基于人工物理方法的群機(jī)器人協(xié)作圍捕與搜索

定　價：￥79.00

作　者：	張紅強(qiáng)，吳亮紅，周少武著;
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118135688	出版時間：	2025-05-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　群機(jī)器人圍捕和搜索，尤其是復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)作圍捕和搜索，是機(jī)器人領(lǐng)域最近興起的研究熱點(diǎn)。群機(jī)器人圍捕和搜索系統(tǒng)是群機(jī)器人系統(tǒng)研究的非常典型的任務(wù)平臺，具有重要的研究價值，有利于實(shí)現(xiàn)包圍、救援、群體對抗隊(duì)形保持、協(xié)作搬運(yùn)、目標(biāo)保衛(wèi)，以及領(lǐng)導(dǎo)護(hù)衛(wèi)等，可廣泛用于反恐、軍事安全保衛(wèi)與警戒等方面。然而，目前的群機(jī)器人圍捕和搜索系統(tǒng)理論尚不完備，所涉及的圍捕和搜索環(huán)境相對簡單，圍捕系統(tǒng)的可擴(kuò)展性不強(qiáng)，多目標(biāo)圍捕算法復(fù)雜，搜索時避障效果不佳、搜索效率不高。本書結(jié)合國內(nèi)外關(guān)于機(jī)器人圍捕和搜索算法的最新研究成果，重點(diǎn)研究了未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境中非完整移動群機(jī)器人圍捕、未知動態(tài)非凸障礙物環(huán)境中群機(jī)器人圍捕、未知動態(tài)變形障礙物環(huán)境中群機(jī)器人圍捕、未知動態(tài)復(fù)雜障礙物環(huán)境中群機(jī)器人協(xié)同多層圍捕、未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境中群機(jī)器人協(xié)同多目標(biāo)圍捕，以及未知動態(tài)復(fù)雜非凸障礙物環(huán)境下群機(jī)器人多目標(biāo)搜索協(xié)調(diào)控制等，并用 MATLAB 仿真和物理平臺實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了相關(guān)理論和算法，因此具有重要的學(xué)術(shù)理論意義和實(shí)際工程應(yīng)用價值。本書可作為機(jī)器人工程、控制科學(xué)與工程、電氣工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子工程、智能科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)學(xué)科的教師、學(xué)生和研究開發(fā)技術(shù)人員，尤其是群機(jī)器人技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用研究者的參考書。

作者簡介

暫缺《基于人工物理方法的群機(jī)器人協(xié)作圍捕與搜索》作者簡介

圖書目錄

第 1 章緒論
1.1 群機(jī)器人學(xué)研究概況
1.1.1 群機(jī)器人學(xué)
1.1.2 群機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的主要任務(wù)以及研究的關(guān)鍵問題
1.2 圍捕研究概況
1.2.1 多機(jī)器人圍捕研究現(xiàn)狀
1.2.2 群機(jī)器人圍捕研究意義及現(xiàn)狀
1.3 搜索研究概況
1.4 本書的主要內(nèi)容與安排
參考文獻(xiàn)
第 2 章未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境下非完整移動群機(jī)器人協(xié)作自組織圍捕
2.1 引言
2.2 模型構(gòu)建
2.2.1 群機(jī)器人運(yùn)動模型及相關(guān)函數(shù)
2.2.2 圍捕任務(wù)模型
2.3 圍捕算法
2.3.1 簡化虛擬受力模型
2.3.2 基于簡化虛擬受力模型的個體控制輸入設(shè)計(jì)
2.3.3 圍捕算法步驟
2.4 穩(wěn)定性分析
2.4.1 無障礙物環(huán)境下穩(wěn)定性分析
2.4.2 凸障礙物環(huán)境下穩(wěn)定性分析
2.5 無障礙物環(huán)境下仿真與分析
2.5.1 仿真結(jié)果
2.5.2 偏差收斂分析
2.6 未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境下仿真與分析
2.7 SVF-Model 與 LP-Rule 的比較分析
2.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第 3 章未知動態(tài)非凸障礙物環(huán)境下群機(jī)器人協(xié)作自組織圍捕
3.1 引言
3.2 模型構(gòu)建
3.2.1 群機(jī)器人運(yùn)動模型及相關(guān)函數(shù)
3.2.2 圍捕任務(wù)模型
3.3 圍捕算法
3.3.1 簡化虛擬受力模型
3.3.2 基于簡化虛擬受力模型的個體控制輸入設(shè)計(jì)
3.3.3 圍捕算法步驟
3.4 穩(wěn)定性分析
3.5 無障礙物環(huán)境下仿真與分析
3.5.1 仿真結(jié)果
3.5.2 偏差收斂分析
3.6 未知動態(tài)非凸障礙物環(huán)境下仿真與分析
3.7 本章基于 SVF-Model 的圍捕算法與其他算法的比較分析
3.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第 4 章未知動態(tài)變形障礙物環(huán)境下群機(jī)器人自組織協(xié)作圍捕
4.1 引言
4.2 模型構(gòu)建
4.2.1 群機(jī)器人運(yùn)動模型及相關(guān)函數(shù)
4.2.2 圍捕任務(wù)模型
4.3 圍捕算法
4.3.1 簡化虛擬受力模型
4.3.2 基于簡化虛擬受力模型的個體控制輸入設(shè)計(jì)
4.3.3 圍捕算法流程圖
4.4 穩(wěn)定性分析
4.4.1 基本定理
4.4.2 特殊情況 1
4.4.3 特殊情況 2
4.4.4 特殊情況 3
4.5 無障礙物環(huán)境下仿真與分析
4.5.1 仿真結(jié)果
4.5.2 偏差收斂分析
4.6 未知動態(tài)變形障礙物環(huán)境下仿真與分析
4.7 本章基于 SVF-Model 的圍捕算法與其他算法的比較分析
4.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第 5 章未知動態(tài)復(fù)雜障礙物環(huán)境下群機(jī)器人自組織協(xié)同多層圍捕
5.1 引言
5.2 模型構(gòu)建
5.2.1 群機(jī)器人運(yùn)動模型及相關(guān)函數(shù)
5.2.2 圍捕任務(wù)模型
5.3 圍捕算法
5.3.1 簡化虛擬受力模型
5.3.2 基于簡化虛擬受力模型的個體控制輸入設(shè)計(jì)
5.3.3 多層圍捕算法流程圖
5.4 穩(wěn)定性分析
5.4.1 層與層之間移動穩(wěn)定性分析
5.4.2 基本定理
5.4.3 特殊情況
5.5 無障礙物環(huán)境下仿真與分析
5.5.1 仿真結(jié)果
5.5.2 偏差收斂分析
5.6 未知動態(tài)變形障礙物環(huán)境下仿真與分析
5.6.1 含 “Z” 字形障礙物環(huán)境下仿真與分析
5.6.2 含 “米” 字形障礙物環(huán)境下仿真與分析
5.7 本章基于 SVF-Model 的圍捕算法與其他算法的比較分析
5.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第 6 章未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境下群機(jī)器人協(xié)同多目標(biāo)圍捕
6.1 引言
6.2 模型構(gòu)建
6.2.1 群機(jī)器人運(yùn)動模型及相關(guān)函數(shù)
6.2.2 圍捕任務(wù)模型
6.3 圍捕算法
6.3.1 簡化虛擬受力模型
6.3.2 基于簡化虛擬受力模型的個體控制輸入設(shè)計(jì)
6.3.3 圍捕算法步驟
6.4 穩(wěn)定性分析
6.4.1 任務(wù)分配算法的穩(wěn)定性分析
6.4.2 無障礙物環(huán)境下穩(wěn)定性分析
6.4.3 未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境下穩(wěn)定性分析
6.5 無障礙物環(huán)境下仿真與分析
6.5.1 仿真結(jié)果
6.5.2 偏差收斂分析
6.6 未知動態(tài)凸障礙物環(huán)境下仿真與分析
6.7 本章基于 MSVF-Model 的圍捕算法與其他算法的比較分析
6.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第 7 章未知動態(tài)非凸障礙物環(huán)境下群機(jī)器人多目標(biāo)搜索協(xié)調(diào)控制
7.1 引言
7.2 群機(jī)器人多目標(biāo)搜索任務(wù)分解
7.2.1 自組織任務(wù)分工
7.2.2 協(xié)調(diào)控制
7.3 群機(jī)器人系統(tǒng)控制策略
7.3.1 機(jī)器人運(yùn)動模型及相關(guān)函數(shù)定義
7.3.2 具有運(yùn)動學(xué)約束特性的微粒群算法
7.3.3 簡化虛擬受力模型
7.3.4 基于簡化虛擬受力模型的個體控制策略
7.3.5 控制算法步驟
7.4 仿真
7.4.1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置及算法性能評價指標(biāo)
7.4.2 仿真結(jié)果
7.4.3 結(jié)果分析
7.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第 8 章群機(jī)器人圍捕物理實(shí)驗(yàn)
8.1 引言
8.2 群機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺
8.2.1 圍捕群機(jī)器人
8.2.2 通信模塊
8.3 傳感器與 UWB 室內(nèi)定位系統(tǒng)
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