{RT}多运动平台协同导航的分散式算法研究--穆华--国防工业出版社 9787118102 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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穆华 著

图书标签:

• 多运动平台
• 协同导航
• 分散式算法
• 机器人导航
• 路径规划
• 国防工业出版社
• 穆华
• 9787118102
• 控制理论
• 智能控制

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102611

商品编码：29312818649

包装：平装

出版时间：2015-10-01

图书基本信息
图书名称	多运动平台协同导航的分散式算法研究	作者	穆华
定价	50.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118102611	出版日期	2015-10-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

穆华、吴美平、胡、王飞行编*的《多运动 平台协同导航的分散式算法研究》共分为6章。第1章 阐述了多运动平台协同导航的研究背景和意义，总结 了分散式数据融合技术和贝叶斯网络推理算法的研究 现状。第2章建立了协同导航的状态空间模型和概率 图模型。第3章设计了增广信息滤波协同导航算法。 　　分析了增广信息滤波的运算特点，指出状态恢复是全 局运算，并给出了适合分散式实现的基于矩阵分解的 状态恢复算法。第4章提出了分散式增广信息滤波协 同导航算法。算法包含单平台局部数据融合和状态恢 复两部分，状态恢复的求解实际上是平台间进行信息 共享的过程。建立了一套分散式算法的性能评价指标 ，并分析了分散式增广信息滤波的各项性能。第5章 提出了一种新的高斯动态贝叶斯网络推理算法。针对 变量间存在确定的贝叶斯网络，提出了矩参数 懒惰推理算法，为高斯贝叶斯网络的推理提供了通用 、直接的解决方案。针对动态贝叶斯网络的推理，设 计了新的递增动态联合树算法。上述两个新算法结合 起来可以对高斯动态贝叶斯网络进行推理，从而为协 同导航分散式联合树算法设计奠定了基础。第6章提 出了协同导航分散式联合树算法框架。分析了算法的 复杂度及工作负载均衡性，比较研究了分散式卡尔曼 滤波和矩参数分散式联合树算法，以及分散式增广信 息滤波和分散式信息参数联合树算法。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《智能互联时代的多维度路径规划与协同优化》 内容概要 在当今科技飞速发展的浪潮中，人工智能、大数据、物联网等新兴技术以前所未有的速度渗透到各个领域，深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。尤其是在交通运输、物流配送、工业自动化、机器人协作以及智慧城市建设等场景下，多智能体系统的协同作业已成为提升效率、降低成本、增强安全性的关键。本书聚焦于智能互联时代下，多运动平台在复杂环境中实现高效、鲁棒且优化的协同导航问题，深入探讨了实现这一目标所需的关键技术、理论框架和算法实现。 本书并非针对某一特定领域的应用，而是从更广泛的视角，构建一个通用的理论框架，以应对各类多运动平台（如无人机、无人车、水下机器人、移动机器人等）在复杂、动态、非结构化环境下，需要相互协调、分工合作以完成共同任务的挑战。本书将重点放在“分散式算法”的研究上，这意味着系统不依赖于中心化的控制单元，而是通过每个平台自身的感知、决策与通信能力，自主地与其他平台进行交互，共同达成全局目标。这种分散式的设计能够显著提升系统的鲁棒性、可扩展性和容错性，使其在面对通信中断、部分节点失效等突发状况时，仍能保持一定的运行能力。 核心章节阐述 第一部分：理论基础与问题建模 智能互联与多运动平台协同导论： 本章将首先梳理智能互联技术的发展脉络，阐释其如何赋能多运动平台的协同作业。我们将定义“多运动平台”的内涵，并初步探讨其在不同场景下的应用前景，如物流配送网络中的无人车车队协同、搜救任务中的多无人机编队侦察、工业车间内的AGV协同搬运等。重点将引入“协同导航”的核心概念，强调其与单体导航的区别，在于强调平台间的相互影响与协调。 分散式系统架构与通信模型： 详细介绍构建分散式多运动平台系统的基本架构。我们将深入分析不同类型的通信协议（如邻域通信、广播通信、基于网络的通信等）及其优缺点，并重点研究在通信受限或不可靠环境下，如何设计高效、低功耗的通信策略。讨论信息共享的粒度、频率以及通信拓扑对系统整体性能的影响。 多运动平台协同导航问题形式化： 本章将严格定义协同导航问题的数学模型。这包括对各个运动平台的运动学和动力学模型进行描述，考虑其载荷、传感器能力、续航限制等实际约束。同时，将问题转化为一个优化问题，明确协同导航的目标函数（如最小化总任务完成时间、最大化覆盖区域、最小化能耗、避免碰撞等）和约束条件（如避障、路径平滑、平台间的最小距离等）。 第二部分：分散式路径规划算法研究 基于博弈论的分散式路径规划： 借鉴博弈论的思想，我们将研究如何设计个体平台基于局部信息的决策算法，使其在追求自身目标的同时，能够考虑到其他平台的存在和行为，并最终达成一种纳什均衡或近似纳什均衡状态。这包括合作博弈与非合作博弈在路径规划中的应用，以及如何处理平台间的竞争与合作关系。 基于强化学习的分散式路径规划： 探索利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术，让每个平台通过与环境和其它平台的交互来学习最优的导航策略。我们将重点关注多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的算法，如MADDPG、QMIX等，讨论其在处理高维状态空间、部分可观测性以及稀疏奖励信号等挑战时的优势。 基于仿生学的分散式路径规划： 模拟自然界中生物群体的涌现行为，如蚁群算法、粒子群优化等，将这些启发式算法的思想应用于多运动平台的协同导航。研究如何设计个体平台的行为规则，使其通过简单的局部交互，能够涌现出全局最优的协同导航策略，例如，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，实现多平台协同的最优路径搜索。 去中心化凸优化与分布式梯度下降： 探讨如何将数学上的凸优化技术，转化为在分散式系统中可行的方法。介绍分布式梯度下降（Distributed Gradient Descent）及其变种，以及如何利用对偶分解、ADLMM等方法，在不共享全部数据的情况下，实现全局目标的优化。 第三部分：协同导航中的关键技术与挑战 鲁棒的感知与状态估计： 深入研究在复杂、动态环境下，各平台如何进行可靠的自身状态估计（位置、速度、姿态等）以及对周围环境和其它平台的感知。探讨传感器融合技术、多传感器标定、以及如何在存在噪声和不确定性时，进行鲁棒的状态估计，例如，卡尔曼滤波、粒子滤波在多传感器融合中的应用。 动态避障与冲突避免： 重点解决多运动平台在动态环境中相互避让的关键问题。研究基于预测的避障算法，如何预测其他平台的未来轨迹并提前规划规避动作。讨论不同场景下的避障策略，如静态障碍物、动态障碍物、以及与其他平台的冲突避免。 任务分配与协同策略： 在协同导航过程中，往往需要将总任务分解并分配给不同的平台。本章将研究分散式的任务分配机制，例如，基于拍卖的机制、基于能耗最优的机制等，确保任务能够高效、公平地分配。同时，探讨不同协同策略，如编队飞行、接力协作、协同搜索等，以及如何根据任务需求选择合适的策略。 通信延迟与不确定性下的鲁棒性： 关注实际应用中通信延迟、丢包以及通信范围受限等问题对协同导航的影响。研究能够容忍通信延迟和不确定性的分散式算法，例如，采用异步通信、预取信息等技术。 系统性能评估与仿真验证： 介绍如何对开发的分散式协同导航算法进行严格的性能评估。包括但不限于：任务完成率、路径效率、能耗、碰撞次数、鲁棒性测试（如通信中断、节点失效等）等指标。详细讲解各类仿真平台（如ROS/Gazebo, V-REP, AirSim等）的使用方法，以及如何设计有代表性的仿真场景进行验证。 第四部分：实际应用与未来展望 多运动平台协同导航的典型应用场景分析： 结合实际工程应用，对本书提出的算法和理论进行案例分析，例如： 智能物流： 无人车车队协同配送，优化路径、减少拥堵、提高效率。 灾害搜救： 多无人机/无人车协同侦察与救援，快速覆盖大范围区域，定位遇险人员。 智慧城市： 交通信号灯协同控制，无人机/无人车协同巡检，环境监测等。 工业自动化： 生产线上的AGV协同搬运，优化物料流转，提高生产效率。 农业应用： 多无人机协同进行精准喷洒、农作物监测等。 面向未来的挑战与研究方向： 展望未来多运动平台协同导航领域的发展趋势，包括： 更高级的意图理解与预测： 如何让平台更准确地理解其他平台的意图，并做出更智能的响应。 异构平台协同： 如何实现不同类型、不同能力的平台之间的有效协同。 大规模平台的协同： 如何应对成百上千甚至更多数量平台协同时的计算与通信挑战。 与人类的协同： 如何设计平台与人类操作员之间更加自然、高效的协同模式。 安全与伦理考量： 在发展强大协同能力的同时，如何确保系统的安全性和符合伦理规范。 本书特色 本书的显著特点在于其通用性和前沿性。它不局限于某一特定硬件平台或应用场景，而是致力于构建一套普适性的分散式协同导航理论框架和算法库。通过深入剖析分散式算法的设计理念、数学模型、以及在复杂环境下的实现细节，本书为读者提供了理解和开发下一代智能互联系统所需的核心知识。同时，本书紧密结合最新的学术研究成果和工程实践需求，力求内容既具理论深度，又富实践指导意义。 本书适合从事机器人技术、人工智能、控制科学、计算机科学、自动化工程等相关领域的科研人员、工程师、研究生以及对智能互联系统感兴趣的从业者阅读。通过阅读本书，读者将能够掌握构建和优化多运动平台协同导航系统的关键技术，并为相关领域的创新研究和工程应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《{RT}多运动平台协同导航的分散式算法研究》给我一种非常前沿和具有挑战性的感觉。“多运动平台协同导航”本身就勾勒出一个宏大的技术图景：各种不同类型、不同运动特性的平台（比如空中的无人机、地面的无人车、水下的潜航器等）能够协同工作，共同完成导航和定位任务。这不仅仅是简单的路径规划，更涉及到复杂的态势感知、目标分配、以及在动态未知环境中保持同步和协调。而“分散式算法”这个关键词，则是我关注的重点。我一直在思考，在日益复杂的任务场景下，传统的集中式控制模式可能面临瓶颈，尤其是在通信带宽、延迟和单点故障等方面。分散式算法的设计，是否能够赋予每个平台一定的自主决策能力，并通过点对点或局部通信来达成全局目标？我期待这本书能够深入探讨如何设计和实现这样一种去中心化的协同导航系统，例如，如何利用机器学习技术来让平台自主学习协同策略，或者如何设计鲁棒的通信协议来应对网络的不确定性。这本书的出现，对于推动无人系统集群的应用，无论是军用还是民用（如物流配送、灾害搜救等），都将具有里程碑式的意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对自动化技术和人工智能应用感兴趣的普通读者，我被这本书的副标题深深吸引：“分散式算法研究”。“分散式”这个词，在我看来，不仅仅是一种技术实现方式，更代表了一种思维模式的转变。它意味着不再依赖于单一的中央控制点，而是将智能和决策能力分布到各个独立的单元中。这种模式的优势不言而喻：更高的鲁棒性，即使部分节点失效，整个系统依然能够运转；更高的可扩展性，可以根据需求轻松增加或减少参与协同的平台；以及更高的灵活性，能够快速适应动态变化的环境。我尤其好奇，在多运动平台这样一个复杂的场景下，如何通过分散式算法来实现精确的时间同步、位置共享和路径协同。例如，一群无人机如何在不依赖GPS信号的情况下，通过互相感知和通信，动态地规划出最优的侦察航线？或者，一群水下机器人如何协同完成对海底地形的绘制？我设想，书中可能探讨了各种先进的分布式一致性算法、分布式优化算法，甚至可能涉及到一些基于群体智能的算法，比如蚁群算法或者粒子群算法的变种。这本书的出版，对于那些致力于开发下一代自动化系统，尤其是在分布式智能控制领域的研究人员和工程师来说，无疑是及时且重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就非常有吸引力，尤其是“多运动平台协同导航”这个概念，立刻勾起了我对未来军事和民用领域技术发展的想象。我一直对机器人协同作战和自主导航领域抱有浓厚的兴趣，而“分散式算法”则进一步提升了这本书的理论深度和应用潜力。想象一下，未来的战场上，无人机、无人车、无人潜艇甚至小型机器人蜂群，它们不再是各自为战，而是能够像一个有机整体一样，通过精妙的分布式算法进行信息共享、任务分配和路径规划，共同完成复杂的军事任务。这种场景，无论是从战略威慑力还是作战效率上，都将是革命性的。我非常好奇书中是如何解决多平台之间信息不对称、通信延迟、以及如何在这种分散式架构下实现鲁棒性和高效性的。我猜想，作者一定深入研究了网络控制理论、博弈论、或者机器学习等前沿技术，来构建出这样一套智能的协同导航系统。国防工业出版社的名字也暗示了这本书的专业性和实用性，很可能为相关领域的工程师和研究人员提供宝贵的理论指导和工程参考。我甚至可以想象，这本书的问世，会推动新一代自主作战系统的发展，让“智能”真正成为国防力量的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

书名中的“分散式算法”立刻吸引了我的目光。在当前快速发展的智能技术领域，分散式系统正逐渐成为主流。相较于传统的集中式控制，分散式系统在鲁棒性、可扩展性和容错性方面具有显著优势。特别是“多运动平台协同导航”这一应用场景，其复杂性和挑战性不言而喻。想象一下，一群不同类型的无人机、无人车、甚至是无人船，如何在复杂、动态、且信息不完全的环境中，通过分散式算法实现高精度的协同定位和导航。这其中涉及到的技术难题，如分布式一致性、分布式传感信息融合、以及在网络不确定性下的分布式决策等，都让我感到非常有研究价值。我期待这本书能够深入探讨这些关键技术，例如，它是否会提出新的分布式卡尔曼滤波算法，或者基于图神经网络的分布式协同模型？又或者，它是否会从博弈论的角度出发，设计出能够激励各个平台进行有效协同的激励机制？这本书的出现，很可能为解决未来城市交通管理、智能物流、以及军事领域无人系统集群的协同问题，提供一套切实可行的理论框架和技术方案，对于相关领域的科研人员和工程师来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

《{RT}多运动平台协同导航的分散式算法研究》这个书名，让我联想到未来作战和城市管理中高度智能化的场景。想象一下，在一次复杂的军事行动中，需要大量的无人机进行空中侦察、无人车进行地面突击、甚至水下无人器进行侦测，它们需要无缝地协同，各自发挥优势，共同完成任务。而“分散式算法”的引入，则让我对这本书的理论深度和技术可行性充满了期待。这意味着，这些平台可能不再依赖于一个强大的中央指挥系统，而是能够通过局部的通信和感知，自主地进行协作和决策。这不仅可以大大提高系统的鲁棒性和抗干扰能力，也能让系统更具灵活性和可扩展性。我很好奇，作者是如何处理在这种分布式架构下，如何进行信息融合、目标跟踪、以及如何确保所有平台朝着同一个预定目标前进，同时避免碰撞和干扰。我猜想，书中可能涉及到了分布式状态估计、分布式最优控制、或者是一些基于博弈论的协同策略。这本书如果能够深入剖析这些核心算法，并提供相关的理论证明和仿真结果，那对于推动无人系统集群的研究和应用，将会是极其宝贵的贡献。