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云机器人系统网络优化与计算卸载相关技术研究

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云机器人系统网络优化与计算卸载相关技术研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 引言第15-23页
    1.1 研究背景第15-18页
    1.2 研究意义第18-19页
    1.3 研究内容与成果第19-21页
    1.4 论文组织结构第21-23页
2 现有研究回顾第23-35页
    2.1 云机器人系统背景知识第23-25页
        2.1.1 云计算概述第23页
        2.1.2 云机器人系统第23-25页
    2.2 云机器人系统网络架构第25-28页
        2.2.1 通信网络架构第25-27页
        2.2.2 云机器人网络带宽分配第27-28页
    2.3 云机器人任务分配与计算卸载策略第28-31页
        2.3.1 任务分配第28-30页
        2.3.2 计算卸载第30-31页
    2.4 机器人视觉SLAM与计算机视觉第31-35页
        2.4.1 机器人视觉SLAM第31-32页
        2.4.2 计算机视觉第32-35页
3 云机器人系统网络架构优化算法第35-59页
    3.1 本章引言第35页
    3.2 相关工作第35-36页
    3.3 基于CDS骨干网的云机器人系统网络架构设计第36-44页
        3.3.1 问题描述和系统模型构建第36-38页
        3.3.2 最少机器人节点CDS构造算法第38-41页
        3.3.3 实验结果仿真第41-44页
        3.3.4 小结第44页
    3.4 云机器人系统网络带宽资源预分配方法第41-58页
        3.4.1 问题描述第41-50页
        3.4.2 基于遗传算法的云机器人系统网络资源分配方法第50-53页
        3.4.3 实验结果仿真第53-58页
        3.4.4 小结第58页
    3.5 本章小结第58-59页
4 能耗敏感的云机器人系统计算卸载策略第59-80页
    4.1 本章引言第59-60页
    4.2 系统模型和问题构建第60-67页
        4.2.1 任务卸载模型第60-62页
        4.2.2 能耗敏感模型第62-65页
        4.2.3 问题描述第65-67页
    4.3 基于遗传算法的计算卸载策略寻优第67-72页
    4.4 实验及结果分析第72-79页
        4.4.1 实验设置和评估指标第72-73页
        4.4.2 实验结果和评价第73-79页
    4.5 本章小结第79-80页
5 基于计算卸载的云机器人SLAM机制研究第80-96页
    5.1 本章引言第80-81页
    5.2 问题描述与模型构建第81-84页
    5.3 最佳卸载点评价方法第84-86页
    5.4 实验设计与分析第86-95页
    5.5 本章小结第95-96页
6 云机器人系统深度卷积神经网络部署策略第96-108页
    6.1 本章引言第96-97页
    6.2 问题描述与模型构建第97-100页
    6.3 网络分段点的确定第100-103页
    6.4 实验设计及分析第103-107页
    6.5 本章小结第107-108页
7 结论第108-110页
    7.1 论文工作总结第108-109页
    7.2 未来展望第109-110页
参考文献第110-121页
作者简历及在学研究成果第121-124页
学位论文数据集第124页

本篇论文共124页,点击这进入下载页面
 
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