维曲面最短路径的求解方法可以有效地解决形式各异的曲面路径优化问题。如果将其用于战场、公路、铁路建设，电力、通信线路，输水、输油管道的假设等实际问题中，可以起到立竿见影的效果，将节省大笔开支。
三维图形对象表示方法大致可以分为两类，即边界(Boundary)表示和实体表示(Solid)。边界表示包括多边形网格、隐式曲面、参数曲面模型，其中隐式曲面、参数曲面一般通过转换为多边形网格模型进行绘制。实体表示包括结构实体模型(CSG)和分解模型，其中结构实体模型最终需要转换为实体的边界表示进行绘制，而分解模型的最基本元素是体素。所以从绘制的角度看，也可以把三维图形对象的表示分为曲面模型(本文的研究重点)和体素模型(简称体模型)，曲面模型中可以用栅格作为典型。
栅格数据结构和矢量数据结构都是表示空间数据的有效方法，但是都有一定的优点和局限性。矢量数据能输出精美的地图，但结构复杂，用于空间分析存在不少的困难，尤其是在多边形的叠置、空... |
| 【论文题纲】 |
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研究生学位论文原创性声明 |
3-4 |
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作者简介 |
4-5 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-10 |
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第一章 绪论 |
10-13 |
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§1.1 研究背景 |
10-11 |
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§1.2 研究目的和内容 |
11 |
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§1.3 国内外研究现状及存在问题 |
11 |
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§1.4 本文的主要工作及结构安排 |
11-13 |
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第二章 三维图形建模研究 |
13-31 |
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§2.1 二值体素化 |
13-20 |
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2.1.1 曲面体素化 |
14-18 |
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2.1.2 实体体素化 |
18-20 |
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§2.2 三维形状检索 |
20-24 |
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2.2.1 形状分析 |
20-21 |
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2.2.2 统计特征 |
21-22 |
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2.2.3 拓扑特征 |
22 |
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2.2.4 变换特征 |
22-23 |
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2.2.5 方位归一化 |
23 |
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2.2.6 三维模型检索的现状 |
23-24 |
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§2.3 距离场转换 |
24-31 |
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2.3.1 边界扩散方式 |
25-27 |
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2.3.2 Voronoi图方式 |
27-31 |
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第三章 三维路径规划的影响因子 |
31-41 |
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§3.1 路径搜索影响因子的提出 |
31 |
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§3.2 曲面分析 |
31-32 |
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§3.3 曲面数据的数据源 |
32-35 |
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3.3.1 高程数据 |
32-34 |
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3.3.2 向量数据 |
34-35 |
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§3.4 曲面数据的存储格式 |
35 |
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§3.5 栅格化处理与影响因子的数据实现 |
35-41 |
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3.5.1 删格单元的处理 |
35-36 |
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3.5.2 影响因子的数据实现 |
36-41 |
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第四章 路径搜索算法 |
41-52 |
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§4.1 枚举法 |
41-42 |
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§4.2 Dijkstra算法 |
42-43 |
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4.2.1 算法介绍 |
42 |
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4.2.2 算法描述 |
42-43 |
|
§4.3 传统的启发式搜索算法 |
43-47 |
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4.3.1 图搜索策略 |
43-44 |
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4.3.2 A~*算法 |
44-47 |
|
§4.4 遗传算法 |
47-49 |
|
§4.5 郭涛算法(GT) |
49-52 |
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4.5.1 改进的郭涛算法(IGT) |
50 |
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4.5.2 IGT算法对GT算法作的改进 |
50 |
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4.5.3 改进郭涛算法(IGT)特点 |
50 |
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4.5.4 改进郭涛算法(IGT)具体描述 |
50-52 |
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第五章 基于遗传程序设计的G~*算法 |
52-63 |
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§5.1 编码方案 |
52-57 |
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5.1.1 利用郭涛算法求解给定曲面的最短路径 |
52 |
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5.1.2 点的代价矩阵 |
52-53 |
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5.1.3 染色体适应度 |
53-55 |
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5.1.4 G~*算法——改进郭涛算法求解给定曲面的最短路径 |
55-56 |
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5.1.5 曲面的细化原则 |
56-57 |
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§5.2 算子设计 |
57-58 |
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§5.3 适应度评估 |
58-59 |
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§5.4 算法小结 |
59-60 |
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§5.5 实验结果 |
60-63 |
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5.5.1 实验一 |
60-61 |
|
5.5.2 实验二 |
61-63 |
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第六章 结论与展望 |
63-65 |
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§6.1 工作总结 |
63 |
|
§6.2 工作展望 |
63-65 |
|
致谢 |
65-66 |
|
参考文献 |
66-71 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.365934 |
