摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
1 绪论 | 第8-17页 |
1.1 引言 | 第8-9页 |
1.2 多机器人系统的基本问题与研究发展 | 第9-10页 |
1.2.1 多机器人系统的基本问题 | 第9-10页 |
1.2.2 多机器人系统的研究发展 | 第10页 |
1.3 课题来源及应用价值 | 第10-12页 |
1.4 国内外研究现状及研究重点 | 第12-15页 |
1.4.1 多机器人覆盖研究现状 | 第12-14页 |
1.4.2 多机器人覆盖研究重点 | 第14-15页 |
1.5 论文的主要难点及解决的方法 | 第15页 |
1.6 论文结构 | 第15-17页 |
2 地图覆盖及覆盖方法的概述 | 第17-28页 |
2.1 覆盖的定义及分类 | 第17-19页 |
2.1.1 覆盖的定义 | 第17页 |
2.1.2 覆盖的分类 | 第17-19页 |
2.2 ISC(内螺旋)算法覆盖 | 第19-21页 |
2.3 二分搜索的牛耕式全覆盖规划算法 | 第21-22页 |
2.3.1 牛耕式全覆盖算法 | 第21-22页 |
2.3.2 二分搜索的牛耕式全覆盖规划算法 | 第22页 |
2.4 STC(生成树)算法覆盖 | 第22-27页 |
2.4.1 离线STC算法 | 第23-24页 |
2.4.2 在线STC算法 | 第24-26页 |
2.4.3 模拟蚂蚁STC算法 | 第26-27页 |
2.5 小结 | 第27-28页 |
3 改进生成树算法研究 | 第28-37页 |
3.1 任务分配及市场拍卖算法 | 第28-32页 |
3.1.1 拍卖过程的回报、代价及收益 | 第30-31页 |
3.1.2 投标函数的定义 | 第31-32页 |
3.2 等待拍卖与立即拍卖 | 第32-33页 |
3.2.1 等待拍卖思想与流程 | 第32-33页 |
3.2.2 立即拍卖思想与流程 | 第33页 |
3.2.3 等待拍卖与立即拍卖对比 | 第33页 |
3.3 改进生成树(IMPSTC)算法 | 第33-36页 |
3.3.1 IMPSTC算法流程 | 第34-35页 |
3.3.2 IMPSTC算法的多机器人在线地图覆盖 | 第35-36页 |
3.4 本章小结 | 第36-37页 |
4 仿真实验 | 第37-47页 |
4.1 仿真环境介绍 | 第37-39页 |
4.2 IMPSTC算法与STC算法在不同地图的仿真结果及分析 | 第39-46页 |
4.2.1 不含障碍物地图下仿真结果 | 第40页 |
4.2.2 规则障碍物地图下仿真结果 | 第40-41页 |
4.2.3 非结构化障碍地图下仿真结果 | 第41-42页 |
4.2.4 不同地图的仿真结果分析 | 第42-46页 |
4.3 本章小结 | 第46-47页 |
结论 | 第47-48页 |
参考文献 | 第48-51页 |
附录 | 第51-54页 |
攻读硕士学位期间学术成果情况 | 第54-55页 |
致谢 | 第55页 |