面向目标搜索的群机器人协调控制及其仿真研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 插图索引 | 第13-15页 |
| 附表索引 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| §1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| §1.2 群机器人研究综述 | 第17-28页 |
| ·概念 | 第17-19页 |
| ·系统特征 | 第19-21页 |
| ·范畴 | 第21-22页 |
| ·生物启发 | 第22页 |
| ·通信交互 | 第22-23页 |
| ·协调控制 | 第23-24页 |
| ·自组织 | 第24-25页 |
| ·应用 | 第25-28页 |
| §1.3 本文工作 | 第28-30页 |
| ·问题描述 | 第28页 |
| ·研究内容 | 第28-29页 |
| ·研究方法 | 第29页 |
| ·成果 | 第29-30页 |
| §1.4 本文结构 | 第30-32页 |
| 第二章 群机器人系统建模 | 第32-48页 |
| §2.1 建模作用与意义 | 第32-33页 |
| §2.2 常用建模方法综述 | 第33-42页 |
| ·基于传感器-执行器的建模法 | 第33-34页 |
| ·微观建模法 | 第34-37页 |
| ·宏观建模法 | 第37-38页 |
| ·基于拟态物理学的建模法 | 第38-40页 |
| ·元胞自动机建模法 | 第40-41页 |
| ·常规建模法特性 | 第41-42页 |
| §2.3 扩展微粒群算法建模法 | 第42-47页 |
| ·微粒群算法 | 第42-44页 |
| ·群机器人搜索与微粒群算法的映射关系 | 第44-45页 |
| ·若干概念 | 第45-47页 |
| ·扩展微粒群算法模型 | 第47页 |
| §2.4 小结 | 第47-48页 |
| 第三章 群机器人在理想环境中的目标搜索 | 第48-68页 |
| §3.1 个体机器人控制器结构 | 第48-50页 |
| §3.2 扩展微粒群算法模型的要素分解 | 第50-53页 |
| ·环境 | 第50-51页 |
| ·机器人 | 第51-53页 |
| §3.3 控制策略 | 第53-56页 |
| ·建模 | 第53-54页 |
| ·算法描述 | 第54-56页 |
| §3.4 仿真 | 第56-66页 |
| ·参数设置 | 第56页 |
| ·性能指标 | 第56-57页 |
| ·结果 | 第57-66页 |
| §3.5 小结 | 第66-68页 |
| 第四章 相对定位机制下的群机器人目标搜索 | 第68-84页 |
| §4.1 自主移动机器人定位研究综述 | 第68-74页 |
| ·绝对定位 | 第68-70页 |
| ·相对定位 | 第70-72页 |
| ·群机器人定位 | 第72-74页 |
| §4.2 相对定位机制下的群机器人系统模型 | 第74-78页 |
| ·有限检测能力与最优认知 | 第74-75页 |
| ·局部交互与社会最优 | 第75-76页 |
| ·相对位置描述 | 第76-78页 |
| §4.3 控制算法 | 第78-80页 |
| ·若干假设 | 第78-79页 |
| ·算法描述 | 第79-80页 |
| §4.4 仿真实验 | 第80-83页 |
| ·仿真 | 第80页 |
| ·结果与讨论 | 第80-83页 |
| §4.5 小结 | 第83-84页 |
| 第五章 异步通信条件下的群机器人目标搜索 | 第84-100页 |
| §5.1 微粒群算法的串并行研究综述 | 第84-85页 |
| §5.2 微粒群算法特性分析 | 第85-90页 |
| ·微粒群算法描述 | 第85-86页 |
| ·算法特性 | 第86-88页 |
| ·时间经济性及算法效率分析 | 第88-90页 |
| §5.3 群机器人的并行异步控制 | 第90-95页 |
| ·系统建模 | 第91-92页 |
| ·群机器人异步并行控制特点 | 第92-93页 |
| ·基于进化位置的异步通信策略 | 第93-95页 |
| ·算法描述 | 第95页 |
| §5.4 仿真 | 第95-99页 |
| ·仿真测试 | 第95页 |
| ·基于固定通信周期原则的异步通信策略 | 第95-97页 |
| ·基于绝对进化位置原则的异步通信策略 | 第97页 |
| ·结果与讨论 | 第97-99页 |
| §5.5 小结 | 第99-100页 |
| 第六章 具运动学特性约束的群机器人目标搜索 | 第100-118页 |
| §6.1 引言 | 第100-101页 |
| §6.2 个体机器人的运动控制 | 第101-107页 |
| ·个体机器人建模 | 第102-105页 |
| ·群机器人建模 | 第105-107页 |
| §6.3 群机器人避碰规划 | 第107-112页 |
| ·人工势场法 | 第107-108页 |
| ·群机器人避碰规划 | 第108-109页 |
| ·人工势场法与微粒群算法的集成 | 第109-112页 |
| ·算法描述 | 第112页 |
| §6.4 仿真 | 第112-116页 |
| ·机器人的局部坐标系 | 第112页 |
| ·性能指标 | 第112页 |
| ·环境构建 | 第112-114页 |
| ·参数设置 | 第114页 |
| ·结果与分析 | 第114-116页 |
| §6.5 小结 | 第116-118页 |
| 第七章 信号融合条件下的群机器人目标搜索 | 第118-138页 |
| §7.1 研究背景 | 第118-119页 |
| §7.2 系统建模 | 第119-120页 |
| ·机器人行为规则 | 第119页 |
| ·绝对定位机制下的系统模型 | 第119-120页 |
| §7.3 信号感知 | 第120-124页 |
| ·瓦斯气体信号 | 第120-121页 |
| ·射频电磁波信号 | 第121-122页 |
| ·呼救声音信号 | 第122页 |
| ·目标信号传播环境 | 第122-124页 |
| §7.4 异类信号融合 | 第124-130页 |
| ·虚拟通信 | 第124-126页 |
| ·信息熵 | 第126-128页 |
| ·加权融合 | 第128-129页 |
| ·算法描述 | 第129-130页 |
| §7.5 仿真 | 第130-137页 |
| ·信号发生 | 第131页 |
| ·测点布置 | 第131页 |
| ·仿真参数 | 第131-132页 |
| ·结果与讨论 | 第132-137页 |
| §7.6 小结 | 第137-138页 |
| 结论 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-156页 |
| 致谢 | 第156-158页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第158-160页 |
| 附录B 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第160-161页 |
| 附录C 攻读博士学位期间获得的荣誉 | 第161页 |
