《多机器鱼协作仿真系统》 谢广明,李淑琴,何宸光著， 哈尔滨工程大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢广明，李淑琴，何宸光著 著

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• 仿真技术
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• 机器人学
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出版社： 哈尔滨工程大学出版社

ISBN：9787566106117

商品编码：29402920032

包装：平装

出版时间：2013-07-01

基本信息

书名：多机器鱼协作仿真系统

定价：25.00元

作者：谢广明,李淑琴,何宸光著

出版社：哈尔滨工程大学出版社

出版日期：2013-07-01

ISBN：9787566106117

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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多机器鱼协作仿真系统是中国素质体育机器人运动会水项2D仿真组竞赛项目所指定的软件平台。本书全面系统地介绍了多机器鱼协作仿真系统的设计模型、实现原理以及使用方法等问题。全书共8章。章绪论；第2章介绍仿真系统的总体设计；第3章介绍仿真系统的实现过程；第4章介绍仿真系统中碰撞检测的方法和效果；第5章介绍仿真机器鱼的伪3D绘制；第6章介绍仿真障碍物的设计与实现；第7章介绍仿真系统应用；第8章为总结与展望。本书适用于参加中国素质体育机器人运动会水项运动全局视觉组竞赛项目的所有教练员、裁判员和运动员教学使用，也适合机器人爱好者学习参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《多机器鱼协作仿真系统》 内容简介 本书深入探讨了多机器鱼系统在水下环境中进行协同作业的理论与实践。全书围绕“多机器鱼”和“协作仿真”两大核心，构建了一个系统的研究框架，旨在为读者理解和开发智能水下机器人集群提供全面的技术指导。 第一篇：多机器鱼系统基础 本篇主要奠定多机器鱼系统的理论基础，介绍构成复杂系统的基本单元及其工作原理。 第一章 导论：水下机器人技术与多机器鱼的兴起 1.1 水下机器人发展现状与挑战 水下环境的复杂性与探测难度：水下光线衰减、声学传播特性、高压强、腐蚀性等对水下探测、作业和通信带来严峻挑战。 现有水下机器人技术的局限性：单体机器人感知能力、续航能力、作业能力等方面的不足，难以应对大规模、复杂的水下任务。 多机器人协同的必然性：分析单体机器人在复杂水下任务中的瓶颈，引出多机器人协同工作能够实现任务的分解、冗余备份、提高效率和鲁棒性的优势。 1.2 机器鱼的定义、分类与研究进展 机器鱼的概念：以仿生学为基础，模仿鱼类形态和运动方式的水下自主机器人。 机器鱼的分类：根据驱动方式（如尾鳍驱动、推进器驱动）、感知方式（如视觉、声呐、压力传感器）等进行分类。 国外机器鱼研究现状：介绍国内外知名研究机构在单体机器鱼研发方面的代表性成果，例如仿生机构设计、运动控制技术、能源管理等。 国内机器鱼研究现状：概述国内在机器鱼领域的研究水平和主要贡献。 1.3 多机器鱼系统的概念与优势 多机器鱼系统的定义：多个具有独立感知、决策和执行能力的机器鱼协同工作的整体。 多机器鱼系统的优势分析： 任务分解与并行处理：将复杂任务分解为多个子任务，由不同机器鱼并行执行，显著提高整体效率。 冗余与鲁棒性：部分机器鱼失效不影响整体任务完成，提高系统的可靠性。 协同感知与信息融合：通过多视角、多传感器的信息融合，提升对环境的理解能力和态势感知精度。 协同作业与资源优化：如协同采样、协同捕捞、协同搜索与跟踪等，实现更高效、更灵活的作业。 覆盖范围与探测密度：通过集群部署，实现更大范围的探测或更高的探测密度。 1.4 本书的研究内容与章节安排 对全书的研究主线进行概述：从基础理论到系统设计，再到仿真实现与验证。 简要介绍各章节的研究重点和逻辑关系，引导读者快速掌握本书结构。 第二章 机器鱼单体模型与运动控制 2.1 机器鱼的仿生设计与结构分析 仿生学原理在机器鱼设计中的应用：从鱼类运动学、流体力学等方面分析仿生形态的优势。 常见仿生机构：尾鳍驱动、推进器布局、身体柔性等。 典型机器鱼机构的力学模型：分析不同驱动方式产生的力和力矩。 2.2 机器鱼的动力学模型 水动力学基础：流体阻力、浮力、重力等对机器鱼运动的影响。 牛顿-欧拉方程在水下机器人中的应用：建立描述机器鱼三维空间运动的动力学方程。 考虑流体耦合效应的简化模型：在实际应用中，对复杂动力学模型的简化处理。 2.3 机器鱼的运动控制策略 传统PID控制：应用于姿态和位置的简单控制。 模型预测控制（MPC）：考虑系统约束和未来状态的先进控制方法。 模糊逻辑控制：基于模糊规则的鲁棒控制。 自适应控制：根据环境变化调整控制器参数。 路径跟踪控制：使机器鱼沿着预定轨迹运动。 考虑外界干扰的鲁棒控制：如对水流扰动的抵抗。 第二篇：多机器鱼协作理论 本篇聚焦于多机器鱼协同工作的核心理论，包括通信、感知、任务分配和路径规划等方面。 第三章 多机器鱼协同通信 3.1 水下通信面临的挑战 无线电波在水下的衰减：与空气中的传播特性截然不同。 声学通信的限制：带宽窄、时延大、易受噪声干扰。 光学通信的限制：传播距离短、易受散射影响。 通信协议的设计考量：可靠性、效率、安全性。 3.2 水下通信技术概述 声学通信：信号调制、信道编码、信号处理技术。 光学通信：LED、激光的应用，调制解调技术。 低频通信：用于长距离低速率通信。 混合通信：结合不同通信方式的优势。 3.3 协同通信协议设计 基于拓扑结构的通信：如星型、总线型、树型网络。 分布式通信协议：节点间直接通信，无需中心节点。 自组织网络（Ad Hoc）的构建与管理：节点动态加入和离开网络。 数据分发与共享机制：广播、组播、点对点通信。 考虑通信延迟与丢包的鲁棒通信策略。 第四章 多机器鱼协同感知与目标跟踪 4.1 协同感知的原理与方法 信息融合（Information Fusion）：将来自不同传感器、不同机器鱼的信息整合，形成更全面、准确的环境模型。 分布式感知：每个机器鱼独立感知，然后共享信息。 集中式感知：由一个中心节点收集所有信息进行融合。 传感器网络模型：描述传感器在环境中的布局和覆盖范围。 4.2 目标检测与识别 多视角图像处理：利用不同机器鱼提供的图像信息，提高目标检测的鲁棒性。 声呐数据融合：利用多基线声呐信息，提高目标定位精度。 特征提取与匹配：在复杂水下环境中提取有效特征，进行目标识别。 4.3 协同目标跟踪 多目标跟踪（Multi-Target Tracking, MTT）：跟踪环境中多个运动目标。 卡尔曼滤波及其变种：在噪声环境下估计目标状态。 粒子滤波：处理非线性、非高斯系统。 基于数据关联的跟踪：将观测数据与现有轨迹关联。 协同跟踪算法：如基于博弈论、基于贝叶斯滤波的协同跟踪。 遮挡与丢失目标的处理。 第五章 多机器鱼任务分配与协同路径规划 5.1 任务分解与分配策略 任务分配问题（Task Allocation Problem, TAP）：将给定的任务分配给多个执行者。 集中式任务分配：由中心节点统一分配。 分布式任务分配：各节点之间通过协商达成一致。 基于博弈论的任务分配：将任务分配看作一个博弈过程。 基于拍卖的分配机制：通过竞标的方式完成任务分配。 考虑机器鱼能力、能源、通信等约束的任务分配。 5.2 协同路径规划 单机器鱼路径规划基础：A算法、Dijkstra算法、RRT等。 多机器鱼协同避障：避免自身碰撞、避免与环境碰撞。 多机器人协同搜索路径规划：提高搜索效率和覆盖率。 动态路径规划：应对环境中动态变化的目标和障碍物。 任务导向的路径规划：将任务目标融入路径规划过程。 基于覆盖率的路径规划：最大化对某区域的覆盖。 考虑通信约束的协同路径规划：机器鱼的运动轨迹需要保持通信连通。 第三篇：多机器鱼协作仿真系统设计与实现 本篇详细阐述如何构建一个多机器鱼协作仿真系统，包括系统架构、仿真建模、关键算法实现和实验验证。 第六章 仿真平台选型与设计 6.1 仿真软件介绍与对比 ROS (Robot Operating System) 的优势：跨平台、模块化、丰富的库和工具。 Gazebo 物理仿真引擎：高保真度的3D仿真环境，支持传感器仿真、物理交互。 MATLAB/Simulink：强大的数学计算和系统仿真能力。 其他仿真工具（如 V-REP/CoppeliaSim）：介绍其特点和适用场景。 6.2 仿真系统架构设计 分层架构：感知层、决策层、控制层、执行层。 模块化设计：将每个机器鱼、通信模块、环境模型等设计为独立模块。 数据流与通信机制：定义模块间数据传递的格式和协议。 仿真场景的构建：包括水下环境地形、障碍物、目标等。 6.3 仿真环境中关键组件的模型 机器鱼单体模型：包括其运动学、动力学、传感器模型。 通信模型：模拟水下通信的延迟、丢包率、带宽限制。 环境模型：模拟水流、光照、噪声等影响。 传感器模型：模拟摄像头、声呐、IMU等传感器的输出特性。 第七章 核心协作算法的仿真实现 7.1 协同通信模块的仿真 消息队列（Message Queue）的实现：使用ROS的消息发布/订阅机制。 通信协议的仿真：模拟不同通信方式下的数据传输。 网络拓扑的动态构建与管理。 7.2 协同感知与跟踪算法仿真 传感器数据仿真：生成模拟的相机图像、声呐点云等。 信息融合算法实现：如基于EKF（扩展卡尔曼滤波）的多传感器融合。 多目标跟踪算法实现：如JPDA（联合概率数据关联）算法。 7.3 任务分配与路径规划算法仿真 任务分配算法实现：如基于匈牙利算法的静态分配，或基于分布式协商的动态分配。 协同路径规划算法实现：如多机器人RRT算法，或基于人工势场的协同避障。 对不同任务场景下的算法表现进行初步评估。 第八章 仿真实验设计与结果分析 8.1 典型协作任务场景设计 协同搜索任务：在指定区域内搜索目标。 协同跟踪任务：对水下移动目标进行持续跟踪。 协同采样任务：在多个点位采集水样。 协同巡检任务：对水下结构进行联合检查。 8.2 实验参数设置与评估指标 参数设置：机器鱼数量、环境复杂度、目标运动模式、通信质量等。 评估指标：任务完成时间、搜索覆盖率、跟踪精度、能量消耗、系统鲁棒性等。 8.3 仿真实验结果展示与分析 通过图表、动画等形式展示仿真结果。 分析不同算法、不同参数设置下的性能表现。 探讨仿真结果的局限性以及对实际应用的启示。 第四篇：展望与挑战 第九章 多机器鱼协作的未来发展与挑战 9.1 关键技术瓶颈与前沿研究方向 更高效、更鲁棒的水下通信技术。 高精度、低功耗的水下感知与定位技术。 复杂环境下自主决策与群体智能。 能源供给与管理问题。 人机协同与指令交互。 9.2 实际应用前景展望 海洋科学考察：深海探测、环境监测。 水下资源勘探：石油、天然气、矿产资源。 水下安防与军事应用：侦察、监视、反恐。 水下基础设施维护：管道、桥墩、船体检查。 水下搜救与打捞。 9.3 本书的贡献与未来工作 总结本书在理论与实践方面的主要贡献。 指出本书的不足之处，并提出未来可以深入研究的方向。 鼓励读者在本书基础上进行进一步的探索和创新。 本书理论与实践相结合，既阐述了多机器鱼协作的原理，又提供了具体的仿真实现方法，对于从事水下机器人研究、开发以及相关领域应用的科研人员、工程师和高等院校师生具有重要的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我向几位从事水下机器人开发的朋友推荐了这本书，得到的反馈都非常积极，尤其是在“案例分析”这一块受到了高度评价。作者们并没有局限于抽象的理论阐述，而是通过几个极具代表性的应用场景，将复杂的算法和系统集成过程进行了具象化的展示。比如，在模拟复杂海底地形测绘任务时，书里详细描述了如何通过调整各机器人的任务优先级和路径规划参数，以最小化信息冗余和最大化覆盖率。这种“问题—模型—仿真—验证”的完整链条展示，对于我们进行项目申报和技术评审时非常有说服力。它不仅告诉我们“该做什么”，更关键的是展示了“如何做到有效”。这种注重实践落地的态度，让整本书读起来充满了可信度和权威性。对于那些希望将多机器协作技术从实验室推向实际工程应用的研究人员和工程师而言，这本书堪称一本不可多得的实战指南，其价值远超一般的学术专著。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在机器人领域摸爬滚打多年的工程师，我阅读技术书籍往往非常注重其实用性和可操作性。市面上很多关于仿真或控制的书籍，要么过于偏重理论的推导，让人望而却步；要么则过于简单化，实际操作起来发现根本跑不起来。这本书的独特之处在于它找到了一个完美的平衡点。它将复杂的理论（比如分布式优化算法在集群中的应用）融入到一个完整、可复现的仿真框架描述中。我特别欣赏作者在描述仿真环境搭建时所展现出的那种“工程师的实在感”，比如对传感器噪声模型、水动力学阻尼系数设定的详细讨论，这些细节往往是决定仿真结果能否真实反映物理世界性能的关键所在。翻阅此书时，我经常会停下来思考，如何将书中的某个模块，比如那个高效的避障算法，移植到我们目前使用的硬件平台上去。这种强烈的代入感和实践导向性，是许多学术专著所欠缺的。它让我感觉这不是一本高冷的教科书，而是一位经验丰富的同事在手把手教你如何搭建一个真正能工作的系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事结构和逻辑推进方式，展现了极高的专业水准和清晰的思维脉络。它不是按照单一学科的边界来划分内容的，而是围绕着“系统”这一核心目标，构建了一个多层次的知识体系。从宏观的系统架构设计，到微观的个体行为决策，层层递进，逻辑严密。令我印象深刻的是，作者们似乎非常注重前瞻性，他们在探讨当前技术局限性的同时，也巧妙地植入了未来可能的发展方向和尚未解决的难题。例如，在讨论鲁棒性设计时，他们不仅给出了成熟的解决方案，还预留了对非结构化、突发性环境干扰的应对策略的探讨空间。这种布局使得这本书的保质期大大延长，它不仅能解决当下研究者遇到的问题，还能引导我们思考未来五到十年的技术演进趋势。阅读体验上，文字简洁有力，图表制作精良，即便是初次接触多机器协作领域的读者，也能通过图文并茂的解释，逐步建立起对复杂系统的整体认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计本身就散发着一种严谨而富有未来感的氛围，那种深邃的蓝色调与其中穿插的几何线条，让人一眼就能感受到它背后蕴含的复杂技术深度。我之前在研究水下机器人控制算法时，经常会遇到理论与实际操作之间的鸿沟，很多文献只是停留在数学模型层面，缺乏一个可以落地的、全方位的系统性框架。这本书的出现，可以说填补了这方面的空白。它不仅仅是理论的堆砌，更像是一份详尽的工程蓝图。从多智能体系统的基础理论，到具体的通信协议设计，再到环境建模的逼真度考量，作者们似乎将他们多年积累的工程经验毫无保留地倾注其中。特别是关于异构集群协同策略的部分，我花了很长时间去消化，那种将不同能力单元进行有效集成和任务调度的思路，非常具有启发性。阅读过程中，我能清晰地感受到作者们对“协作”二字精妙的理解，它不是简单的功能叠加，而是一种基于信息共享和决策优化的复杂动态过程。对于正在搭建或计划搭建类似实验平台的研究人员来说，这本书无疑提供了一个极佳的参考起点，它能帮助我们少走许多弯路，直接触及到问题的核心难点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于整个水下智能系统研究领域来说，无疑是一次及时的助力。我注意到，近年来随着AI技术的发展，对大规模、高可靠性水下作业的需求日益迫切，但相应的系统工程实践经验却相对滞后。这本书提供了一个宝贵的“知识沉淀池”。它不仅仅是理论的搬运工，更像是工程实践经验的提炼和升华。我特别关注了其中关于数据管理和状态估计的部分，在水下这种高不确定性的环境中，如何高效、准确地融合来自不同传感器和不同机器人的信息，是实现群体智能的关键瓶颈。书中对信息熵在协作决策中的应用分析得非常透彻，这启发了我重新审视我们团队目前采用的基于投票机制的决策模式，意识到其中存在的冗余和延迟问题。总而言之，它提供了一套经过检验和优化的方法论，它使得我们不必再花费大量精力去“重新发明轮子”，而是可以直接站在前人的肩膀上，去解决更深层次的科学难题。