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基于快速信息共享的多机器人系统重规划模型与算法的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 论文概要与创新第14-15页
    1.4 研究思路以及论文结构安排第15-18页
        1.4.1 研究思路第15-17页
        1.4.2 结构安排第17-18页
第二章 多机器人系统重规划问题及相关技术第18-23页
    2.1 机器人系统第18-19页
    2.2 多机器人系统第19-20页
    2.3 多机器人系统重规划问题第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 协同多机器人语义化研究第23-35页
    3.1 机器人状态语义化研究第23-28页
        3.1.1 能力的语义化表示第24-25页
        3.1.2 角色的语义化表示第25-26页
        3.1.3 地理位置的语义化表示第26-27页
        3.1.4 资源的语义化表示第27-28页
        3.1.5 其他状态的语义化表示第28页
    3.2 机器人环境语义化研究第28-32页
        3.2.1 障碍的语义化表示第28-30页
        3.2.2 威胁的语义化研究第30-31页
        3.2.3 冲突的语义化研究第31页
        3.2.4 事件的语义化研究第31-32页
    3.3 机器人协同决策语义化研究第32-33页
    3.4 协同多机器人语义化模型第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 基于信息语义化表示的快速协同多机器人决策信息支撑第35-55页
    4.1 信息统一语义描述框架第35-39页
        4.1.1 本体及OWL简介第35-36页
        4.1.2 机器人语义化信息的OWL表示第36-38页
        4.1.3 机器人对OWL信息的查询和更新第38-39页
        4.1.4 多机器人重规划中的决策信息支撑第39页
    4.2 启发式信息注册第39-43页
        4.2.1 基于角色的注册第41页
        4.2.2 基于地理位置的注册第41-43页
    4.3 基于信息图的启发式信息推送第43-54页
        4.3.1 信息图建模第45-47页
        4.3.2 基于语义的信息价值评估模型第47-49页
        4.3.3 复杂图中的信息评估第49-52页
        4.3.4 基于图的信息价值评估算法第52-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 基于快速信息共享的协同重规划方法研究第55-60页
    5.1 多机器人规划与重规划模型第55-56页
    5.2 信息共享对协同重规划的影响第56页
    5.3 信息共享对路径规划与重规划的影响第56-59页
        5.3.1 机器人路径规划第57页
        5.3.2 基于RRT的机器人路径规划第57-58页
        5.3.3 信息共享对RRT路径规划算法的影响第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 多无人机协同规划与重规划应用演示系统第60-81页
    6.1 演示系统设计第60-67页
        6.1.1 演示场景设计第60-61页
        6.1.2 演示平台设计第61-65页
        6.1.3 演示系统参数设计第65-67页
        6.1.4 仿真分组设计第67页
    6.2 多无人机信息语义表示技术第67-69页
        6.2.1 无人机自身状态的语义化表示第68页
        6.2.2 无人机的环境状态的语义化表示第68-69页
        6.2.3 无人机的行为语义化表示第69页
    6.3 多无人机信息支持技术第69-71页
    6.4 多无人机路径规划与重规划技术第71-74页
        6.4.1 多无人机路径协同规划模型第71页
        6.4.2 多无人机路径协同角色分配第71-72页
        6.4.3 基于RRT的无人机路径规划第72-73页
        6.4.4 无人机路径重规划机制第73-74页
    6.5 仿真结果及分析第74-80页
        6.5.1 多无人机协同规划与重规划应用场景展示第74-76页
        6.5.2 无人机集群重规划结果与仿真时间的关系第76-77页
        6.5.3 不同系统规模下,算法有效性和扩展性验证第77-78页
        6.5.4 不同障碍密度下,算法有效性验证第78-79页
        6.5.5 不同环境探测速度下,算法有效性验证第79-80页
    6.6 本章小结第80-81页
第七章 全文总结与展望第81-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-88页
攻硕期间取得的研究成果第88-89页

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