群機(jī)器人協(xié)調(diào)控制

第1章 引言
1．1 研究背景
1．2 群機(jī)器人研究綜述
1．2．1 相關(guān)概念
1．2．2 系統(tǒng)特征
1．2．3 判別準(zhǔn)則
1．2．4 自然啟發(fā)
1．2．5 通信交互
1．2．6 協(xié)調(diào)控制
1．2．7 智能涌現(xiàn)
1．2．8 典型應(yīng)用
1．3 本書(shū)結(jié)構(gòu)
第2章 群機(jī)器人系統(tǒng)建模
2．1 一般性建模要求
2．2 常規(guī)建模方法
2．2．1 基于傳感器一執(zhí)行器建模法
2．2．2 微觀(guān)建模法
2．2．3 宏觀(guān)建模法
2．2．4 基于擬態(tài)物理學(xué)建模法
2．2．5 元胞自動(dòng)機(jī)建模法
2．3 常規(guī)建模法述評(píng)
2．4 擴(kuò)展微粒群算法建模法
2．4．1 微粒群算法
2．4．2 群機(jī)器人目標(biāo)搜索與微粒群算法的映射
2．4．3 相關(guān)概念
2．4．4 擴(kuò)展微粒群算法模型的形式化表示
第3章 理想條件下的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
3．1 成員機(jī)器人控制器結(jié)構(gòu)
3．2 擴(kuò)展微粒群算法模型要素分解
3．2．1 搜索環(huán)境
3．2．2 搜索主體
3．3 控制策略
3．3．1 系統(tǒng)建模
3．3．2 算法描述
3．4 仿真
3．4．1 參數(shù)設(shè)置
3．4．2 性能指標(biāo)
3．4．3 結(jié)果與討論
3．5 總結(jié)
第4章 相對(duì)定位機(jī)制下的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
4．1 自主移動(dòng)機(jī)器人定位研究述評(píng)
4．1．1 絕對(duì)定位
4．1．2 相對(duì)定位
4．1．3 群機(jī)器人定位
4．2 相對(duì)定位機(jī)制下的群機(jī)器人系統(tǒng)建模
4．2．1 有限檢測(cè)能力與最優(yōu)認(rèn)知
4．2．2 局部交互與社會(huì)最優(yōu)
4．2．3 相對(duì)位置描述
4．3 控制算法
4．3．1 假設(shè)
4．3．2 算法描述
4．4 仿真
4．4．1 參數(shù)設(shè)置
4．4．2 結(jié)果與討論
4．5 總結(jié)
第5章 異步通信條件下的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
5．1 微粒群算法串并行研究述評(píng)
5．2 微粒群算法特性分析
5．2．1 算法概要
5．2．2 算法特性
5．2．3 時(shí)間經(jīng)濟(jì)性與算法效率分析
5．3 群機(jī)器人的并行異步控制
5．3．1 系統(tǒng)建模
5．3．2 群機(jī)器人異步并行控制特點(diǎn)
5．3．3 基于進(jìn)化位置的異步通信策略
5．3．4 算法描述
5．4 仿真
5．4．1 參數(shù)設(shè)置
5．4．2 基于固定通信周期原則的異步通信策略
5．4．3 基于絕對(duì)進(jìn)化位置原則的異步通信策略
5．4．4 結(jié)果與討論
5．5 總結(jié)
第6章 運(yùn)動(dòng)學(xué)特性約束下的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
6．1 機(jī)器人避碰規(guī)劃研究述評(píng)
6．2 機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制
6．2．1 機(jī)器人建模
6．2．2 群機(jī)器人建模
6．3 群機(jī)器人避碰規(guī)劃
6．3．1 人工勢(shì)場(chǎng)法
6．3．2 群機(jī)器人避碰規(guī)劃
6．3．3 人工勢(shì)場(chǎng)法與微粒群算法的集成
6．3．4 算法描述
6．4 仿真
6．4．1 機(jī)器人的局部坐標(biāo)系
6．4．2 性能指標(biāo)
6．4．3 環(huán)境構(gòu)建
6．4．4 參數(shù)設(shè)置
6．4．5 結(jié)果與討論
6．5 總結(jié)
第7章 多源信號(hào)融合條件下的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
7．1 復(fù)雜搜索環(huán)境與信號(hào)傳播
7．2 系統(tǒng)建模
7．2．1 機(jī)器人行為規(guī)則
7．2．2 絕對(duì)定位機(jī)制下的系統(tǒng)模型
7．3 信號(hào)感知
7．3．1 瓦斯氣體信號(hào)
7．3．2 射頻電磁波信號(hào)
7．3．3 呼救聲音信號(hào)
7．3．4 信號(hào)傳播環(huán)境建模
7．4 異類(lèi)信號(hào)融合
7．4．1 虛擬通信
7．4．2 信息熵
7．4．3 加權(quán)融合
7．4．4 算法描述
7．5 仿真
7．5．1 信號(hào)發(fā)生
7．5．2 測(cè)點(diǎn)布置
7．5．3 參數(shù)設(shè)置
7．5．4 結(jié)果與討論
7．6 總結(jié)
第8章 要求動(dòng)態(tài)任務(wù)分工的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
8．1 多目標(biāo)搜索研究述評(píng)
8．2 問(wèn)題描述
8．3 基于響應(yīng)閾值的任務(wù)分工原理
8．3．1 多任務(wù)分工模型
8．3．2 任務(wù)激勵(lì)
8．4 帶閉環(huán)調(diào)節(jié)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分工
8．4．1 個(gè)性化任務(wù)集構(gòu)造
8．4．2 個(gè)性化任務(wù)集維護(hù)
8．4．3 意向目標(biāo)生成
8．4．4 子群聯(lián)盟締結(jié)
8．4．5 子群聯(lián)盟框架內(nèi)的機(jī)器人協(xié)同
8．4．6 機(jī)器人位置評(píng)估
8．4．7 機(jī)器人資源配置水平度量
8．4．8 子群聯(lián)盟內(nèi)優(yōu)勢(shì)地位評(píng)估
8．4．9 任務(wù)分工的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)
8．4．10 任務(wù)分工的魯棒性
8．5 算法描述
8．6 仿真
8．6．1 結(jié)果
8．6．2 討論
8．7 總結(jié)
第9章 考慮行為協(xié)同的群機(jī)器人目標(biāo)搜索
9．1 群機(jī)器人行為協(xié)同研究述評(píng)
9．2 粗粒度協(xié)同模式
9．2．1 合作協(xié)同
9．2．2 競(jìng)爭(zhēng)協(xié)同
9．3 協(xié)同策略
9．3．1 粗粒度協(xié)同
9．3．2 細(xì)粒度協(xié)同
9．4 算法描述
9．5 仿真
9．5．1 參數(shù)設(shè)置與評(píng)價(jià)指標(biāo)
9．5．2 結(jié)果與討論
9．6 總結(jié)
參考文獻(xiàn)