一种基于粒子群算法的机器人群体地形探索研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 传统多机器人方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 群体智能方法 | 第16-19页 |
| 1.3 论文的主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 多机器人协作策略 | 第21-33页 |
| 2.1 概述 | 第21-27页 |
| 2.1.1 协作层 | 第22页 |
| 2.1.2 知识层 | 第22-23页 |
| 2.1.3 协调层 | 第23-24页 |
| 2.1.4 组织层 | 第24-25页 |
| 2.1.5 通信机制 | 第25-26页 |
| 2.1.6 同构/异构 | 第26-27页 |
| 2.2 典型协作策略 | 第27-33页 |
| 2.2.1 市场机制 | 第27-28页 |
| 2.2.2 群体智能方法 | 第28-33页 |
| 第三章 基于气体分子的探索算法设计 | 第33-50页 |
| 3.1 问题描述 | 第33-37页 |
| 3.1.1 应用场景描述 | 第33-34页 |
| 3.1.2 机器人描述 | 第34-37页 |
| 3.1.3 研究目标 | 第37页 |
| 3.2 扩散算法 | 第37-42页 |
| 3.2.1 气体分子模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 实施方式 | 第38-39页 |
| 3.2.3 探索模式描述 | 第39-40页 |
| 3.2.4 运动公式推导 | 第40-42页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第42-49页 |
| 3.3.1 算法覆盖率验证 | 第43-44页 |
| 3.3.2 算法可扩展性验证 | 第44-46页 |
| 3.3.3 地形因素 | 第46-47页 |
| 3.3.4 系统参数 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于路标的探索机制设计 | 第50-59页 |
| 4.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.1.1 扩散算法存在的问题 | 第50页 |
| 4.1.2 路标机制的设计目标 | 第50-51页 |
| 4.2 SMARK 算法描述 | 第51-55页 |
| 4.2.1 概述 | 第51页 |
| 4.2.2 探索流程详述 | 第51-52页 |
| 4.2.3 路标生成机制 | 第52-54页 |
| 4.2.4 死锁/互锁问题 | 第54页 |
| 4.2.5 运动公式推导 | 第54-55页 |
| 4.3 仿真结果与分析 | 第55-57页 |
| 4.3.1 空旷区域仿真结果 | 第56-57页 |
| 4.3.2 障碍区域仿真结果 | 第57页 |
| 4.4 本章小节 | 第57-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第59页 |
| 5.2 未来工作 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的学术论文 | 第65-67页 |
