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基于自主和自学习行为智能体的AUV运动规划研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·课题研究的背景和意义第12-13页
   ·智能体及其计算结构研究综述第13-15页
   ·基于行为主义的智能体研究热点第15-20页
     ·智能体的行为设计第15-16页
     ·智能体的行为协调机制第16-18页
     ·智能体的行为学习第18-20页
   ·论文研究的方法和内容第20-22页
   ·论文的组织第22-24页
第2章 基于行为动力学和模糊推理的AUV自主行为智能体研究第24-65页
   ·引言第24页
   ·自主行为智能体的定义第24-27页
     ·基本行为第25-26页
     ·组合行为第26页
     ·宏行为第26-27页
   ·AUV空间运动规划中的基本行为第27-29页
     ·水平面的基本行为第27-28页
     ·垂直面的基本行为第28-29页
   ·行为动力学方法第29-35页
     ·行为变量第29-30页
     ·行为动力学模型的建立第30-35页
   ·基于行为动力学的AUV水平面自主行为智能体的建立第35-52页
     ·行为变量的选取第35-36页
     ·趋向目标行为动力学模型第36-38页
     ·避障行为动力学模型第38-40页
     ·速度控制第40页
     ·水平面的宏行为建立第40-42页
     ·水平面运动规划仿真研究第42-50页
     ·行为动力学的特点第50-52页
   ·基于模糊推理的AUV垂直面自主行为智能体的建立第52-57页
     ·定高和定深航行行为的设计与协调第52-56页
     ·垂直面运动规划仿真研究第56-57页
   ·基于使命描述的AUV三维空间运动规划行为协调机制第57-63页
     ·使命描述第57-59页
     ·使命分解第59-60页
     ·航渡和地形勘察的任务执行语句第60-62页
     ·三维空间运动规划仿真研究第62-63页
   ·本章小结第63-65页
第3章 基于NCQL的AUV自学习行为智能体研究第65-83页
   ·引言第65页
   ·强化学习算法在应用过程中的几个关键问题第65-66页
   ·基于神经网络和案例的Q学习(NCQL)第66-73页
     ·基于多层误差反馈神经网络的强化学习泛化技术第67-70页
     ·基于神经网络和案例的Q学习算法第70-73页
   ·基于NCQL的AUV自学习行为智能体的建立第73-79页
     ·基于NCQL的自学习行为智能体结构第73-74页
     ·AUV状态空间的表示第74-75页
     ·AUV动作空间的描述第75-76页
     ·强化信号(报酬)的确定第76-77页
     ·动作的选择机制第77-78页
     ·预置先验案例第78-79页
   ·基于自学习行为智能体的AUV运动规划仿真研究第79-82页
   ·本章小结第82-83页
第4章 含行为智能体的AUV自主控制系统集成技术研究第83-97页
   ·引言第83页
   ·含行为智能体的AUV自主控制系统体系结构第83-87页
     ·AUV自主控制系统顶层设计第83-84页
     ·AUV自主控制系统结构总体设计第84-87页
   ·AUV自主控制系统形式化描述第87-92页
     ·基于有色网建模的基本知识第87-88页
     ·基本建模算子第88-89页
     ·基于有色网的AUV自主控制系统建模第89-92页
   ·AUV自主控制系统形式化分析第92-96页
     ·有色网的数学定义第92-93页
     ·自主控制系统基本逻辑性质分析第93-96页
   ·本章小结第96-97页
第5章 基于行为智能体的AUV运动规划试验研究第97-123页
   ·引言第97页
   ·基于声呐信息的AUV避障行为湖试第97-107页
     ·Dolphin6201多波束前视声呐第97-99页
     ·声呐数字滤波算法设计第99-105页
     ·试验过程描述及结果分析第105-107页
   ·水平面行为协调缩尺度模拟试验第107-117页
     ·试验系统的构建第108-111页
     ·环境探测方案设计第111-113页
     ·试验过程描述及结果分析第113-117页
   ·含行为智能体的AUV自主控制系统半实物仿真试验第117-121页
     ·半实物仿真平台硬件拓扑结构设计第118-119页
     ·半实物仿真系统基本功能分配第119-120页
     ·试验过程描述及结果分析第120-121页
   ·本章小结第121-123页
结论第123-125页
参考文献第125-134页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第134-136页
致谢第136页

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