多机器鱼协作仿真系统 谢广明,李淑琴,何宸光著 9787566106117 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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：147000

页码：127

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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《多智能体系统协同控制理论与技术》 内容概要： 本书深入探讨了多智能体系统（MAS）领域的核心理论与关键技术，重点关注构成MAS基础的智能体之间的协同控制问题。全书共分为十二章，系统性地阐述了从多智能体系统的基本概念、建模方法，到多种先进的协同控制策略，再到实际工程应用中的挑战与解决方案。本书旨在为从事多智能体系统研究、开发和应用的研究人员、工程师以及相关专业的学生提供一个全面、深入且具有指导意义的参考。 第一章：多智能体系统基础 本章首先界定了多智能体系统的概念，将其定义为一组具有独立感知、决策和行动能力的智能体，它们通过某种通信或交互机制协同工作，以实现一个共同的目标或满足整体系统的性能要求。详细介绍了多智能体系统的典型特征，包括分布式性、自主性、交互性、自组织性以及涌现性。接着，对多智能体系统的不同分类进行了梳理，例如基于行为的多智能体系统、基于目标的 Parses, 以及基于学习的多智能体系统等，并分析了各类系统的适用场景和优缺点。随后，深入阐述了多智能体系统的建模方法，涵盖了状态空间模型、有限状态机模型、行为树模型以及面向对象的模型等，并重点介绍了如何根据具体应用场景选择合适的建模工具和技术。最后，讨论了多智能体系统中智能体的基本组成部分，包括感知模块、决策模块、执行模块以及通信模块，并分析了各模块的功能及其相互作用。 第二章：通信拓扑与交互机制 通信是多智能体系统协同工作的基础。本章聚焦于通信拓扑的设计与分析。首先，介绍了不同类型的通信拓扑结构，如全连接拓扑、环形拓扑、星形拓扑、树形拓扑以及更复杂的无标度网络和规则网络等，并分析了这些拓扑结构在通信效率、鲁棒性、可扩展性等方面的特性。接着，详细讨论了如何根据系统规模、任务需求以及环境约束来选择最优的通信拓扑。随后，深入探讨了通信协议的设计，包括消息传递的格式、内容、时序以及一致性保证等。重点分析了两种常见的通信范式：共享内存通信和消息传递通信，并讨论了各自的优缺点及适用范围。此外，本章还介绍了分布式信息融合技术，讲解了如何让智能体在不完全或有噪声的信息条件下，通过交互式更新，逐步逼近全局最优信息。最后，对通信延迟、丢包等实际通信环境中的干扰因素进行了分析，并提出了相应的鲁棒性设计策略。 第三章：分布式一致性控制 一致性是多智能体系统协同控制的基石。本章详细阐述了分布式一致性控制理论，即如何让系统中所有智能体在没有任何全局协调者的情况下，通过局部的交互，使得其状态（如位置、速度、姿态等）趋于一致。首先，介绍了不同类型的一致性问题，如平均一致性、最大值/最小值一致性、跟踪一致性等，并给出了相应的数学定义和数学模型。接着，深入分析了实现分布式一致性的关键技术，包括邻居选择策略、基于图论的分析方法，以及Lyapunov稳定性理论在分析一致性收敛性中的应用。详细讲解了基于局部通信和分布式算法的一致性协议设计，例如基于平均值迭代的方法、基于梯度下降的方法以及基于受限通信的方法。特别地，本章还讨论了在存在动态通信拓扑、通信延迟以及外部扰动等复杂情况下的分布式一致性问题，并提出了一系列有效的控制策略。 第四章：分布式优化与决策 多智能体系统的许多应用场景都需要进行分布式优化和决策，即在分布式结构下，如何使得全体智能体共同优化某个全局目标函数，或者各自做出最优决策。本章对此进行了深入研究。首先，介绍了分布式优化的基本概念，包括全局目标函数、局部目标函数以及约束条件。接着，详细阐述了实现分布式优化的主流算法，如分布式梯度下降算法、分布式牛顿法、ADMM（交替方向乘子法）及其变种等，并分析了它们的收敛性和适用范围。重点讲解了如何在多智能体系统中使用这些算法，以及如何处理通信限制、智能体故障等实际问题。此外，本章还探讨了分布式博弈论在多智能体决策中的应用，包括纳什均衡、演化稳定策略等概念，以及如何设计能够达到稳定博弈状态的分布式算法。最后，结合实际案例，阐述了分布式优化与决策在资源分配、任务调度、路径规划等方面的应用。 第五章：分布式状态估计与滤波 在许多多智能体系统中，每个智能体只能获取局部的观测信息，但需要对全局状态有一个准确的估计。本章聚焦于分布式状态估计与滤波技术。首先，介绍了分布式状态估计的基本框架，包括局部观测模型、系统动态模型以及传感器噪声模型。接着，详细阐述了经典的分布式滤波算法，如分布式卡尔曼滤波（DKF）、分布式粒子滤波（DPF）等，并分析了它们在信息融合、状态估计等方面的优势。特别地，本章关注如何处理信息孤岛问题，即在智能体之间信息传递受限的情况下，如何有效地融合局部信息以获得全局最优估计。讨论了基于通信拓扑的分布式滤波方法，以及如何通过迭代更新和信息共享来提高估计的精度和鲁棒性。最后，结合实际应用，如分布式传感器网络中的目标跟踪、无人机编队的姿态估计等，展示了分布式状态估计技术的有效性。 第六章：分布式轨迹生成与跟踪 为实现多智能体的协同运动，需要设计高效的分布式轨迹生成和跟踪方法。本章对此进行了深入探讨。首先，介绍了分布式轨迹生成的概念，即在不依赖全局规划器的情况下，每个智能体能够独立生成符合整体任务目标的运动轨迹。重点分析了基于预测控制、模型预测控制（MPC）的分布式轨迹生成方法，以及如何利用虚拟势场、人工势场等方法来实现避障和路径跟随。接着，深入研究了分布式轨迹跟踪技术，即在存在模型不确定性、外部干扰等情况下，如何保证智能体能够精确地跟踪预先生成的轨迹。详细阐述了基于PID控制、滑模控制、自适应控制等方法的分布式跟踪控制器设计。特别地，本章还讨论了多智能体在编队控制、协同避障等场景下的分布式轨迹生成与跟踪问题，并提出了一系列创新的解决方案。 第七章：分布式任务分配与调度 多智能体系统在执行复杂任务时，往往需要将任务进行分解并分配给不同的智能体。本章深入研究分布式任务分配与调度技术。首先，介绍了分布式任务分配的基本模型，包括任务的属性、智能体的能力以及分配的约束条件。接着，详细阐述了多种分布式任务分配算法，如基于拍卖机制的算法、基于博弈论的算法、基于优化算法（如分布式线性规划、分布式整数规划）的方法等，并分析了它们的收敛性和性能。重点讲解了如何处理任务的动态性、智能体的异构性以及通信的限制。此外，本章还探讨了分布式任务调度的技术，即在任务分配完成后，如何对任务的执行顺序和时间进行调度，以最大化系统性能。讨论了基于优先级、基于时间窗口的分布式调度策略。最后，结合实际应用，如无人机协同侦察、机器人协同抓取等，展示了分布式任务分配与调度的重要性。 第八章：分布式协同感知 协同感知是指多智能体通过共享和融合各自的局部感知信息，形成对外部环境更全面、更准确的理解。本章对此进行了深入阐述。首先，介绍了分布式协同感知的概念和关键挑战，包括信息的不确定性、噪声、量化误差以及通信带宽限制等。接着，详细阐述了多种分布式协同感知技术，如基于图论的分布式传感器融合、基于贝叶斯更新的分布式目标识别、基于机器学习的分布式特征提取等。重点讲解了如何利用智能体之间的局部交互来协同地构建环境地图、识别和跟踪目标。讨论了在存在遮挡、动态环境以及传感器故障等复杂情况下的协同感知问题，并提出了相应的鲁棒性设计策略。最后，结合实际应用，如无人车车队协同感知、机器人群体环境建模等，展示了分布式协同感知技术的优越性。 第九章：鲁棒性与容错控制 在实际的多智能体系统中，智能体可能面临各种故障（如传感器失效、执行器损坏、通信中断等）以及外部环境的扰动。本章重点研究多智能体系统的鲁棒性与容错控制。首先，介绍了鲁棒控制的基本概念，包括对模型不确定性和外部扰动的容忍能力。接着，详细阐述了多种鲁棒控制策略，如H∞控制、LMI（线性矩阵不等式）方法、保存在鲁棒性方面等。随后，深入研究了分布式容错控制技术，即在部分智能体发生故障时，如何保证整个系统的性能不至于大幅下降，甚至能够继续完成任务。重点分析了基于重构、基于冗余、基于自适应等多种容错控制方法。讨论了如何设计分布式故障检测与诊断（FDD）模块，以及如何根据故障类型和程度来调整控制策略。最后，结合实际应用，如飞行器编队在遭受部分损伤后的飞行控制、水下机器人集群在部分机器人失效后的协同任务执行等，展示了鲁棒性与容错控制的重要性。 第十章：网络化控制系统的安全 随着多智能体系统越来越多地应用于关键基础设施和安全领域，其网络安全问题变得至关重要。本章聚焦于网络化控制系统的安全。首先，介绍了网络化控制系统面临的主要安全威胁，如窃听、篡改、拒绝服务攻击（DoS）以及欺骗攻击等。接着，详细阐述了针对多智能体系统的安全防护策略，包括加密通信、身份认证、访问控制以及安全协议设计等。重点分析了如何抵御针对通信网络的攻击，以及如何保护智能体内部的决策和控制算法免受恶意入侵。讨论了基于入侵检测系统（IDS）和防火墙等安全机制在多智能体系统中的应用。此外，本章还探讨了在安全受到威胁时，如何设计具有安全韧性的控制策略，以及如何进行安全事件的响应和恢复。最后，结合实际应用，如智能电网中的分布式能源管理、自动驾驶车辆的协同通信等，强调了网络化控制系统安全的重要性。 第十一章：仿真平台与工具 为了验证和评估多智能体系统的理论和算法，高效的仿真平台至关重要。本章介绍了当前主流的多智能体系统仿真平台与工具。详细介绍了如MATLAB/Simulink中的Agent-Based Modeling Toolbox、Python中的Mesa、ROS（Robot Operating System）中的相关工具包等。分析了不同仿真平台的特点，包括功能、易用性、可扩展性、支持的硬件以及社区支持等，并为读者提供了选择合适仿真平台的建议。此外，本章还介绍了用于系统建模、算法开发、可视化以及性能分析等方面的辅助工具。重点讲解了如何利用这些工具来构建复杂的仿真场景，导入真实或模拟的数据，并对仿真结果进行深入分析。 第十二章：前沿应用与发展趋势 本章展望了多智能体系统在各个领域的广泛应用，并探讨了其未来的发展趋势。详细介绍了多智能体系统在无人机编队、机器人协作、自动驾驶、智能电网、智慧农业、医疗健康、以及科学研究等领域的实际应用案例。通过具体实例，展示了多智能体系统如何解决复杂问题，提升效率和性能。随后，对多智能体系统领域的前沿研究方向进行了梳理，包括：强化学习与多智能体协同、群体智能算法的理论发展、人机协作的智能体系统、面向复杂环境的多智能体系统、以及自组织与自适应的智能体系统等。最后，对多智能体系统的未来发展进行了预测，强调了跨学科合作、理论与实践结合的重要性，以及其在构建智能社会中的关键作用。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入阐述了多智能体系统协同控制的理论基础，还结合大量实际应用案例，展示了理论的实际落地。 体系结构清晰： 全书结构严谨，从基础概念到高级理论，再到应用与发展，层层递进，逻辑清晰，便于读者系统性地学习。 内容全面深入： 涵盖了多智能体系统协同控制的诸多核心方面，包括一致性、优化、估计、分配、感知、鲁棒性、安全以及仿真工具等，力求提供一个全面深入的视角。 面向广泛读者： 适合于从事多智能体系统研究的研究人员、在相关领域工作的工程师，以及对该领域感兴趣的计算机科学、控制工程、人工智能等专业的学生。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解多智能体系统协同控制的原理，掌握关键的技术方法，并能够将其应用于解决实际问题，推动相关领域的研究与发展。