摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第16-43页 |
1.1 研究背景与意义 | 第16-20页 |
1.2 移动机器人发展概况 | 第20-25页 |
1.3 移动机器人自主导航关键技术 | 第25-29页 |
1.3.1 定位与地图创建 | 第26-27页 |
1.3.2 路径规划 | 第27-28页 |
1.3.3 运动控制 | 第28-29页 |
1.4 移动机器人运动控制研究现状 | 第29-34页 |
1.4.1 点镇定问题 | 第29-31页 |
1.4.2 轨迹跟踪问题 | 第31-34页 |
1.5 多移动机器人运动协调研究现状 | 第34-41页 |
1.5.1 编队控制问题 | 第35-39页 |
1.5.2 协同目标追踪问题 | 第39-41页 |
1.6 课题来源与主要研究内容 | 第41-43页 |
第2章 基于运动学的移动机器人同时镇定和跟踪控制 | 第43-58页 |
2.1 引言 | 第43-44页 |
2.2 问题描述 | 第44-46页 |
2.3 主要结果 | 第46-51页 |
2.3.1 控制器设计 | 第46-48页 |
2.3.2 稳定性分析 | 第48-51页 |
2.4 仿真与实验结果 | 第51-57页 |
2.5 本章小结 | 第57-58页 |
第3章 基于动力学的移动机器人同时镇定和跟踪控制 | 第58-73页 |
3.1 引言 | 第58页 |
3.2 反演控制方法介绍 | 第58-60页 |
3.3 问题描述 | 第60-62页 |
3.4 主要结果 | 第62-68页 |
3.4.1 控制器设计 | 第63-65页 |
3.4.2 稳定性分析 | 第65-68页 |
3.5 仿真和实验结果 | 第68-72页 |
3.6 本章小结 | 第72-73页 |
第4章 基于动态非完整链式标准型的移动机器人神经网络自适应控制 | 第73-89页 |
4.1 引言 | 第73-74页 |
4.2 问题描述 | 第74-75页 |
4.3 基于模型的控制 | 第75-79页 |
4.4 神经网络自适应控制 | 第79-83页 |
4.4.1 RBF神经网络模型 | 第79-81页 |
4.4.2 神经网络自适应控制器设计 | 第81-83页 |
4.5 仿真和实验结果 | 第83-88页 |
4.6 本章小结 | 第88-89页 |
第5章 具有连通保持的多移动机器人编队控制 | 第89-104页 |
5.1 引言 | 第89-90页 |
5.2 图论基础知识 | 第90-92页 |
5.3 问题描述 | 第92-93页 |
5.4 无Leader编队控制 | 第93-97页 |
5.5 含虚拟Leader的编队控制 | 第97-98页 |
5.6 仿真结果 | 第98-102页 |
5.7 本章小结 | 第102-104页 |
第6章 多移动机器人协同目标追踪 | 第104-120页 |
6.1 引言 | 第104-105页 |
6.2 问题描述 | 第105-106页 |
6.3 主要结果 | 第106-113页 |
6.3.1 笛卡尔坐标下控制律设计 | 第106-111页 |
6.3.2 极坐标下控制律设计 | 第111-113页 |
6.4 仿真和实验结果 | 第113-119页 |
6.5 本章小结 | 第119-120页 |
总结和展望 | 第120-122页 |
全文总结 | 第120-121页 |
下一步工作展望 | 第121-122页 |
参考文献 | 第122-136页 |
附录A 发表论文和参加科研情况说明 | 第136-138页 |
致谢 | 第138页 |