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基于生物免疫机理的多机器人协作研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-31页
   ·研究背景第11-12页
   ·多机器人系统的研究第12-24页
     ·多机器人系统的研究现状第13-15页
     ·多机器人系统的研究内容第15-20页
     ·多机器人系统几种典型的研究领域第20-24页
   ·论文课题研究第24-31页
     ·选题意义第24-26页
     ·论文主要研究内容第26-28页
     ·论文主要研究成果第28-29页
     ·论文结构第29-31页
第二章 基于免疫机理的多机器人混合式体系结构第31-51页
   ·引言第31-32页
   ·生物免疫系统第32-40页
     ·免疫基本概念、组成和主要功能第32-36页
     ·免疫理论第36-40页
   ·人工免疫系统在机器人领域的应用第40-42页
   ·基于免疫的多机器人系统体系结构第42-49页
     ·整体分布式体系结构第43页
     ·个体混合式体系结构第43-47页
     ·多机器人系统体系结构的特点第47页
     ·基于免疫体系结构的多机器人协作第47-49页
   ·小结第49-51页
第三章 基于免疫机理的多机器人未知环境完全探测和地图构建第51-71页
   ·引言第51-52页
   ·多机器人地图构建与更新第52-57页
     ·传感器模型第53-54页
     ·地图描述第54-55页
     ·地图更新第55-57页
   ·基于免疫的完全探测算法第57-62页
     ·环境和多机器人系统第58-59页
     ·局部环境信息(抗原)第59-60页
     ·机器人之间的协作(抗体)第60-61页
     ·机器人被锁的特殊情况第61页
     ·探测算法流程第61-62页
   ·实验第62-69页
     ·实验环境和参数第63页
     ·实验中探测和地图构建结果第63-68页
     ·实验结果分析第68-69页
   ·小结第69-71页
第四章 基于免疫机理的多机器人自主协作第71-87页
   ·引言第71-72页
   ·Agent技术第72-73页
   ·免疫agent模型(Immune Agent Network,IAN)第73-75页
   ·基于免疫agent模型的多机器人自主协作方法第75-83页
     ·基于免疫机理的多机器人系统第76-79页
     ·实现自主协作第79-81页
     ·防止任务死锁第81-83页
   ·实验第83-86页
     ·实验环境和参数第83-84页
     ·实验过程和结果分析第84-86页
   ·小结第86-87页
第五章 基于免疫网络的多机器人任务分配第87-107页
   ·引言第87-88页
   ·免疫网络模型第88-93页
     ·免疫网络结构第89-91页
     ·模型的描述第91-93页
   ·基于免疫网络的多机器人任务分配算法第93-97页
     ·静态任务分配第93-94页
     ·动态任务分配第94-95页
     ·任务分配算法的分析第95-97页
   ·任务分配与自主协作结合第97-101页
     ·在任务分配中实现自主协作第98-100页
     ·三种结合方法第100-101页
   ·实验第101-105页
     ·实验环境和参数第102页
     ·任务分配算法的实验结果第102-103页
     ·任务分配与自主协作结合的实验结果第103-105页
   ·小结第105-107页
第六章 基于免疫强化学习的多机器人动态协作第107-125页
   ·引言第107-108页
   ·免疫强化学习算法第108-117页
     ·免疫强化学习算法第110-113页
     ·免疫强化学习应用于多机器人动态协作第113-116页
     ·免疫强化学习方法的分析第116-117页
   ·基于免疫强化学习机制的多机器人多目标观测第117-120页
     ·典型多目标观测算法第117-118页
     ·基于免疫强化学习的目标观测协作算法第118-120页
   ·实验第120-124页
     ·实验环境和参数第120-122页
     ·实验数据和结果分析第122-124页
   ·小结第124-125页
第七章 总结和展望第125-129页
   ·总结第125-126页
   ·展望第126-129页
参考文献第129-139页
攻读博士学位期间发表(录用)的论文和参加的项目第139页

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