第1章 绪论 | 第1-23页 |
1.1 概述 | 第12-13页 |
1.2 多水下机器人的发展现状和研究动态 | 第13-15页 |
1.3 多机器人技术介绍 | 第15-20页 |
1.3.1 多机器人技术的发展状况及研究现状 | 第15-16页 |
1.3.2 多机器人技术主要研究的问题 | 第16-19页 |
1.3.3 多机器人技术的优越性 | 第19-20页 |
1.4 多机器人编队行为 | 第20-21页 |
1.5 课题来源与研究意义 | 第21-22页 |
1.6 课题的主要工作及论文安排 | 第22-23页 |
第2章 多机器人系统的环境建模及路径规划 | 第23-41页 |
2.1 引言 | 第23页 |
2.2 常用的环境建模方法 | 第23-28页 |
2.2.1 栅格法 | 第24-25页 |
2.2.2 环航障碍法 | 第25-26页 |
2.2.3 多路径点链接图法 | 第26-27页 |
2.2.4 拓扑建模法 | 第27-28页 |
2.3 多机器人路径规划方法 | 第28-34页 |
2.3.1 经典的机器人路径规划方法 | 第28-31页 |
2.3.1.1 网格法 | 第28-29页 |
2.3.1.2 可视顶点图(VGRAPH)法 | 第29-30页 |
2.3.1.3 势场法 | 第30-31页 |
2.3.1.4 位姿空间法 | 第31页 |
2.3.2 集中规划法 | 第31-32页 |
2.3.3 分散规划法 | 第32-34页 |
2.4 本文具体问题的环境模型和路径规划方法 | 第34-40页 |
2.4.1 多水下机器人的环境模型 | 第34-35页 |
2.4.2 最短路径算法 | 第35-40页 |
2.4.2.1 Dijkstra算法求最短路径 | 第35-36页 |
2.4.2.2 A*算法:启发式(heuristic)算法 | 第36-38页 |
2.4.2.3 动态环境的最短路径算法D* | 第38-40页 |
2.5 本章小结 | 第40-41页 |
第3章 多水下机器人系统的控制体系结构 | 第41-52页 |
3.1 引言 | 第41页 |
3.2 智能机器人控制结构 | 第41-46页 |
3.2.1 分层递阶式体系结构 | 第43-44页 |
3.2.2 功能分布型体系结构 | 第44-45页 |
3.2.3 包容式体系结构 | 第45-46页 |
3.3 智能水下机器人混合控制模型 | 第46-49页 |
3.4 多水下机器人系统控制体系结构 | 第49-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 基于分解策略的多机器人编队控制方法 | 第52-70页 |
4.1 引言 | 第52页 |
4.2 多机器人队形控制方法 | 第52-57页 |
4.2.1 跟随领航者法 | 第53页 |
4.2.2 基于行为法 | 第53-55页 |
4.2.3 虚拟结构法 | 第55页 |
4.2.4 强化学习法 | 第55-56页 |
4.2.5 其它方法 | 第56页 |
4.2.6 本文的队形控制方法 | 第56-57页 |
4.3 多机器人编队的队形模型及行为分解 | 第57-59页 |
4.3.1 多机器人队形分解 | 第57-58页 |
4.3.2 基本队形模型 | 第58页 |
4.3.3 行为分解 | 第58-59页 |
4.4 子行为描述 | 第59-64页 |
4.4.1 向目标点前进行为 | 第59-60页 |
4.4.2 避障行为 | 第60-62页 |
4.4.3 保持队形行为 | 第62页 |
4.4.4 行为综合 | 第62-63页 |
4.4.5 异常情况处理行为 | 第63-64页 |
4.5 速度调节 | 第64页 |
4.6 队形拓展 | 第64-65页 |
4.7 仿真 | 第65-68页 |
4.8 本章小节 | 第68-70页 |
第5章 多机器人编队协调的仿真系统 | 第70-77页 |
5.1 引言 | 第70页 |
5.2 仿真系统的需求 | 第70-72页 |
5.3 传感器仿真简介 | 第72-73页 |
5.4 多机器人仿真系统 | 第73-76页 |
5.4.1 仿真系统总体结构 | 第73-74页 |
5.4.2 障碍检测模块 | 第74页 |
5.4.3 通讯模块 | 第74-75页 |
5.4.4 环境模型模块和路径规划模块 | 第75-76页 |
5.4.5 协调运动规划模块 | 第76页 |
5.5 仿真系统介绍 | 第76页 |
5.6 本章小结 | 第76-77页 |
结论 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-87页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第87-88页 |
致谢 | 第88页 |