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基于MAS的多机器人系统及其协作机制研究

发布时间:2021-10-13 12:08
  20世纪80年代以来,随着计算机、控制、传感等技术和人工智能理论的发展,机器人技术得到日益广泛的应用与深入研究,机器人的应用方式开始从单体式应用转向系统式应用。在实际生产工程系统中,作为群体工作的机器人群已出现在汽车工业、工程机械、建筑等行业和部门中,多机器人系统也逐渐成为机器人技术应用与研究的热点和趋势。 本文在深入分析多机器人系统的发展前景及其研究现状的基础上,提出可以充分借鉴和利用当前人工智能领域的研究成果,特别是分布式人工智能领域中的MAS(Multi-Agent System,多Agent系统)理论,进行多机器人系统的研究,并从此认识出发开展了基于MAS理论的多机器人系统的研究。论文得到西北工业大学研究生创业种子基金(编号:Z20030058P)的资助,具体完成了如下工作: 1.论文总结了当前有关多机器人系统的研究,指出存在的不足,并根据多机器人技术领域的研究与发展趋势,针对多机器人系统的分布式问题求解特点,深入分析和研究了分布式人工智能领域中的MAS理论。 2.论文在对MAS理论深入研究的基础上,完成了基于MAS理论的多机器人系统结构分析,构建了一种针对复... 

【文章来源】:西北工业大学陕西省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】:76 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于MAS的多机器人系统及其协作机制研究


ColleetiveRobotics实验系统

【参考文献】:
期刊论文
[1]机器人向智能化的发展和多移动机器人协作系统[J]. 席裕庚,陈卫东.  自动化博览. 2003(S1)
[2]基于多智能体的智能机器人分布式控制系统[J]. 文巨峰,罗翔,颜景平,周骥平,朱兴龙.  东南大学学报(自然科学版). 2003(01)
[3]机器人技术主题发展战略的若干思考[J]. 王田苗,刘进长.  中国制造业信息化. 2003(01)
[4]基于遗传算法的机器人运动路径规划的应用研究[J]. 胡玉兰,朱立忠.  机械设计与制造. 2002(05)
[5]中国的智能机器人研究[J]. 蔡自兴.  莆田学院学报. 2002(03)
[6]遗传规划算法的C++实现及在机器人自适应行为演化中的应用[J]. 陈卫东,简伟程.  系统仿真学报. 2002(08)
[7]基于人工神经网络的多机器人协作学习研究[J]. 韩学东,洪炳熔.  计算机工程与设计. 2002(06)
[8]基于强化学习的多机器人编队方法研究[J]. 王醒策,张汝波,顾国昌.  计算机工程. 2002(06)
[9]多Agent通讯在多移动机器人中的实现方法[J]. 高志军,颜国正,丁国清,颜德田.  计算机工程与应用. 2002(11)
[10]多Agent系统通信与协作机制构造[J]. 刘向军,刘世平,张洁,李培根.  机械设计与制造工程. 2002(02)



本文编号:3434633

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