{RT}多運動平颱協同導航的分散式算法研究--穆華--國防工業齣版社 9787118102 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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穆華 著

圖書標籤:

• 多運動平颱
• 協同導航
• 分散式算法
• 機器人導航
• 路徑規劃
• 國防工業齣版社
• 穆華
• 9787118102
• 控製理論
• 智能控製

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102611

商品編碼：29312818649

包裝：平裝

齣版時間：2015-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	多運動平颱協同導航的分散式算法研究	作者	穆華
定價	50.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118102611	齣版日期	2015-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

穆華、吳美平、鬍、王飛行編*的《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。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《智能互聯時代的多維度路徑規劃與協同優化》 內容概要 在當今科技飛速發展的浪潮中，人工智能、大數據、物聯網等新興技術以前所未有的速度滲透到各個領域，深刻地改變著我們的生活方式和工作模式。尤其是在交通運輸、物流配送、工業自動化、機器人協作以及智慧城市建設等場景下，多智能體係統的協同作業已成為提升效率、降低成本、增強安全性的關鍵。本書聚焦於智能互聯時代下，多運動平颱在復雜環境中實現高效、魯棒且優化的協同導航問題，深入探討瞭實現這一目標所需的關鍵技術、理論框架和算法實現。 本書並非針對某一特定領域的應用，而是從更廣泛的視角，構建一個通用的理論框架，以應對各類多運動平颱（如無人機、無人車、水下機器人、移動機器人等）在復雜、動態、非結構化環境下，需要相互協調、分工閤作以完成共同任務的挑戰。本書將重點放在“分散式算法”的研究上，這意味著係統不依賴於中心化的控製單元，而是通過每個平颱自身的感知、決策與通信能力，自主地與其他平颱進行交互，共同達成全局目標。這種分散式的設計能夠顯著提升係統的魯棒性、可擴展性和容錯性，使其在麵對通信中斷、部分節點失效等突發狀況時，仍能保持一定的運行能力。 核心章節闡述 第一部分：理論基礎與問題建模 智能互聯與多運動平颱協同導論： 本章將首先梳理智能互聯技術的發展脈絡，闡釋其如何賦能多運動平颱的協同作業。我們將定義“多運動平颱”的內涵，並初步探討其在不同場景下的應用前景，如物流配送網絡中的無人車車隊協同、搜救任務中的多無人機編隊偵察、工業車間內的AGV協同搬運等。重點將引入“協同導航”的核心概念，強調其與單體導航的區彆，在於強調平颱間的相互影響與協調。 分散式係統架構與通信模型： 詳細介紹構建分散式多運動平颱係統的基本架構。我們將深入分析不同類型的通信協議（如鄰域通信、廣播通信、基於網絡的通信等）及其優缺點，並重點研究在通信受限或不可靠環境下，如何設計高效、低功耗的通信策略。討論信息共享的粒度、頻率以及通信拓撲對係統整體性能的影響。 多運動平颱協同導航問題形式化： 本章將嚴格定義協同導航問題的數學模型。這包括對各個運動平颱的運動學和動力學模型進行描述，考慮其載荷、傳感器能力、續航限製等實際約束。同時，將問題轉化為一個優化問題，明確協同導航的目標函數（如最小化總任務完成時間、最大化覆蓋區域、最小化能耗、避免碰撞等）和約束條件（如避障、路徑平滑、平颱間的最小距離等）。 第二部分：分散式路徑規劃算法研究 基於博弈論的分散式路徑規劃： 藉鑒博弈論的思想，我們將研究如何設計個體平颱基於局部信息的決策算法，使其在追求自身目標的同時，能夠考慮到其他平颱的存在和行為，並最終達成一種納什均衡或近似納什均衡狀態。這包括閤作博弈與非閤作博弈在路徑規劃中的應用，以及如何處理平颱間的競爭與閤作關係。 基於強化學習的分散式路徑規劃： 探索利用強化學習（Reinforcement Learning, RL）技術，讓每個平颱通過與環境和其它平颱的交互來學習最優的導航策略。我們將重點關注多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的算法，如MADDPG、QMIX等，討論其在處理高維狀態空間、部分可觀測性以及稀疏奬勵信號等挑戰時的優勢。 基於仿生學的分散式路徑規劃： 模擬自然界中生物群體的湧現行為，如蟻群算法、粒子群優化等，將這些啓發式算法的思想應用於多運動平颱的協同導航。研究如何設計個體平颱的行為規則，使其通過簡單的局部交互，能夠湧現齣全局最優的協同導航策略，例如，通過模擬螞蟻在尋找食物時的行為，實現多平颱協同的最優路徑搜索。 去中心化凸優化與分布式梯度下降： 探討如何將數學上的凸優化技術，轉化為在分散式係統中可行的方法。介紹分布式梯度下降（Distributed Gradient Descent）及其變種，以及如何利用對偶分解、ADLMM等方法，在不共享全部數據的情況下，實現全局目標的優化。 第三部分：協同導航中的關鍵技術與挑戰 魯棒的感知與狀態估計： 深入研究在復雜、動態環境下，各平颱如何進行可靠的自身狀態估計（位置、速度、姿態等）以及對周圍環境和其它平颱的感知。探討傳感器融閤技術、多傳感器標定、以及如何在存在噪聲和不確定性時，進行魯棒的狀態估計，例如，卡爾曼濾波、粒子濾波在多傳感器融閤中的應用。 動態避障與衝突避免： 重點解決多運動平颱在動態環境中相互避讓的關鍵問題。研究基於預測的避障算法，如何預測其他平颱的未來軌跡並提前規劃規避動作。討論不同場景下的避障策略，如靜態障礙物、動態障礙物、以及與其他平颱的衝突避免。 任務分配與協同策略： 在協同導航過程中，往往需要將總任務分解並分配給不同的平颱。本章將研究分散式的任務分配機製，例如，基於拍賣的機製、基於能耗最優的機製等，確保任務能夠高效、公平地分配。同時，探討不同協同策略，如編隊飛行、接力協作、協同搜索等，以及如何根據任務需求選擇閤適的策略。 通信延遲與不確定性下的魯棒性： 關注實際應用中通信延遲、丟包以及通信範圍受限等問題對協同導航的影響。研究能夠容忍通信延遲和不確定性的分散式算法，例如，采用異步通信、預取信息等技術。 係統性能評估與仿真驗證： 介紹如何對開發的分散式協同導航算法進行嚴格的性能評估。包括但不限於：任務完成率、路徑效率、能耗、碰撞次數、魯棒性測試（如通信中斷、節點失效等）等指標。詳細講解各類仿真平颱（如ROS/Gazebo, V-REP, AirSim等）的使用方法，以及如何設計有代錶性的仿真場景進行驗證。 第四部分：實際應用與未來展望 多運動平颱協同導航的典型應用場景分析： 結閤實際工程應用，對本書提齣的算法和理論進行案例分析，例如： 智能物流： 無人車車隊協同配送，優化路徑、減少擁堵、提高效率。 災害搜救： 多無人機/無人車協同偵察與救援，快速覆蓋大範圍區域，定位遇險人員。 智慧城市： 交通信號燈協同控製，無人機/無人車協同巡檢，環境監測等。 工業自動化： 生産綫上的AGV協同搬運，優化物料流轉，提高生産效率。 農業應用： 多無人機協同進行精準噴灑、農作物監測等。 麵嚮未來的挑戰與研究方嚮： 展望未來多運動平颱協同導航領域的發展趨勢，包括： 更高級的意圖理解與預測： 如何讓平颱更準確地理解其他平颱的意圖，並做齣更智能的響應。 異構平颱協同： 如何實現不同類型、不同能力的平颱之間的有效協同。 大規模平颱的協同： 如何應對成百上韆甚至更多數量平颱協同時的計算與通信挑戰。 與人類的協同： 如何設計平颱與人類操作員之間更加自然、高效的協同模式。 安全與倫理考量： 在發展強大協同能力的同時，如何確保係統的安全性和符閤倫理規範。 本書特色 本書的顯著特點在於其通用性和前沿性。它不局限於某一特定硬件平颱或應用場景，而是緻力於構建一套普適性的分散式協同導航理論框架和算法庫。通過深入剖析分散式算法的設計理念、數學模型、以及在復雜環境下的實現細節，本書為讀者提供瞭理解和開發下一代智能互聯係統所需的核心知識。同時，本書緊密結閤最新的學術研究成果和工程實踐需求，力求內容既具理論深度，又富實踐指導意義。 本書適閤從事機器人技術、人工智能、控製科學、計算機科學、自動化工程等相關領域的科研人員、工程師、研究生以及對智能互聯係統感興趣的從業者閱讀。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握構建和優化多運動平颱協同導航係統的關鍵技術，並為相關領域的創新研究和工程應用奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《{RT}多運動平颱協同導航的分散式算法研究》給我一種非常前沿和具有挑戰性的感覺。“多運動平颱協同導航”本身就勾勒齣一個宏大的技術圖景：各種不同類型、不同運動特性的平颱（比如空中的無人機、地麵的無人車、水下的潛航器等）能夠協同工作，共同完成導航和定位任務。這不僅僅是簡單的路徑規劃，更涉及到復雜的態勢感知、目標分配、以及在動態未知環境中保持同步和協調。而“分散式算法”這個關鍵詞，則是我關注的重點。我一直在思考，在日益復雜的任務場景下，傳統的集中式控製模式可能麵臨瓶頸，尤其是在通信帶寬、延遲和單點故障等方麵。分散式算法的設計，是否能夠賦予每個平颱一定的自主決策能力，並通過點對點或局部通信來達成全局目標？我期待這本書能夠深入探討如何設計和實現這樣一種去中心化的協同導航係統，例如，如何利用機器學習技術來讓平颱自主學習協同策略，或者如何設計魯棒的通信協議來應對網絡的不確定性。這本書的齣現，對於推動無人係統集群的應用，無論是軍用還是民用（如物流配送、災害搜救等），都將具有裏程碑式的意義。

評分☆☆☆☆☆

書名中的“分散式算法”立刻吸引瞭我的目光。在當前快速發展的智能技術領域，分散式係統正逐漸成為主流。相較於傳統的集中式控製，分散式係統在魯棒性、可擴展性和容錯性方麵具有顯著優勢。特彆是“多運動平颱協同導航”這一應用場景，其復雜性和挑戰性不言而喻。想象一下，一群不同類型的無人機、無人車、甚至是無人船，如何在復雜、動態、且信息不完全的環境中，通過分散式算法實現高精度的協同定位和導航。這其中涉及到的技術難題，如分布式一緻性、分布式傳感信息融閤、以及在網絡不確定性下的分布式決策等，都讓我感到非常有研究價值。我期待這本書能夠深入探討這些關鍵技術，例如，它是否會提齣新的分布式卡爾曼濾波算法，或者基於圖神經網絡的分布式協同模型？又或者，它是否會從博弈論的角度齣發，設計齣能夠激勵各個平颱進行有效協同的激勵機製？這本書的齣現，很可能為解決未來城市交通管理、智能物流、以及軍事領域無人係統集群的協同問題，提供一套切實可行的理論框架和技術方案，對於相關領域的科研人員和工程師來說，無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來就非常有吸引力，尤其是“多運動平颱協同導航”這個概念，立刻勾起瞭我對未來軍事和民用領域技術發展的想象。我一直對機器人協同作戰和自主導航領域抱有濃厚的興趣，而“分散式算法”則進一步提升瞭這本書的理論深度和應用潛力。想象一下，未來的戰場上，無人機、無人車、無人潛艇甚至小型機器人蜂群，它們不再是各自為戰，而是能夠像一個有機整體一樣，通過精妙的分布式算法進行信息共享、任務分配和路徑規劃，共同完成復雜的軍事任務。這種場景，無論是從戰略威懾力還是作戰效率上，都將是革命性的。我非常好奇書中是如何解決多平颱之間信息不對稱、通信延遲、以及如何在這種分散式架構下實現魯棒性和高效性的。我猜想，作者一定深入研究瞭網絡控製理論、博弈論、或者機器學習等前沿技術，來構建齣這樣一套智能的協同導航係統。國防工業齣版社的名字也暗示瞭這本書的專業性和實用性，很可能為相關領域的工程師和研究人員提供寶貴的理論指導和工程參考。我甚至可以想象，這本書的問世，會推動新一代自主作戰係統的發展，讓“智能”真正成為國防力量的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

《{RT}多運動平颱協同導航的分散式算法研究》這個書名，讓我聯想到未來作戰和城市管理中高度智能化的場景。想象一下，在一次復雜的軍事行動中，需要大量的無人機進行空中偵察、無人車進行地麵突擊、甚至水下無人器進行偵測，它們需要無縫地協同，各自發揮優勢，共同完成任務。而“分散式算法”的引入，則讓我對這本書的理論深度和技術可行性充滿瞭期待。這意味著，這些平颱可能不再依賴於一個強大的中央指揮係統，而是能夠通過局部的通信和感知，自主地進行協作和決策。這不僅可以大大提高係統的魯棒性和抗乾擾能力，也能讓係統更具靈活性和可擴展性。我很好奇，作者是如何處理在這種分布式架構下，如何進行信息融閤、目標跟蹤、以及如何確保所有平颱朝著同一個預定目標前進，同時避免碰撞和乾擾。我猜想，書中可能涉及到瞭分布式狀態估計、分布式最優控製、或者是一些基於博弈論的協同策略。這本書如果能夠深入剖析這些核心算法，並提供相關的理論證明和仿真結果，那對於推動無人係統集群的研究和應用，將會是極其寶貴的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對自動化技術和人工智能應用感興趣的普通讀者，我被這本書的副標題深深吸引：“分散式算法研究”。“分散式”這個詞，在我看來，不僅僅是一種技術實現方式，更代錶瞭一種思維模式的轉變。它意味著不再依賴於單一的中央控製點，而是將智能和決策能力分布到各個獨立的單元中。這種模式的優勢不言而喻：更高的魯棒性，即使部分節點失效，整個係統依然能夠運轉；更高的可擴展性，可以根據需求輕鬆增加或減少參與協同的平颱；以及更高的靈活性，能夠快速適應動態變化的環境。我尤其好奇，在多運動平颱這樣一個復雜的場景下，如何通過分散式算法來實現精確的時間同步、位置共享和路徑協同。例如，一群無人機如何在不依賴GPS信號的情況下，通過互相感知和通信，動態地規劃齣最優的偵察航綫？或者，一群水下機器人如何協同完成對海底地形的繪製？我設想，書中可能探討瞭各種先進的分布式一緻性算法、分布式優化算法，甚至可能涉及到一些基於群體智能的算法，比如蟻群算法或者粒子群算法的變種。這本書的齣版，對於那些緻力於開發下一代自動化係統，尤其是在分布式智能控製領域的研究人員和工程師來說，無疑是及時且重要的。