| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景意义 | 第9-10页 |
| 1.2 异构多机器人编队协调研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究现状综述 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 异构多机器人编队协调控制理论分析 | 第15-23页 |
| 2.1 航站楼内异构多机器人服务模式研究 | 第15-16页 |
| 2.2 多机器人编队基本问题 | 第16-18页 |
| 2.2.1 多机器人编队的基本队形 | 第16-17页 |
| 2.2.2 编队控制中机器人间的通讯方式 | 第17-18页 |
| 2.3 多机器人编队方法 | 第18-19页 |
| 2.3.1 leader-follower法 | 第18页 |
| 2.3.2 基于行为法 | 第18页 |
| 2.3.3 虚拟结构法 | 第18-19页 |
| 2.3.4 强化学习法 | 第19页 |
| 2.4 异构多机器人编队控制的特殊性分析 | 第19-22页 |
| 2.4.1 异构多机器人基本特点 | 第19-21页 |
| 2.4.2 异构多机器人编队方法研究 | 第21页 |
| 2.4.3 异构多机器人编队评价准则 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于航站楼环境下的异构多机器人定位 | 第23-40页 |
| 3.1 基于感知优势度的机器人定位方法 | 第23-24页 |
| 3.2 基于感知优势度的机器人定位融合池的构建 | 第24-34页 |
| 3.2.1 里程计定位及其信度模型 | 第24-26页 |
| 3.2.2 视觉定位及其信度模型 | 第26-31页 |
| 3.2.3 多机器人定位及其信度模型 | 第31-34页 |
| 3.3 基于优势度的机器人定位方法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 融合池 | 第34页 |
| 3.3.2 自组织寻优算法 | 第34页 |
| 3.3.3 基于D-S证据理论的自组织定位算法 | 第34-36页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于改进leader-following的异构多机器人编队控制 | 第40-54页 |
| 4.1 异构多机器人编队行为控制 | 第40-46页 |
| 4.1.1 基于PID的机器人路径跟踪控制 | 第41-44页 |
| 4.1.2 基于安全通道法的机器人避障研究 | 第44-46页 |
| 4.2 异构多机器人队形形成及队形保持 | 第46-49页 |
| 4.3 异构多机器人编队运动仿真 | 第49-50页 |
| 4.4 航站楼温度及照度分布监测问题 | 第50-53页 |
| 4.4.1 基于视觉的多机器人跟踪 | 第50-52页 |
| 4.4.2 基于无线网络通信的多机器人位置共享 | 第52页 |
| 4.4.3 基于异构多机器人编队的航站楼环境监测 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59页 |