基于行为和学习机制的多机器人协作策略研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·多机器人系统概述 | 第8-12页 |
| ·多机器人系统的发展及研究现状 | 第8-10页 |
| ·多机器人系统研究的主要问题 | 第10-12页 |
| ·强化学习的研究与应用 | 第12-14页 |
| ·强化学习的发展及研究现状 | 第12-13页 |
| ·强化学习研究的主要问题 | 第13-14页 |
| ·主要工作以及论文安排 | 第14-15页 |
| 2 多机器人系统的体系结构 | 第15-22页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·机器人个体的控制结构 | 第15-19页 |
| ·基于功能的控制结构 | 第15-16页 |
| ·基于行为的控制结构 | 第16-18页 |
| ·两种体系结构的比较分析 | 第18-19页 |
| ·多机器人系统的体系结构 | 第19-21页 |
| ·控制结构 | 第19-20页 |
| ·通讯机制 | 第20页 |
| ·多机器人系统分层结构 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 多机器人未知环境中的协调避碰方法研究 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·机器人的基本行为 | 第22-27页 |
| ·避障行为设计 | 第22-23页 |
| ·奔向目标行为设计 | 第23-24页 |
| ·随机扰动行为 | 第24-25页 |
| ·仿真研究 | 第25-27页 |
| ·多机器人避碰方法研究 | 第27-31页 |
| ·机器人的信息交互 | 第27-28页 |
| ·避让机器人行为的设计 | 第28页 |
| ·行为控制参数的改进 | 第28-30页 |
| ·仿真研究 | 第30-31页 |
| ·行为控制参数的学习 | 第31-35页 |
| ·遗传算法概述 | 第32页 |
| ·算法初始设置 | 第32-33页 |
| ·仿真研究 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于行为学习的多机器人协作搜集问题研究 | 第36-55页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·问题描述 | 第36-37页 |
| ·强化学习简介 | 第37-40页 |
| ·强化学习理论 | 第37页 |
| ·强化学习系统的基本原理 | 第37-39页 |
| ·Q学习算法 | 第39-40页 |
| ·基于Q学习的多机器人协作搜集研究 | 第40-45页 |
| ·状态—动作空间的表示 | 第40-42页 |
| ·回报函数的设计 | 第42-43页 |
| ·动作的选择方法 | 第43-44页 |
| ·Q学习算法的实现 | 第44-45页 |
| ·仿真研究 | 第45-51页 |
| ·控制结构及仿真实现 | 第46-47页 |
| ·仿真研究一 | 第47-50页 |
| ·仿真研究二 | 第50-51页 |
| ·机器人行为综合中的学习问题研究 | 第51-54页 |
| ·问题的提出 | 第51-52页 |
| ·基于Q(λ)方法的行为综合学习 | 第52-53页 |
| ·仿真研究 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
