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基于强化学习和视觉导航的移动机器人控制

第一章 绪论第1-15页
 §1-1 引言第8-9页
 §1-2 移动机器人控制技术的研究现状第9-11页
  1-2-1 传统控制方法第9页
  1-2-2 基于行为控制方法第9-10页
  1-2-3 两者的优缺点第10页
  1-2-4 国外对基于行为控制方法的研究第10页
  1-2-5 国内对基于行为控制方法的研究第10-11页
 §1-3 关于移动机器人的视觉和视觉导航第11-12页
  1-3-1 移动机器人视觉概述第11-12页
  1-3-2 视觉导航第12页
 §1-4 课题研究的意义第12-13页
 §1-5 课题来源及主要研究内容第13-15页
  1-5-1 题目来源第13页
  1-5-2 主要研究内容第13-15页
第二章 基于强化学习的移动机器人控制策略第15-28页
 §2-1 引言第15页
 §2-2 移动机器人控制策略核心-强化学习算法第15-19页
  2-2-1 强化学习算法的概述第15-17页
  2-2-2 强化函数第17页
  2-2-3 Q学习算法第17-18页
  2-2-4 动作的选取第18页
  2-2-5 Q函数实现方法的选取第18-19页
 §2-3 Q学习算法的实现方法-BP神经网络第19-23页
  2-3-1 BP神经网络结构第19-20页
  2-3-2 BP神经网络算法步骤第20-23页
 §2-4 移动机器人控制策略的实现第23-26页
  2-4-1 Q学习算法的具体实现第23-24页
  2-4-2 强化函数和动作选取具体实现第24-26页
 §2-5 移动机器人远程监控的实现第26页
 §2-6 本章小结第26-28页
第三章 基于行为的移动机器人视觉系统研究第28-52页
 §3-1 引言第28页
 §3-2 移动机器人视觉系统硬件组成第28-31页
  3-2-1 摄像头第28-29页
  3-2-2 图像采集卡第29-31页
 §3-3 移动机器人视觉系统软件组成第31页
 §3-4 移动机器人图像处理部分第31-45页
  3-4-1 图像灰度化第32页
  3-4-2 图像分割第32-37页
  3-4-3 图像的干扰面积消去第37-38页
  3-4-4 图像的形态处理第38-41页
  3-4-5 图像区域标记第41-42页
  3-4-6 图像匹配处理第42-44页
  3-4-7 图像处理实现的流程图第44-45页
 §3-5 摄像头的运动控制第45-47页
  3-5-1 目标在摄像头的视野范围内第45页
  3-5-2 目标不在摄像头的视野范围内第45-47页
 §3-6 移动机器人与目标物体的视觉定位第47-50页
  3-6-1 机器人视觉定位的现状第47页
  3-6-2 视觉定位方法第47-50页
 §3-7 本章小结第50-52页
第四章 移动机器人的硬件结构第52-63页
 §4-1 引言第52页
 §4-2 移动机器人的测距模块第52-56页
  4-2-1 测距模块的硬件选取第52-53页
  4-2-2 测距模块的控制第53-56页
 §4-3 移动机器人的驱动模块第56-58页
  4-3-1 驱动模块的硬件选取第56-57页
  4-3-2 驱动模块的控制第57-58页
 §4-4 移动机器人的串口通讯模块第58-60页
  4-4-1 串口通讯模块的硬件选取第59页
  4-4-2 串口通讯模块的控制第59-60页
 §4-5 移动机器人的无线通讯模块第60-61页
  4-5-1 无线通讯模块的硬件选取第61页
  4-5-2 无线通讯模块的控制第61页
 §4-6 移动机器人的语音模块第61-62页
  4-6-1 语音模块的硬件选取第61页
  4-6-2 语音模块的控制第61-62页
 §4-7 本章小结第62-63页
第五章 移动机器人实验结果及分析第63-68页
 §5-1 引言第63页
 §5-2 移动机器人基于强化学习的仿真结果及分析第63-64页
  5-2-1 实验仿真的结果第63-64页
  5-2-2 实验分析第64页
 §5-3 图像处理结果及分析第64-66页
  5-3-1 图像处理实验结果第64-65页
  5-3-2 实验分析第65-66页
 §5-4 移动机器人视觉定位实验结果及分析第66-67页
  5-4-1 视觉定位实验结果第66页
  5-4-2 买验分析第66-67页
 §5-5 本章小结第67-68页
第六章 总结第68-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第75页

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