基于群智能的携带机械臂移动机器人集群的管理方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 群智能研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 带机械臂的工业物流机器人研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及方法 | 第14-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 携带机械臂的多AGV集群系统 | 第17-27页 |
| 2.1 AGV系统概述 | 第17页 |
| 2.2 AGV系统组成 | 第17-18页 |
| 2.3 分系统介绍 | 第18-24页 |
| 2.3.1 机器人本体简介 | 第18-19页 |
| 2.3.2 调度系统 | 第19-21页 |
| 2.3.3 通讯系统 | 第21-23页 |
| 2.3.4 路径设计 | 第23-24页 |
| 2.4 移动机器人项目待优化问题 | 第24-27页 |
| 2.4.1 路径决策问题 | 第24页 |
| 2.4.2 任务分配问题 | 第24-27页 |
| 第3章 移动机器人集群系统中的路径决策问题 | 第27-47页 |
| 3.1 环境建模 | 第28-29页 |
| 3.2 贪婪算法解决案例项目中路径决策问题 | 第29-34页 |
| 3.2.1 贪婪算法介绍 | 第29-30页 |
| 3.2.2 算法应用 | 第30-33页 |
| 3.2.3 软件仿真 | 第33-34页 |
| 3.2.4 小结 | 第34页 |
| 3.3 蚁群算法解决案例项目中路径决策问题 | 第34-46页 |
| 3.3.1 蚁群算法介绍 | 第34-36页 |
| 3.3.2 算法应用 | 第36-38页 |
| 3.3.3 软件仿真 | 第38-45页 |
| 3.3.4 小结 | 第45-46页 |
| 3.4 本章总结 | 第46-47页 |
| 第4章 移动机器人集群系统中任务分配问题 | 第47-65页 |
| 4.1 环境建模 | 第47-48页 |
| 4.2 临近原则解决案例项目中任务分配问题 | 第48-53页 |
| 4.2.1 基于临近原则的任务分配决策 | 第48-50页 |
| 4.2.2 算法应用 | 第50-51页 |
| 4.2.3 软件仿真 | 第51-52页 |
| 4.2.4 小结 | 第52-53页 |
| 4.3 蚁群贪婪算法解决案例项目任务分配问题 | 第53-61页 |
| 4.3.1 基于蚁群思想的改进贪婪算法 | 第53-57页 |
| 4.3.2 算法应用 | 第57-60页 |
| 4.3.3 软件仿真 | 第60-61页 |
| 4.3.4 小结 | 第61页 |
| 4.4 本章总结 | 第61-65页 |
| 第5章 总结与期望 | 第65-69页 |
| 5.1 本文总结 | 第65页 |
| 5.2 未来展望 | 第65-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
