| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·进化机器人学研究的主要方面 | 第10-12页 |
| ·进化算法本身的研究 | 第11页 |
| ·控制器的进化 | 第11-12页 |
| ·硬件的进化(EHW) | 第12页 |
| ·国外机器人进化行为研究现状 | 第12-16页 |
| ·基本进化系统 | 第13-14页 |
| ·协同进化方法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·机器人形态的进化 | 第15-16页 |
| ·国内机器人进化行为研究现状 | 第16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 进化算法研究 | 第18-28页 |
| ·学习与进化的交互作用 | 第18-19页 |
| ·进化算法的基础:遗传算法 | 第19-22页 |
| ·进化设计人工神经网络 | 第22-26页 |
| ·神经网络集成 | 第22-24页 |
| ·进化神经网络思想 | 第24-26页 |
| ·并行进化神经网络算法 | 第26页 |
| ·进化硬件问题 | 第26-28页 |
| ·进化硬件的基本思想 | 第26-27页 |
| ·数字型进化硬件实例 | 第27-28页 |
| 第三章 基于神经网络集成的并行学习进化算法 | 第28-50页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·传感器组最小结构设计的基本原理 | 第28-32页 |
| ·机器人形态进化的研究(morphology) | 第28-29页 |
| ·基于声纳阵列的最小结构设计 | 第29-32页 |
| ·基于神经网络集成的进化结构 | 第32-34页 |
| ·基于传感器组的单网络控制器 | 第32-33页 |
| ·集成网络建模 | 第33-34页 |
| ·并行进化策略 | 第34-40页 |
| ·基于传感器组的编码机制 | 第34-36页 |
| ·激励—反应对 | 第36页 |
| ·适应度函数 | 第36-38页 |
| ·遗传算子参数设计 | 第38-39页 |
| ·成员网络动态权重调整方法 | 第39-40页 |
| ·算法分析 | 第40-42页 |
| ·并行进化算法流程 | 第40-41页 |
| ·协同与竞争型进化 | 第41-42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-49页 |
| ·软件仿真结果 | 第42-45页 |
| ·收敛性分析 | 第45页 |
| ·基于先锋 Pioneer 3移动机器人的进化实验 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于 FPGA的神经网络硬件实现初探 | 第50-56页 |
| ·FPGA及其开发环境 | 第50页 |
| ·神经网络的硬件实现 | 第50-55页 |
| ·输入层到中间层的串行设计 | 第51-52页 |
| ·中间层到输出层的并行连接硬件实现 | 第52-53页 |
| ·遗传算法的硬件结构设计 | 第53页 |
| ·各模块具体实现 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 进化机器人仿真系统设计 | 第56-69页 |
| ·移动机器人的控制结构和运动模型 | 第56-60页 |
| ·avoid_obs行为设计 | 第57-58页 |
| ·explore行为设计 | 第58-60页 |
| ·传感器模型的建立及声纳数据模拟 | 第60-62页 |
| ·地图环境构建 | 第62-64页 |
| ·基于面向对象的 SIMROBOT机器人进化学习仿真系统 | 第64-68页 |
| ·仿真系统的功能 | 第64-65页 |
| ·仿真系统的建模 | 第65-67页 |
| ·仿真研究的任务 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·本文主要创新点 | 第69-70页 |
| ·课题展望与进一步的研究 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |