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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于马尔可夫决策过程的码垛机器人路径规划研究
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基于马尔可夫决策过程的码垛机器人路径规划研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-23页
   ·课题的研究背景及意义第13-14页
   ·路径规划的研究现状与发展概况第14-19页
     ·机器人路径规划主要方法第14-18页
     ·国外路径规划研究现状第18页
     ·国内路径规划研究现状第18-19页
     ·路径规划技术的发展趋势第19页
   ·强化学习的主要方法第19-20页
   ·课题的研究内容第20-21页
   ·论文研究工作概要第21-23页
第二章 码垛机器人运动学建模与动力学分析第23-41页
   ·引言第23页
   ·基于 D-H 坐标系的码垛机器人运动学模型第23-28页
     ·D-H 坐标系第23-24页
     ·相邻两连杆之间的运动学关系第24-26页
     ·码垛机器人的运动学数学模型第26-28页
   ·码垛机器人的工作空间分析第28-31页
     ·机器人的工作空间及其分析方法第28页
     ·码垛机器人可达工作空间分析第28-30页
     ·码垛机器人工作空间灵活性分析第30-31页
   ·码垛机器人的任务空间分析第31-34页
   ·码垛机器人动力学分析第34-40页
     ·动态静力学分析第34-39页
     ·动力学分析第39-40页
   ·小结第40-41页
第三章 基于马尔可夫决策过程的码垛机器人路径规划第41-56页
   ·引言第41页
   ·马尔可夫决策过程第41-44页
     ·马尔可夫链第41-42页
     ·马尔可夫决策过程模型第42页
     ·准则函数第42-43页
     ·搜索策略第43-44页
   ·码垛机器人路径规划研究方案及工作流程第44-45页
     ·研究方案的确定第44-45页
     ·基于 MDP 模型的路径规划工作流程第45页
   ·基于 MDP 模型的路径规划算法实现第45-52页
     ·近似策略迭代理论框架第46页
     ·最小二乘迭代算法第46-48页
     ·状态空间第48-50页
     ·组合行为空间第50页
     ·组合状态转移函数第50-51页
     ·报酬函数第51-52页
   ·基于 MDP 模型的路径规划仿真实验与分析第52-55页
     ·算法流程第52页
     ·多项式基函数第52-53页
     ·仿真实验第53-55页
   ·小结第55-56页
第四章 基于分层马尔可夫决策过程的码垛机器人路径规划第56-65页
   ·引言第56页
   ·基于状态聚类的 HMDP 模型第56-59页
     ·状态聚类第56-57页
     ·HMDP 模型第57-58页
     ·HMDP 模型算法第58-59页
   ·基于 HMDP 模型的码垛机器人二维路径规划仿真实验第59-62页
     ·HMDP 模型的状态聚类过程第59-60页
     ·仿真实验第60-62页
   ·基于 HMDP 模型的码垛机器人三维路径规划仿真实验第62-64页
     ·空间建模方法第62页
     ·仿真实验第62-64页
   ·小结第64-65页
第五章 基于部分可观马尔可夫决策过程的码垛机器人路径规划第65-76页
   ·引言第65页
   ·POMDP 模型第65-68页
     ·POMDP 模型定义第65-66页
     ·信念状态第66-67页
     ·值函数第67-68页
   ·码垛机器人路径规划工作流程第68-69页
   ·基于激光测距仪的 POMDP 模型第69-73页
     ·激光测距仪模型第69-71页
     ·POMDP 模型算法第71页
     ·POMDP 模型设计第71-73页
   ·码垛机器人路径规划仿真实验第73-75页
   ·小结第75-76页
第六章 码垛机器人避障的验证第76-86页
   ·引言第76页
   ·码垛机器人控制系统设计第76-80页
     ·码垛机器人控制系统第77-79页
     ·码垛机器人软件模块第79-80页
   ·码垛机器人伺服电机和减速器的选型依据第80-83页
   ·码垛机器人模拟实验第83-85页
     ·基于 MDP 模型的路径规划实验第83-84页
     ·基于 HMDP 模型的路径规划实验第84-85页
   ·小结第85-86页
第七章 总结与展望第86-88页
   ·课题总结第86-87页
   ·课题研究的展望第87-88页
参考文献第88-92页
致谢第92-93页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第93页

 
 
论文编号BS1825619,这篇论文共93
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