基于多机器人系统的K近邻增强学习和运动控制.pdf

基于多机器人系统的谠銮垦坝朐硕刂昵胙镏荽笱Чぱ妒垦宦畚培养单位:扬州大学专业名称:控制理论与控制工程研究方向:智能控制理论与技术研究生:韩飞指导老师:杨月全副教授.
,
本文研究工作得到了以下基金资助易匀豢蒲Щ鹣钅帐「咝W匀豢蒲Щ⊙芯肯钅“静态结点社区感知网络下的多机器人协调机理与控制研究”“基于结构切换的时滞复杂动态网路系统的同步分析与控制”
录目摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章增强学习基本原理及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于激光传感器的动态拟合避障控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...笛橐晃粗;肪诚禄魅吮芸5ジ龆习抡媸笛椤.......................................................................................................引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..多机器人系统研究的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯多机器人运动控制国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯增强学习的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.≡癫呗浴增强学习的基本算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..八惴ā惴ā算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯增强学习的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一控制策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...,
第四章局部加权增强学习的机器人运动控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章基于局部加权心Ⅲ.异步多机器人交互学习⋯⋯⋯⋯⋯..第六章总结和展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一附录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯扬州大学学位论文原创性声明和版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.╧—增强学习算法学习速度验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...植考尤╧.算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...ň滞ㄐ畔禄诰植考尤╧.算法的多机器人交互学习⋯...笛槎粗;肪诚禄魅吮芸6喔龆习抡媸笛椤结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯!.诰植考尤╧近邻的状态空间分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.餮≡癫呗浴甌惴ā仿真实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...炙惴ū冉鲜笛椤结睢本章算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...植客ㄐ畔禄诰植考尤╧。算法的多机器人交互学习⋯..仿真实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..进一步的研究工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...
摘要故障容错能力的分布式多智能体系统展现出来。从群体的角度,深入研究机器人个体之间系统研究面临的挑战和难题。多机器人系统研究目标就是尽量发挥系统的优势,解决系统中存在的问题,使多机器人能够更加灵活、更加快速的响应环境和任务的变化,从而在复杂环境中高效且可靠地完成控制任务。而且,由于机器人面临的环境动态变化、难以建模方法无需建立环境模型,它通过试错与环境交互来获得策略的改进和完善,使其成为机器行了较为深入的研究,具有很好的理论价值和应用前景。针对一类圆形动态障碍,机器人通过激光传感器采样获得障碍边缘,采用最小二乘法对障随着计算机技术、控制理论、传感器技术、人工智能的不断发展,机器人技术在研究与应用的双重驱动下得到迅速发展,其应用在诸如工业、军事、航空航天、医疗、服务行业等领域全面拓展。在