对抗环境中多机器人群体博弈与协调控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·多机器人群体博弈的协调控制研究现状 | 第9-12页 |
| ·多机器人编队控制研究现状 | 第12-13页 |
| ·移动机器人路径规划研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第14-15页 |
| ·内容和结构编排 | 第15-16页 |
| 第二章 机器人群体系统结构及协调技术理论 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·机器人群体系统结构 | 第16-19页 |
| ·集中式结构 | 第16-17页 |
| ·分布式结构 | 第17-18页 |
| ·混合式结构 | 第18-19页 |
| ·机器人群体协调与环境探索技术 | 第19-24页 |
| ·环境建模方法 | 第19-21页 |
| ·多机器人运动协调 | 第21-22页 |
| ·机器人运动规划 | 第22-24页 |
| ·无线传感器网络与移动机器人控制 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 多机器人群体对抗博弈的围捕－逃逸问题研究 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·问题描述与环境建模 | 第26-27页 |
| ·基于一致性卡尔曼滤波的多机器人协作围捕算法 | 第27-33页 |
| ·目标轨迹动态预测算法 | 第27-29页 |
| ·合围点分配策略 | 第29-31页 |
| ·基于粒子群优化算法的合围点分配策略 | 第31-32页 |
| ·目标机器人逃逸策略 | 第32-33页 |
| ·围捕成功的终止条件 | 第33页 |
| ·算法流程 | 第33-34页 |
| ·仿真结果与分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多机器人群体编队控制研究 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·图论背景知识 | 第38-39页 |
| ·基于势函数的多机器人群体编队控制实现 | 第39-44页 |
| ·四轮万向驱动移动机器人运动模型 | 第39-42页 |
| ·群体队形形成与控制 | 第42-44页 |
| ·稳定性分析 | 第44页 |
| ·仿真分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 移动机器人三维空间路径规划研究 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·问题描述与环境建模 | 第47-48页 |
| ·基本粒子群算法 | 第48-49页 |
| ·基于混合变异粒子群优化算法的三维路径规划实现 | 第49-52页 |
| ·可行域划分 | 第49-50页 |
| ·路径生成实现与避障处理 | 第50-51页 |
| ·混合变异粒子群优化算法 | 第51-52页 |
| ·算法实现 | 第52-53页 |
| ·仿真分析 | 第53-55页 |
| ·三维路径规划仿真 | 第53-54页 |
| ·算法仿真对比 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
