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基于多智能体机器人系统的实时通迅研究

中文摘要第1-3页
英文摘要第3-4页
目录第4-7页
第1章 绪论第7-20页
 1.1 相关背景第7-12页
  1.1.1 多智能体机器人系统(MARS)第7-10页
   1.1.1.1 MARS系统简介第7-8页
   1.1.1.2 相关研究第8-10页
   1.1.1.3 总结与发展第10页
  1.1.2 基于MARS的通信与磋商第10-12页
   1.1.2.1 研究现状第11页
   1.1.2.2 技术背景第11-12页
 1.2 研究动机与目的第12-17页
 1.3 相关工作第17-18页
 1.4 本文的内容安排第18-20页
第2章 系统结构&模型第20-33页
 2.1 智能体基本结构第20-22页
 2.2 智能体模型分类第22-27页
  2.2.1 慎思(Deliberative)智能体第22-24页
  2.2.2 反应(Reactive)智能体第24-26页
  2.2.3 混合(Hybrid)结构第26-27页
 2.3 多智能体智能机器人(MAR)结构第27-29页
 2.4 多层次智能体网络第29-32页
 2.5 本章小结第32-33页
第3章 通信系统模型第33-48页
 3.1 基本通信模型第33-36页
  3.1.1 客户/服务器模型第33-35页
  3.1.2 点对点模型第35-36页
  3.1.3 结论第36页
 3.2 通信方式第36-38页
  3.2.1 黑板系统第36-37页
  3.2.2 消息系统第37页
  3.2.3 结论第37-38页
 3.3 MARS通信模型第38-43页
  3.3.1 背景第38-39页
  3.3.2 通信模型设计第39-43页
 3.4 MARS网络拓扑模型第43-46页
  3.4.1 SA层组通信拓扑第43-44页
  3.4.2 RA层组通信拓扑第44-45页
  3.4.3 MARS网络拓扑模型第45-46页
 3.5 本章小结第46-48页
第4章 实时网络传输第48-82页
 4.1 背景第49-50页
 4.2 SP/TS协议设计思想第50-58页
  4.2.1 实时调度简介第51-52页
  4.2.2 常用算法第52-54页
  4.2.3 协议设计考虑第54-58页
   4.2.3.1 算法适用性分析第54-55页
   4.2.3.2 任务模型第55-56页
   4.2.3.3 设计思想第56-58页
 4.3 实时任务调度第58-68页
  4.3.1 可调度分析第58-61页
   4.3.1.1 数据流第59-60页
   4.3.1.2 执行时间第60页
   4.3.1.3 周期第60-61页
  4.3.2 SP算法设计&实现第61-68页
   4.3.2.1 数学模型与条件假设第61-63页
   4.3.2.2 算法描述第63-64页
   4.3.2.3 ScheduleProvider过程第64-68页
  4.3.3 结论第68页
 4.4 MAC报文调度第68-78页
  4.4.1 网络模型第69-70页
  4.4.2 TS算法设计&实现第70-78页
   4.4.2.1 数学模型与条件假设第70-73页
   4.4.2.2 TS算法描述第73-78页
  4.4.3 结论第78页
 4.5 SPP/TSP统一控制结构第78-81页
 4.6 本章小结第81-82页
第5章 实验&分析第82-93页
 5.1 实验环境与平台第82-83页
  5.1.1 硬件环境第82页
  5.1.2 软件环境第82-83页
 5.2 实验工作第83-87页
  5.2.1 SPP/TSP系统仿真第84-86页
  5.2.2 实验样本的选取第86-87页
  5.2.3 实验步骤第87页
 5.3 实验结果与分析第87-92页
  5.3.1 实验结果第88-90页
  5.3.2 结果分析第90-92页
   5.3.2.1 网络实时性能第90-91页
   5.3.2.2 可调度性分析第91-92页
 5.4 结论第92-93页
结束语第93-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-99页

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