📄 ml.htm
字号:
<!ArtChnTitle>
<!ArtChnAuthor>
<!ArtAuthorAddress>
<!ArtChnAbstract>
<!ArtChnKeyword>
<!ArtEngTitle>
<!ArtEngAuthor>
<!ArtEngAbstract>
<!ArtEngKeyword>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">
<meta name="GENERATOR" content="Microsoft FrontPage 5.0">
<title>学位论文－基于智能体的多机器人协作研究及仿真</title>
<style>A:link {COLOR: #000000; FONT-FAMILY: 宋体; TEXT-DECORATION: none}
A:visited {COLOR: #000000; FONT-FAMILY: 宋体; TEXT-DECORATION: none}
A:active {FONT-FAMILY:宋体; TEXT-DECORATION: none}
A:hover {COLOR: #000000;TEXT-DECORATION:none}
BODY {FONT-FAMILY:宋体; FONT-SIZE: 9pt;TEXT-DECORATION:none}
TABLE {FONT-FAMILY: 宋体; FONT-SIZE: 9pt}
.H1 {FONT-SIZE: 9pt; COLOR: #0000cc}
.ourfont {FONT-SIZE: 9pt; LINE-HEIGHT: 14pt}
select {font-size:12px;}
.wx {BACKGROUND: #001863; BORDER-BOTTOM: white 1px solid; BORDER-LEFT: white 1px solid; BORDER-RIGHT: white 1px solid; BORDER-TOP: white 1px solid; COLOR: #ffffff; FONT-SIZE: 9pt; FONT-STYLE: normal; FONT-VARIANT: normal; FONT-WEIGHT: normal; HEIGHT: 18px; LINE-HEIGHT: normal}
.wx1 {border-top: #c0c0c0 1px;border-left: #c0c0c0 1px;border-right:#c0c0c0 1px;border-bottom:#c0c0c0 1px;border-style:inset;background-color:#ffffff;vertical-align:text-bottom}
</style>
</head>
<body bgcolor="#FFFFFF" link="#000000" background="../image/bg.gif">
<img src="../../images/xwlwk.jpg" width="750" height="94">
<table width="83%" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">
<tr>
<td width="19%"><p> </p>
<p></p></td>
<td width="81%"><p>馆藏号：Y1000764<br>
<br>
论 文 题 目：<strong style="font-weight: 400">基于智能体的多机器人协作研究及仿真</strong><br>
学位授予单位：南京理工大学<br>
作 者：杨璐<br>
申请学位级别：硕士<br>
学 科 名 称：模式识别与智能系统<br>
指 导 教 师：唐振民<br>
出 版 时 间：20060601<br>
摘 要：<br>
智能体（Agent）的概念起源于分布式人工智能（DAI），其相关的理论和技术，尤其是多智能体系统（MAS）和面向Agent的编程（AOP），已经越来越广泛地被应用于知识表示、DAI、Internet数据挖掘等与AI密切相关的领域，基于MAS的多机器人系统即是多智能体概念在机器人学领域的一个具体应用。本文基于MAS的理论，以一个机器人巡逻街区的仿真模型为例，研究了多机器人系统的协作技术。<br> 本文首先介绍了Agent系统的概念和特点，逐步分析了MAS的概念和主要研究内容，然后引出了本文的核心——基于MAS的多机器人协作。涉及到多机器人协作的技术可研究内容很多，在文中，介绍了一些主要的协作模式和协作机制，然后给出了一个可扩展的、基于规则的Agent体系结构和一个既适用于一般协作任务也适用于动态协作任务的多Agent的协作模型。随后，本文围绕着多机器人巡逻街区的仿真模型，运用图论的知识建立街道巡逻系统的数学模型，分析这个多机器人巡逻街区系统要解决两个协作问题，一是合作巡逻问题，一是增援问题。然后运用动态规划的思想和Dijkstra算法重点研究了多机器人协作完成巡逻任务的协作策略和增援问题中的增援算法，将多种协作策略进行对比。最后，本文在一个二维仿真环境中，对多机器人巡逻街区这一任务进行了模拟实验，验证了前面给出的各种解决方案的优缺点和适用环境。<br>
分 类 号：TP242.6;TP18<br>
关 键 词：多机器人;动态规划;人工智能;仿真环境
<p align="center">
<table width="80" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">
<tr>
<td bgcolor="#cccccc">
<table width="100%" border="0" cellspacing="1" cellpadding="0">
<tr style="CURSOR: hand">
<td bgcolor="#CCCCCC" onMouseOver="this.bgColor='#999999';" onMouseOut="this.bgColor='#cccccc';" valign="bottom" height="18" NAME="NAME_BALL" STYLE="cursor:hand" child="FALL"><div align="center"><strong><font size="4"><a href="index.htm">PDF正文</a></font></strong></div></td>
</tr>
</table></td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
</table>
<div align="center"></div>
</body>
</html>
⌨️ 快捷键说明
复制代码
Ctrl + C
搜索代码
Ctrl + F
全屏模式
F11
切换主题
Ctrl + Shift + D
显示快捷键
?
增大字号
Ctrl + =
减小字号
Ctrl + -