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生物启发的多机器人系统编队控制与协同搜索

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究目的与意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-21页
        1.2.1 多机器人模型及编队控制第16-17页
        1.2.2 MRS的目标协同搜索第17-18页
        1.2.3 基于生物网络的智能控制与学习算法第18-21页
    1.3 论文的研究内容和创新点第21-23页
        1.3.1 论文的研究内容第21-22页
        1.3.2 论文的创新点第22-23页
    1.4 论文的章节安排第23-24页
第二章 基于内分泌调节机制的多机器人编队控制第24-38页
    2.1 引言第24页
    2.2 MRS建模及编队控制问题描述第24-28页
        2.2.1 基于动力学方程的MRS建模第25-26页
        2.2.2 基于领航者跟随策略的队形描述第26-28页
    2.3 基于内分泌调节机制的编队控制器设计第28-33页
        2.3.1 内分泌调节机理及数学表示第28-30页
        2.3.2 控制器设计及稳定性分析第30-33页
    2.4 仿真实验与结果分析第33-37页
        2.4.1 编队及避障实验第33-35页
        2.4.2 系统扩展性及容错性实验第35-37页
    2.5 小结第37-38页
第三章 基于情感共识的MRS领航者动态选择模型第38-59页
    3.1 引言第38页
    3.2 问题描述与理论基础第38-41页
        3.2.1 研究背景第38-40页
        3.2.2 情感模型在MRS中的应用第40-41页
    3.3 基于情感共识的领航者选择模型第41-48页
        3.3.1 情感模型的相关概念第41-44页
        3.3.2 基于改进型贪婪算法的最短路径规划策略第44-47页
        3.3.3 模型参数分析第47-48页
    3.4 仿真实验及结果分析第48-58页
        3.4.1 模型相关参数选择第48-50页
        3.4.2 基于swap-greedy算法的编队位置优化第50-51页
        3.4.3 复杂环境下MRS脱困实验第51-56页
        3.4.4 领航者故障实验第56-58页
    3.5 小结第58-59页
第四章 基于分布式采样的MRS协同搜索第59-84页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 基于MRS的动态目标搜索问题建模第60-63页
        4.2.1 问题描述第60-61页
        4.2.2 复杂动态搜索问题建模第61-63页
    4.3 基于分布式采样的递归贝叶斯估计模型第63-69页
        4.3.1 递归贝叶斯估计第63-66页
        4.3.2 分布式采样方法第66-69页
    4.4 自适应实时协同搜索方法第69-73页
        4.4.1 AOCS结构介绍第69-70页
        4.4.2 协同估计第70-71页
        4.4.3 自适应控制律设计第71-73页
    4.5 仿真实验及结果分析第73-82页
        4.5.1 仿真实验描述第73-75页
        4.5.2 静态目标搜索对比实验第75-79页
        4.5.3 动态目标跟踪对比实验第79-82页
    4.6 小结第82-84页
第五章 随机可观测条件下基于自学习免疫协同进化网络的多逃逸目标跟踪第84-112页
    5.1 引言第84页
    5.2 随机可观测条件下逃逸目标搜索问题建模第84-88页
        5.2.1 问题描述第84-86页
        5.2.2 MESROC问题建模第86-88页
    5.3 自学习免疫协同进化网络第88-92页
        5.3.1 免疫应答过程第89页
        5.3.2 免疫协同进化网络框架第89-92页
    5.4 基于SLICEN的MESROC问题求解第92-101页
        5.4.1 MESROC的动态局面编码第93-95页
        5.4.2 SLICEN训练及免疫学习策略第95-101页
    5.5 仿真实验及结果分析第101-111页
        5.5.1 实验描述第101-102页
        5.5.2 免疫应答网络参数选择第102页
        5.5.3 SLICEN免疫学习过程实验第102-111页
    5.6 小结第111-112页
第六章 总结与展望第112-115页
    6.1 总结第112-113页
    6.2 展望第113-115页
参考文献第115-131页
致谢第131-133页
附录第133-136页
    附录A 攻读博士学位期间取得的成果第133-135页
    附录B 攻读博士学位期间参与的项目第135-136页
    附录C 攻读博士学位期间获得的奖励和荣誉第136页

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