摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第1章 绪论 | 第13-29页 |
·课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
·多机器人系统的应用领域 | 第14-15页 |
·研究现状 | 第15-26页 |
·多机器人系统的国内外研究现状 | 第15-20页 |
·路径规划方法的国内外研究现状 | 第20-26页 |
·论文主要研究内容 | 第26-29页 |
第2章 基于行为动力学的MRS动态路径规划方法研究 | 第29-61页 |
·动力学方法产生行为的基本原理 | 第29-33页 |
·相关概念 | 第29-30页 |
·系统设计 | 第30-33页 |
·基本行为动力学模型 | 第33-43页 |
·姿态角动力学 | 第34-40页 |
·速度动力学 | 第40-43页 |
·基于速度障碍的改进行为动力学模型 | 第43-49页 |
·速度障碍 | 第44-47页 |
·基于速度障碍的行为动力学模型 | 第47-49页 |
·基于竞争动力学的行为协调 | 第49-51页 |
·行为协调的竞争动力学模型 | 第49-50页 |
·竞争动力学中参数的确定 | 第50-51页 |
·仿真结果和分析 | 第51-60页 |
·算法步骤 | 第51-52页 |
·仿真结果及分析 | 第52-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第3章 基于行为动力学路径规划方法的优化研究 | 第61-74页 |
·基于粒子群优化算法的行为融合 | 第61-69页 |
·粒子群优化算法的相关理论 | 第61-65页 |
·PSO算法行为融合的设计 | 第65页 |
·仿真结果和分析 | 第65-69页 |
·子目标点的确定 | 第69-73页 |
·自由栅格和障碍栅格的建立及初始化 | 第69-70页 |
·栅格势场值的确立 | 第70-71页 |
·子目标点的确定 | 第71页 |
·改进的势场栅格法 | 第71-73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
第4章 基于双层模糊控制器的MRS的动态路径规划方法研究 | 第74-90页 |
·双层模糊控制器的结构设计 | 第74-75页 |
·危险度模糊控制器的设计 | 第75-78页 |
·相关定义 | 第76-77页 |
·输入和输出变量的描述及其模糊化 | 第77页 |
·隶属度函数的确定 | 第77-78页 |
·模糊规则的确定 | 第78页 |
·速度模糊控制器的设计 | 第78-82页 |
·相关定义 | 第78-79页 |
·输入和输出变量的描述及其模糊化 | 第79页 |
·隶属度函数的确定 | 第79页 |
·模糊规则的确定 | 第79-82页 |
·运动协调策略 | 第82-83页 |
·仿真结果及分析 | 第83-88页 |
·算法步骤 | 第83-84页 |
·仿真结果及分析 | 第84-88页 |
·本章小结 | 第88-90页 |
第5章 基于模糊神经网络的模糊规则化简和参数优化 | 第90-107页 |
·模糊神经网络的结构 | 第90-94页 |
·人工鱼群算法相关理论 | 第94-100页 |
·人工鱼群模型 | 第94页 |
·行为描述 | 第94-96页 |
·改进的人工鱼群算法 | 第96-97页 |
·改进的AFSA流程 | 第97页 |
·鱼群算法相关参数的选择 | 第97-100页 |
·基于AFSA的模糊神经网络的优化 | 第100-105页 |
·结构优化 | 第100-103页 |
·参数优化 | 第103-105页 |
·仿真结果及分析 | 第105-106页 |
·本章小结 | 第106-107页 |
第6章 机器人的路径规划实验研究 | 第107-138页 |
·实验平台的简介 | 第107-108页 |
·运动学模型 | 第108-110页 |
·障碍物检测 | 第110-111页 |
·定位实验 | 第111-126页 |
·基于光电编码器的推算定位 | 第111-113页 |
·基于全景视觉传感器的三角定位 | 第113-126页 |
·基于行为动力学方法的机器人路径规划实验 | 第126-131页 |
·单机器人路径规划实验 | 第126-129页 |
·两个机器人路径规划实验 | 第129-131页 |
·基于双层模糊控制器的机器人路径规划实验 | 第131-137页 |
·单机器人路径规划实验 | 第131-134页 |
·两个机器人路径规划实验 | 第134-137页 |
·本章小结 | 第137-138页 |
结论 | 第138-141页 |
参考文献 | 第141-152页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第152-153页 |
致谢 | 第153-154页 |
个人简历 | 第154页 |