| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外多机器人系统研究现状 | 第13-15页 |
| ·编队控制研究现状 | 第15-16页 |
| ·本论文研究的主要内容及结构 | 第16-19页 |
| 第二章 移动机器人并发定位与构图 | 第19-35页 |
| ·移动机器人 SLAM 问题的相关模型 | 第20-24页 |
| ·SLAM 系统模型 | 第20-21页 |
| ·移动机器人运动模型 | 第21-22页 |
| ·传感器观测模型 | 第22-23页 |
| ·路标模型 | 第23页 |
| ·SLAM 问题实质 | 第23-24页 |
| ·PF 方法的缺点 | 第24-25页 |
| ·PSO 算法的原理 | 第25-27页 |
| ·基于粒子群优化的粒子滤波方法 | 第27-30页 |
| ·仿真分析 | 第30-33页 |
| ·非线性系统状态估计和跟踪 | 第30-32页 |
| ·移动机器人协作定位实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于近似策略迭代算法的移动机器人自主避障控制 | 第35-45页 |
| ·增强学习的基本原理与算法描述 | 第35-37页 |
| ·增强学习的基本原理 | 第35-36页 |
| ·增强学习的马氏决策过程模型 | 第36-37页 |
| ·基于近似策略迭代的学习控制算法 | 第37-41页 |
| ·核策略迭代算法 KLSPI 的基本框架 | 第38-41页 |
| ·基于 KLSPI 算法的移动机器人自主避障 | 第41-44页 |
| ·移动机器人系统介绍 | 第41-42页 |
| ·Markov 过程建模 | 第42页 |
| ·实验分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 一种改进的多机器人队形形成算法 | 第45-53页 |
| ·改进的基于行为分解编队算法 | 第45页 |
| ·动态目标点的获取 | 第45-46页 |
| ·基于行为分解的编队算法 | 第46-49页 |
| ·各子行为设计 | 第47页 |
| ·行为控制参数配置 | 第47-48页 |
| ·行为合成 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 多机器人混合编队控制算法研究 | 第53-61页 |
| ·编队控制问题 | 第53-54页 |
| ·队形介绍 | 第53-54页 |
| ·编队参考点的选取 | 第54页 |
| ·典型的编队控制方法 | 第54-55页 |
| ·基于行为法 | 第54-55页 |
| ·虚拟结构法(virtual structure) | 第55页 |
| ·跟随领航者法 | 第55页 |
| ·基于 l 闭环控制律的 leader-follower 编队算法 | 第55-57页 |
| ·基于 leader-follower 的混合式多机器人编队控制方法 | 第57-59页 |
| ·主要思想 | 第57-58页 |
| ·算法描述 | 第58-59页 |
| ·仿真结果分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69页 |
