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全新多机器人之间的博弈论蔡则苏等 编9787560393087
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章 绪论1.1 背景与意义1.2 自航综述1.3 地图创建1.4 基于多机器人协作的路径探索综述1.5 多机器人追捕问题研究综述1.6 博弈论概述1.7 本章小结第2章 基于混合地图的多机器人协作探索环境2.1 引言2.2 单机器人概率地图创建. 实时拓扑地图的创建方法2.4 基于混合地图的多机器人协作环境探索2.5 基于市场法的多机器人协作探索实验2.6 本章小结第3章 多机器人协作SLAM3.1 引言3.2 SLAM的基础知识3.3 机器人位姿表示3.4 多机器人协作SLAM概述3.5 本章小结第4章 基于AGRMF-NN的多机器人任务分配算法4.1 引言4.2 AGRMF特征向量4.3 AGRMF-NN结构4.4 AGRMF-NN的学习方法4.5 基于AGRMF-NN的任务分配算法的具体流程4.6 实验结果及分析4.7 本章小结第5章 基于深度强化学习的多机器人协作SLAM算法5.1 引言5.2 深度强化学习算法介绍5.3 MAS-DN介绍5.4 基于MAS-DN的协作子地图修正5.5 基于MAS-DN的多机器人协作SLAM算法流程5.6 实验结果与分析5.7 本章小结一第6章 多机器人追捕博弈问题中追逃约束条件研究6.1 引言6.2 两人追逃博弈问题描述6.3 多机器人追逃博弈成功追捕的约束条件6.4 满足约束条件下的“贪婪很优”追捕策略6.5 实验及分析6.6 本章小结第7章 基于快速推进法的多机器人分层追捕博弈算法7.1 引言7.2 基于量子化博弈的多机器人追逃问题7.3 多机器人追捕微分博弈算法7.4 基于快速推进法的分层追捕算法7.5 实验及分析
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