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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,
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