| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-32页 |
| ·课题背景 | 第11-15页 |
| ·课题相关研究进展 | 第15-32页 |
| ·利用水下机器人进行热液喷口探测工程应用进展 | 第15-19页 |
| ·化学羽状流自主追踪定位方法研究与进展 | 第19-29页 |
| ·本论文研究的目的和意义 | 第29-30页 |
| ·本论文主要工作 | 第30-32页 |
| 第2章 部分观测马尔可夫决策过程建模 | 第32-59页 |
| ·理论介绍 | 第33-41页 |
| ·马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes--MDP) | 第34-39页 |
| ·部分观测马尔可夫决策过程(Partially Observable Markov DecisionProcesses--POMDP) | 第39-41页 |
| ·化学羽状流追踪与定位建模 | 第41-51页 |
| ·状态空间的确定(State Space) | 第41-42页 |
| ·决策(行动,Action) | 第42-43页 |
| ·状态转移函数(Transition Function) | 第43-44页 |
| ·观测,观测模型与观测函数(Observations & Observation Model &Observation Function) | 第44-48页 |
| ·回报函数(Reward Function) | 第48-51页 |
| ·化学源头概率分布实时在线计算(Source Mapping) | 第51-56页 |
| ·基于信念状态更新机制的计算方法 | 第51-53页 |
| ·概率更新公式的比较 | 第53-54页 |
| ·实时性要求与计算简化方法 | 第54-56页 |
| ·化学烟羽观测概率分布实时在线计算(Plume Mapping) | 第56页 |
| ·基于在线构图的规划(Planning)——马尔可夫决策过程的求解 | 第56-57页 |
| ·本章小节 | 第57-59页 |
| 第3章 构图和规划——计算机仿真验证 | 第59-81页 |
| ·陆地机器人仿真环境的建立 | 第59页 |
| ·化学源头概率地图计算机仿真验证 | 第59-61页 |
| ·观测烟羽概率的计算机仿真验证 | 第61-62页 |
| ·基于在线构图的实时路径规划的计算机仿真验证 | 第62-80页 |
| ·仅给定开拓型回报 | 第62-64页 |
| ·仅给定直接源头奖励 | 第64-67页 |
| ·仅给定均方根误差作为回报 | 第67-69页 |
| ·仅给定均方根误差的变化作为回报 | 第69-71页 |
| ·观测烟羽回报 | 第71-73页 |
| ·综合回报 | 第73-79页 |
| ·结合Z型搜索的人工势场规划方法 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第4章 图像定位和构图的陆地试验验证 | 第81-92页 |
| ·单目摄像头图像定位 | 第81-88页 |
| ·目标识别 | 第81-82页 |
| ·最小二乘高斯核支持向量机的理论 | 第82-85页 |
| ·k重交叉验证(K-fold Cross Validation) | 第85-86页 |
| ·基于最小二乘高斯核支持向量机的映射建模 | 第86-87页 |
| ·单目图像定位注意事项 | 第87-88页 |
| ·规划平台 | 第88页 |
| ·试验条件 | 第88页 |
| ·传感器 | 第88-89页 |
| ·构图的陆地试验验证 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 水下试验平台的搭建 | 第92-96页 |
| ·载体的准备 | 第92-94页 |
| ·水下机器人载体的改装方案 | 第92-93页 |
| ·加挂传感器卡子强度校核 | 第93页 |
| ·加挂传感器后载体的阻力估算 | 第93-94页 |
| ·化学源头装置 | 第94页 |
| ·软件部分的准备 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 结论 | 第96-98页 |
| 全文总结 | 第96-97页 |
| 研究展望 | 第97-98页 |
| 附录 | 第98-99页 |
| 信息熵 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
