多智能体自主协同技术
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四川成都
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作者吴杰宏 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111758815
出版时间2024-08
装帧平装
开本16开
定价119元
货号1203352648
上书时间2024-12-17
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目录
序
前言
协同基础篇
第1章智能体概述
1.1智能体的范畴
1.2多无人机控制模型
1.2.1Reynolds模型
1.2.2Vicsek模型
1.2.3Couzin模型
1.3多无人机运动模型
1.3.1常用坐标系
1.3.2单无人机运动模型
1.3.3无人机间相对运动模型
第2章多无人机系统和目标运动建模
2.1无人机系统模型
2.2多无人机系统一致性理论
2.3目标运动模型
2.4目标捕获模型
2.5本章小结
第3章水下复杂任务环境建模
3.1AUV六自由度运动模型
3.2水下环境模型搭建
3.2.1Lamb涡流
3.2.2区域海洋模型系统洋流数据集
3.2.3障碍物模型
3.3水下任务分配算法
3.3.1水下任务分配算法描述
3.3.2水下任务分配模型
3.4本章小结
集群控制篇
第4章角度控制集群
4.1轻量级植绒运动模型
4.2基于角度控制的移动算法
4.2.1护航无人机移动策略
4.2.2轻量级植绒模型求解
4.2.3ACHF算法
4.3ACHF算法实验分析
4.3.1算法参数设置
4.3.2ACHF算法效果分析
4.3.3ACHF算法防碰分析
4.3.4ACHF算法护航无人机状态分析
4.3.5ACHF实验数据分析
4.4本章小结
第5章圆环控制集群
5.1三层区域的植绒算法模型
5.2基于圆环控制的移动算法
5.2.1算法介绍
5.2.2VRCHF算法
5.3无人机群体分离和群体聚合策略
5.3.1无人机群体分离策略
5.3.2无人机群体聚合策略
5.4VRCHF算法实验分析
5.4.1VRCHF算法中的实验参数配置
5.4.2VRCHF算法效果
5.4.3VRCHF算法数据分析
5.4.4无人机集群分离聚合结果分析
5.4.5异构无人机植绒集群的必要性
5.5本章小结
第6章G-MADDPG集群控制
6.1编队集群设计
6.1.1子编队
6.1.2异构编队集群
6.2基于G-MADDPG的异构编队集群控制算法
6.3G-MADDPG实现
6.3.1状态空间和动作空间
6.3.2奖励函数设计
6.4实验结果与分析
6.4.1子编队实现与分析
6.4.2集群实现与分析
6.4.3G-MADDPG与MADDPG和DDPG的比较
6.5本章小结
第7章A-MADDPG集群控制
7.1编队集群设计
7.1.1子编队
7.1.2异构编队集群
7.2基于A-MADDPG的子编队聚集控制算法
7.2.1A-MADDPG算法描述
7.2.2状态空间和动作空间
7.2.3奖励函数设计
7.3多子编队聚集
7.4实验结果与分析
7.4.1子编队实现与分析
7.4.2集群实现与分析
7.5本章小结
第8章风流对集群控制的影响
8.1风流数据
8.1.1单一方向的风流数据
8.1.2多方向时序风流数据
8.2风流对无人机飞行的轨迹影响
8.2.1风流对无人机飞行轨迹影响
8.2.2基于无人机位置纠偏的风流纠偏方法
8.3风流环境下纠偏轨迹的异构无人机植绒算法
8.4实验分析
8.4.1单一方向风流环境下异构无人机植绒算法实验分析
8.4.2多方向时序风流环境下异构无人机植绒算法实验分析
8.5本章小结
通信优化篇
第9章群聚避障通信优化
9.1相关技术
9.1.1多无人机系统模型
9.1.2多无人机协同控制算法
9.1.3多无人机运动模型的构建
9.2基于飞行控制因子的群聚算法
9.2.1无人机飞行速度优化方法
9.2.2实验分析
9.3群聚避障算法
9.3.1常见避障算法介绍
9.3.2无人机飞行位置优化方法
9.3.3实验分析
9.4本章小结
第10章改进人工鱼群通信优化
10.1问题描述
10.2多无人机系统模型
10.2.1无人机拓扑结构模型
10.2.2无线通信模型
10.2.3无人机动力学模型
10.3改进人工鱼群算法
10.3.1多无人机通信范围
10.3.2自适应步长和视野
10.3.3虚拟洋流概念
10.3.4改进人工鱼群算法
10.4仿真实验
10.4.1仿真工具MATLAB简介
10.4.2仿真场景与结果分析
10.5本章小结
第11章改进OLSR协议的通信优化
11.1网络模型
11.2MPR选择优先度以及搜索流程
11.2.1MPR选择优先度
11.2.2MPR搜索流程
11.3仿真实验与分析
11.3.1仿真工具NS2简介
11.3.2仿真场景
11.3.3仿真结果分析
11.4多无人机安全通信策略
11.5本章小结
第12章减小不安全区域通信优化
12.1多无人机的通信拓扑结构
12.2减小不安全区域的安全通信策略
12.2.1概念定义
12.2.2层式虚拟通信圆环策略
12.3实验分析
12.3.1实验效果分析
12.3.2性能分析
12.4本章小结
任务协同篇
第13章多目标点搜索及路径优化
13.1基于ACSQL的无人机目标点搜索与路径优化算法
13.1.1状态空间和动作空间的设计
13.1.2奖励函数的设计
13.1.3初始化Q表
13.1.4ACSQL算法的实现
13.2子区域搜索算法
13.3实验验证及效果分析
13.3.1仿真环境的设计
13.3.2算法分析
13.3.3与传统动作空间的对比分析
13.3.4与其他算法对比分析
13.4仿真环境验证
13.5本章小结
第14章协同搜索及任务分配
14.1多无人机协同任务分配模型
14.2基于ISOM的多无人机协同任务分配算法
14.3注意力机制解决突发情况
14.4实验验证及效果分析
14.4.1实验条件的设计
14.4.2ISOM算法的测试与验证
14.4.3ISOM算法在复杂多任务场景下与其他算法的对比
14.4.4ISOM算法在大任务量环境下与其他算法的对比
14.4.5突发情况处理验证
14.5仿真环境验证
14.6本章小结
第15章R-RLPSO实时多营救任务分配
15.1R-RLPSO算法描述
15.1.1营救区与吸引营救区
15.1.2R-RLPSO算法可行性分析
15.1.3营救回报值c_reward
15.2实验结果与分析
15.2.1R-RLPSO算法实现营救任务分配结果
15.2.2c_reward实验结果与分析
15.2.3验证多营救任务完成
15.2.4R-RLPSO、ISOM、IACO算法对比分析
15.3本章小结
第16章DENPSO能量优化路径规划
16.1DENPSO算法描述
16.1.1非线性惯性权重与非线性学习因子
16.1.2距离进化因子
16.1.3能量评估
16.2仿真实验对比分析
16.2.1DENPSO算法在三维涡流场中的能量优化
16.2.2DENPSO算法在区域海洋系统中的能量优化
16.2.3DENPSO算法在多AUV实时营救任务中的能量优化
16.3本章小结
目标追踪篇
第17章切换式协同目标追踪
17.1切换式追踪策略描述
17.1.1卡尔曼一致性滤波算法
17.1.2多无人机协同控制方程
17.1.3追踪策略流程
17.2理论分析
17.3实验结果与分析
17.3.1既定轨迹仿真及对比
17.3.2逃逸仿真及对比
17.3.3性能分析
17.4本章小结
第18章局部信息交互多目标追踪
18.1算法描述
18.1.1传统协同控制算法
18.1.2虚拟领导者选取
18.1.3多无人机协同控制算法
18.1.4算法流程
18.2实验结果与分析
18.2.1分群追踪效果
18.2.2不同算法对比验证
18.3本章小结
参考文献
内容摘要
本书从多角度覆盖了多智能体自主协同技术的内容，分5篇共18章，包括多智能体系统的协同基础、集群控制、通信优化、任务协同及目标追踪，旨在将多智能体自主协同技术中的方法和理论结合起来，并强调协同基础的重要性，具有基础性、应用性、综合性和系统性等特点。本书可以作为多智能体系统领域研究的入门指南，或者作为协同无人系统工程师的自学教材，还可以用作高年级本科生以及研究生教材。另外，本书也可以作为协同无人系统、无人飞行系统以及无人系统的补充阅读材料。
主编推荐
多智能体自主协同技术是近年来热门的研究方向，本书兼顾了基础知识和前沿算法，使读者可以根据自身的实际情况由浅入深地了解多智能体自主协同技术。目前市面缺乏系统阐述多智能体自主协同理论算法和应用的书籍，尤其是缺少中文版的参考资料。本书及时填补了这一空白。本书介绍了多智能体在协同搜索、灾难救援、自主避障、海洋探测等领域的应用，对于促进多智能体自主协同技术的应用研究有积极的推动作用，为不同领域的研究人员提供了桥梁。本书并不是纯粹的理论创作，在提出“多智能体自主协同”概念的同时，在方法及实现路径上展开进一步探讨，具有很高的学术价值和应用价值。开展多智能体自主协同技术研究，对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。
本书创造性地提出了谢宾斯基集群、圆环控制集群等概念来形象地阐述发展完善的智能体协同产业的基本原理，提炼了多智能体协同、控制、通信三大核心本质，更提出了无人系统产业在协同集群后的未来发展方向，智能化、无人化产业将超越当前传统产业，真正实现新要素、新产品、新业态的创造，节省了人力，行业增量加大。
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