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自主移动平台自适应运动规划与学习方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 课题研究背景和意义第11-12页
    1.2 强化学习发展历史及研究现状第12-13页
    1.3 运动规划研究现状第13-19页
        1.3.1 运动规划国外研究现状第13-17页
        1.3.2 运动规划国内研究现状第17-19页
    1.4 运动规划常见方法第19-20页
    1.5 主要内容与方法第20-21页
    1.6 论文的组织结构第21-23页
第2章 自主移动平台的运动规划第23-39页
    2.1 引言第23页
    2.2 自主移动平台基于人工势场法的运动规划第23-28页
        2.2.1 人工势场法基本原理第23页
        2.2.2 人工势场法模型的建立第23-26页
        2.2.3 人工势场算法的改进第26-28页
    2.3 改进人工势场法的自主平台运动规划仿真实验第28-37页
        2.3.1 简单环境下的仿真实验第28-35页
        2.3.2 复杂环境下的仿真实验第35-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第3章 静态环境中UUV基于强化学习方法的运动规划第39-57页
    3.1 引言第39页
    3.2 强化学习基本原理第39-43页
        3.2.1 强化学习模型第39-40页
        3.2.2 强化学习系统的基本要素第40-41页
        3.2.3 强化学习的主要算法第41-43页
    3.3 静态环境中UUV强化学习运动规划方法设计第43-49页
        3.3.1 环境建模与UUV模型的相关设置第43-44页
        3.3.2 传感器模型建立第44-45页
        3.3.3 UUV的运动规划策略第45-46页
        3.3.4 UUV的基本状态与动作描述第46-47页
        3.3.5 强化信号的确定第47-48页
        3.3.6 动作选择策略第48-49页
        3.3.7 运动规划系统算法流程第49页
    3.4 静态环境中仿真实验第49-55页
        3.4.1 学习率对运动规划系统的影响第49-50页
        3.4.2 折扣因子对运动规划系统的影响第50-52页
        3.4.3 静态环境中运动规划仿真实验第52-55页
    3.5 本章小结第55-57页
第4章 动态环境中UUV基于强化学习方法的运动规划第57-75页
    4.1 引言第57页
    4.2 强化学习中的资格迹第57-59页
        4.2.1 资格迹的基本原理第57-58页
        4.2.2 资格迹在强化学习算法中的应用第58-59页
    4.3 动态环境中UUV强化学习运动规划方法设计第59-67页
        4.3.1 障碍物的位置预测第59-61页
        4.3.2 基于人工势场法生成虚拟障碍物第61-62页
        4.3.3 基于人工势场法生成UUV的避碰范围层第62-63页
        4.3.4 UUV在规则动态环境中的运动规划策略第63-65页
        4.3.5 强化信号的确定第65-67页
        4.3.6 基于资格迹的强化学习算法流程第67页
    4.4 动态环境中UUV的运动规划第67-69页
        4.4.1 UUV的运动规划策略第67-68页
        4.4.2 UUV的强化函数设计第68-69页
    4.5 动态环境中运动规划仿真实验第69-73页
    4.6 本章小结第73-75页
第5章 自主移动平台实物试验验证和模拟仿真实验第75-89页
    5.1 引言第75页
    5.2 自主移动平台组成第75-76页
    5.3 UGV平台配置第76-79页
        5.3.1 UGV传感器模型第76-78页
        5.3.2 UGV的主控制计算机第78-79页
    5.4 UGV基于强化学习方法的运动规划实物验证第79-81页
        5.4.1 UGV运动规划策略第79-80页
        5.4.2 UGV运动规划仿真试验第80-81页
    5.5 UGV模拟仿真试验第81-87页
        5.5.1 简单四室环境中UGV模拟试验第82-84页
        5.5.2 复杂障碍环境中UGV模拟试验第84-87页
    5.6 本章小结第87-89页
结论第89-91页
参考文献第91-97页
攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果第97-99页
致谢第99页

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