多機器人之間的博弈論

第1章 緒論
1.1 背景與意義
1.2 自 航綜述
1.3 地圖創(chuàng)建
1.4 基于多機器人協(xié)作的路徑探索綜述
1.5 多機器人追捕問題研究綜述
1.6 博弈論概述
1.7 本章小結
第2章 基于混合地圖的多機器人協(xié)作探索環(huán)境
2.1 引言
2.2 單機器人概率地圖創(chuàng)建
2.3 實時拓撲地圖的創(chuàng)建方法
2.4 基于混合地圖的多機器人協(xié)作環(huán)境探索
2.5 基于市場法的多機器人協(xié)作探索實驗
2.6 本章小結
第3章 多機器人協(xié)作SLAM
3.1 引言
3.2 SLAM的基礎知識
3.3 機器人位姿表示
3.4 多機器人協(xié)作SLAM概述
3.5 本章小結
第4章 基于AGRMF-NN的多機器人任務分配算法
4.1 引言
4.2 AGRMF特征向量
4.3 AGRMF-NN結構
4.4 AGRMF-NN的學習方法
4.5 基于AGRMF-NN的任務分配算法的具體流程
4.6 實驗結果及分析
4.7 本章小結
第5章 基于深度強化學習的多機器人協(xié)作SLAM算法
5.1 引言
5.2 深度強化學習算法介紹
5.3 MAS-DQN介紹
5.4 基于MAS-DQN的協(xié)作子地圖修正
5.5 基于MAS-DQN的多機器人協(xié)作SLAM算法流程
5.6 實驗結果與分析
5.7 本章小結一
第6章 多機器人追捕博弈問題中追逃約束條件研究
6.1 引言
6.2 兩人追逃博弈問題描述
6.3 多機器人追逃博弈成功追捕的約束條件
6.4 滿足約束條件下的“貪婪 ”追捕策略
6.5 實驗及分析
6.6 本章小結
第7章 基于快速推進法的多機器人分層追捕博弈算法
7.1 引言
7.2 基于量子 小化博弈的多機器人追逃問題
7.3 多機器人追捕微分博弈算法
7.4 基于快速推進法的分層追捕算法
7.5 實驗及分析