基于行为动力学的多机器人系统路径规划研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多机器人系统的应用领域 | 第11-13页 |
| 1.3 多机器人系统路径规划研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 路径规划方法的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 本论文主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 多机器人系统行为动力学建模 | 第20-38页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 多机器人系统路径规划关键技术问题 | 第20-28页 |
| 2.3 行为动力学方法的概述与基本原理 | 第28-30页 |
| 2.3.1 相关概念的定义 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基本原理 | 第29-30页 |
| 2.4 基本行为动力学模型 | 第30-37页 |
| 2.4.1 奔向目标行为模型 | 第30-33页 |
| 2.4.2 避障行为动力学模型 | 第33-36页 |
| 2.4.3 避碰行为动力学模型 | 第36-37页 |
| 2.5 行为协调 | 第37-38页 |
| 第3章 行为动力学方法的优化研究 | 第38-56页 |
| 3.1 基于互惠速度障碍的避碰动力学模型 | 第38-42页 |
| 3.1.1 速度障碍原理 | 第38-39页 |
| 3.1.2 互惠速度障碍 | 第39-42页 |
| 3.2 基于传感器模型的子目标确定 | 第42-47页 |
| 3.2.1 子目标半径的选取 | 第43-44页 |
| 3.2.2 沿墙行为的设计 | 第44-47页 |
| 3.3 基于竞争动力学的行为协调 | 第47-49页 |
| 3.3.1 竞争动力学算法介绍 | 第47-48页 |
| 3.3.2 参数的选取 | 第48-49页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第49-55页 |
| 3.4.1 单机器人路径规划 | 第52-53页 |
| 3.4.2 多机器人路径规划 | 第53-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于静态权值免疫规划算法的行为融合 | 第56-72页 |
| 4.1 免疫规划算法 | 第56-58页 |
| 4.1.1 免疫规划算法重要思想 | 第56-57页 |
| 4.1.2 免疫规划算法原理 | 第57-58页 |
| 4.2 免疫规划算法收敛性分析 | 第58-61页 |
| 4.3 基于静态权值免疫规划算法的设计 | 第61-66页 |
| 4.3.1 权值系数的定义 | 第62-63页 |
| 4.3.2 特殊种群个体的调整 | 第63-64页 |
| 4.3.3 适应度函数的设计 | 第64-66页 |
| 4.4 仿真验证与分析 | 第66-71页 |
| 4.4.1 单机器人静态路径规划 | 第66-67页 |
| 4.4.2 多机器人路径规划 | 第67-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
