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群体机器人系统分布式协同控制方法与协同行为分析

提要第1-9页
第1章 绪论第9-23页
   ·问题的提出与研究意义第9-11页
   ·群体机器人学相关研究领域第11-12页
     ·控制理论第11页
     ·复杂系统科学第11-12页
     ·分布式人工智能理论第12页
   ·群体机器人系统协同方法研究现状第12-20页
     ·分布式控制研究现状第12-19页
     ·分布式强化学习研究现状第19-20页
   ·存在的问题第20-21页
   ·本文主要研究内容第21-23页
     ·研究目标及研究问题第21-22页
     ·项目资助情况第22页
     ·论文结构第22-23页
第2章 群体机器人研究相关理论基础第23-33页
   ·引言第23页
   ·协同适应性第23-25页
     ·协同适应性定义第23-24页
     ·协同适应性关键问题第24-25页
   ·群体机器人数学模型第25-27页
     ·确定与随机数学模型第25页
     ·解析与数值仿真数学模型第25-26页
     ·基于传感器数据模型、宏观模型与微观学模型第26-27页
   ·优化算法第27-31页
     ·粒子群优化算法第27-29页
     ·改进的粒子群优化算法第29-30页
     ·仿真实验第30-31页
   ·本章小结第31-33页
第3章 基于 Vicsek 模型的运动学行为分析第33-47页
   ·引言第33-35页
   ·Vicsek 模型概述第35-36页
   ·群体机器人运动行为控制策略第36-41页
     ·基本行为第36-39页
     ·策略融合以及参数优化第39-40页
     ·仿真实验第40-41页
   ·群体机器人避障控制策略第41-46页
     ·人工协调场理论概述第42页
     ·人工协调场数学描述第42-43页
     ·控制策略算法第43-44页
     ·仿真实验第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 同步问题分布式控制器设计及稳定性分析第47-63页
   ·引言第47-48页
   ·分布式协同控制第48-53页
     ·群体模型第48页
     ·局部信息交互机制与机器人环境感知第48-50页
     ·分布式控制器设计及稳定性分析第50-53页
   ·参数优化第53-54页
   ·仿真实验与结果分析第54-57页
     ·稳定的群体迁徙仿真实验结果与分析第54页
     ·能量优化的仿真实验第54-57页
   ·动态环境下群体机器人同步问题控制研究第57-61页
     ·分布式控制器设计及稳定性分析第57-59页
     ·仿真实验与分析第59-61页
   ·本章小结第61-63页
第5章 基于内部平均动能的速度分布控制第63-73页
   ·引言第63-65页
   ·群体社会觅食动力学模型第65-68页
     ·环境函数与觅食第65页
     ·动力学模型第65-66页
     ·群体拓扑关系第66-67页
     ·能量分类第67-68页
   ·分布式控制器设计第68-69页
   ·仿真实验与分析第69-72页
   ·本章小结第72-73页
第6章 提高分布式强化学习收敛速度问题研究第73-83页
   ·引言第73-74页
   ·分布式强化学习理论第74-75页
     ·强化学习理论第74页
     ·多智能体强化学习第74-75页
   ·基于黑板结构通信方式第75-77页
     ·黑板结构模型第75-76页
     ·算法设计第76-77页
     ·基于学习自动机的分布式强化学习第77-80页
     ·学习自动机第77-78页
     ·算法设计第78-79页
     ·仿真实验第79-80页
   ·基于改进粒子群优化算法的分布式合作Q 学习第80-82页
     ·算法设计第80-81页
     ·仿真实验第81-82页
   ·本章小结第82-83页
第7章 全文总结第83-87页
   ·本文研究工作总结第83-84页
   ·需要进一步研究的若干问题第84-87页
参考文献第87-99页
攻读博士学位期间发表的论文第99-101页
攻读博士学位期间参加的科研项目第101-102页
致谢第102-103页
摘要第103-105页
ABSTRACT第105-108页

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