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基于Agent的水下机器人运动控制系统体系结构

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-24页
   ·概述第15页
   ·水下机器人的发展现状和研究动态第15-18页
   ·Agent技术概述第18-20页
   ·几种典型的机器人体系结构第20-21页
   ·课题来源和研究意义第21-22页
   ·论文的研究思路和主要工作第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第2章 运动控制系统体系结构与试验平台第24-44页
   ·水下机器人体系结构第24-27页
   ·基于Agent的运动控制系统体系结构第27-29页
   ·Agent的基本结构第29-30页
   ·Agent的工作环境第30-32页
   ·"Z-AUV"试验平台第32-43页
     ·"Z-AUV"载体试验平台第32页
     ·模块化仿真平台第32-33页
     ·动力学仿真模块第33-43页
       ·艇体水动力模块第34-36页
       ·环境作用模块第36-38页
       ·执行机构模块第38-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 黑板系统第44-69页
   ·引言第44页
   ·黑板系统结构第44-46页
   ·传感器系统第46-49页
   ·数据预处理第49-51页
   ·故障检测与诊断技术第51-60页
     ·水下机器人的故障检测与诊断技术第51-52页
     ·基于观测器的水下机器人故障诊断第52-55页
     ·水下机器人传感器故障诊断第55-57页
     ·水下机器人执行器故障诊断第57-60页
   ·数据融合技术第60-68页
     ·基于STF的传感器数据时间融合第60-66页
       ·STF算法第60-62页
       ·改进的量测噪声估计算法第62-64页
       ·仿真试验第64-66页
     ·基于支持度的多传感器数据空间融合算法第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第4章 行为元Agent组第69-99页
   ·引言第69-70页
   ·理解模块第70-73页
     ·行进指令第71-72页
     ·升沉指令第72-73页
   ·模糊神经网络控制第73-76页
   ·IPSO算法第76-79页
     ·标准PSO算法第76-77页
     ·PSO算法特性第77-78页
     ·IPSO算法描述第78-79页
   ·基于IPSO的模糊神经网络控制器参数优化设计第79-85页
     ·控制器参数编码第79-80页
     ·IPSO算法参数的选取和粒子群初始化第80页
     ·粒子目标函数的选择和适应度变换第80页
     ·IPSO算法流程第80-81页
     ·基于专家经验的加速策略第81-82页
     ·仿真试验与结果分析第82-85页
   ·支持向量机模型广义预测控制第85-92页
     ·支持向量机第85-87页
     ·支持向量机模型辨识第87-89页
     ·广义预测控制第89页
     ·广义预测控制算法实现第89-90页
     ·仿真试验及结果分析第90-92页
   ·一种改进的S面控制第92-98页
     ·S面控制第92-93页
     ·基于速度补偿的改进方法第93-95页
     ·抗饱和的智能积分方法第95-98页
   ·本章小结第98-99页
第5章 执行Agent与反射行为Agent组第99-120页
   ·引言第99页
   ·执行Agent第99-100页
   ·力(矩)分配算法第100-108页
     ·一种典型的执行器配置第100-103页
     ·"ZT-AUV"执行器配置第103-108页
   ·面向执行器的指令映射第108-109页
   ·反射行为Agent组第109-119页
     ·基于力(矩)重分配的容错控制第111-118页
     ·执行器故障处理方案第118-119页
   ·本章小结第119-120页
第6章 控制系统试验研究第120-139页
   ·引言第120页
   ·控制系统半实物仿真试验第120-124页
   ·控制系统水池试验第124-130页
     ·运动控制试验第125-129页
     ·管道跟踪试验第129-130页
   ·控制系统海上试验第130-138页
     ·运动控制试验第130-136页
     ·自主航行与海底探测试验第136-138页
   ·本章小结第138-139页
结论第139-141页
参考文献第141-149页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第149-151页
致谢第151页

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