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复杂海洋环境下USV自主性提高方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 自主能力调整方法研究第11-13页
        1.2.2 控制系统体系结构研究第13-14页
        1.2.3 自主能力评估方法研究第14-15页
        1.2.4 用户对自主能力的影响研究第15页
    1.3 论文的主要工作和组织结构第15-17页
第2章 USV的可变自主性概述第17-24页
    2.1 机器人的可变自主性第17-18页
        2.1.1 自主性的定义第17页
        2.1.2 可变自主的定义第17-18页
    2.2 可变自主系统的弹性第18-20页
        2.2.1 弹性的定义第18-19页
        2.2.2 衡量弹性的标准第19-20页
    2.3 自主能力的维度第20-21页
    2.4 USV自主等级的划分第21-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第3章 基于知识库的USV自主性提高方法研究第24-48页
    3.1 引言第24-25页
    3.2 自主性提高框架第25-26页
    3.3 环境监测第26-29页
        3.3.1 环境的可通行性第26-27页
        3.3.2 目标点的可达性第27-28页
        3.3.3 偏航信息第28-29页
    3.4 突发事件识别第29-31页
        3.4.1 突发事件的类型第29页
        3.4.2 突发事件的识别第29-31页
    3.5 知识库的更新第31-37页
        3.5.1 知识库的结构第31-33页
        3.5.2 知识库更新规则第33-36页
        3.5.3 突发事件的处理第36-37页
    3.6 仿真实验第37-47页
        3.6.1 可变自主仿真系统第37-38页
        3.6.2 确定事态分界点第38-39页
        3.6.3 知识库的建立第39-41页
        3.6.4 对比试验第41-47页
    3.7 本章小结第47-48页
第4章 基于逆向强化学习的USV模仿学习方法研究第48-66页
    4.1 引言第48页
    4.2 逆向强化学习概况第48-50页
    4.3 基于PCA的行为特征提取第50-53页
    4.4 基于逆向强化学习的行为模仿第53-56页
        4.4.1 特征期望第53-54页
        4.4.2 逆向强化学习算法第54-56页
    4.5 仿真实验第56-65页
        4.5.1 状态-动作空间描述第56-57页
        4.5.2 算法的复杂度第57-59页
        4.5.3 状态特征的选取第59-61页
        4.5.4 学习用户偏好第61-65页
    4.6 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第73-74页
致谢第74页

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