多運動平颱協同導航的分散式算法研究 [Decentralized] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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穆華，吳美平，鬍小平，王飛行 著

圖書標籤:

• 分散式係統
• 多機器人係統
• 協同導航
• 運動規劃
• 路徑規劃
• 算法設計
• 機器人技術
• 人工智能
• 分布式算法
• 自主導航

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102611

版次：1

商品編碼：11849355

包裝：平裝

外文名稱：Decentralized

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：148

字數：172000

正文語種：中文

內容簡介

　　《多運動平颱協同導航的分散式算法研究》共分為6章。第1章闡述瞭多運動平颱協同導航的研究背景和意義，總結瞭分散式數據融閤技術和貝葉斯網絡推理算法的研究現狀。第2章建立瞭協同導航的狀態空間模型和概率圖模型。第3章設計瞭增廣信息濾波協同導航算法。
　　分析瞭增廣信息濾波的運算特點，指齣狀態恢復是全局運算，並給齣瞭適閤分散式實現的基於矩陣分解的狀態恢復算法。第4章提齣瞭分散式增廣信息濾波協同導航算法。算法包含單平颱局部數據融閤和狀態恢復兩部分，狀態恢復的求解實際上是平颱間進行信息共享的過程。建立瞭一套分散式算法的性能評價指標，並分析瞭分散式增廣信息濾波的各項性能。第5章提齣瞭一種新的高斯動態貝葉斯網絡推理算法。針對變量間存在確定性關係的貝葉斯網絡，提齣瞭矩參數懶惰推理算法，為高斯貝葉斯網絡的推理提供瞭通用、直接的解決方案。針對動態貝葉斯網絡的推理，設計瞭新的遞增動態聯閤樹算法。上述兩個新算法結閤起來可以對高斯動態貝葉斯網絡進行推理，從而為協同導航分散式聯閤樹算法設計奠定瞭基礎。第6章提齣瞭協同導航分散式聯閤樹算法框架。分析瞭算法的復雜度及工作負載均衡性，比較研究瞭分散式卡爾曼濾波和矩參數分散式聯閤樹算法，以及分散式增廣信息濾波和分散式信息參數聯閤樹算法。

目錄

第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 多運動平颱協同導航的相關研究
1．3 分散式數據融閤技術
1．3．1 多傳感器目標跟蹤
1．3．2 傳感器網絡的校準
1．4 分散式協同導航算法研究
1．5 貝葉斯網絡推理算法
1．5．1 算法分類
1．5．2 幾種推理算法
1．6 機器人同步定位與建圖（SLAM）的啓示

第2章 多運動平颱協同導航的數學模型
2．1 協同導航係統特徵分析
2．2 協同導航的狀態空間模型
2．2．1 單平颱的狀態空間模型
2．2．2 平颱係統的狀態空間模型
2．2．3 狀態空間模型小結
2．3 協同導航的概率圖模型
2．3．1 概率圖模型
2．3．2 動態貝葉斯網絡錶達
2．3．3 馬爾可夫隨機場
2．4 小結

第3章 協同導航增廣信息濾波算法
3．1 協同導航的高斯濾波
3．1．1 高斯濾波
3．1．2 矩參數錶達
3．1．3 信息參數錶達
3．2 協同導航的增廣信息濾波
3．3 基於矩陣分解的狀態恢復算法
3．3．1 均值恢復
3．3．2 協方差按列恢復
3．3．3 稀疏協方差恢復
3．4 增廣信息濾波的馬爾可夫隨機場
3．5 小結

第4章 協同導航分散式增廣信息濾波算法設計
4．1 單平颱局部數據融閤
4．1．1 狀態添加
4．1．2 觀測更新
4．1．3 狀態消元
4．2 分布式遞增Cholesky修正算法
4．2．1 矩陣的Cholesky分解
4．2．2 遞增Cholesky修正
4．2．3 遞增的狀態恢復
4．2．4 分布式遞增Cholesky修正
4．2．5 關於選取Cholesky分解算法的討論
4．3 基於遞增Cholesky修正的分散式狀態恢復
4．3．1 遞增Cholesky修正
4．3．2 狀態恢復
4．3．3 存儲管理
4．4 算法框架及性能分析
4．4．1 算法框架
4．4．2 性能指標
4．4．3 性能分析
4．5 仿真實驗
4．6 比較：分散式卡爾曼濾波（DKF）
4．7 小結

第5章 高斯動態貝葉斯網絡推理算法設計
5．1 引言
5．2 聯閤樹及其構造
5．2．1 概率圖消元
5．2．2 聯閤樹的構造
5．3 離散貝葉斯網絡聯閤樹算法
5．3．1 運算定義
5．3．2 證據引入
5．3．3 消息傳遞策略
5．4 高斯貝葉斯網絡信息參數聯閤樹算法
5．4．1 勢函數
5．4．2 證據引入
5．4．3 勢函數運算
5．4．4 算例
5．5 高斯貝葉斯網絡矩參數懶惰推理算法設計
5．5．1 研究動機
5．5．2 矩參數的推理特點
5．5．3 利用有嚮圖信息
5．5．4 聯閤樹相關操作
5．5．5 懶惰算法設計
5．5．6 算法分析
5．6 動態貝葉斯網絡遞增推理算法設計
5．6．1 前嚮界麵算法
5．6．2 遞增動態聯閤樹算法設計
5．7 仿真算例
5．8 小結

第6章 協同導航分散式聯閤樹算法設計
6．1 算法框架
6．2 算法實現
6．2．1 消元順序的選取
6．2．2 連接樹的建立
6．2．3 消息傳遞
6．3 算法性能分析
6．3．1 計算復雜度分析
6．3．2 通信復雜度分析
6．3．3 工作負載的均衡
6．3．4 比較：前嚮界麵算法
6．4 DKF與DJT（M）比較
6．5 DAIF與DJT（I）比較
6．5．1 矩陣分解與消元
6．5．2 復雜度比較
6．6 綜閤分析
6．7 小結

附錄A 高斯分布的矩參數和信息參數錶達及概率推演
A．1 高斯分布的矩參數和信息參數
A．2 邊緣分布
A．3 條件分布
A．4 聯閤分布
A．5 觀測融閤
附錄B Cholesky分解算法
B．1 嚮上看Cholesky分解算法
B．2 嚮左看cholesky分解算法
B．3 嚮右看Cholesky分解算法
附錄C 圖論基本概念及最小生成樹算法
C．1 一些圖論的概念
C．2 最小生成樹算法

參考文獻

前言/序言

《智能協同：多平颱導航的邊緣計算與分布式協同算法》 導言 在當今快速發展的智能時代，多智能體係統的協同作業正日益成為關鍵技術，尤其在復雜動態環境中，如何實現多個獨立平颱（如無人機、無人車、水下機器人等）的高效協同導航，是亟待解決的難題。傳統的集中式控製方案往往麵臨通信延遲、單點故障、可擴展性差等瓶頸，難以應對大規模、分布式、強時變的應用場景。本書《智能協同：多平颱導航的邊緣計算與分布式協同算法》深入探討瞭在不依賴中心服務器或高帶寬通信基礎設施的前提下，如何通過設計先進的分布式協同算法，賦能多平颱實現自主、魯棒、高效的導航與任務執行。本書聚焦於“去中心化”的理念，強調智能體間的本地信息交互與分布式決策，旨在為構建下一代智能協同係統提供堅實的理論基礎和技術支撐。 第一章 導論與背景分析 本章首先迴顧瞭多智能體協同導航的研究曆程，從早期的簡單編隊飛行到如今復雜的協同感知、協同決策與協同行動。詳細闡述瞭當前集中式控製方案存在的局限性，例如： 通信瓶頸： 大規模係統中，中心節點需要處理海量數據，易造成網絡擁堵和延遲，影響實時性。 單點故障： 中心節點的失效將導緻整個係統癱瘓，魯棒性差。 可擴展性問題： 增加智能體的數量會顯著增加中心節點的計算和通信負擔，難以應對超大規模係統。 環境適應性： 復雜、動態、不確定的環境（如GPS信號受限區域、通信中斷區域）對集中式控製提齣嚴峻挑戰。 在此基礎上，本章引齣瞭分布式協同導航的必然性和重要性。重點介紹瞭分布式控製的優勢，包括： 魯棒性： 係統容忍個彆智能體的失效，整體性能受影響較小。 可擴展性： 易於增加或減少智能體的數量，係統規模可靈活調整。 低通信開銷： 智能體間僅需進行局部通信，大大降低瞭通信帶寬需求。 環境適應性： 能夠更好地應對局部信息不對稱和通信受限的環境。 本書將著力解決的核心問題包括：如何在有限的局部信息下，實現全局最優的導航策略；如何設計能夠適應動態環境變化的分布式協同算法；如何平衡智能體間的協同效率與個體自主性。 第二章 分散式導航算法基礎 本章為後續內容奠定基礎，深入剖析瞭構成分散式導航算法的關鍵要素。 感知與信息共享： 探討瞭智能體如何利用自身攜帶的傳感器（如激光雷達、視覺相機、慣性測量單元、GPS/IMU組閤等）獲取局部環境信息。重點介紹瞭信息共享的機製，包括基於鄰域通信的顯式信息傳遞（如位置、速度、意圖等）以及基於隱式交互的信息推斷（如通過觀察鄰居的行為模式）。 通信拓撲與拓撲控製： 分析瞭不同通信拓撲（如固定拓撲、動態拓撲、基於距離的拓撲）對協同導航性能的影響。介紹瞭如何通過動態調整通信連接來優化信息流動和協同效率。 分布式優化與博弈論： 引入瞭分布式優化技術，如分布式梯度下降（DGD）等，用於在不共享全局目標函數和梯度的情況下，求解全局最優或次優的協同導航策略。同時，探討瞭使用博弈論模型來分析和設計智能體間的交互行為，例如，如何通過納什均衡等概念來描述智能體在競爭與閤作中的最優策略。 狀態估計與信息融閤： 講解瞭分布式狀態估計的方法，例如，基於卡爾曼濾波（Kalman Filter）、粒子濾波（Particle Filter）等技術的分布式擴展，以及如何實現智能體間的局部信息融閤，以獲得更準確的自身和環境狀態估計。 第三章 邊緣計算賦能的分布式協同導航 本章重點探討如何將邊緣計算技術融入分布式協同導航係統，以解決傳統分布式算法在計算能力和實時性上的不足。 邊緣計算架構與優勢： 詳細介紹瞭邊緣計算的基本概念、典型架構（如雲邊協同、端邊協同）及其在多智能體係統中的應用優勢，包括低延遲、高帶寬、本地化處理、數據安全與隱私保護等。 分布式邊緣計算節點部署： 分析瞭在多平颱係統中，如何閤理部署邊緣計算節點（可以是平颱本身，也可以是附加的邊緣服務器），以實現計算資源的分布式共享和協同處理。 邊緣智能體與協同任務卸載： 探討瞭如何在邊緣節點上運行分布式協同導航算法，以及如何根據網絡狀況、計算能力和任務需求，將部分計算任務（如路徑規劃、軌跡優化、環境建模等）從邊緣節點卸載到其他協同節點，實現計算資源的有效利用。 邊緣感知的協同導航： 研究瞭利用邊緣計算能力進行分布式多模態傳感器數據融閤與分析，實現更魯棒的定位、環境感知和目標跟蹤。例如，邊緣節點可以聚閤來自多個平颱的視覺、激光雷達數據，進行高精度的三維環境重建，並將結果共享給鄰近平颱。 邊緣側的決策支持： 闡述瞭邊緣計算如何為分布式決策提供實時、本地化的支持。例如，在復雜避障場景下，邊緣節點可以快速處理來自附近平颱的傳感器信息，並做齣及時的避障指令，而無需等待中心節點的處理。 第四章 分布式魯棒導航算法設計 本章是本書的核心技術章節，深入設計瞭一係列能夠應對復雜環境和不確定性的分布式魯棒導航算法。 基於一緻性理論的編隊導航： 詳細介紹瞭如何利用一緻性理論（Consensus Theory）來實現多智能體在無領導者模式下的分布式編隊保持和軌跡跟隨。分析瞭不同一緻性協議（如平均一緻性、加權一緻性）在不同通信拓撲下的收斂性能和魯棒性。 分布式動態避障策略： 針對動態障礙物和未知環境，設計瞭基於局部占用柵格（Occupancy Grid）的分布式避障算法。探討瞭如何在保證不碰撞的前提下，實現智能體的自主避讓和路徑調整。 基於區塊鏈的分布式信任與安全導航： 引入區塊鏈技術，旨在解決分布式係統中智能體間的信任問題。研究瞭如何利用分布式賬本技術，記錄和驗證智能體間的關鍵導航信息和協作行為，提高係統的安全性與可信度，防止惡意節點或數據篡騙。 環境不確定性下的分布式自適應導航： 探討瞭如何處理傳感器噪聲、模型誤差以及環境變化的帶來的不確定性。設計瞭基於分布式卡爾曼濾波、自適應控製等方法，使智能體能夠根據實時信息動態調整其導航策略，保持任務的魯棒執行。 分布式任務分配與協同路徑規劃： 研究瞭在分布式框架下，如何實現動態的任務分配和協同路徑規劃。例如，通過分布式拍賣機製或市場機製，讓智能體自主競標任務，並協同規劃最優路徑以最小化總執行時間或能量消耗。 第五章 實驗仿真與驗證 本章通過詳細的仿真實驗，對所提齣的分布式協同導航算法進行驗證和評估。 仿真平颱搭建： 介紹瞭采用的仿真軟件（如ROS/Gazebo, Unity, CARLA等）及其配置。 典型場景設計： 設計瞭一係列具有代錶性的仿真場景，包括： 大規模無人機編隊巡檢： 驗證分布式編隊保持和協同覆蓋能力。 無人車隊協同運輸： 評估分布式避障、路徑規劃與車隊協同效率。 水下機器人協同搜救： 考察在通信受限環境下的分布式探索與定位能力。 復雜地形下的多平颱協同作業： 模擬真實世界的復雜性，驗證算法的魯棒性。 性能指標評估： 詳細定義瞭用於評估算法性能的關鍵指標，如： 協同效率： 任務完成時間、覆蓋率、資源利用率等。 魯棒性： 容忍節點失效、通信中斷、傳感器誤差的能力。 收斂性： 算法達到穩定狀態的速度。 計算復雜度： 單個智能體在分布式環境下的計算負擔。 通信開銷： 智能體間的通信量。 對比分析： 將所提齣的分布式算法與經典的集中式算法以及其他分布式算法進行性能對比，突齣本書算法的優勢。 第六章 結論與未來展望 本章總結瞭本書的主要研究成果，並對未來研究方嚮進行瞭展望。 研究成果總結： 迴顧瞭本書在邊緣計算賦能的分布式協同導航算法設計、理論分析和仿真驗證方麵取得的關鍵突破。 挑戰與局限性： 分析瞭當前分布式協同導航技術仍麵臨的挑戰，如： 異構多平颱協同： 如何有效協調不同類型、不同性能的平颱。 大規模係統的可解釋性與可調試性： 如何理解和調試一個龐大的分布式係統。 安全性與隱私保護的進一步增強： 在分布式環境中，如何更全麵地保障係統和數據的安全。 能源效率優化： 如何在保證協同性能的同時，最大化平颱的續航能力。 未來研究方嚮： 提齣瞭未來可能的研究方嚮，包括： 深度強化學習在分布式協同導航中的應用： 利用RL學習更智能、更具適應性的協同策略。 聯邦學習在分布式狀態估計與模型訓練中的應用： 在保護數據隱私的前提下，提升分布式係統的整體智能水平。 結閤數字孿生技術實現分布式協同的仿真與優化： 構建高保真的數字孿生環境，進行更精細化的協同策略設計與驗證。 麵嚮特定行業應用的分布式協同導航係統開發： 如智慧物流、智能製造、災害響應等。 參考文獻 （此處將列齣本書引用過的學術文獻，為讀者提供進一步深入研究的參考。） 附錄 （根據需要，可以包含算法的詳細推導、代碼片段、數據集說明等補充信息。）

評分☆☆☆☆☆

《多運動平颱協同導航的分散式算法研究 [Decentralized]》這個標題，給我一種嚴謹且富有探索精神的感覺。我猜測這本書的作者可能在分散式算法的設計和分析方麵有著深厚的積纍，並且對多運動平颱協同導航這一具體應用場景有著獨到的見解。從“分散式”這個關鍵詞齣發，我聯想到瞭一些關鍵的技術挑戰，比如如何保證信息在分布式網絡中的有效傳播，如何處理局部信息的不確定性，以及如何設計能夠容忍部分節點失效的魯棒算法。這本書或許會深入探討一些經典的分布式算法，並在此基礎上提齣創新的改進，以適應多運動平颱協同導航的特殊需求。我期待看到書中能夠為讀者提供一套完整的理論框架，解釋為什麼分散式方法是處理此類復雜協同問題的最優選擇，並詳細闡述其優勢所在。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，也來自於它所能帶來的對未來技術發展趨勢的洞察。隨著物聯網、人工智能、以及機器人技術的飛速發展，我們正處在一個由分散式智能主導的時代。從自動駕駛汽車的協同，到智能電網的調度，再到未來城市交通的管理，分散式協同導航技術都將扮演越來越重要的角色。我希望這本書能夠引領我，或者說為讀者打開一扇瞭解未來關鍵技術發展的窗戶。它是否能展示齣一些具有顛覆性的新算法，或者對現有技術進行前所未有的整閤？我非常好奇書中對“協同”這一概念的理解，以及作者是如何通過分散式算法來實現這種高效、靈活且自適應的協同的。這本書也許不僅僅是關於算法的研究，更是關於如何構建一個更加智能、自主和協同的未來世界。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的另一個關注點在於其“研究”的性質。這意味著它不僅僅是技術應用的堆砌，更可能包含著理論上的創新和深入的分析。在分散式係統的研究中，往往需要解決諸如信息不對稱、局部最優與全局最優的權衡、以及算法的收斂性和穩定性等一係列理論難題。我個人對算法的數學建模、證明過程以及其背後蘊含的邏輯推理非常感興趣。如果書中能夠清晰地闡述所提齣的分散式算法的數學基礎，比如是如何利用博弈論、控製理論、或者優化理論來設計和分析算法的，那將極大地提升這本書的學術價值。同時，我也會關注書中是否對這些算法的性能進行瞭嚴格的評估，例如通過仿真實驗或實際平颱測試，來驗證其在不同場景下的有效性和魯棒性。對於那些在分散式係統領域進行深入研究的學生和學者來說，這本書很可能提供寶貴的理論參考和研究方法，幫助他們理解這一領域的核心挑戰，並可能啓發新的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

從讀者角度來看，這本書的實用性也是我非常看重的一點。即便是在學術研究的範疇內，我也希望能夠看到理論與實際應用之間的緊密聯係。考慮到“多運動平颱”的廣泛應用前景，例如在倉儲物流、應急救援、環境監測、甚至軍事偵察等領域，分散式協同導航技術都具有巨大的潛力。我希望書中能夠通過具體的案例分析，來展示這些分散式算法是如何被應用於解決現實世界中的實際問題的。例如，當多個自主移動機器人需要在復雜的工廠環境中協同搬運貨物時，如何避免彼此間的碰撞，如何高效地分配任務，以及如何在通信受限的情況下依然保持高效運作。這本書或許會提供一些具體的算法實現細節，或者是一些在實際部署中可能遇到的問題及解決方案。這對於那些希望將分散式協同導航技術落地到實際工程中的工程師和開發者來說，無疑是極具價值的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《多運動平颱協同導航的分散式算法研究 [Decentralized]》立刻抓住瞭我的眼球，因為它觸及瞭一個在我看來極具挑戰性和前沿性的領域。作為一個對機器人技術和人工智能發展充滿好奇的讀者，我一直關注著如何在復雜、動態的環境中實現多智能體的高效協作。這本書所聚焦的“多運動平颱協同導航”正是我非常感興趣的方嚮。通常情況下，我們看到的協同導航係統往往依賴於中心化的控製，這在麵對通信延遲、節點失效或者敵方乾擾時，會顯得脆弱不堪。而“分散式算法”的引入，預示著一種更加魯棒、靈活且可擴展的解決方案，這無疑是解決上述痛點的關鍵。我特彆期待書中能夠深入探討在沒有統一協調者的情況下，各個平颱如何通過局部的感知和通信，自主地做齣決策並協調彼此的運動，以達成全局的目標。例如，在多無人機編隊執行偵察任務時，如何讓每架無人機都能感知周圍環境，避免碰撞，同時又能保持隊形並覆蓋指定區域，這背後的算法設計必然蘊含著深刻的理論和巧妙的工程實踐。這本書或許會提供一套全新的視角和工具，來應對這些復雜的多體協同問題。