| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 .引言 | 第14-15页 |
| 1.2 .领域研究现状及发展动态分析 | 第15-20页 |
| 1.2.1 .多智能体系统在智能产业中的应用研究现状及发展动态分析 | 第15-18页 |
| 1.2.2 .多智能体系统控制领域现状及发展动态分析 | 第18-20页 |
| 1.3 .面向工业应用中的智能体控制问题分析 | 第20-25页 |
| 1.3.1 .智能体个体控制器的稳定性问题 | 第21-22页 |
| 1.3.2 .多智能体网络控制器问题 | 第22-23页 |
| 1.3.3 .智能体传感器量测与控制器融合问题 | 第23-25页 |
| 1.3.4 .多智能体协同控制问题 | 第25页 |
| 1.4 .本文的主要研究内容及贡献 | 第25-28页 |
| 2 智能体系统应用支撑研究 | 第28-44页 |
| 2.1 .引言 | 第28页 |
| 2.2 .上层软件系统模型 | 第28-34页 |
| 2.2.1 .交互式智能体控制系统基础模型 | 第28-33页 |
| 2.2.2 .抽象多智能体混合控制系统模型 | 第33-34页 |
| 2.3 .异构智能体实验系统设计 | 第34-37页 |
| 2.3.1 .小型移动异构智能体试验平台 | 第34-36页 |
| 2.3.2 .智能体电子控制系统 | 第36-37页 |
| 2.4 .智能体控制器及其数据处理支撑系统 | 第37-42页 |
| 2.4.1 .智能体应用中的后端分布式密集数据处理系统研究 | 第37-39页 |
| 2.4.2 .基于嵌入式的数据处理系统 | 第39-42页 |
| 2.5 .小结 | 第42-44页 |
| 3 基于2D马尔可夫跳变系统的智能体控制器稳定性研究 | 第44-54页 |
| 3.1 .引言 | 第44页 |
| 3.2 .问题模型的建立 | 第44-46页 |
| 3.3 .系统稳定性和无源性分析 | 第46-50页 |
| 3.4 .控制器设计 | 第50-51页 |
| 3.5 .数值算例 | 第51-53页 |
| 3.6 .小结 | 第53-54页 |
| 4 时变时滞及丢包网络中的智能体系统预测控制研究 | 第54-68页 |
| 4.1 .引言 | 第54页 |
| 4.2 .问题模型 | 第54-55页 |
| 4.3 .观测器设计与估计误差分析 | 第55-57页 |
| 4.3.1 .观测器设计 | 第55-56页 |
| 4.3.2 .估计误差边界 | 第56-57页 |
| 4.4 .鲁棒输出反馈控制器设计 | 第57-60页 |
| 4.4.1 .标称状态反馈控制 | 第57页 |
| 4.4.2 .增强约束条件 | 第57-60页 |
| 4.4.3 .鲁棒输出反馈MPC控制算法 | 第60页 |
| 4.5 .可行性和稳定性分析 | 第60-62页 |
| 4.5.1 .可行性分析 | 第60-61页 |
| 4.5.2 .稳定性分析 | 第61-62页 |
| 4.6 .仿真和对比研究 | 第62-66页 |
| 4.6.1 .案例模型 | 第63-66页 |
| 4.7 .本章小结 | 第66-68页 |
| 5 随机网络时滞下的智能体多传感器融合研究 | 第68-88页 |
| 5.1 .引言 | 第68-69页 |
| 5.2 .基于机器视觉的智能体识别与定位跟踪算法 | 第69-78页 |
| 5.2.1 .一种第三视角下的自适应变窗口权值CamShift跟踪算法 | 第69-72页 |
| 5.2.2 .一种第一视角下的深度数据重建与目标标定研究 | 第72-78页 |
| 5.3 .考虑随机性时滞的智能体定位研究 | 第78-80页 |
| 5.3.1 .问题成因 | 第78-80页 |
| 5.4 .多传感器异步数据融合模型 | 第80-82页 |
| 5.4.1 .异步数据融合问题模型 | 第80-81页 |
| 5.4.2 .算法设计 | 第81-82页 |
| 5.5 .算法仿真与测试 | 第82-85页 |
| 5.6 .结果与分析 | 第85-87页 |
| 5.7 .本章小结 | 第87-88页 |
| 6 异构智能体协同控制方法研究 | 第88-106页 |
| 6.1 .引言 | 第88页 |
| 6.2 .基于非线性前馈-反馈控制器的多智能体编队控制系统的研究 | 第88-93页 |
| 6.2.1 .模型定义 | 第88-89页 |
| 6.2.2 .控制器设计与分析 | 第89-90页 |
| 6.2.3 .仿真与测试 | 第90-93页 |
| 6.3 .较大规模智能体群体形态学自适应聚类控制算法 | 第93-105页 |
| 6.3.1 .系统分析模型 | 第94页 |
| 6.3.2 .基于智能体的“位置-图像”形态融合分析 | 第94-95页 |
| 6.3.3 .算法测试与结果分析 | 第95-99页 |
| 6.3.4 .嵌入式多处理器混合调度系统的实时处理优化研究 | 第99-105页 |
| 6.4 .小结 | 第105-106页 |
| 7 结论与展望 | 第106-110页 |
| 7.1 .全文总结 | 第106-107页 |
| 7.2 .研究展望 | 第107-110页 |
| 参考文献 | 第110-121页 |
| 附录 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 攻读博士期间发表的论文目录 | 第123-124页 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 | 第124-125页 |
| 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第125-127页 |
