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水下机器人系统体系结构及避障控制技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-17页
第1章 绪论第17-26页
   ·概述第17页
   ·水下机器人的发展概况和研究趋势第17-20页
   ·水下机器人体系结构研究概述第20-23页
   ·论文研究背景和意义第23-24页
   ·论文主要内容第24-26页
第2章 水下机器人混合体系结构设计第26-43页
   ·引言第26页
   ·体系结构研究概述第26-31页
     ·分层递阶体系结构第26-27页
     ·反应式体系结构第27-28页
     ·混合体系结构第28-31页
   ·水下机器人混合体系结构设计第31-38页
     ·任务管理器第32-34页
     ·感知器第34-36页
     ·行为管理器第36-38页
   ·仿真研究第38-42页
   ·本章小结第42-43页
第3章 水下机器人动态障碍物感知技术第43-63页
   ·引言第43页
   ·目标运动模型第43-48页
     ·CV 模型第44-45页
     ·CA 模型第45-46页
     ·Singer 模型第46-48页
   ·卡尔曼滤波第48-56页
     ·离散型卡尔曼滤波第48-50页
     ·自适应卡尔曼滤波第50-56页
   ·仿真试验研究第56-62页
   ·本章小结第62-63页
第4章 水下机器人避障行为规划及控制第63-99页
   ·引言第63页
   ·水下机器人避障规划算法第63-76页
     ·问题描述第64页
     ·大地坐标系与艇体坐标系第64-66页
     ·声呐数据与障碍物描述第66页
     ·碰撞预测模型第66-67页
     ·速度矢量坐标系内AUV 期望速度求解第67-70页
     ·避障策略第70-71页
     ·仿真研究第71-76页
   ·基于避障行为的水下机器人有限时间模糊PD 控制第76-84页
     ·有限时间控制基本概念第76-77页
     ·有限时间 PD 控制器在水下机器人控制中的应用第77-81页
     ·仿真试验结果分析第81-84页
   ·模糊参数自适应有限时间PD 控制器第84-98页
     ·模糊自适应有限时间 PD 控制器设计第85-90页
     ·纵向与艏向控制协调器设计第90-93页
     ·仿真试验结果第93-98页
   ·本章小结第98-99页
第5章 水下机器人全局路径规划技术第99-133页
   ·引言第99页
   ·水下机器人全局路径规划概述第99-101页
   ·粒子群算法第101-109页
     ·粒子群算法概述第101-102页
     ·基本 PSO 算法第102-104页
     ·PSO 算法的改进第104-109页
   ·粒子群算法在水下机器人全局路径规划的应用第109-124页
     ·海洋环境表达第109-112页
     ·PSO 算法路径规划的实现第112-117页
     ·仿真试验结果与分析第117-124页
   ·多障碍物海洋环境中粒子群优化全局路径规划第124-131页
     ·主干线二叉树法第125-127页
     ·A*算法路径搜索第127-128页
     ·PSO 算法路径优化的实现第128-129页
     ·仿真实验及结果分析第129-131页
   ·本章小结第131-133页
第6章 水下机器人基础运动控制器第133-150页
   ·引言第133-134页
   ·控制问题描述第134页
   ·神经网络并行自学习控制器设计第134-143页
     ·控制器结构及工作原理第134-137页
     ·自适应神经网络模型(ANNM )及其训练第137-139页
     ·神经网络控制器(NNC)及其训练第139-142页
     ·运行监控器第142页
     ·鲁棒控制器第142-143页
   ·神经网络并行自学习控制器的水下机器人控制应用第143-146页
     ·水下机器人的动力学辨识第143-144页
     ·目标规划器第144-145页
     ·水下机器人的运动控制第145-146页
   ·海上试验结果第146-149页
   ·本章小结第149-150页
结论第150-153页
参考文献第153-165页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第165-166页
致谢第166页

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