| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 究意义与背景 | 第12-14页 |
| 1.2 群机器人国内外研究概况 | 第14-16页 |
| 1.3 相关智能优化算法的发展现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 蚁群优化(ACO)算法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 粒子群优化(PSO)算法 | 第17-18页 |
| 1.3.3 人工鱼群(AFS)算法 | 第18页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.5 本文论文框架 | 第19-21页 |
| 第二章 个体机器人运动学分析 | 第21-27页 |
| 2.1 机器人 | 第21-23页 |
| 2.2 运动学分析 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 个体机器人运动行为模型 | 第27-37页 |
| 3.1 安全区域的引出 | 第27-33页 |
| 3.1.1 物理场 | 第27-28页 |
| 3.1.2 人工势场法(APF) | 第28-32页 |
| 3.1.3 安全区域 | 第32-33页 |
| 3.2 运动行为模型的建立 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 群机器人自组织队形控制模型 | 第37-48页 |
| 4.1 构造势场函数 | 第37-38页 |
| 4.2 安全区域模型 | 第38-40页 |
| 4.3 算法实现 | 第40-47页 |
| 4.3.1 算法1:机器人到达目标点 | 第40-41页 |
| 4.3.2 算法2:群机器人聚集行为 | 第41-42页 |
| 4.3.3 算法3:群机器人组成圆形 | 第42-45页 |
| 4.3.4 算法4:群机器人组成L形 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于e-Puck的群机器人自组织队形控制实验 | 第48-70页 |
| 5.1 实验用机器人e-Puck介绍 | 第48-50页 |
| 5.2 仿真平台Webots介绍 | 第50-51页 |
| 5.3 实验前准备工作 | 第51-58页 |
| 5.3.1 创建世界 | 第51-52页 |
| 5.3.2 机器人定位 | 第52-53页 |
| 5.3.3 机器人校准 | 第53-56页 |
| 5.3.4 机器人通信 | 第56-58页 |
| 5.4 实验设计 | 第58-67页 |
| 5.4.1 实验1:机器人到达目标点 | 第58-61页 |
| 5.4.2 实验2:机器人完成聚集 | 第61-62页 |
| 5.4.3 实验3:机器人组成圆形 | 第62-64页 |
| 5.4.4 实验4:机器人组成L形 | 第64-67页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第67-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-71页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |