多AUV路径规划与编队控制研究

强化学习论文 模糊推理论文 编队控制论文 领航者法论文
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摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 水下机器人路径规划研究现状第11-13页
        1.2.2 多水下机器人编队控制方法研究现状第13-15页
    1.3 研究内容与创新第15-16页
    1.4 文章组织结构第16-17页
第2章 基于模糊推理与强化学习的路径规划算法第17-28页
    2.1 基于强化学习的路径规划算法第17-21页
        2.1.1 强化学习原理第17-19页
        2.1.2 基于sarsa(λ)学习的路径规划算法第19-21页
    2.2 模糊控制理论第21-22页
    2.3 基于额外奖赏值的二层模糊sarsa(λ)路径规划算法第22-27页
        2.3.1 AFsarsa(λ)算法设计第23-26页
        2.3.2 AFsarsa(λ)路径规划算法过程第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于改进领航者-虚拟结构法的多AUV编队控制方法第28-43页
    3.1 水下机器人编队第28-30页
        3.1.1 多水下机器人编队队形第28-29页
        3.1.2 多水下机器人编队控制方法第29-30页
    3.2 基于领航者-虚拟结构法的多AUV编队控制方法第30-35页
        3.2.1 三维运动模型第30-31页
        3.2.2 坐标系转换第31-34页
        3.2.3 基于虚拟结构法的参考点跟踪算法第34-35页
    3.3 基于编队收缩度与动态切换领航者的改进算法设计第35-42页
        3.3.1 编队收缩度第36-38页
        3.3.2 基于编队收缩度的多AUV编队避障方法第38-40页
        3.3.3 基于启发式评价函数的动态切换领航者法第40-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 仿真实验与分析第43-63页
    4.1 V-REP仿真平台第43页
    4.2 仿真环境配置过程第43-45页
    4.3 AFsarsa(λ)路径规划算法仿真实验第45-50页
    4.4 改进领航者-虚拟结构法编队仿真实验第50-62页
        4.4.1 编队收缩度仿真实验第51-55页
        4.4.2 动态切换领航者仿真实验第55-57页
        4.4.3 改进领航者-虚拟结构法运动仿真实验第57-62页
    4.5 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-70页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第70-71页
致谢第71页
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