一、线段障碍Voronoi图的离散生成（论文文献综述）
廖文旭[1]（2021）在《复杂环境下无人机航迹规划算法的研究》文中进行了进一步梳理目前无人机在部分作战场景中已经可以替代有人作战武器,承担特定的侦察和打击任务。在执行复杂环境下的作战任务时,一个真实可行的战场环境,作为任务的前提和基础,可以为之后的航迹规划算法提供真实可靠的信息,而在此基础上设计的航迹规划算法的仿真实验可以为真实无人机作战有着更好的借鉴和启发作用。本文在充分考虑威胁模型的基础上,以设定的任务为目标导向,考虑到无人机自身的性能特点,主要针对威胁参数的选取,以及多威胁下的无人机单机侦察/打击任务的航迹规划算法的优化设计进行了研究。通过对多威胁环境下的无人机航迹规划优化算法进行仿真和分析,验证了算法的有效性。本文的研究内容主要有以下方面:（1）提出基于专家组评价和威胁特性的模糊逻辑优化的威胁参数选取方法。并基于该方法,采用扩展Voronoi图的方式设计了多威胁环境下的数字威胁地图。首先是明确复杂环境中的各类要素组成,将无人机任务中面对的各类威胁进行分类讨论。然后,为了更好反映威胁源的威胁能力,提出了基于多位专家的专家组评价和威胁能力的多参数模糊优化方法,对无人机航迹规划中可能涉及的各类威胁源进行模糊优化处理,使最后得到的威胁模型更加可靠,更符合实际中的威胁能力。（2）在给定的多威胁环境的基础上,提出采用已知威胁和燃油代价形成的多目标代价约束下的基于Dijkstra的改进航迹规划算法,用来执行无人机单机侦察任务的静态规划方法。针对目前求解两点间的最优路径算法:Dijkstra算法进行深入研究,并根据设计的多威胁环境通过建立多目标约束代价函数的方式进行改进设计。仿真结果验证了采用的多约束代价函数的Dijkstra算法能够有效的为在多威胁源的复杂环境下执行侦察任务无人机规划出在多约束条件下的威胁代价最小的路径规划。（3）为弥补Dijkstra算法的收敛速率慢的缺点,提出一种基于给定的复杂环境下的Dijkstra-ACO融合改进航迹规划算法,用来执行无人机单机侦察/打击任务的静态规划方法。利用蚁群算法与Dijkstra算法进行融合改进,将Dijkstra算法由于自身易发散导致的收敛速率较低的问题,以及蚁群算法易陷入局部最优的问题通过把Dijkstra算法得到的初始航迹,并基于得到的初始航迹路线,通过改进蚁群算法的启发函数与信息素更新公式的方式进行解决。并将Dijkstra与Dijkstra-ACO融合算法进行了仿真实验对比分析,实验结果表明,在同一威胁地图的条件下,Dijkstra-ACO融合算法具有更好的收敛效率。（4）针对多威胁源下的复杂环境特点,基于提出的于Dijkstra-ACO算法,针对不完全信息条件下的复杂环境的无人机在线航迹规划算法,作为无人机在复杂环境下执行任务的补充和完善。由于存在各种主客观原因导致无人机不能在开始执行任务时就已经完全探知战场环境,因此为了进一步的提高威胁模型对真实战场环境的仿真程度,验证Dijkstra-ACO算法的有效性,针对局部信息未知的环境下的无人机在线航迹规划算法进行了设计仿真,通过仿真结果分析,证明了算法的可靠性。
贺荣伟[2]（2020）在《基于遗传算法的车辆路径规划算法研究》文中提出随着智能化信息处理技术的不断进步,车辆应用的领域越来越广泛,例如组装生产、运输和制造领域。在这当中,路径规划是其中的一项关键技术,目的在于如何实时生成车辆的行驶路径,在各种各样的动态的环境下规划路线,以获得最优路径。传统的路径规划算法通常假设环境是完全已知的,并试图搜索包含最佳路径的急转弯和一些折线。本文从实际项目需求出发,针对所研究的特殊交通环境,搭建满足场景特征的仿真平台。首先从理论上讨论了车辆路径规划的方法,在对目前多种路径生成规划方法的优势和劣势进行比较之后,选择了遗传算法来解决问题,同时针对复杂环境下的车辆路径规划问题,提出一种基于贝塞尔曲线的改进遗传算法（BOBCIGA）。其次,在路径生成中,引入贝塞尔曲线和分段路径生成算法,使得路径平稳光滑;在遗传算子的方案设计中,新增了平滑、插入、移除和优化算子来弥补基本算子的劣势,同时采用交叉和突变率的自调整策略对算法进行相应优化;为解决传统遗传算法容易出现局部最优解和耗时较长的问题,重新定义两种适应度匹配函数:针对可通行路径,引入了路径自身长度、平滑度、避障度、目标函数等影响因素;针对不可通行路径,引入了路径本身长度、车辆与障碍物碰撞深度、生成的路径中非常规线段比例等影响因素。最后在场景建模工具中设计了三种复杂程度不同的场景,进行仿真实验并对仿真结果进行数据分析,在平均路径长度上输出适应度值最高的路径作为当前最优路径,并设计路径可视化评价工具直观展示算法结果,讨论了不同的适应度参数对路径规划结果的影响。与其它算法的比较结果表明,在相同环境下,本文提出的BOBCIGA算法相对于传统SGA算法,平均搜索时间节约至少7%;平均路径长度减少至少15%;相对于A*算法,平均搜索时间节约至少10%;平均路径长度减少至少18%。在路径长度和平滑度方面,本文提出的BOBCIGA算法要优于两者。本文利用设计的场景建模工具搭建了多个用于算法研究的场景,对提出的算法分别进行了大量的仿真实验,均取得了较好的效果。通过本文的研究及实验结果表明,本文提出的BOBCIGA算法能够很好地解决复杂环境下车辆的路径规划问题。
武伟璐[3]（2019）在《基于快速凸包算法的4D航迹规划研究》文中指出随着科技和经济的蓬勃发展,全球航空运输需求日益增长,民用航空器数量和空中交通流量的持续不断增加导致空中交通网络日趋拥挤,现有空中交通管理面临着严峻的挑战。4D航迹规划（4D Trajectory Planning）作为未来基于轨迹运行（Trajectory Based Operation,TBO）的关键技术,被广泛关注与研究。本文主要围绕4D航迹规划中航空器改航（Rerouting）策略及多航空器的冲突探测与解脱（Conflict Detection and Resolution,CD&R）问题进行研究,创新性地将快速凸包算法（Quickhull Algorithm）应用于航空器4D航迹规划中,为4D航迹规划提供了一种全新的解决方案。凸包（Convex Hull）由于其特殊性质被广泛应用于路径规划问题中,但在航迹规划问题中仍研究尚少。本文对凸包及其相关概念进行了介绍,并将Jarvis步进法、Graham扫描法、增量法和分治法等经典凸包算法进行了对比分析,说明快速凸包算法在航迹规划问题中的应用优势。在航空器改航策略中,快速凸包算法用于航迹空间的简化,使其复杂度大大下降。然后,采用快速凸包思想确定可行域搜索范围,相比于传统算法,此算法在保障飞行安全的基础上提高了空域的利用率,优化了Dijkstra最短路径搜索算法的可行域空间。在多航空器的冲突探测与解脱问题中,我们考虑航空器可能发生的机动组合,并利用快速凸包算法生成凸包以描述航迹预测过程中的不确定性。通过凸包间的相交情况,航空器的冲突情况得以判断。最后通过约束条件与航迹评价函数构建航空器冲突解脱模型,并采用分支限界法（Branch and Bound Algorithm）进行冲突解脱。仿真实验表明,本算法对航空器冲突解脱问题具有高效性及鲁棒性。
闫晓琦[4]（2019）在《组反向远邻查询技术的研究》文中进行了进一步梳理随着智能交通和地理信息系统的飞速发展,空间数据库查询技术得到了广大学者的关注。其中,反向最远邻查询是从数据点集中查找将目标点作为其最远邻的数据点,用来获取目标点的弱影响集,其研究成果被广泛应用于设施选址、抗震救灾、市场营销等重大领域,由此可见,反向远邻查询技术具有极其重要的研究意义与实用价值。然而,针对现实情境中多个目标点的反向最远邻查询问题,已有的研究成果都存在一定的局限性,为此,本文提出了欧式空间中组反向最远邻查询和障碍空间中组反向k远邻查询这两类问题,并展开了深入的探讨,主要研究内容论述如下。首先,提出了基于欧式空间中的组反向最远邻查询的概念以及基于最小覆盖圆的组反向最远邻查询算法（Circle-Group Reverse Farthest Neighbors,C-GRFN）。该算法首先获取查询点集的最小覆盖圆及其圆心,将所有查询点集看作一个整体进行考虑,减少了对查询点集的访问;其次通过基于四分邻域区和P-ray的剪枝策略进行数据点集的过滤;最后利用反范围查询算法进行精炼,约减数据集,获取最终结果,有效的解决了欧式空间中的组反向最远邻查询问题。其次,将组反向最远邻查询的概念延伸到障碍空间中,提出了障碍空间中组反向k远邻查询的定义,并给出了一种基于Voronoi图的查询优化算法（Voronoi-Obstacle Group Reverse k Farthest Neighbors,V-OGRkFN）,该算法首先利用最小覆盖圆算法对组查询问题进行优化,并对数据点集构建Voronoi图索引,通过基于Voronoi图性质的剪枝策略过滤数据点集,并借助反k近邻与反k远邻之间的转化关系获取候选集,最后通过精炼算法将候选集中的点集进行提纯,提高了查询的精确性,解决了障碍空间中组反向k远邻查询的问题。最后,针对上述算法分别进行实验对比验证。其中,欧式空间中的组反向最远邻查询算法从数据集容量、查询点集大小以及数据的空间分布等方面出发设计对比实验;障碍空间下的组反向k远邻查询算法从数据集容量、查询点集大小、障碍物集合大小、k值以及障碍率等角度出发设计对比实验。实验结果表明所提算法均具有良好的查询性能。
陈松[5]（2019）在《城区正射影像镶嵌线自动化提取模型及应用研究》文中研究指明影像镶嵌是大范围数字正射影像（Digital Orthophoto Map,DOM）制作的关键步骤之一,城区影像由于建筑、车辆和树木等地物类型繁多;地物斑块较为破碎;且地物几何关系更为复杂,遮挡严重,需要使镶嵌线避开这些存在投影差的区域以避免在镶嵌影像上产生几何错位与色彩差异。目前实际生产中,镶嵌线的自动提取仍然是制约DOM自动化生产的关键问题。为此本文提出了适用于大范围城区正射影像生产的镶嵌线自动化提取模型,从处理流程上分为全局初始镶嵌网络生成与初始镶嵌网络优化调整两个部分。围绕着模型概念的提出及实际应用研究,本文关键工作及创新点如下:（1）改进了基于Voronoi图的初始镶嵌网络生成方法。首先基于影像集有效区域中心点集生成Voronoi图作为初始镶嵌网络,形成对每幅DOM的有效划分;然后通过阈值化将数字表面模型（Digital Surface Model,DSM）分为障碍区域（建筑物、树木等存在投影差的区域）与非障碍区域（地面）,再进行形态学处理使得障碍区域更加凸显。最后基于DSM处理影像对镶嵌网络顶点进行调整优化,避免拼接漏洞的产生,形成无缝镶嵌影像;并使得镶嵌网络顶点避开建筑与树木等存在投影差的障碍区域。（2）提出并改进了基于DSM与跳点搜索（Jump Point Search,JPS）算法的镶嵌线自动提取方法。对于每一条待优化的镶嵌线段,基于DSM处理影像构建搜索代价影像,然后使用改进的JPS算法检测影像上的关键跳跃节点并对其评估,获取一条避开障碍区域的最优镶嵌线。最后进行影像拼接融合,消除接缝痕迹,并使得色彩过渡自然。本文对常规JPS算法的评价函数进行了优化使得镶嵌线可以沿着初始镶嵌线分布,保留影像质量较高的区域;同时制定了强制穿越规则使得代价影像被障碍区域完全阻隔时仍然可以成功提取出镶嵌线。（3）使用德国Vaihingen公开数据对本文模型进行了实验验证,并基于桂林某地区城区DOM开展了应用研究,同时与Dijkstra算法,以及OrthoVista和ArcGIS这两种商业软件进行了对比分析。结果表明,本文模型提取的镶嵌线可以更为有效地避开建筑、树木和车辆等存在投影差的地表实体,形成高质量的无缝镶嵌影像。在应用研究中,本文模型获取的镶嵌线穿越明显障碍物数量仅为其他算法的38%-55%。此外,由于模型中JPS算法可以跳过大量无关像素节点,只对关键的跳跃点进行评估,其处理效率较传统算法有着较大的提高。本文模型及其他三种对比方法处理耗时分别为11s、121s、376s和215s,优势较为明显。总体说来,本文提出的城区正射影像镶嵌线自动化提取模型可以满足大范围、海量影像的高效镶嵌生产需求。
韩林润[6]（2019）在《障碍空间中基于综合评判的k近邻及反k近邻查询研究》文中研究说明现实生活中,许多问题都是由相互冲突和影响的多个因素构成。人们经常会遇到需要综合考虑多个因素来做出最终决策的情况,现有的障碍距离内的空间查询方法并不能很好的解决这一类问题。针对该问题,我们提出了障碍空间中基于综合评判的k近邻查询算法和反k近邻查询算法,主要内容如下。首先,综合考虑多种因素,并针对多种因素进行综合评判,给出综合评判结果算法并且分析评价指标对评价结果的影响,以考虑多种因素的饭店选择实例进行说明。根据综合评判过程,提出障碍空间中基于综合评判的k近邻查询算法,得到基于综合权重指数的k个查询结果,并对算法进行详细的介绍,给出算法具体执行步骤和算法分析。其次,根据综合评判过程,提出障碍空间中基于综合评判的反k近邻查询算法,得到基于综合权重指数的k个查询结果,并对算法进行详细的介绍,给出算法具体执行步骤和算法分析。最后,通过构建障碍空间中基于综合评判的k近邻和反k近邻查询实验系统,进行基于综合评判的k近邻和反k近邻查询操作。在实验系统的支持下,通过变换属性数据集与实验参数,在相同实验环境下,将传统方法与障碍空间中基于综合评判的k近邻查询算法以及反k近邻查询算法分别进行比较,实验证明所提出的算法具有较好的空间查询性能。
晁楠[7]（2019）在《基于虚拟现实的核设施退役辐射剂量评估方法研究》文中研究说明核设施退役的总体成本、风险、安全措施、设备和资源等主要受核辐射影响。核设施内的工作环境具有较强的放射性,核辐射的存在极大地增加了人员的作业难度。在核设施退役工程的准备及实施阶段,人员的辐射安全分析是不可或缺的,其对保证工作人员、公众和环境的安全性具有重要作用。由于核辐射对人员健康有害,现实中很难通过实际场景进行实验或培训。因此,研究者考虑利用仿真技术进行危险环境下的安全分析工作,其已被证明是一种更安全、高效和低成本的研究方式。核设施退役仿真技术对前期作业方案的规划和优化、保障人员安全、提高工作效率、降低成本和时间具有重要作用。论文围绕核设施退役人员培训以及前期作业方案规划的辐射剂量评估需求,基于虚拟现实技术,开展了辐射剂量评估方法研究,包括基于CAD（Computer aided design）技术的辐射计算几何建模方法、γ辐射场计算方法、外照射剂量评估方法和作业路径优化方法,最终开发了核设施退役辐射剂量评估系统。主要研究内容和成果如下:（1）针对基于CAD的辐射建模方法进行了研究。为解决任意几何条件下的辐射场计算问题,研究利用CAD工具建立初始三维模型,基于CAD模型提出任意形状几何的建模和切割几何构建方法,保证几何模型的准确性并提高建模的灵活性,从而实现对退役场景中由于切割、拆除等操作产生的任意形状几何引起的辐射分布进行分析。（2）针对虚拟环境下的γ辐射场计算方法进行了研究。研究针对人员培训的实时性仿真需求,在点核方法的基础上,提出任意几何的自适应辐射计算方法,在保证模型精度的同时大大提高了计算效率;针对作业规划过程中的精细化评估需求,研究在三维特征线法（Method of characteristic,MOC）的基础上,提出了局部区域辐射场的求解方法LMMOC（Local modular method of characteristic）,用于改善点核方法精度不足的问题。（3）针对虚拟环境下的外照射人体剂量评估方法进行了研究。为考虑作业姿态的变化,研究中将骨骼动画技术与虚拟人模型相结合,通过骨骼动画控制人物姿态,使得用于剂量评估的几何描述更接近实际。在此基础上,研究针对人员培训的实时性仿真需求,提出基于器官监测的人体剂量评估方法;针对作业规划过程中的精细化评估需求,提出基于MOC的人体剂量评估方法。这两种方法均能实现器官级的剂量评估。（4）对复杂核辐射环境下路径规划进行了研究。研究将路径规划作为一种辐射防护措施,在复杂核辐射环境下为人员提供最优路径导航,帮助人员避免不必要的辐射照射。为解决障碍杂乱、通道狭窄以及障碍和放射源移动的动态环境三种类型的核辐射环境的路径优化问题,研究中将图搜索算法与采样算法结合,提出了 GB-RRT*和DL-RRT*两种算法,用于提高复杂辐射环境下路径规划效率和准确性,保证人员行动机动有序和响应快速高效。（5）开发了核设施退役辐射剂量评估系统。该系统在Visual Studio 2010平台上,采用C＋＋编程语言开发。系统的虚拟场景采用三维图形引擎OGRE来渲染,人机界面采用图形用户界面应用程序开发框架Qt进行设计。论文研究的成果为核设施退役辐射防护最优化方案的决策、培训等提供安全、高效、低成本的计算平台,可以为核设施退役仿真系统的研发提供研究基础,并可为维修、应急的辐射剂量分析提供技术支持。
韩心然[8]（2018）在《考虑多边形障碍区域的线状需求物流节点选址研究》文中指出在未来一段时期内,以铁路、公路、城轨、内河航道、油气管道等为主的大型交通运输线路的建设,仍将是我国基础设施规划的重点。线路工程的建设带来了种类繁多、数量庞大的物料需求,因而需要布局一定规模和数量的物流节点,来完成物料的储存和运输,以供线路建设使用。物流节点的选址需要综合考虑建设成本、设施规模、交通条件、自然环境等因素,确定所需设施的数量和位置,以实现节约物流成本,保证服务水平,提高运输效率的目的。我国地形地貌复杂,山河湖泊众多,也有部分地区的地质条件不适合进行货物运输,物流节点在为需求线路提供服务时需要避开这些无法通行的区域。经典的选址理论和方法多针对离散的点状需求,而线路工程建设中,物料需求呈线状连续分布,针对线状需求选址问题的研究并不丰富。有障碍区域存在的情形下,经典的选址模型和算法都以点状需求为研究对象,不能有效地解决需求呈线状连续分布的设施选址问题,缺乏同时考虑障碍区域和线状需求两种因素的研究。本文以大型交通运输线路为例,针对考虑多边形障碍区域的线状需求物流节点选址问题进行建模,并提出求解算法。本文的研究是对线状需求选址领域的延伸和拓展,也丰富了障碍选址理论。由于线路工程上的每一点均有物料需求,为保证线路的正常建设,所选择的物流节点必须能够服务整条线路。因此,本文引入障碍距离,建立了集合覆盖模型,在保证所选节点已给定的服务半径覆盖整条需求线路的前提下,用最少的物流节点服务整条线路的物流需求。并在此基础上设计了两种算法来对模型进行求解,一种是利用广义覆盖圆来确定各节点的服务范围,将问题简化为整数规划模型直接求解;另一种是使用结晶生成法画出所有备选节点的障碍Voronoi图,再设计启发式算法来逐步剔除备选节点,得到最优解。对比两种方法的优点和局限性后,选择了玉磨铁路建设项目中道砟储存场的选址问题作为实例,通过分析验证了本文所提出方法的实用性和有效性,为考虑障碍区域的线状需求物流节点选址问题提供了一种可行的解决思路和参考。
李璟莹[9]（2017）在《关于分区加权Voronoi图的生成算法研究》文中研究表明Voronoi图是计算几何的一个重要分支,常被用来模拟基站、变电站、雷达等设施,具有广泛的应用价值。Voronoi图的栅格法生成算法可分为逐点扫描法和模拟生长法两大类。逐点扫描法精度高,但算法复杂度较高;模拟生长法速度快,但精度较差。本文的主要工作包括:首先,在加权Voronoi图逐点扫描法的基础上,提出了分区加权Voronoi图的逐点扫描法。其次,发现原离散构造法存在明显错误和效率问题,分别改进了加权Voronoi图和分区加权Voronoi图的离散构造法的终止条件,得到了正确的离散构造法结果;针对效率问题,本文采用动态角度增量设置,大大提高效率。最后,结合了逐点扫描法和模拟生长法的优点,提出了分区加权Voronoi图的圆扩张扫描法:先采用离散构造法的原理,各生长源的各扇区按权重比例扩展一大步;交叉区域利用Delaunay三角网确定生长源之间的邻近关系;其余空白区域采用逐点扫描法确定颜色。该算法既保证了结果的正确性,效率也要高于逐点扫描法和离散构造法。
范丽鹏[10]（2017）在《面向儿童连线和拼图游戏的关键算法研究》文中研究指明在教育技术领域中,教育游戏作为其热点之一,受到广泛的关注。连线游戏和拼图游戏作为教育游戏中较简单的类型,以其图形多样、界面美观而深受喜爱。研究连线游戏和拼图游戏中的关键算法,可提高图形的多样性及游戏的自动化程度。在传统的连线游戏和拼图游戏中,游戏的难度往往是通过图形的复杂性来提高,不同关卡也是通过图形的变换来改变的,玩家不能针对同一图形进行不同难度的选择,使得游戏缺少了灵活性。本文研究的算法不仅可以使玩家能够自主改变连线游戏中采样点集的疏密程度,也可以根据自身情况改变拼图游戏中图形分割的块数,增加了游戏的自由度及可玩性。本文的工作主要包括以下几个方面:1.连线游戏中采样算法研究:在连线游戏中,初始采样点集是通过对图像轮廓进行采样而获得,并且所得采样点能够反映图像形状及走向信息,即在图像边缘局部曲率大的地方需采样密集,在图像边缘曲率小的地方需采样稀疏。因此,文中首先通过Canny算子提取图像的轮廓线,然后根据轮廓线所围图形的中轴信息,捕捉轮廓线的局部几何特征,得到初始采样点集,最后根据一定条件添加部分采样点,即得到最终采样点集。本文中的采样算法可以通过设置参数,来控制采样点的疏密程度,从而提高或降低游戏难度。2.连线游戏中重建算法研究:在获得上述采样点集后,需要查找正确的采样点的连接顺序,以自动化判断玩家连线是否正确。无序采样点中,每个采样点与其它采样点之间均有多种连接的可能性,且存在距离相近但不相连接,距离较远但相连接的点。因此,本文首先通过逐次连接采样点集中距离较近的点,形成初始的闭合图形,然后通过一定的方法删除闭合图形内部多余的连线,最后通过修改闭合图形及内部点的连接顺序,最终正确连接采样点集。3.拼图游戏中图像分割算法研究:在拼图游戏中,如何对图像进行分割,生成若干个拼块是一个重要的问题。本文通过多边形叠加和CVT的方法来实现上述分割:多边形叠加方法是通过对原图形和多个图形进行叠加,将原图形分成多个不规则的拼块;CVT方法是运用Voronoi图的原理,对图形所在区域进行划分,最终将图形划分成多个互不重叠的凸多边形拼块。在上述算法的基础上,本文对连线游戏和拼图游戏进行了界面与功能的设计,展示上述算法在连线游戏和拼图游戏中的应用。
二、线段障碍Voronoi图的离散生成（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、线段障碍Voronoi图的离散生成（论文提纲范文）
（1）复杂环境下无人机航迹规划算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机发展现状 |
| 1.2.2 威胁建模 |
| 1.2.3 航迹规划算法 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 总体方案分析与设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 威胁模型设计方法分析 |
| 2.3 无人机航迹规划算法分析 |
| 2.4 总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 复杂环境模型设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关原理介绍 |
| 3.2.1 有向图介绍 |
| 3.2.2 常规战场要素分析 |
| 3.3 威胁源模型设计 |
| 3.3.1 基于威胁边界的威胁源设计 |
| 3.3.2 基于威胁概率的威胁源设计 |
| 3.3.3 特殊威胁源模型设计 |
| 3.4 威胁模型参数的模糊优化设计 |
| 3.4.1 模糊区间判断矩阵 |
| 3.4.2 多属性决策方法 |
| 3.5 数字威胁地图设计 |
| 3.6 仿真结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 复杂环境下的无人机单机侦察算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关原理介绍 |
| 4.3 无人机约束条件设计 |
| 4.3.1 燃油代价 |
| 4.3.2 威胁代价 |
| 4.3.3 性能代价 |
| 4.4 Dijkstra算法介绍 |
| 4.4.1 算法流程设计 |
| 4.5 无人机单机侦察算法流程设计 |
| 4.6 单机侦察算法仿真验证 |
| 4.7 本章小节 |
| 第五章 复杂环境下无人机单机侦察/打击算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关理论介绍 |
| 5.2.1 蚁群算法原理阐述 |
| 5.2.2 核心公式分析 |
| 5.2.3 算法流程设计 |
| 5.3 基于约束条件的改进蚁群算法设计 |
| 5.3.1 路程因素 |
| 5.3.2 优化信息素更新方式 |
| 5.4 基于Dijkstra-ACO算法的单机侦察/打击算法设计 |
| 5.5 仿真验证与结果分析 |
| 5.5.1 仿真过程 |
| 5.5.2 Dijkstra算法与Dijkstra-ACO算法实验结果对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 信息未知环境下无人机单机在线航迹规划算法的研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 信息未知条件下的威胁数字地图设计 |
| 6.2.1 部分区域信息未知条件下的威胁数字地图设计 |
| 6.2.2 大部分区域信息未知下的威胁数字地图设计 |
| 6.3 基于Dijkstra-ACO算法的在线规划算法设计 |
| 6.4 仿真验证与结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）基于遗传算法的车辆路径规划算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究课题的背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 全局路径规划 |
| 1.2.2 局部路径规划 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论知识简介 |
| 2.1 二维场景模型 |
| 2.2 运动学模型 |
| 2.2.1 移动车辆运动学建模 |
| 2.2.2 贝塞尔曲线 |
| 2.2.3 VORONOI图 |
| 2.3 遗传算法理论基础 |
| 2.3.1 基本思想和概念 |
| 2.3.2 特点与应用 |
| 2.3.3 基本步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于贝塞尔曲线的改进遗传算法路径规划 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 解决思路 |
| 3.3 改进遗传算法路径规划 |
| 3.3.1 问题建模 |
| 3.3.2 环境信息预处理 |
| 3.3.3 适应度函数改进 |
| 3.3.4 遗传算子改进 |
| 3.3.5 分段贝塞尔曲线 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实验与结果分析 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 实验平台 |
| 4.3 仿真实验设计与结果 |
| 4.3.1 实验方案设计 |
| 4.3.2 实验过程与数据 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于快速凸包算法的4D航迹规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 4D航迹规划研究现状 |
| 1.2.2 凸包算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 快速凸包算法概述 |
| 2.1 凸包及其相关概念 |
| 2.1.1 凸集的定义与性质 |
| 2.1.2 凸包的定义与性质 |
| 2.1.3 其他相关概念 |
| 2.2 经典凸包算法 |
| 2.2.1 Jarvis步进法 |
| 2.2.2 Graham扫描法 |
| 2.2.3 增量法 |
| 2.2.4 分治法 |
| 2.3 快速凸包算法 |
| 2.3.1 快速凸包算法框架 |
| 2.3.2 快速凸包算法复杂度分析 |
| 2.4 凸包算法优缺点分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于快速凸包算法的航空器改航策略 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于Voronoi算法的改航策略 |
| 3.3 基于快速凸包算法的改航策略 |
| 3.3.1 算法技术路线 |
| 3.3.2 障碍物空间优化 |
| 3.3.3 可行路径建立 |
| 3.3.4 最优路径搜索 |
| 3.3.5 仿真实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于快速凸包算法的多航空器无冲突4D航迹规划 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 航迹预测模型 |
| 4.2.1 飞行不确定性分析 |
| 4.2.2 基于快速凸包算法的航迹预测 |
| 4.3 冲突探测模型 |
| 4.3.1 冲突情况分析 |
| 4.3.2 基于凸包的冲突判断矩阵 |
| 4.4 冲突解脱模型 |
| 4.4.1 模型建立 |
| 4.4.2 基于分支限界算法的冲突解脱 |
| 4.5 仿真实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）组反向远邻查询技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 反向最远邻查询的研究现状 |
| 1.2.2 空间数据库中组查询的研究现状 |
| 1.2.3 障碍空间中数据查询的研究现状 |
| 1.3 主要的研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 空间数据库及空间数据对象 |
| 2.2 Voronoi图与Delaunay三角网 |
| 2.2.1 Voronoi图的定义与性质 |
| 2.2.2 Delaunay三角网的定义与性质 |
| 2.3 空间数据查询 |
| 2.3.1 最近邻查询 |
| 2.3.2 反向最近邻查询 |
| 2.3.3 最远邻查询 |
| 2.3.4 反向最远邻查询 |
| 2.3.5 组最近邻查询 |
| 2.3.6 组反向最近邻查询 |
| 2.4 反向最远邻查询的相关工作 |
| 2.4.1 PFC和 CHFC算法 |
| 2.4.2 F-TPL算法 |
| 2.4.3 基于凸包的RFN算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 欧式空间中组反向最远邻查询算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题定义与定理 |
| 3.2.1 问题定义 |
| 3.2.2 相关定理 |
| 3.3 基于欧式空间中的组反向最远邻查询算法 |
| 3.3.1 最小覆盖圆算法 |
| 3.3.2 四分邻域区剪枝算法 |
| 3.3.3 P-ray剪枝算法 |
| 3.3.4 F-Range精炼算法 |
| 3.4 算法分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 障碍空间中组反向K远邻查询算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题定义与定理 |
| 4.2.1 问题定义 |
| 4.2.2 相关定理 |
| 4.3 基于Voronoi图的障碍组反向K远邻查询算法 |
| 4.3.1 剪枝算法 |
| 4.3.2 转换算法 |
| 4.3.3 精炼算法 |
| 4.4 算法分析 |
| 4.5 本章小节 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境设置 |
| 5.2 欧式空间中组反向最远邻查询算法性能分析 |
| 5.2.1 实验数据集 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 障碍空间中组反向K远邻查询算法性能分析 |
| 5.3.1 实验数据集 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（5）城区正射影像镶嵌线自动化提取模型及应用研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 全局镶嵌网络生成 |
| 1.2.2 镶嵌线自动提取 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 论文组织 |
| 第二章 影像镶嵌相关理论 |
| 2.1 DOM特点及生产流程 |
| 2.2 投影成像与像点位移 |
| 2.2.1 航摄成像模式 |
| 2.2.2 像点位移与投影差 |
| 2.3 影像镶嵌介绍 |
| 2.3.1 影像镶嵌基本原理 |
| 2.3.2 镶嵌线优化理论 |
| 2.3.3 最优镶嵌线选取原则 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Voronoi图的初始镶嵌网络生成 |
| 3.1 Voronoi图介绍 |
| 3.1.1 Voronoi图定义 |
| 3.1.2 Voronoi图在影像镶嵌中的特性 |
| 3.2 初始镶嵌网络生成 |
| 3.2.1 影像有效区域获取 |
| 3.2.2 初始镶嵌网络生成方法 |
| 3.3 镶嵌网络顶点调整与DSM处理流程 |
| 3.3.1 顶点调整原则 |
| 3.3.2 DSM处理流程 |
| 3.3.3 顶点调整方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 初始镶嵌网络优化与影像拼接融合 |
| 4.1 搜索代价影像构建 |
| 4.1.1 代价影像选取 |
| 4.1.2 搜索区域处理 |
| 4.2 A*与JPS算法简介 |
| 4.2.1 A*算法基本思想 |
| 4.2.2 A*算法搜索流程 |
| 4.2.3 JPS算法原理 |
| 4.3 基于JPS算法的镶嵌线优化 |
| 4.3.1 节点搜索代价评估 |
| 4.3.2 镶嵌线自动提取 |
| 4.4 图像拼接融合 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 本文模型实验与应用研究 |
| 5.1 数据准备 |
| 5.2 模型对比实验及结果分析 |
| 5.3 模型应用效果及对比分析 |
| 5.4 模型效果综合评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）障碍空间中基于综合评判的k近邻及反k近邻查询研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 欧式空间中的k近邻查询 |
| 1.2.2 欧式空间中的反k近邻查询 |
| 1.2.3 障碍空间中的k近邻查询 |
| 1.2.4 障碍空间中的反k近邻查询 |
| 1.3 主要的研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 空间数据库概述 |
| 2.1.1 空间数据库基本功能 |
| 2.1.2 空间数据 |
| 2.1.3 空间查询 |
| 2.2 VORONOI图 |
| 2.2.1 定义与性质 |
| 2.2.2 构造方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 障碍空间中基于综合评判的K近邻查询研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题定义 |
| 3.3 研究目标和思路 |
| 3.4 综合评判过程描述 |
| 3.4.1 综合评判结果的计算步骤 |
| 3.4.2 评价指标对评价结果的影响分析 |
| 3.4.3 考虑多种因素的饭店选择实例应用 |
| 3.5 障碍空间中基于综合评判的K近邻查询算法 |
| 3.5.1 CKNN-Obs算法及分析 |
| 3.5.2 CKNN-Obs算法描述 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 障碍空间中基于综合评判的反K近邻查询研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题定义 |
| 4.3 研究目标和思路 |
| 4.4 障碍空间中基于综合评判的反K近邻查询算法 |
| 4.4.1 CRKNN-Obs算法及分析 |
| 4.4.2 CRKNN-Obs算法描述 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境配置及数据集 |
| 5.2 系统功能说明及运行示例 |
| 5.3 CKNN-OBS实验数据结果及分析 |
| 5.4 CRKNN-OBS实验数据结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（7）基于虚拟现实的核设施退役辐射剂量评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1引言 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的主要研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要内容与结构 |
| 第2章 基于CAD的辐射计算建模方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于CAD模型的辐射计算流程 |
| 2.3 虚拟环境下切割产物构建 |
| 2.3.1 切割轮廓生成 |
| 2.3.2 切割剖面生成 |
| 2.4 虚拟环境下任意形状几何重构 |
| 2.4.1 空间分割 |
| 2.4.2 物体几何粗建模 |
| 2.4.3 物体表面精细建模 |
| 2.5 仿真测试和分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 虚拟环境下γ辐射场计算方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 辐射计算基本理论 |
| 3.2.1 点核方法 |
| 3.2.2 特征线方法 |
| 3.3 三维辐射计算 |
| 3.3.1 自适应点核计算方法 |
| 3.3.2 局部三维模块化特征线法辐射计算 |
| 3.4 仿真测试和分析 |
| 3.4.1 自适应点核计算方法测试 |
| 3.4.2 三维特征线计算方法测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 虚拟环境下外照射入体剂量评估方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 辐射防护中的量 |
| 4.3 人体模型分类 |
| 4.3.1 数学模型 |
| 4.3.2 体素模型 |
| 4.3.3 曲面模型 |
| 4.4 基于骨骼动画的人体模型构建 |
| 4.5 姿态可变人体剂量评估方法 |
| 4.5.1 基于监测点的剂量评估方法 |
| 4.5.2 基于MOC的剂量评估方法 |
| 4.6 仿真测试和分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 复杂核辐射环境下路径规划方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 路径规划问题描述 |
| 5.3 路径规划基本算法 |
| 5.3.1 Dijkstra算法与A*算法 |
| 5.3.2 RRT*算法 |
| 5.3.3 D*Lite算法 |
| 5.4 杂乱与狭窄辐射环境路径规划GB-RRT* |
| 5.4.1 障碍网格节点表达 |
| 5.4.2 路径搜索 |
| 5.5 动态辐射环境路径规划DL-RRT* |
| 5.5.1 DL-RRT*的主循环 |
| 5.5.2 网格搜索 |
| 5.5.3 采样优化 |
| 5.6 仿真测试和分析 |
| 5.6.1 GB-RRT*测试 |
| 5.6.2 DL-RRT*测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 核设施退役辐射剂量评估系统测试与验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 设计原则与结构功能设计 |
| 6.2.1 设计原则 |
| 6.2.2 总体结构与功能 |
| 6.3 系统各功能模块开发 |
| 6.3.1 虚拟仿真模块 |
| 6.3.2 辐射计算模块 |
| 6.3.3 人体剂量评估模块 |
| 6.3.4 路径规划模块 |
| 6.4 仿真测试 |
| 6.4.1 辐射几何建模测试 |
| 6.4.2 路径规划测试 |
| 6.4.3 人体剂量评估测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）考虑多边形障碍区域的线状需求物流节点选址研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 设施选址问题研究现状 |
| 1.2.2 线状需求选址问题研究现状 |
| 1.2.3 考虑障碍的选址问题研究现状 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 2 问题分析与模型构建 |
| 2.1 线状需求物流节点选址问题描述 |
| 2.1.1 物流节点选址的工作程序 |
| 2.1.2 线状需求物流节点选址的特点 |
| 2.1.3 线状需求物流节点选址问题的界定 |
| 2.2 考虑多边形障碍区域的选址问题分析 |
| 2.2.1 障碍区域对于选址问题的影响 |
| 2.2.2 障碍距离的定义与计算 |
| 2.3 考虑多边形障碍区域的集合覆盖模型 |
| 2.3.1 覆盖半径的实际意义 |
| 2.3.2 研究假设 |
| 2.3.3 模型构建 |
| 3 基于广义覆盖圆的整数规划求解算法 |
| 3.1 广义覆盖圆的概念与生成算法 |
| 3.2 基于广义覆盖圆的整数规划模型构建 |
| 3.3 基于广义覆盖圆的整数规划求解算例与分析 |
| 3.3.1 基于广义覆盖圆的整数规划求解算例 |
| 3.3.2 与无障碍区域情形的对比分析 |
| 3.4 基于广义覆盖圆的整数规划求解算法评价 |
| 4 基于障碍VORONOI图的启发式算法 |
| 4.1 障碍VORONOI图的概念与生成算法 |
| 4.1.1 障碍Voronoi图的定义与性质 |
| 4.1.2 障碍Voronoi图的生成算法 |
| 4.2 基于障碍VORONOI图的启发式算法设计 |
| 4.2.1 启发式算法求解思路 |
| 4.2.2 启发式算法的计算步骤 |
| 4.3 基于障碍VORONOI图的启发式算法求解算例与分析 |
| 4.3.1 基于障碍Voronoi图的启发式算法求解算例 |
| 4.3.2 与无障碍区域情形的对比分析 |
| 4.4 基于障碍VORONOI图的启发式算法评价 |
| 5 玉磨铁路建设项目物流节点选址实证分析 |
| 5.1 玉磨铁路建设项目概况 |
| 5.2 需求线路及障碍拟合 |
| 5.3 备选物流节点的确定 |
| 5.3.1 道砟储存场选址的影响因素 |
| 5.3.2 道砟储存场备选方案的拟定 |
| 5.4 玉磨铁路存砟场选址方案 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）关于分区加权Voronoi图的生成算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 Voronoi图概述 |
| 2.1 Voronoi图的定义及性质 |
| 2.2 加权Voronoi图的定义及性质 |
| 2.3 分区加权Voronoi图的定义及性质 |
| 2.4 Voronoi图的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 现有生成算法 |
| 3.1 Voronoi图的常用算法 |
| 3.1.1 矢量生成算法 |
| 3.1.2 栅格生成算法 |
| 3.2 分区加权Voronoi图的生成算法 |
| 3.2.1 离散构造法 |
| 3.2.2 逐点扫描法 |
| 3.3 离散构造法的分析 |
| 3.3.1 角度增量问题 |
| 3.3.2 正确性问题 |
| 3.3.3 理论分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 改进算法 |
| 4.1 改进的离散构造法 |
| 4.1.1 算法思想 |
| 4.1.2 算法流程 |
| 4.1.3 算法描述 |
| 4.1.4 正确性分析 |
| 4.2 圆扩张扫描法 |
| 4.2.1 算法思想 |
| 4.2.2 相关定义及数据结构 |
| 4.2.3 关键步骤 |
| 4.2.4 算法流程 |
| 4.2.5 算法描述 |
| 4.3 算法效率 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 应用实例 |
| 5.1 基站覆盖区域的划分 |
| 5.1.1 基站覆盖图层 |
| 5.1.2 基站时空记录显示 |
| 5.2 基站覆盖面积的计算 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（10）面向儿童连线和拼图游戏的关键算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究工作的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边缘提取算法 |
| 1.2.2 中轴线提取算法 |
| 1.2.3 采样算法 |
| 1.2.4 重建算法 |
| 1.2.5 多边形叠加算法 |
| 1.3 主要研究内容和组织结构 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 |
| 1.3.2 木文的组织结构 |
| 第2章 技术基础 |
| 2.1 Canny算子 |
| 2.2 Voronoi图 |
| 2.2.1 Voronoi图的定义及性质 |
| 2.2.2 Voronoi图的构造算法 |
| 2.3 凸包 |
| 2.4 半边数据结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 连线游戏的关键算法及设计 |
| 3.1 采样算法 |
| 3.1.1 算法梗概 |
| 3.1.2 计算中轴 |
| 3.1.3 计算局部特征大小 |
| 3.1.4 获取采样点 |
| 3.1.5 增加采样点 |
| 3.2 重建算法 |
| 3.2.1 算法梗概 |
| 3.2.2 构建初始化图 |
| 3.2.3 构建初始化图的边界 |
| 3.2.4 修改边界上的点 |
| 3.2.5 修改边界内部的点 |
| 3.3 连线游戏的设计 |
| 3.3.1 游戏结构设计 |
| 3.3.2 游戏功能设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 拼图游戏的关键算法及设计 |
| 4.1 多边形叠加算法 |
| 4.1.1 算法梗概 |
| 4.1.2 基本操作 |
| 4.1.3 计算多边形交点 |
| 4.1.4 合并多边形 |
| 4.1.5 计算合并多边形子区域 |
| 4.2 CVT划分算法 |
| 4.2.1 算法梗概 |
| 4.2.2 构建密度函数 |
| 4.2.3 构建CVT |
| 4.3 拼图游戏的设计 |
| 4.3.1 游戏结构的设计 |
| 4.3.2 游戏功能的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 本文的创新之处 |
| 5.3 进一步的研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
四、线段障碍Voronoi图的离散生成（论文参考文献）
- [1]复杂环境下无人机航迹规划算法的研究[D]. 廖文旭. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于遗传算法的车辆路径规划算法研究[D]. 贺荣伟. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]基于快速凸包算法的4D航迹规划研究[D]. 武伟璐. 中国民航大学, 2019(02)
- [4]组反向远邻查询技术的研究[D]. 闫晓琦. 燕山大学, 2019(03)
- [5]城区正射影像镶嵌线自动化提取模型及应用研究[D]. 陈松. 中国地质大学, 2019(02)
- [6]障碍空间中基于综合评判的k近邻及反k近邻查询研究[D]. 韩林润. 燕山大学, 2019(03)
- [7]基于虚拟现实的核设施退役辐射剂量评估方法研究[D]. 晁楠. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [8]考虑多边形障碍区域的线状需求物流节点选址研究[D]. 韩心然. 北京交通大学, 2018(06)
- [9]关于分区加权Voronoi图的生成算法研究[D]. 李璟莹. 中国人民公安大学, 2017(04)
- [10]面向儿童连线和拼图游戏的关键算法研究[D]. 范丽鹏. 南京师范大学, 2017(01)