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多水下机器人编队协调问题研究

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

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