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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,
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