基于增强学习算法的移动机器人导航控制及实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 移动机器人导航研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 移动机器人控制研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 增强学习算法研究与应用 | 第13-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16-20页 |
| 第2章 基于增强学习算法移动机器人导航研究 | 第20-33页 |
| 2.1 移动机器人导航模型 | 第20-21页 |
| 2.2 移动机器人Markov决策过程建模 | 第21-27页 |
| 2.2.1 环境状态模型及回报方程 | 第22-25页 |
| 2.2.2 动作值函数方程和策略方程 | 第25-27页 |
| 2.3 移动机器人增强学习导航算法 | 第27-29页 |
| 2.4 仿真实验 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于增强学习移动机器人运动控制研究 | 第33-51页 |
| 3.1 移动机器人运动学和动力学模型 | 第33-38页 |
| 3.2 增强学习控制器设计 | 第38-47页 |
| 3.2.1 运动学控制器 | 第38-40页 |
| 3.2.2 动力学控制器 | 第40-47页 |
| 3.3 仿真实验 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 移动机器人视觉导航系统设计 | 第51-66页 |
| 4.1 图像处理算法流程 | 第51-52页 |
| 4.2 图像预处理 | 第52-53页 |
| 4.3 障碍物信息检测 | 第53-60页 |
| 4.3.1 图像分割算法 | 第54-56页 |
| 4.3.2 图像形态学处理 | 第56-58页 |
| 4.3.3 障碍物边缘提取 | 第58-60页 |
| 4.4 深度信息估计 | 第60-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 移动机器人硬件平台设计及导航实验 | 第66-86页 |
| 5.1 轮式移动机器人硬件系统设计 | 第67-78页 |
| 5.1.1 移动机器人轮系结构设计 | 第67-68页 |
| 5.1.2 移动机器人模块选型 | 第68-74页 |
| 5.1.3 移动机器人硬件电路设计 | 第74-78页 |
| 5.1.4 移动机器人总体设计 | 第78页 |
| 5.2 轮式移动机器人软件系统设计 | 第78-83页 |
| 5.2.1 软件流程设计 | 第79页 |
| 5.2.2 嵌入式系统主要功能模块软件设计 | 第79-82页 |
| 5.2.3 上位机控制系统设计 | 第82-83页 |
| 5.3 导航实验测试 | 第83-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第92-93页 |
| 附录 | 第93-99页 |
