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模块化机器狗Multi-agent软件模型研究与设计

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究概况第9-10页
    1.3 主要研究内容第10页
    1.4 章节安排第10-12页
第二章 Agent 与 MAS 理论基础第12-25页
    2.1 Agent 概念与结构第12-14页
        2.1.1 Agent 概念第12页
        2.1.2 Agent 结构第12-14页
    2.2 MAS 理论基础第14-20页
        2.2.1 MAS 概念第14-15页
        2.2.2 MAS 结构第15-17页
        2.2.3 MAS 通信模式第17-20页
    2.3 MAS 设计方法比较分析第20-23页
        2.3.1 Gaia 及其扩展方法第21-22页
        2.3.2 MaSE 方法第22-23页
        2.3.3 Tropos 方法第23页
    2.4 本章小结第23-25页
第三章 基于 Multi-agent 的模块化机器狗软件模型第25-40页
    3.1 模块化机器狗平台第25-30页
        3.1.1 交互学习平台介绍第26-27页
        3.1.2 机器狗本体控制平台介绍第27-29页
        3.1.3 机器狗执行器介绍第29-30页
    3.2 机器人体系结构概述第30-32页
    3.3 基于 Multi-agent 的机器狗模型结构第32-39页
        3.3.1 机器狗 Multi-agent 模型结构第32-35页
        3.3.2 感知 Agent 和交互 Agent第35-36页
        3.3.3 CBR 推理 Agent 和反射式 Agent第36-37页
        3.3.4 机器狗状态模型第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 机器狗 Multi-agent 模型软件实现第40-54页
    4.1 基于 JADE 平台的模型结构仿真第40-43页
        4.1.1 JADE 平台简介第40-43页
        4.1.2 机器狗 Multi-agent 模型结构仿真第43页
    4.2 软件部署第43-44页
    4.3 交互学习平台软件设计第44-46页
    4.4 机器狗本体控制平台软件设计第46-52页
        4.4.1 UART 通讯协议第46-48页
        4.4.2 MP3 音频播放设计第48页
        4.4.3 机器狗状态维护与命令管理第48-51页
        4.4.4 机器狗动作执行第51-52页
    4.5 试验与分析第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-55页
    5.1 本文总结第54页
    5.2 工作展望第54-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
附录 A 攻读学位期间发表的论文和参加的主要科研项目第60-61页
详细摘要第61-65页

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