摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 多机器人系统发展概述 | 第10-12页 |
1.2.2 多机器人围捕问题研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 多机器人围捕问题存在的难题 | 第13页 |
1.3 研究内容 | 第13-14页 |
1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
第2章 模糊推理系统与人工免疫算法 | 第16-23页 |
2.1 模糊推理系统 | 第16-18页 |
2.2 人工免疫系统 | 第18-22页 |
2.2.1 免疫系统的主要功能与特性 | 第18-19页 |
2.2.2 人工免疫算法的重要概念 | 第19-21页 |
2.2.3 人工免疫算法的一般实现步骤 | 第21-22页 |
2.3 本章小结 | 第22-23页 |
第3章 基于模糊推理系统的多机器人角度控制围捕策略 | 第23-40页 |
3.1 多机器人围捕任务描述 | 第23-26页 |
3.2 轮式机器人运动学模型 | 第26-27页 |
3.3 基于模糊推理系统的多机器人围捕策略 | 第27-33页 |
3.3.1 决策层模糊推理系统 | 第28-29页 |
3.3.2 搜索策略 | 第29页 |
3.3.3 接近策略 | 第29-30页 |
3.3.4 基于角度控制的多机器人围捕策略 | 第30-33页 |
3.4 逃跑者策略 | 第33-34页 |
3.5 围捕成功条件 | 第34页 |
3.6 实验结果及分析 | 第34-39页 |
3.7 本章小结 | 第39-40页 |
第4章 基于人工免疫算法获取模糊规则库的多机器人围捕策略 | 第40-51页 |
4.1 基于模糊推理系统的多机器人围捕任务描述 | 第40-43页 |
4.2 基于人工免疫算法的模糊规则库获取 | 第43-45页 |
4.2.1 模糊规则编码与初始化 | 第43页 |
4.2.2 人工免疫运算 | 第43-44页 |
4.2.3 亲和度计算 | 第44-45页 |
4.3 人工免疫算法获得模糊规则库实现步骤 | 第45页 |
4.4 实验结果与分析 | 第45-49页 |
4.5 本章小结 | 第49-51页 |
第5章 结论 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-55页 |
在学研究成果 | 第55-56页 |
致谢 | 第56页 |