基于粒子群算法的群体机器人围捕行为的研究

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基于粒子群算法的群体机器人围捕行为的研究

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基于粒子群算法的群体机器人围捕行为的研究

论文目录
目录	第1-8页
摘要	第8-9页
Abstract	第9-11页
插图索引	第11-12页
第一章绪论	第12-21页
· 引言	第12页
· 群体机器人的研究背景	第12-14页
· 群体机器人研究现状和发展趋势	第14-16页
· 典型的群体机器人系统	第16-18页
· 自行组织的多机器人	第16页
· Swarm-bots组合机器人	第16-17页
· 英国的群机器人研究	第17-18页
· 用于生物群体研究	第18页
· 中科院MRCAS系统	第18页
· 群体机器人系统研究的主要内容	第18-19页
· 研究的主要内容	第19页
· 本文结构	第19-20页
· 小结	第20-21页
第二章群体智能理论	第21-31页
· 引言	第21页
· 蚁群理论	第21-22页
· 粒子群算法	第22-26页
· 算法介绍	第22-24页
· 标准的粒子群算法	第24-26页
· 人工势场法	第26-29页
· 势场函数的构建	第26-27页
· 斥力场函数	第27-28页
· 引力场函数	第28页
· 势场法的优缺点	第28页
· 改进的势场函数	第28-29页
· 优化过程中应注意的问题	第29页
· 本章小结	第29-31页
第三章群体机器人的协作与控制	第31-36页
· 引言	第31-32页
· 当前主要的协调技术	第32-33页
· 任务的分配机制	第33页
· 机器人导航	第33-34页
· 群体机器人的通信	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章群体机器人的避碰与路径规划	第36-47页
· 前言	第36页
· 避碰	第36-41页
· 基于行为的避碰规划	第36-37页
· 基于协商和意愿强度的避碰规划	第37-40页
· 机器人的行为选择机制	第40-41页
· 群体机器人的路径规划	第41-46页
· 群体机器人路径规划的分类	第41页
· 适应度函数	第41-43页
· 优化终止条件	第43页
· 粒子群算法在路径规划中的实现	第43-44页
· 路径规划仿真实验	第44-46页
· 本章小结	第46-47页
第五章群体机器人围捕设计	第47-58页
· 引言	第47页
· 围捕任务	第47-50页
· 环境	第47-48页
· 机器人运动解析	第48-49页
· 围捕机器人群体	第49-50页
· 完成条件	第50页
· 围捕行为	第50页
· 围捕任务建模	第50-51页
· 围捕机器人策略设计	第51-55页
· 搜索策略	第51-52页
· predator的围捕策略	第52页
· 包围收缩条件	第52-53页
· prey的逃跑策略	第53-55页
· 群体机器人围捕系统仿真实验	第55-56页
· 本章小结	第56-58页
总结与展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-65页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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