多移动机器人系统运动控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-27页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·多机器人系统研究需要解决的主要问题 | 第13-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-25页 |
| ·论文的创新点及主要内容安排 | 第25-27页 |
| 2 多机器人运动协调控制关键议题综述 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·单机器人路径规划 | 第27-30页 |
| ·多机器人路径规划 | 第30-32页 |
| ·多机器人编队控制 | 第32-39页 |
| ·追捕-逃避博弈 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 3 开放式多智能体结构与多机器人系统实验平台 | 第42-58页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·开放式多智能体结构 | 第43-46页 |
| ·基于OAA 的多机器人系统设计与实现 | 第46-53页 |
| ·机器人智能体的设计 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 4 移动机器人路径规划方法 | 第58-77页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·基于粒子群算法的移动机器人路径规划 | 第59-66页 |
| ·基于门限偶极子模型的多机器人路径规划 | 第66-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 5 基于行为的多机器人任意队形控制研究 | 第77-92页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·机器人的运动模型与行为分解 | 第77-83页 |
| ·带队形反馈的多机器人编队控制结构 | 第83-88页 |
| ·仿真与实验 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 6 基于分布式强化学习的多机器人围捕任务研究 | 第92-124页 |
| ·引言 | 第92页 |
| ·强化学习简介 | 第92-99页 |
| ·基于RLI 的多机器人围捕策略研究 | 第99-105页 |
| ·多机器人围捕群体性能分析 | 第105-117页 |
| ·基于粒子群算法的多智能体强化学习任务配置 | 第117-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 7 总结与展望 | 第124-127页 |
| ·全文总结 | 第124-125页 |
| ·研究展望 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-140页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第140-141页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的课题 | 第141页 |
