基于粒子群优化的机器人主动嗅觉研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·主动嗅觉搜索策略 | 第7-12页 |
| ·烟羽发现与追踪 | 第7-9页 |
| ·基于群体智能的搜索策略 | 第9-12页 |
| ·气味/气体源确认 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 嗅觉机器人避障系统 | 第14-32页 |
| ·嗅觉机器人避障系统简介 | 第14页 |
| ·传感器工作原理和具体型号介绍 | 第14-17页 |
| ·超声换能器工作原理 | 第14-16页 |
| ·超声测距原理 | 第16页 |
| ·40LPT16 超声换能器 | 第16-17页 |
| ·红外测距原理与传感器 | 第17页 |
| ·避障系统硬件设计 | 第17-27页 |
| ·硬件总体框架 | 第17-18页 |
| ·超声测距硬件电路 | 第18-26页 |
| ·红外测距硬件电路 | 第26-27页 |
| ·避障系统软件设计 | 第27-31页 |
| ·测距软件设计流程 | 第27-28页 |
| ·I~2C 通讯 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 粒子群优化算法介绍 | 第32-42页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第32-33页 |
| ·粒子群优化算法基本原理 | 第33-34页 |
| ·早期PSO 算法的数学描述 | 第33页 |
| ·标准PSO 算法的数学描述 | 第33-34页 |
| ·PSO 算法流程 | 第34-35页 |
| ·标准PSO 算法的参数分析 | 第35-36页 |
| ·参数的选择和设计 | 第36-37页 |
| ·惯性权重w 与c_1 、c_2 的调整 | 第36-37页 |
| ·最大速度V_(max) 的调整 | 第37页 |
| ·基于PSO 算法的主动嗅觉策略 | 第37-40页 |
| ·Fluent 软件仿真的环境模型 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 仿真结果分析与结论 | 第42-60页 |
| ·无障碍物环境的仿真结果 | 第43-52页 |
| ·两种不同初始位置出发的搜索过程 | 第44-47页 |
| ·分析不同参数对搜索过程的影响 | 第47-51页 |
| ·无障碍物环境下从不同角落出发的搜索结果 | 第51-52页 |
| ·有障碍物环境的仿真结果 | 第52-56页 |
| ·基于PSO 算法的基本搜索策略 | 第52-53页 |
| ·基于PSO 算法的改进搜索策略 | 第53-55页 |
| ·有障碍物环境下不同角落出发的搜索结果 | 第55页 |
| ·采用改进搜索策略的搜索过程 | 第55-56页 |
| ·气味源确认 | 第56-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
