| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 环境探索的研究 | 第11-12页 |
| 1.3 多机器人任务分配 | 第12-15页 |
| 1.3.1 任务分配的描述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 任务分配的分类 | 第13-14页 |
| 1.3.3 任务分配方法 | 第14-15页 |
| 1.4 拍卖算法 | 第15-17页 |
| 1.5 本文的主要内容和章节安排 | 第17-18页 |
| 2 人工势场法 | 第18-27页 |
| 2.1 人工势场法的基本概念 | 第18-21页 |
| 2.1.1 引力势场函数和引力 | 第19页 |
| 2.1.2 斥力势场函数和斥力函数 | 第19-20页 |
| 2.1.3 总势场函数和总斥力 | 第20-21页 |
| 2.2 经典人工势场法的缺点与改进 | 第21-25页 |
| 2.2.1 局部极小值和全局最小值问题 | 第21-25页 |
| 2.2.2 目标点不可达问题 | 第25页 |
| 2.3 人工势场法在多机器人系统分散中的应用 | 第25-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 3 虚拟市场法 | 第27-33页 |
| 3.1 虚拟市场法 | 第27页 |
| 3.2 估计代价和期望收益 | 第27-29页 |
| 3.2.1 代价的定义 | 第28页 |
| 3.2.2 收益的定义 | 第28-29页 |
| 3.2.3 标值的确定 | 第29页 |
| 3.3 机器人之间的合作同竞争 | 第29-30页 |
| 3.4 拍卖次数和探索时间 | 第30-31页 |
| 3.4.1 拍卖次数 | 第30页 |
| 3.4.2 探索时间 | 第30-31页 |
| 3.5 候选点的确定与目标点的选取 | 第31-32页 |
| 3.6 小结 | 第32-33页 |
| 4 不同时间间隔的两种拍卖算法 | 第33-38页 |
| 4.1 等待拍卖算法 | 第33-35页 |
| 4.2 立即拍卖算法 | 第35-37页 |
| 4.3 小结 | 第37-38页 |
| 5 实验仿真分析 | 第38-57页 |
| 5.1 仿真设置 | 第38-40页 |
| 5.2 两种不同间隔拍卖算法的对比 | 第40-51页 |
| 5.2.1 在同构机器人有障碍环境下的对比 | 第40-44页 |
| 5.2.2 在异构机器人有障碍环境下的对比 | 第44-50页 |
| 5.2.3 小结 | 第50-51页 |
| 5.3 两种不同间隔拍卖算法的差异在不同环境中的对比 | 第51-55页 |
| 5.3.1 同构机器人之间差异的对比 | 第51-53页 |
| 5.3.2 异构机器人之间差异的对比 | 第53-55页 |
| 5.4 小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |