| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 水下机器人路径规划研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多水下机器人编队控制方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于模糊推理与强化学习的路径规划算法 | 第17-28页 |
| 2.1 基于强化学习的路径规划算法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 强化学习原理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于sarsa(λ)学习的路径规划算法 | 第19-21页 |
| 2.2 模糊控制理论 | 第21-22页 |
| 2.3 基于额外奖赏值的二层模糊sarsa(λ)路径规划算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 AFsarsa(λ)算法设计 | 第23-26页 |
| 2.3.2 AFsarsa(λ)路径规划算法过程 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于改进领航者-虚拟结构法的多AUV编队控制方法 | 第28-43页 |
| 3.1 水下机器人编队 | 第28-30页 |
| 3.1.1 多水下机器人编队队形 | 第28-29页 |
| 3.1.2 多水下机器人编队控制方法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于领航者-虚拟结构法的多AUV编队控制方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 三维运动模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 坐标系转换 | 第31-34页 |
| 3.2.3 基于虚拟结构法的参考点跟踪算法 | 第34-35页 |
| 3.3 基于编队收缩度与动态切换领航者的改进算法设计 | 第35-42页 |
| 3.3.1 编队收缩度 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于编队收缩度的多AUV编队避障方法 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于启发式评价函数的动态切换领航者法 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 仿真实验与分析 | 第43-63页 |
| 4.1 V-REP仿真平台 | 第43页 |
| 4.2 仿真环境配置过程 | 第43-45页 |
| 4.3 AFsarsa(λ)路径规划算法仿真实验 | 第45-50页 |
| 4.4 改进领航者-虚拟结构法编队仿真实验 | 第50-62页 |
| 4.4.1 编队收缩度仿真实验 | 第51-55页 |
| 4.4.2 动态切换领航者仿真实验 | 第55-57页 |
| 4.4.3 改进领航者-虚拟结构法运动仿真实验 | 第57-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
