多运动平台协同导航的分散式算法研究 [Decentralized] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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穆华，吴美平，胡小平，王飞行 著

图书标签:

• 分散式系统
• 多机器人系统
• 协同导航
• 运动规划
• 路径规划
• 算法设计
• 机器人技术
• 人工智能
• 分布式算法
• 自主导航

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102611

版次：1

商品编码：11849355

包装：平装

外文名称：Decentralized

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：148

字数：172000

正文语种：中文

内容简介

　　《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性关系的贝叶斯网络，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。

目录

第1章 绪论
1．1 研究背景
1．2 多运动平台协同导航的相关研究
1．3 分散式数据融合技术
1．3．1 多传感器目标跟踪
1．3．2 传感器网络的校准
1．4 分散式协同导航算法研究
1．5 贝叶斯网络推理算法
1．5．1 算法分类
1．5．2 几种推理算法
1．6 机器人同步定位与建图（SLAM）的启示

第2章 多运动平台协同导航的数学模型
2．1 协同导航系统特征分析
2．2 协同导航的状态空间模型
2．2．1 单平台的状态空间模型
2．2．2 平台系统的状态空间模型
2．2．3 状态空间模型小结
2．3 协同导航的概率图模型
2．3．1 概率图模型
2．3．2 动态贝叶斯网络表达
2．3．3 马尔可夫随机场
2．4 小结

第3章 协同导航增广信息滤波算法
3．1 协同导航的高斯滤波
3．1．1 高斯滤波
3．1．2 矩参数表达
3．1．3 信息参数表达
3．2 协同导航的增广信息滤波
3．3 基于矩阵分解的状态恢复算法
3．3．1 均值恢复
3．3．2 协方差按列恢复
3．3．3 稀疏协方差恢复
3．4 增广信息滤波的马尔可夫随机场
3．5 小结

第4章 协同导航分散式增广信息滤波算法设计
4．1 单平台局部数据融合
4．1．1 状态添加
4．1．2 观测更新
4．1．3 状态消元
4．2 分布式递增Cholesky修正算法
4．2．1 矩阵的Cholesky分解
4．2．2 递增Cholesky修正
4．2．3 递增的状态恢复
4．2．4 分布式递增Cholesky修正
4．2．5 关于选取Cholesky分解算法的讨论
4．3 基于递增Cholesky修正的分散式状态恢复
4．3．1 递增Cholesky修正
4．3．2 状态恢复
4．3．3 存储管理
4．4 算法框架及性能分析
4．4．1 算法框架
4．4．2 性能指标
4．4．3 性能分析
4．5 仿真实验
4．6 比较：分散式卡尔曼滤波（DKF）
4．7 小结

第5章 高斯动态贝叶斯网络推理算法设计
5．1 引言
5．2 联合树及其构造
5．2．1 概率图消元
5．2．2 联合树的构造
5．3 离散贝叶斯网络联合树算法
5．3．1 运算定义
5．3．2 证据引入
5．3．3 消息传递策略
5．4 高斯贝叶斯网络信息参数联合树算法
5．4．1 势函数
5．4．2 证据引入
5．4．3 势函数运算
5．4．4 算例
5．5 高斯贝叶斯网络矩参数懒惰推理算法设计
5．5．1 研究动机
5．5．2 矩参数的推理特点
5．5．3 利用有向图信息
5．5．4 联合树相关操作
5．5．5 懒惰算法设计
5．5．6 算法分析
5．6 动态贝叶斯网络递增推理算法设计
5．6．1 前向界面算法
5．6．2 递增动态联合树算法设计
5．7 仿真算例
5．8 小结

第6章 协同导航分散式联合树算法设计
6．1 算法框架
6．2 算法实现
6．2．1 消元顺序的选取
6．2．2 连接树的建立
6．2．3 消息传递
6．3 算法性能分析
6．3．1 计算复杂度分析
6．3．2 通信复杂度分析
6．3．3 工作负载的均衡
6．3．4 比较：前向界面算法
6．4 DKF与DJT（M）比较
6．5 DAIF与DJT（I）比较
6．5．1 矩阵分解与消元
6．5．2 复杂度比较
6．6 综合分析
6．7 小结

附录A 高斯分布的矩参数和信息参数表达及概率推演
A．1 高斯分布的矩参数和信息参数
A．2 边缘分布
A．3 条件分布
A．4 联合分布
A．5 观测融合
附录B Cholesky分解算法
B．1 向上看Cholesky分解算法
B．2 向左看cholesky分解算法
B．3 向右看Cholesky分解算法
附录C 图论基本概念及最小生成树算法
C．1 一些图论的概念
C．2 最小生成树算法

参考文献

前言/序言

《智能协同：多平台导航的边缘计算与分布式协同算法》 导言 在当今快速发展的智能时代，多智能体系统的协同作业正日益成为关键技术，尤其在复杂动态环境中，如何实现多个独立平台（如无人机、无人车、水下机器人等）的高效协同导航，是亟待解决的难题。传统的集中式控制方案往往面临通信延迟、单点故障、可扩展性差等瓶颈，难以应对大规模、分布式、强时变的应用场景。本书《智能协同：多平台导航的边缘计算与分布式协同算法》深入探讨了在不依赖中心服务器或高带宽通信基础设施的前提下，如何通过设计先进的分布式协同算法，赋能多平台实现自主、鲁棒、高效的导航与任务执行。本书聚焦于“去中心化”的理念，强调智能体间的本地信息交互与分布式决策，旨在为构建下一代智能协同系统提供坚实的理论基础和技术支撑。 第一章 导论与背景分析 本章首先回顾了多智能体协同导航的研究历程，从早期的简单编队飞行到如今复杂的协同感知、协同决策与协同行动。详细阐述了当前集中式控制方案存在的局限性，例如： 通信瓶颈： 大规模系统中，中心节点需要处理海量数据，易造成网络拥堵和延迟，影响实时性。 单点故障： 中心节点的失效将导致整个系统瘫痪，鲁棒性差。 可扩展性问题： 增加智能体的数量会显著增加中心节点的计算和通信负担，难以应对超大规模系统。 环境适应性： 复杂、动态、不确定的环境（如GPS信号受限区域、通信中断区域）对集中式控制提出严峻挑战。 在此基础上，本章引出了分布式协同导航的必然性和重要性。重点介绍了分布式控制的优势，包括： 鲁棒性： 系统容忍个别智能体的失效，整体性能受影响较小。 可扩展性： 易于增加或减少智能体的数量，系统规模可灵活调整。 低通信开销： 智能体间仅需进行局部通信，大大降低了通信带宽需求。 环境适应性： 能够更好地应对局部信息不对称和通信受限的环境。 本书将着力解决的核心问题包括：如何在有限的局部信息下，实现全局最优的导航策略；如何设计能够适应动态环境变化的分布式协同算法；如何平衡智能体间的协同效率与个体自主性。 第二章 分散式导航算法基础 本章为后续内容奠定基础，深入剖析了构成分散式导航算法的关键要素。 感知与信息共享： 探讨了智能体如何利用自身携带的传感器（如激光雷达、视觉相机、惯性测量单元、GPS/IMU组合等）获取局部环境信息。重点介绍了信息共享的机制，包括基于邻域通信的显式信息传递（如位置、速度、意图等）以及基于隐式交互的信息推断（如通过观察邻居的行为模式）。 通信拓扑与拓扑控制： 分析了不同通信拓扑（如固定拓扑、动态拓扑、基于距离的拓扑）对协同导航性能的影响。介绍了如何通过动态调整通信连接来优化信息流动和协同效率。 分布式优化与博弈论： 引入了分布式优化技术，如分布式梯度下降（DGD）等，用于在不共享全局目标函数和梯度的情况下，求解全局最优或次优的协同导航策略。同时，探讨了使用博弈论模型来分析和设计智能体间的交互行为，例如，如何通过纳什均衡等概念来描述智能体在竞争与合作中的最优策略。 状态估计与信息融合： 讲解了分布式状态估计的方法，例如，基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等技术的分布式扩展，以及如何实现智能体间的局部信息融合，以获得更准确的自身和环境状态估计。 第三章 边缘计算赋能的分布式协同导航 本章重点探讨如何将边缘计算技术融入分布式协同导航系统，以解决传统分布式算法在计算能力和实时性上的不足。 边缘计算架构与优势： 详细介绍了边缘计算的基本概念、典型架构（如云边协同、端边协同）及其在多智能体系统中的应用优势，包括低延迟、高带宽、本地化处理、数据安全与隐私保护等。 分布式边缘计算节点部署： 分析了在多平台系统中，如何合理部署边缘计算节点（可以是平台本身，也可以是附加的边缘服务器），以实现计算资源的分布式共享和协同处理。 边缘智能体与协同任务卸载： 探讨了如何在边缘节点上运行分布式协同导航算法，以及如何根据网络状况、计算能力和任务需求，将部分计算任务（如路径规划、轨迹优化、环境建模等）从边缘节点卸载到其他协同节点，实现计算资源的有效利用。 边缘感知的协同导航： 研究了利用边缘计算能力进行分布式多模态传感器数据融合与分析，实现更鲁棒的定位、环境感知和目标跟踪。例如，边缘节点可以聚合来自多个平台的视觉、激光雷达数据，进行高精度的三维环境重建，并将结果共享给邻近平台。 边缘侧的决策支持： 阐述了边缘计算如何为分布式决策提供实时、本地化的支持。例如，在复杂避障场景下，边缘节点可以快速处理来自附近平台的传感器信息，并做出及时的避障指令，而无需等待中心节点的处理。 第四章 分布式鲁棒导航算法设计 本章是本书的核心技术章节，深入设计了一系列能够应对复杂环境和不确定性的分布式鲁棒导航算法。 基于一致性理论的编队导航： 详细介绍了如何利用一致性理论（Consensus Theory）来实现多智能体在无领导者模式下的分布式编队保持和轨迹跟随。分析了不同一致性协议（如平均一致性、加权一致性）在不同通信拓扑下的收敛性能和鲁棒性。 分布式动态避障策略： 针对动态障碍物和未知环境，设计了基于局部占用栅格（Occupancy Grid）的分布式避障算法。探讨了如何在保证不碰撞的前提下，实现智能体的自主避让和路径调整。 基于区块链的分布式信任与安全导航： 引入区块链技术，旨在解决分布式系统中智能体间的信任问题。研究了如何利用分布式账本技术，记录和验证智能体间的关键导航信息和协作行为，提高系统的安全性与可信度，防止恶意节点或数据篡骗。 环境不确定性下的分布式自适应导航： 探讨了如何处理传感器噪声、模型误差以及环境变化的带来的不确定性。设计了基于分布式卡尔曼滤波、自适应控制等方法，使智能体能够根据实时信息动态调整其导航策略，保持任务的鲁棒执行。 分布式任务分配与协同路径规划： 研究了在分布式框架下，如何实现动态的任务分配和协同路径规划。例如，通过分布式拍卖机制或市场机制，让智能体自主竞标任务，并协同规划最优路径以最小化总执行时间或能量消耗。 第五章 实验仿真与验证 本章通过详细的仿真实验，对所提出的分布式协同导航算法进行验证和评估。 仿真平台搭建： 介绍了采用的仿真软件（如ROS/Gazebo, Unity, CARLA等）及其配置。 典型场景设计： 设计了一系列具有代表性的仿真场景，包括： 大规模无人机编队巡检： 验证分布式编队保持和协同覆盖能力。 无人车队协同运输： 评估分布式避障、路径规划与车队协同效率。 水下机器人协同搜救： 考察在通信受限环境下的分布式探索与定位能力。 复杂地形下的多平台协同作业： 模拟真实世界的复杂性，验证算法的鲁棒性。 性能指标评估： 详细定义了用于评估算法性能的关键指标，如： 协同效率： 任务完成时间、覆盖率、资源利用率等。 鲁棒性： 容忍节点失效、通信中断、传感器误差的能力。 收敛性： 算法达到稳定状态的速度。 计算复杂度： 单个智能体在分布式环境下的计算负担。 通信开销： 智能体间的通信量。 对比分析： 将所提出的分布式算法与经典的集中式算法以及其他分布式算法进行性能对比，突出本书算法的优势。 第六章 结论与未来展望 本章总结了本书的主要研究成果，并对未来研究方向进行了展望。 研究成果总结： 回顾了本书在边缘计算赋能的分布式协同导航算法设计、理论分析和仿真验证方面取得的关键突破。 挑战与局限性： 分析了当前分布式协同导航技术仍面临的挑战，如： 异构多平台协同： 如何有效协调不同类型、不同性能的平台。 大规模系统的可解释性与可调试性： 如何理解和调试一个庞大的分布式系统。 安全性与隐私保护的进一步增强： 在分布式环境中，如何更全面地保障系统和数据的安全。 能源效率优化： 如何在保证协同性能的同时，最大化平台的续航能力。 未来研究方向： 提出了未来可能的研究方向，包括： 深度强化学习在分布式协同导航中的应用： 利用RL学习更智能、更具适应性的协同策略。 联邦学习在分布式状态估计与模型训练中的应用： 在保护数据隐私的前提下，提升分布式系统的整体智能水平。 结合数字孪生技术实现分布式协同的仿真与优化： 构建高保真的数字孪生环境，进行更精细化的协同策略设计与验证。 面向特定行业应用的分布式协同导航系统开发： 如智慧物流、智能制造、灾害响应等。 参考文献 （此处将列出本书引用过的学术文献，为读者提供进一步深入研究的参考。） 附录 （根据需要，可以包含算法的详细推导、代码片段、数据集说明等补充信息。）

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《多运动平台协同导航的分散式算法研究 [Decentralized]》这个标题，给我一种严谨且富有探索精神的感觉。我猜测这本书的作者可能在分散式算法的设计和分析方面有着深厚的积累，并且对多运动平台协同导航这一具体应用场景有着独到的见解。从“分散式”这个关键词出发，我联想到了一些关键的技术挑战，比如如何保证信息在分布式网络中的有效传播，如何处理局部信息的不确定性，以及如何设计能够容忍部分节点失效的鲁棒算法。这本书或许会深入探讨一些经典的分布式算法，并在此基础上提出创新的改进，以适应多运动平台协同导航的特殊需求。我期待看到书中能够为读者提供一套完整的理论框架，解释为什么分散式方法是处理此类复杂协同问题的最优选择，并详细阐述其优势所在。

评分☆☆☆☆☆

从读者角度来看，这本书的实用性也是我非常看重的一点。即便是在学术研究的范畴内，我也希望能够看到理论与实际应用之间的紧密联系。考虑到“多运动平台”的广泛应用前景，例如在仓储物流、应急救援、环境监测、甚至军事侦察等领域，分散式协同导航技术都具有巨大的潜力。我希望书中能够通过具体的案例分析，来展示这些分散式算法是如何被应用于解决现实世界中的实际问题的。例如，当多个自主移动机器人需要在复杂的工厂环境中协同搬运货物时，如何避免彼此间的碰撞，如何高效地分配任务，以及如何在通信受限的情况下依然保持高效运作。这本书或许会提供一些具体的算法实现细节，或者是一些在实际部署中可能遇到的问题及解决方案。这对于那些希望将分散式协同导航技术落地到实际工程中的工程师和开发者来说，无疑是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的另一个关注点在于其“研究”的性质。这意味着它不仅仅是技术应用的堆砌，更可能包含着理论上的创新和深入的分析。在分散式系统的研究中，往往需要解决诸如信息不对称、局部最优与全局最优的权衡、以及算法的收敛性和稳定性等一系列理论难题。我个人对算法的数学建模、证明过程以及其背后蕴含的逻辑推理非常感兴趣。如果书中能够清晰地阐述所提出的分散式算法的数学基础，比如是如何利用博弈论、控制理论、或者优化理论来设计和分析算法的，那将极大地提升这本书的学术价值。同时，我也会关注书中是否对这些算法的性能进行了严格的评估，例如通过仿真实验或实际平台测试，来验证其在不同场景下的有效性和鲁棒性。对于那些在分散式系统领域进行深入研究的学生和学者来说，这本书很可能提供宝贵的理论参考和研究方法，帮助他们理解这一领域的核心挑战，并可能启发新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《多运动平台协同导航的分散式算法研究 [Decentralized]》立刻抓住了我的眼球，因为它触及了一个在我看来极具挑战性和前沿性的领域。作为一个对机器人技术和人工智能发展充满好奇的读者，我一直关注着如何在复杂、动态的环境中实现多智能体的高效协作。这本书所聚焦的“多运动平台协同导航”正是我非常感兴趣的方向。通常情况下，我们看到的协同导航系统往往依赖于中心化的控制，这在面对通信延迟、节点失效或者敌方干扰时，会显得脆弱不堪。而“分散式算法”的引入，预示着一种更加鲁棒、灵活且可扩展的解决方案，这无疑是解决上述痛点的关键。我特别期待书中能够深入探讨在没有统一协调者的情况下，各个平台如何通过局部的感知和通信，自主地做出决策并协调彼此的运动，以达成全局的目标。例如，在多无人机编队执行侦察任务时，如何让每架无人机都能感知周围环境，避免碰撞，同时又能保持队形并覆盖指定区域，这背后的算法设计必然蕴含着深刻的理论和巧妙的工程实践。这本书或许会提供一套全新的视角和工具，来应对这些复杂的多体协同问题。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，也来自于它所能带来的对未来技术发展趋势的洞察。随着物联网、人工智能、以及机器人技术的飞速发展，我们正处在一个由分散式智能主导的时代。从自动驾驶汽车的协同，到智能电网的调度，再到未来城市交通的管理，分散式协同导航技术都将扮演越来越重要的角色。我希望这本书能够引领我，或者说为读者打开一扇了解未来关键技术发展的窗户。它是否能展示出一些具有颠覆性的新算法，或者对现有技术进行前所未有的整合？我非常好奇书中对“协同”这一概念的理解，以及作者是如何通过分散式算法来实现这种高效、灵活且自适应的协同的。这本书也许不仅仅是关于算法的研究，更是关于如何构建一个更加智能、自主和协同的未来世界。