| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·主动嗅觉定位策略 | 第10-16页 |
| ·单机器人气体/气味源定位 | 第10-12页 |
| ·群体机器人气体/气味源定位 | 第12-15页 |
| ·主动嗅觉研究面临的困难 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 移动嗅觉机器人软、硬件介绍 | 第17-31页 |
| ·移动嗅觉机器人系统 | 第17页 |
| ·移动嗅觉机器人硬件介绍 | 第17-26页 |
| ·硬件系统构成 | 第17-18页 |
| ·机器人硬件各部分介绍 | 第18-26页 |
| ·移动嗅觉机器人软件系统 | 第26-30页 |
| ·编译器环境 | 第26页 |
| ·机器人软件结构 | 第26-28页 |
| ·上位机系统 | 第28-29页 |
| ·机器人程序运行机理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于强化学习蚁群算法的主动嗅觉研究 | 第31-54页 |
| ·研究背景 | 第31页 |
| ·烟羽模型 | 第31-34页 |
| ·蚁群算法 | 第34-35页 |
| ·强化学习 | 第35-41页 |
| ·Q-Learning 基本概念 | 第36-38页 |
| ·隐马尔可夫烟羽模型条件下的强化学习 | 第38-41页 |
| ·强化学习蚁群算法 | 第41-46页 |
| ·烟羽跟踪策略 | 第42-46页 |
| ·算法仿真结果 | 第46-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 Exploration-Exploitation平衡分析 | 第54-65页 |
| ·E-E平衡研究概况 | 第54页 |
| ·E-E平衡的具体应用 | 第54-59页 |
| ·蚁群算法中的E-E平衡 | 第54-57页 |
| ·PSO中的E-E平衡 | 第57-59页 |
| ·烟羽跟踪过程中E-E衡量指标 | 第59-60页 |
| ·E-E衡量仿真结果及分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 结束语和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |