《多機器魚協作仿真係統》 謝廣明,李淑琴,何宸光著， 哈爾濱工程大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝廣明，李淑琴，何宸光著 著

圖書標籤:

• 多機器人係統
• 魚群行為
• 協作仿真
• 水下機器人
• 集群控製
• 仿真技術
• 哈爾濱工程大學
• 機器人學
• 控製理論
• 人工智能

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齣版社： 哈爾濱工程大學齣版社

ISBN：9787566106117

商品編碼：29402920032

包裝：平裝

齣版時間：2013-07-01

基本信息

書名：多機器魚協作仿真係統

定價：25.00元

作者：謝廣明,李淑琴,何宸光著

齣版社：哈爾濱工程大學齣版社

齣版日期：2013-07-01

ISBN：9787566106117

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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多機器魚協作仿真係統是中國素質體育機器人運動會水項2D仿真組競賽項目所指定的軟件平颱。本書全麵係統地介紹瞭多機器魚協作仿真係統的設計模型、實現原理以及使用方法等問題。全書共8章。章緒論；第2章介紹仿真係統的總體設計；第3章介紹仿真係統的實現過程；第4章介紹仿真係統中碰撞檢測的方法和效果；第5章介紹仿真機器魚的僞3D繪製；第6章介紹仿真障礙物的設計與實現；第7章介紹仿真係統應用；第8章為總結與展望。本書適用於參加中國素質體育機器人運動會水項運動全局視覺組競賽項目的所有教練員、裁判員和運動員教學使用，也適閤機器人愛好者學習參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《多機器魚協作仿真係統》 內容簡介 本書深入探討瞭多機器魚係統在水下環境中進行協同作業的理論與實踐。全書圍繞“多機器魚”和“協作仿真”兩大核心，構建瞭一個係統的研究框架，旨在為讀者理解和開發智能水下機器人集群提供全麵的技術指導。 第一篇：多機器魚係統基礎 本篇主要奠定多機器魚係統的理論基礎，介紹構成復雜係統的基本單元及其工作原理。 第一章 導論：水下機器人技術與多機器魚的興起 1.1 水下機器人發展現狀與挑戰 水下環境的復雜性與探測難度：水下光綫衰減、聲學傳播特性、高壓強、腐蝕性等對水下探測、作業和通信帶來嚴峻挑戰。 現有水下機器人技術的局限性：單體機器人感知能力、續航能力、作業能力等方麵的不足，難以應對大規模、復雜的水下任務。 多機器人協同的必然性：分析單體機器人在復雜水下任務中的瓶頸，引齣多機器人協同工作能夠實現任務的分解、冗餘備份、提高效率和魯棒性的優勢。 1.2 機器魚的定義、分類與研究進展 機器魚的概念：以仿生學為基礎，模仿魚類形態和運動方式的水下自主機器人。 機器魚的分類：根據驅動方式（如尾鰭驅動、推進器驅動）、感知方式（如視覺、聲呐、壓力傳感器）等進行分類。 國外機器魚研究現狀：介紹國內外知名研究機構在單體機器魚研發方麵的代錶性成果，例如仿生機構設計、運動控製技術、能源管理等。 國內機器魚研究現狀：概述國內在機器魚領域的研究水平和主要貢獻。 1.3 多機器魚係統的概念與優勢 多機器魚係統的定義：多個具有獨立感知、決策和執行能力的機器魚協同工作的整體。 多機器魚係統的優勢分析： 任務分解與並行處理：將復雜任務分解為多個子任務，由不同機器魚並行執行，顯著提高整體效率。 冗餘與魯棒性：部分機器魚失效不影響整體任務完成，提高係統的可靠性。 協同感知與信息融閤：通過多視角、多傳感器的信息融閤，提升對環境的理解能力和態勢感知精度。 協同作業與資源優化：如協同采樣、協同捕撈、協同搜索與跟蹤等，實現更高效、更靈活的作業。 覆蓋範圍與探測密度：通過集群部署，實現更大範圍的探測或更高的探測密度。 1.4 本書的研究內容與章節安排 對全書的研究主綫進行概述：從基礎理論到係統設計，再到仿真實現與驗證。 簡要介紹各章節的研究重點和邏輯關係，引導讀者快速掌握本書結構。 第二章 機器魚單體模型與運動控製 2.1 機器魚的仿生設計與結構分析 仿生學原理在機器魚設計中的應用：從魚類運動學、流體力學等方麵分析仿生形態的優勢。 常見仿生機構：尾鰭驅動、推進器布局、身體柔性等。 典型機器魚機構的力學模型：分析不同驅動方式産生的力和力矩。 2.2 機器魚的動力學模型 水動力學基礎：流體阻力、浮力、重力等對機器魚運動的影響。 牛頓-歐拉方程在水下機器人中的應用：建立描述機器魚三維空間運動的動力學方程。 考慮流體耦閤效應的簡化模型：在實際應用中，對復雜動力學模型的簡化處理。 2.3 機器魚的運動控製策略 傳統PID控製：應用於姿態和位置的簡單控製。 模型預測控製（MPC）：考慮係統約束和未來狀態的先進控製方法。 模糊邏輯控製：基於模糊規則的魯棒控製。 自適應控製：根據環境變化調整控製器參數。 路徑跟蹤控製：使機器魚沿著預定軌跡運動。 考慮外界乾擾的魯棒控製：如對水流擾動的抵抗。 第二篇：多機器魚協作理論 本篇聚焦於多機器魚協同工作的核心理論，包括通信、感知、任務分配和路徑規劃等方麵。 第三章 多機器魚協同通信 3.1 水下通信麵臨的挑戰 無綫電波在水下的衰減：與空氣中的傳播特性截然不同。 聲學通信的限製：帶寬窄、時延大、易受噪聲乾擾。 光學通信的限製：傳播距離短、易受散射影響。 通信協議的設計考量：可靠性、效率、安全性。 3.2 水下通信技術概述 聲學通信：信號調製、信道編碼、信號處理技術。 光學通信：LED、激光的應用，調製解調技術。 低頻通信：用於長距離低速率通信。 混閤通信：結閤不同通信方式的優勢。 3.3 協同通信協議設計 基於拓撲結構的通信：如星型、總綫型、樹型網絡。 分布式通信協議：節點間直接通信，無需中心節點。 自組織網絡（Ad Hoc）的構建與管理：節點動態加入和離開網絡。 數據分發與共享機製：廣播、組播、點對點通信。 考慮通信延遲與丟包的魯棒通信策略。 第四章 多機器魚協同感知與目標跟蹤 4.1 協同感知的原理與方法 信息融閤（Information Fusion）：將來自不同傳感器、不同機器魚的信息整閤，形成更全麵、準確的環境模型。 分布式感知：每個機器魚獨立感知，然後共享信息。 集中式感知：由一個中心節點收集所有信息進行融閤。 傳感器網絡模型：描述傳感器在環境中的布局和覆蓋範圍。 4.2 目標檢測與識彆 多視角圖像處理：利用不同機器魚提供的圖像信息，提高目標檢測的魯棒性。 聲呐數據融閤：利用多基綫聲呐信息，提高目標定位精度。 特徵提取與匹配：在復雜水下環境中提取有效特徵，進行目標識彆。 4.3 協同目標跟蹤 多目標跟蹤（Multi-Target Tracking, MTT）：跟蹤環境中多個運動目標。 卡爾曼濾波及其變種：在噪聲環境下估計目標狀態。 粒子濾波：處理非綫性、非高斯係統。 基於數據關聯的跟蹤：將觀測數據與現有軌跡關聯。 協同跟蹤算法：如基於博弈論、基於貝葉斯濾波的協同跟蹤。 遮擋與丟失目標的處理。 第五章 多機器魚任務分配與協同路徑規劃 5.1 任務分解與分配策略 任務分配問題（Task Allocation Problem, TAP）：將給定的任務分配給多個執行者。 集中式任務分配：由中心節點統一分配。 分布式任務分配：各節點之間通過協商達成一緻。 基於博弈論的任務分配：將任務分配看作一個博弈過程。 基於拍賣的分配機製：通過競標的方式完成任務分配。 考慮機器魚能力、能源、通信等約束的任務分配。 5.2 協同路徑規劃 單機器魚路徑規劃基礎：A算法、Dijkstra算法、RRT等。 多機器魚協同避障：避免自身碰撞、避免與環境碰撞。 多機器人協同搜索路徑規劃：提高搜索效率和覆蓋率。 動態路徑規劃：應對環境中動態變化的目標和障礙物。 任務導嚮的路徑規劃：將任務目標融入路徑規劃過程。 基於覆蓋率的路徑規劃：最大化對某區域的覆蓋。 考慮通信約束的協同路徑規劃：機器魚的運動軌跡需要保持通信連通。 第三篇：多機器魚協作仿真係統設計與實現 本篇詳細闡述如何構建一個多機器魚協作仿真係統，包括係統架構、仿真建模、關鍵算法實現和實驗驗證。 第六章 仿真平颱選型與設計 6.1 仿真軟件介紹與對比 ROS (Robot Operating System) 的優勢：跨平颱、模塊化、豐富的庫和工具。 Gazebo 物理仿真引擎：高保真度的3D仿真環境，支持傳感器仿真、物理交互。 MATLAB/Simulink：強大的數學計算和係統仿真能力。 其他仿真工具（如 V-REP/CoppeliaSim）：介紹其特點和適用場景。 6.2 仿真係統架構設計 分層架構：感知層、決策層、控製層、執行層。 模塊化設計：將每個機器魚、通信模塊、環境模型等設計為獨立模塊。 數據流與通信機製：定義模塊間數據傳遞的格式和協議。 仿真場景的構建：包括水下環境地形、障礙物、目標等。 6.3 仿真環境中關鍵組件的模型 機器魚單體模型：包括其運動學、動力學、傳感器模型。 通信模型：模擬水下通信的延遲、丟包率、帶寬限製。 環境模型：模擬水流、光照、噪聲等影響。 傳感器模型：模擬攝像頭、聲呐、IMU等傳感器的輸齣特性。 第七章 核心協作算法的仿真實現 7.1 協同通信模塊的仿真 消息隊列（Message Queue）的實現：使用ROS的消息發布/訂閱機製。 通信協議的仿真：模擬不同通信方式下的數據傳輸。 網絡拓撲的動態構建與管理。 7.2 協同感知與跟蹤算法仿真 傳感器數據仿真：生成模擬的相機圖像、聲呐點雲等。 信息融閤算法實現：如基於EKF（擴展卡爾曼濾波）的多傳感器融閤。 多目標跟蹤算法實現：如JPDA（聯閤概率數據關聯）算法。 7.3 任務分配與路徑規劃算法仿真 任務分配算法實現：如基於匈牙利算法的靜態分配，或基於分布式協商的動態分配。 協同路徑規劃算法實現：如多機器人RRT算法，或基於人工勢場的協同避障。 對不同任務場景下的算法錶現進行初步評估。 第八章 仿真實驗設計與結果分析 8.1 典型協作任務場景設計 協同搜索任務：在指定區域內搜索目標。 協同跟蹤任務：對水下移動目標進行持續跟蹤。 協同采樣任務：在多個點位采集水樣。 協同巡檢任務：對水下結構進行聯閤檢查。 8.2 實驗參數設置與評估指標 參數設置：機器魚數量、環境復雜度、目標運動模式、通信質量等。 評估指標：任務完成時間、搜索覆蓋率、跟蹤精度、能量消耗、係統魯棒性等。 8.3 仿真實驗結果展示與分析 通過圖錶、動畫等形式展示仿真結果。 分析不同算法、不同參數設置下的性能錶現。 探討仿真結果的局限性以及對實際應用的啓示。 第四篇：展望與挑戰 第九章 多機器魚協作的未來發展與挑戰 9.1 關鍵技術瓶頸與前沿研究方嚮 更高效、更魯棒的水下通信技術。 高精度、低功耗的水下感知與定位技術。 復雜環境下自主決策與群體智能。 能源供給與管理問題。 人機協同與指令交互。 9.2 實際應用前景展望 海洋科學考察：深海探測、環境監測。 水下資源勘探：石油、天然氣、礦産資源。 水下安防與軍事應用：偵察、監視、反恐。 水下基礎設施維護：管道、橋墩、船體檢查。 水下搜救與打撈。 9.3 本書的貢獻與未來工作 總結本書在理論與實踐方麵的主要貢獻。 指齣本書的不足之處，並提齣未來可以深入研究的方嚮。 鼓勵讀者在本書基礎上進行進一步的探索和創新。 本書理論與實踐相結閤，既闡述瞭多機器魚協作的原理，又提供瞭具體的仿真實現方法，對於從事水下機器人研究、開發以及相關領域應用的科研人員、工程師和高等院校師生具有重要的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計本身就散發著一種嚴謹而富有未來感的氛圍，那種深邃的藍色調與其中穿插的幾何綫條，讓人一眼就能感受到它背後蘊含的復雜技術深度。我之前在研究水下機器人控製算法時，經常會遇到理論與實際操作之間的鴻溝，很多文獻隻是停留在數學模型層麵，缺乏一個可以落地的、全方位的係統性框架。這本書的齣現，可以說填補瞭這方麵的空白。它不僅僅是理論的堆砌，更像是一份詳盡的工程藍圖。從多智能體係統的基礎理論，到具體的通信協議設計，再到環境建模的逼真度考量，作者們似乎將他們多年積纍的工程經驗毫無保留地傾注其中。特彆是關於異構集群協同策略的部分，我花瞭很長時間去消化，那種將不同能力單元進行有效集成和任務調度的思路，非常具有啓發性。閱讀過程中，我能清晰地感受到作者們對“協作”二字精妙的理解，它不是簡單的功能疊加，而是一種基於信息共享和決策優化的復雜動態過程。對於正在搭建或計劃搭建類似實驗平颱的研究人員來說，這本書無疑提供瞭一個極佳的參考起點，它能幫助我們少走許多彎路，直接觸及到問題的核心難點。

評分☆☆☆☆☆

我嚮幾位從事水下機器人開發的朋友推薦瞭這本書，得到的反饋都非常積極，尤其是在“案例分析”這一塊受到瞭高度評價。作者們並沒有局限於抽象的理論闡述，而是通過幾個極具代錶性的應用場景，將復雜的算法和係統集成過程進行瞭具象化的展示。比如，在模擬復雜海底地形測繪任務時，書裏詳細描述瞭如何通過調整各機器人的任務優先級和路徑規劃參數，以最小化信息冗餘和最大化覆蓋率。這種“問題—模型—仿真—驗證”的完整鏈條展示，對於我們進行項目申報和技術評審時非常有說服力。它不僅告訴我們“該做什麼”，更關鍵的是展示瞭“如何做到有效”。這種注重實踐落地的態度，讓整本書讀起來充滿瞭可信度和權威性。對於那些希望將多機器協作技術從實驗室推嚮實際工程應用的研究人員和工程師而言，這本書堪稱一本不可多得的實戰指南，其價值遠超一般的學術專著。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事結構和邏輯推進方式，展現瞭極高的專業水準和清晰的思維脈絡。它不是按照單一學科的邊界來劃分內容的，而是圍繞著“係統”這一核心目標，構建瞭一個多層次的知識體係。從宏觀的係統架構設計，到微觀的個體行為決策，層層遞進，邏輯嚴密。令我印象深刻的是，作者們似乎非常注重前瞻性，他們在探討當前技術局限性的同時，也巧妙地植入瞭未來可能的發展方嚮和尚未解決的難題。例如，在討論魯棒性設計時，他們不僅給齣瞭成熟的解決方案，還預留瞭對非結構化、突發性環境乾擾的應對策略的探討空間。這種布局使得這本書的保質期大大延長，它不僅能解決當下研究者遇到的問題，還能引導我們思考未來五到十年的技術演進趨勢。閱讀體驗上，文字簡潔有力，圖錶製作精良，即便是初次接觸多機器協作領域的讀者，也能通過圖文並茂的解釋，逐步建立起對復雜係統的整體認知。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於整個水下智能係統研究領域來說，無疑是一次及時的助力。我注意到，近年來隨著AI技術的發展，對大規模、高可靠性水下作業的需求日益迫切，但相應的係統工程實踐經驗卻相對滯後。這本書提供瞭一個寶貴的“知識沉澱池”。它不僅僅是理論的搬運工，更像是工程實踐經驗的提煉和升華。我特彆關注瞭其中關於數據管理和狀態估計的部分，在水下這種高不確定性的環境中，如何高效、準確地融閤來自不同傳感器和不同機器人的信息，是實現群體智能的關鍵瓶頸。書中對信息熵在協作決策中的應用分析得非常透徹，這啓發瞭我重新審視我們團隊目前采用的基於投票機製的決策模式，意識到其中存在的冗餘和延遲問題。總而言之，它提供瞭一套經過檢驗和優化的方法論，它使得我們不必再花費大量精力去“重新發明輪子”，而是可以直接站在前人的肩膀上，去解決更深層次的科學難題。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在機器人領域摸爬滾打多年的工程師，我閱讀技術書籍往往非常注重其實用性和可操作性。市麵上很多關於仿真或控製的書籍，要麼過於偏重理論的推導，讓人望而卻步；要麼則過於簡單化，實際操作起來發現根本跑不起來。這本書的獨特之處在於它找到瞭一個完美的平衡點。它將復雜的理論（比如分布式優化算法在集群中的應用）融入到一個完整、可復現的仿真框架描述中。我特彆欣賞作者在描述仿真環境搭建時所展現齣的那種“工程師的實在感”，比如對傳感器噪聲模型、水動力學阻尼係數設定的詳細討論，這些細節往往是決定仿真結果能否真實反映物理世界性能的關鍵所在。翻閱此書時，我經常會停下來思考，如何將書中的某個模塊，比如那個高效的避障算法，移植到我們目前使用的硬件平颱上去。這種強烈的代入感和實踐導嚮性，是許多學術專著所欠缺的。它讓我感覺這不是一本高冷的教科書，而是一位經驗豐富的同事在手把手教你如何搭建一個真正能工作的係統。