多機器魚協作仿真係統 謝廣明,李淑琴,何宸光著 9787566106117 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
• 機器人學
• 控製理論
• 智能係統
• 海洋工程

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 哈爾濱工程大學齣版社

ISBN：9787566106117

商品編碼：29696873731

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：147000

頁碼：127

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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《多智能體係統協同控製理論與技術》 內容概要： 本書深入探討瞭多智能體係統（MAS）領域的核心理論與關鍵技術，重點關注構成MAS基礎的智能體之間的協同控製問題。全書共分為十二章，係統性地闡述瞭從多智能體係統的基本概念、建模方法，到多種先進的協同控製策略，再到實際工程應用中的挑戰與解決方案。本書旨在為從事多智能體係統研究、開發和應用的研究人員、工程師以及相關專業的學生提供一個全麵、深入且具有指導意義的參考。 第一章：多智能體係統基礎 本章首先界定瞭多智能體係統的概念，將其定義為一組具有獨立感知、決策和行動能力的智能體，它們通過某種通信或交互機製協同工作，以實現一個共同的目標或滿足整體係統的性能要求。詳細介紹瞭多智能體係統的典型特徵，包括分布式性、自主性、交互性、自組織性以及湧現性。接著，對多智能體係統的不同分類進行瞭梳理，例如基於行為的多智能體係統、基於目標的 Parses, 以及基於學習的多智能體係統等，並分析瞭各類係統的適用場景和優缺點。隨後，深入闡述瞭多智能體係統的建模方法，涵蓋瞭狀態空間模型、有限狀態機模型、行為樹模型以及麵嚮對象的模型等，並重點介紹瞭如何根據具體應用場景選擇閤適的建模工具和技術。最後，討論瞭多智能體係統中智能體的基本組成部分，包括感知模塊、決策模塊、執行模塊以及通信模塊，並分析瞭各模塊的功能及其相互作用。 第二章：通信拓撲與交互機製 通信是多智能體係統協同工作的基礎。本章聚焦於通信拓撲的設計與分析。首先，介紹瞭不同類型的通信拓撲結構，如全連接拓撲、環形拓撲、星形拓撲、樹形拓撲以及更復雜的無標度網絡和規則網絡等，並分析瞭這些拓撲結構在通信效率、魯棒性、可擴展性等方麵的特性。接著，詳細討論瞭如何根據係統規模、任務需求以及環境約束來選擇最優的通信拓撲。隨後，深入探討瞭通信協議的設計，包括消息傳遞的格式、內容、時序以及一緻性保證等。重點分析瞭兩種常見的通信範式：共享內存通信和消息傳遞通信，並討論瞭各自的優缺點及適用範圍。此外，本章還介紹瞭分布式信息融閤技術，講解瞭如何讓智能體在不完全或有噪聲的信息條件下，通過交互式更新，逐步逼近全局最優信息。最後，對通信延遲、丟包等實際通信環境中的乾擾因素進行瞭分析，並提齣瞭相應的魯棒性設計策略。 第三章：分布式一緻性控製 一緻性是多智能體係統協同控製的基石。本章詳細闡述瞭分布式一緻性控製理論，即如何讓係統中所有智能體在沒有任何全局協調者的情況下，通過局部的交互，使得其狀態（如位置、速度、姿態等）趨於一緻。首先，介紹瞭不同類型的一緻性問題，如平均一緻性、最大值/最小值一緻性、跟蹤一緻性等，並給齣瞭相應的數學定義和數學模型。接著，深入分析瞭實現分布式一緻性的關鍵技術，包括鄰居選擇策略、基於圖論的分析方法，以及Lyapunov穩定性理論在分析一緻性收斂性中的應用。詳細講解瞭基於局部通信和分布式算法的一緻性協議設計，例如基於平均值迭代的方法、基於梯度下降的方法以及基於受限通信的方法。特彆地，本章還討論瞭在存在動態通信拓撲、通信延遲以及外部擾動等復雜情況下的分布式一緻性問題，並提齣瞭一係列有效的控製策略。 第四章：分布式優化與決策 多智能體係統的許多應用場景都需要進行分布式優化和決策，即在分布式結構下，如何使得全體智能體共同優化某個全局目標函數，或者各自做齣最優決策。本章對此進行瞭深入研究。首先，介紹瞭分布式優化的基本概念，包括全局目標函數、局部目標函數以及約束條件。接著，詳細闡述瞭實現分布式優化的主流算法，如分布式梯度下降算法、分布式牛頓法、ADMM（交替方嚮乘子法）及其變種等，並分析瞭它們的收斂性和適用範圍。重點講解瞭如何在多智能體係統中使用這些算法，以及如何處理通信限製、智能體故障等實際問題。此外，本章還探討瞭分布式博弈論在多智能體決策中的應用，包括納什均衡、演化穩定策略等概念，以及如何設計能夠達到穩定博弈狀態的分布式算法。最後，結閤實際案例，闡述瞭分布式優化與決策在資源分配、任務調度、路徑規劃等方麵的應用。 第五章：分布式狀態估計與濾波 在許多多智能體係統中，每個智能體隻能獲取局部的觀測信息，但需要對全局狀態有一個準確的估計。本章聚焦於分布式狀態估計與濾波技術。首先，介紹瞭分布式狀態估計的基本框架，包括局部觀測模型、係統動態模型以及傳感器噪聲模型。接著，詳細闡述瞭經典的分布式濾波算法，如分布式卡爾曼濾波（DKF）、分布式粒子濾波（DPF）等，並分析瞭它們在信息融閤、狀態估計等方麵的優勢。特彆地，本章關注如何處理信息孤島問題，即在智能體之間信息傳遞受限的情況下，如何有效地融閤局部信息以獲得全局最優估計。討論瞭基於通信拓撲的分布式濾波方法，以及如何通過迭代更新和信息共享來提高估計的精度和魯棒性。最後，結閤實際應用，如分布式傳感器網絡中的目標跟蹤、無人機編隊的姿態估計等，展示瞭分布式狀態估計技術的有效性。 第六章：分布式軌跡生成與跟蹤 為實現多智能體的協同運動，需要設計高效的分布式軌跡生成和跟蹤方法。本章對此進行瞭深入探討。首先，介紹瞭分布式軌跡生成的概念，即在不依賴全局規劃器的情況下，每個智能體能夠獨立生成符閤整體任務目標的運動軌跡。重點分析瞭基於預測控製、模型預測控製（MPC）的分布式軌跡生成方法，以及如何利用虛擬勢場、人工勢場等方法來實現避障和路徑跟隨。接著，深入研究瞭分布式軌跡跟蹤技術，即在存在模型不確定性、外部乾擾等情況下，如何保證智能體能夠精確地跟蹤預先生成的軌跡。詳細闡述瞭基於PID控製、滑模控製、自適應控製等方法的分布式跟蹤控製器設計。特彆地，本章還討論瞭多智能體在編隊控製、協同避障等場景下的分布式軌跡生成與跟蹤問題，並提齣瞭一係列創新的解決方案。 第七章：分布式任務分配與調度 多智能體係統在執行復雜任務時，往往需要將任務進行分解並分配給不同的智能體。本章深入研究分布式任務分配與調度技術。首先，介紹瞭分布式任務分配的基本模型，包括任務的屬性、智能體的能力以及分配的約束條件。接著，詳細闡述瞭多種分布式任務分配算法，如基於拍賣機製的算法、基於博弈論的算法、基於優化算法（如分布式綫性規劃、分布式整數規劃）的方法等，並分析瞭它們的收斂性和性能。重點講解瞭如何處理任務的動態性、智能體的異構性以及通信的限製。此外，本章還探討瞭分布式任務調度的技術，即在任務分配完成後，如何對任務的執行順序和時間進行調度，以最大化係統性能。討論瞭基於優先級、基於時間窗口的分布式調度策略。最後，結閤實際應用，如無人機協同偵察、機器人協同抓取等，展示瞭分布式任務分配與調度的重要性。 第八章：分布式協同感知 協同感知是指多智能體通過共享和融閤各自的局部感知信息，形成對外部環境更全麵、更準確的理解。本章對此進行瞭深入闡述。首先，介紹瞭分布式協同感知的概念和關鍵挑戰，包括信息的不確定性、噪聲、量化誤差以及通信帶寬限製等。接著，詳細闡述瞭多種分布式協同感知技術，如基於圖論的分布式傳感器融閤、基於貝葉斯更新的分布式目標識彆、基於機器學習的分布式特徵提取等。重點講解瞭如何利用智能體之間的局部交互來協同地構建環境地圖、識彆和跟蹤目標。討論瞭在存在遮擋、動態環境以及傳感器故障等復雜情況下的協同感知問題，並提齣瞭相應的魯棒性設計策略。最後，結閤實際應用，如無人車車隊協同感知、機器人群體環境建模等，展示瞭分布式協同感知技術的優越性。 第九章：魯棒性與容錯控製 在實際的多智能體係統中，智能體可能麵臨各種故障（如傳感器失效、執行器損壞、通信中斷等）以及外部環境的擾動。本章重點研究多智能體係統的魯棒性與容錯控製。首先，介紹瞭魯棒控製的基本概念，包括對模型不確定性和外部擾動的容忍能力。接著，詳細闡述瞭多種魯棒控製策略，如H∞控製、LMI（綫性矩陣不等式）方法、保存在魯棒性方麵等。隨後，深入研究瞭分布式容錯控製技術，即在部分智能體發生故障時，如何保證整個係統的性能不至於大幅下降，甚至能夠繼續完成任務。重點分析瞭基於重構、基於冗餘、基於自適應等多種容錯控製方法。討論瞭如何設計分布式故障檢測與診斷（FDD）模塊，以及如何根據故障類型和程度來調整控製策略。最後，結閤實際應用，如飛行器編隊在遭受部分損傷後的飛行控製、水下機器人集群在部分機器人失效後的協同任務執行等，展示瞭魯棒性與容錯控製的重要性。 第十章：網絡化控製係統的安全 隨著多智能體係統越來越多地應用於關鍵基礎設施和安全領域，其網絡安全問題變得至關重要。本章聚焦於網絡化控製係統的安全。首先，介紹瞭網絡化控製係統麵臨的主要安全威脅，如竊聽、篡改、拒絕服務攻擊（DoS）以及欺騙攻擊等。接著，詳細闡述瞭針對多智能體係統的安全防護策略，包括加密通信、身份認證、訪問控製以及安全協議設計等。重點分析瞭如何抵禦針對通信網絡的攻擊，以及如何保護智能體內部的決策和控製算法免受惡意入侵。討論瞭基於入侵檢測係統（IDS）和防火牆等安全機製在多智能體係統中的應用。此外，本章還探討瞭在安全受到威脅時，如何設計具有安全韌性的控製策略，以及如何進行安全事件的響應和恢復。最後，結閤實際應用，如智能電網中的分布式能源管理、自動駕駛車輛的協同通信等，強調瞭網絡化控製係統安全的重要性。 第十一章：仿真平颱與工具 為瞭驗證和評估多智能體係統的理論和算法，高效的仿真平颱至關重要。本章介紹瞭當前主流的多智能體係統仿真平颱與工具。詳細介紹瞭如MATLAB/Simulink中的Agent-Based Modeling Toolbox、Python中的Mesa、ROS（Robot Operating System）中的相關工具包等。分析瞭不同仿真平颱的特點，包括功能、易用性、可擴展性、支持的硬件以及社區支持等，並為讀者提供瞭選擇閤適仿真平颱的建議。此外，本章還介紹瞭用於係統建模、算法開發、可視化以及性能分析等方麵的輔助工具。重點講解瞭如何利用這些工具來構建復雜的仿真場景，導入真實或模擬的數據，並對仿真結果進行深入分析。 第十二章：前沿應用與發展趨勢 本章展望瞭多智能體係統在各個領域的廣泛應用，並探討瞭其未來的發展趨勢。詳細介紹瞭多智能體係統在無人機編隊、機器人協作、自動駕駛、智能電網、智慧農業、醫療健康、以及科學研究等領域的實際應用案例。通過具體實例，展示瞭多智能體係統如何解決復雜問題，提升效率和性能。隨後，對多智能體係統領域的前沿研究方嚮進行瞭梳理，包括：強化學習與多智能體協同、群體智能算法的理論發展、人機協作的智能體係統、麵嚮復雜環境的多智能體係統、以及自組織與自適應的智能體係統等。最後，對多智能體係統的未來發展進行瞭預測，強調瞭跨學科閤作、理論與實踐結閤的重要性，以及其在構建智能社會中的關鍵作用。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅深入闡述瞭多智能體係統協同控製的理論基礎，還結閤大量實際應用案例，展示瞭理論的實際落地。 體係結構清晰： 全書結構嚴謹，從基礎概念到高級理論，再到應用與發展，層層遞進，邏輯清晰，便於讀者係統性地學習。 內容全麵深入： 涵蓋瞭多智能體係統協同控製的諸多核心方麵，包括一緻性、優化、估計、分配、感知、魯棒性、安全以及仿真工具等，力求提供一個全麵深入的視角。 麵嚮廣泛讀者： 適閤於從事多智能體係統研究的研究人員、在相關領域工作的工程師，以及對該領域感興趣的計算機科學、控製工程、人工智能等專業的學生。 通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解多智能體係統協同控製的原理，掌握關鍵的技術方法，並能夠將其應用於解決實際問題，推動相關領域的研究與發展。

評分☆☆☆☆☆

《多機器魚協作仿真係統》這個書名，立刻勾起瞭我對水下機器人技術和群體智能的濃厚興趣。作為一個對前沿科技充滿好奇的讀者，我非常期待在這本書中找到關於如何設計、實現和評估一個多機器魚協作係統的全麵指南。我猜測，書中會從理論層麵深入剖析多機器魚係統協作的必要性和挑戰，例如信息傳遞的延遲、傳感器噪聲、環境的不確定性等。接著，我期待看到書中會詳細介紹實現這些協作功能的具體技術和算法，可能包括分布式控製、多智能體協同、以及基於仿生學的群體行為模型。我特彆想瞭解，書中是如何構建一個逼真的仿真環境的，它是否能模擬真實的水下物理條件，如水流、障礙物、以及光照變化，並且能夠精確地反映齣機器魚的運動學和動力學特性。此外，我非常好奇書中會提供哪些實際的協作應用案例，比如在海洋環境監測、水下搜救，甚至水下考古等領域，多機器魚係統是如何發揮其獨特優勢的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就吸引瞭我，《多機器魚協作仿真係統》。我一直對機器人技術，特彆是水下機器人領域很感興趣。想象一下，一群小小的機器魚，在水下協同工作，完成復雜的任務，這本身就是一個充滿科幻色彩的畫麵。我設想這本書會深入淺齣地講解多機器魚係統是如何實現的，從硬件設計到軟件控製，再到它們之間如何進行信息交換和協調。不知道它會不會涉及到仿生學的設計理念，比如如何模仿真實魚類的行為模式來提高機器魚的機動性和效率？我特彆好奇的是，這本書會如何處理“協作”這個核心概念。是基於中心化的控製，還是去中心化的分布式協調？會不會有關於傳感器融閤、路徑規劃、避障以及任務分配的詳細算法介紹？對於一個初學者來說，我希望這本書能夠提供清晰的理論講解和具體的實現案例，最好還能有仿真環境的搭建指導，讓我能夠親手實踐。如果書中能提及當前多機器魚研究的前沿方嚮，例如自主學習、群體智能等，那更是錦上添花瞭。期待它能打開我進入這個迷人領域的一扇窗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《多機器魚協作仿真係統》——聽起來就充滿瞭挑戰和趣味。我一直以來都對如何讓多個獨立個體協同完成復雜任務的係統感到著迷，而將這個概念應用到水下機器人領域，更是讓我覺得耳目一新。我猜測，書中會詳細介紹多機器魚係統設計的各個環節，從硬件平颱的選擇和定製，到通信網絡的構建，再到控製算法的設計。尤其令我好奇的是“協作”的實現方式。它是否會像鳥群或魚群那樣，通過簡單的規則就能湧現齣復雜的集體行為？還是會采用更高級的分布式人工智能技術，讓機器魚能夠自主地進行任務分配、路徑規劃和信息共享？我特彆希望能看到書中對一些具體的協作場景進行深入分析，比如如何在復雜的水下環境中進行協同搜索，如何對可能存在的危險進行集體規避，以及如何協同完成一個精密的采樣任務。如果書中還能提供一些關於如何評估和優化協作性能的度量標準和方法，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

讀到《多機器魚協作仿真係統》這個書名，我腦海裏立刻浮現齣那些在海洋、湖泊甚至水族館中執行任務的智能機器人。這本書的名字本身就勾勒齣瞭一幅技術與自然的和諧畫捲。我非常希望能在這本書中找到關於如何構建一個逼真的多機器魚仿真環境的詳細指南。這其中，可能包括瞭對不同水體環境的模擬，比如流速、濁度、障礙物分布等，以及如何精確地建模機器魚的動力學特性，包括其推進係統、浮力控製、姿態調整等。更重要的是，我期待書中能深入探討“協作”的具體實現機製。它是如何讓多個獨立的機器魚作為一個整體來完成任務的？例如，在搜索目標時，它們如何避免重復搜索，如何高效地覆蓋整個區域？在執行協同捕獲任務時，又是如何通過默契的配閤來完成的？我設想書中會涵蓋各種先進的控製算法，如PID控製、模糊控製、甚至可能涉及深度強化學習等，來解決這些復雜問題。對於一個希望深入瞭解水下機器人技術的人來說，這本書的理論深度和實踐指導價值，無疑是巨大的吸引力。

評分☆☆☆☆☆

《多機器魚協作仿真係統》這個書名，給我一種非常技術化和前沿的感覺。我猜測這本書會非常深入地探討多機器魚係統背後的理論基礎和工程實現。對於我這樣對機器人控製和人工智能感興趣的讀者來說，我非常好奇書中會如何闡述“協作”的內在邏輯。是僅僅停留在簡單的編隊飛行，還是會涉及到更復雜的任務分解、資源共享和決策協同？我期望書中能夠詳細介紹用於實現這些協作功能的算法，比如分布式一緻性算法、協同路徑規劃、以及用於信息傳遞和狀態估計的通信協議。同時，我也對仿真係統本身的部分非常感興趣。一個能夠準確模擬水下環境和機器魚行為的仿真平颱，對於研究和開發來說至關重要。書中會如何設計這個仿真環境？它會采用哪些成熟的仿真軟件或工具，比如ROS（機器人操作係統）？是否會包含一些典型的協作場景的仿真實例，例如水下測繪、環境監測、或者協同打撈？我很想知道，作者們在構建這個係統時，是如何權衡計算效率、仿真精度和易用性的。