基于MAS的多机器人系统及关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·多机器人研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·多机器人系统研究的国内外现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·多机器人研究的相关内容 | 第12-15页 |
| ·Agent 与MAS 理论 | 第12页 |
| ·多机器人系统的特点 | 第12-13页 |
| ·多机器人系统研究的主要问题 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 基于MAS 的多机器人系统 | 第17-30页 |
| ·Agent 的定义 | 第17-19页 |
| ·Agent 的分类 | 第19-24页 |
| ·按功能分类 | 第19-20页 |
| ·按属性分类 | 第20-23页 |
| ·其他的特殊Agent | 第23-24页 |
| ·多智能体系统MAS | 第24-26页 |
| ·基于MAS 的多机器人的协调与协作 | 第26-28页 |
| ·MAS 协调与协作的概念 | 第26-27页 |
| ·MAS 协调与协作的方法 | 第27-28页 |
| ·MAS 的通信 | 第28-29页 |
| ·MAS 的通信方式 | 第28页 |
| ·Agent 通信语言 | 第28-29页 |
| ·通信协议与通信框架 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 多机器人的运动规划 | 第30-47页 |
| ·机器人路径规划 | 第30-33页 |
| ·全局路径规划 | 第31页 |
| ·局部路径规划 | 第31-32页 |
| ·当前路径规划中存在的问题 | 第32-33页 |
| ·基于行为的避碰规划 | 第33-44页 |
| ·avoid_obstacle 行为研究 | 第35-39页 |
| ·follow_wall 行为设计 | 第39-44页 |
| ·多机器人系统冲突的解决策略 | 第44-46页 |
| ·交通规则法 | 第44-45页 |
| ·改变速率法 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 多机器人的队形研究 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·多机器人的队形形成问题 | 第47-49页 |
| ·典型的多机器人系统队形 | 第47-48页 |
| ·多机器人的队形形成研究 | 第48-49页 |
| ·多机器人的队形控制问题 | 第49-51页 |
| ·多机器人的队形控制模型 | 第51-52页 |
| ·多机器人的队形行为实现 | 第52-61页 |
| ·多机器人的队形行为库 | 第52-56页 |
| ·行为参数产生函数模块 | 第56-58页 |
| ·决策模块 | 第58-60页 |
| ·多机器人的队形协调 | 第60-61页 |
| ·多机器人的队形仿真研究 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 类人型多机器人行为决策研究 | 第65-82页 |
| ·引言 | 第65-68页 |
| ·ROBONOVA-I 型机器人概述 | 第65-66页 |
| ·ROBONOVA-I 型机器人的控制器 | 第66-67页 |
| ·ROBONOVA-I 型机器人的基本动作 | 第67-68页 |
| ·决策子系统的设计 | 第68-75页 |
| ·决策子系统设计的目标 | 第68页 |
| ·决策子系统的决策框架 | 第68-70页 |
| ·决策子系统的位置校正 | 第70-75页 |
| ·机器人的算法设计 | 第75-78页 |
| ·一般队员的算法设计 | 第75-77页 |
| ·守门员的算法设计 | 第77-78页 |
| ·实验检验 | 第78-81页 |
| ·射门实验 | 第78-80页 |
| ·FIRA 3vs3 类人型半自主机器人足球比赛 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文及科研情况 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
