基于全息地图的家庭智能服务机器人任务规划研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·家庭智能服务机器人存在的主要问题 | 第10-11页 |
| ·家庭服务机器人任务规划研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基础知识概述 | 第15-20页 |
| ·全息地图相关理论 | 第15-17页 |
| ·家庭环境全息地图的概念 | 第15页 |
| ·全局拓扑-局部几何分层模型 | 第15-16页 |
| ·家庭环境全息地图表示方法 | 第16-17页 |
| ·Prolog 语言和自动推理 | 第17-19页 |
| ·Prolog 语言的产生与发展 | 第17页 |
| ·Prolog 语言特点 | 第17-18页 |
| ·Horn 子句与推理机 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 家庭智能服务机器人任务规划与任务分解 | 第20-29页 |
| ·任务规划的目的和作用 | 第20-21页 |
| ·任务规划的目的 | 第20页 |
| ·任务规划的作用 | 第20-21页 |
| ·任务规划的具体步骤 | 第21-24页 |
| ·任务分解 | 第21-22页 |
| ·任务分配 | 第22-23页 |
| ·路径规划 | 第23-24页 |
| ·基于知识推理的任务分解 | 第24-28页 |
| ·知识获取 | 第24-25页 |
| ·知识表示 | 第25-27页 |
| ·任务分解 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 家庭智能服务机器人任务分配 | 第29-41页 |
| ·任务分配问题的提出与问题模型 | 第29-34页 |
| ·家庭智能服务机器人任务分配问题的提出 | 第29-31页 |
| ·马尔科夫决策模型 | 第31-34页 |
| ·基于马尔科夫决策模型的任务分配策略研究 | 第34-38页 |
| ·最优策略的存在性分析 | 第34-35页 |
| ·马尔科夫决策模型优化算法 | 第35-37页 |
| ·基于改进策略迭代的任务分配算法 | 第37-38页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于全息地图的家庭智能服务机器人路径规划 | 第41-58页 |
| ·基于全息地图的路径规划问题模型 | 第41-42页 |
| ·粒子群优化算法 | 第42-45页 |
| ·优化问题与群智能算法 | 第42-43页 |
| ·粒子群优化算法的原理和改进思想 | 第43-45页 |
| ·机器人路径规划算法研究与改进 | 第45-51页 |
| ·基于 LVM 的双粒子群协同优化算法 | 第45-48页 |
| ·埃尔米特插值与粒子设计 | 第48-50页 |
| ·适应度函数设计 | 第50-51页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第51-57页 |
| ·狭缝障碍物环境路径规划 | 第52-53页 |
| ·目标被半包围环境路径规划 | 第53-54页 |
| ·稀疏障碍物环境路径规划 | 第54-55页 |
| ·密集障碍物环境路径规划 | 第55-56页 |
| ·家庭复杂环境路径规划 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
