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基于网络模型的多机器人系统研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
第1章 绪论第13-27页
   ·引言第13页
   ·研究背景第13-16页
   ·多机器人系统的研究内容第16-21页
     ·体系结构第16-17页
     ·通信第17-18页
     ·学习第18-19页
     ·协调第19-20页
     ·演化第20-21页
     ·性能评价第21页
   ·多机器人系统的研究现状第21-24页
   ·本论文的研究内容第24-27页
第2章 多机器人系统的信息传递第27-41页
   ·引言第27页
   ·多传感器信息融合第27-31页
     ·多传感器信息融合的结构第28-29页
     ·智能机器人多传感器信息融合第29-31页
   ·多机器人系统的通信第31-33页
     ·为什么需要通信第31-32页
     ·多机器人系统通信的性能指标第32-33页
   ·多机器人系统通信网络第33-36页
     ·CSMA/CD协议第33-34页
     ·信号的接收与发送第34-36页
   ·多机器人系统的通信方式第36-38页
     ·显式与隐式通信第36-37页
     ·全局与局部通信第37页
     ·同步与异步通信第37-38页
   ·多机器人系统的信息流第38-39页
   ·小结第39-41页
第3章 多机器人系统的网络模型第41-63页
   ·引言第41-42页
   ·图论基本知识第42-44页
   ·相关矩阵理论第44-47页
   ·小世界网络第47-53页
     ·Watts-Strogatz模型第47-49页
     ·Kleinberg模型第49-50页
     ·小世界网络的结构特征第50-51页
     ·小世界网络的效率第51-53页
   ·多机器人协作系统的网络模型第53-57页
     ·物理网络模型第53-54页
     ·通信网络模型第54-56页
     ·控制网络模型第56-57页
   ·多机器人系统通信网络结构的演化第57-58页
     ·仿真方案第57页
     ·仿真结果分析第57-58页
   ·小结第58-63页
第4章 多机器人系统的一致性问题第63-83页
   ·引言第63-64页
   ·同步网络的一致性问题第64-73页
     ·一致性协议的数学描述第65-67页
     ·一致性收敛问题第67-69页
     ·一致性收敛的速度第69-71页
     ·一致性收敛仿真第71-73页
   ·小世界网络的一致性收敛分析第73-77页
   ·部分同步网络的一致性问题第77-82页
     ·一致性协议的数学描述第77-78页
     ·一致性收敛分析第78-81页
     ·仿真第81-82页
   ·小结第82-83页
第5章 多机器人编队第83-99页
   ·引言第83页
   ·多机器人编队的研究内容第83-92页
     ·多机器人队形形成第84-86页
       ·常用的编队队形第84-85页
       ·编队参考点法第85-86页
     ·多机器入队形控翩第86-92页
       ·基于行为主义方法第87-88页
       ·领队-跟随方法第88-92页
   ·多机器人编队稳定性分析第92-97页
     ·串稳定(String Stability)第92-93页
     ·网格稳定(Mesh Stability)第93-94页
     ·领队一队形稳定(Leader-to-formation Stability)第94页
     ·基于代数图论的稳定性分析第94-97页
   ·小结第97-99页
第6章 多机器人编队的多目标优化控制第99-115页
   ·引言第99页
   ·多目标优化问题第99-102页
   ·粒子群优化算法(PSO)第102-107页
     ·单目标PSO第102-104页
     ·多目标PSO第104-107页
       ·外部知识库第105-107页
       ·突变算子第107页
   ·多机器人编队优化控制第107-112页
     ·控制器模型第107-110页
     ·多目标优化问题第110-112页
   ·仿真第112-114页
   ·小结第114-115页
第7章 结论与展望第115-117页
   ·全文总结第115-116页
   ·未来研究展望第116-117页
参考文献第117-129页
攻读学位期间发表的学术论文第129-131页
致谢第131页

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