• 群体智能机器人:原理、建模与应用
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群体智能机器人:原理、建模与应用

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作者[德]海科·哈曼

出版社机械工业出版社

ISBN9787111749820

出版时间2023-08

装帧平装

开本32开

定价89元

货号15839301

上书时间2024-09-16

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商品描述
目录
原书前言

 第1章群体机器人技术导论

 1.1对群体机器人技术的初步探讨

 1.1.1什么是群体

 1.1.2群体有多大

 1.1.3什么是群体机器人技术

 1.1.4为何研究群体机器人技术

 1.1.5什么不是群体机器人技术

 1.2早期调查和见解

 1.2.1群体的性能

 1.2.2通信

 1.2.3两个层面:微观和宏观

 1.3自组织、反馈和涌现

 1.3.1反馈

 1.3.2自组织系统实例

 1.3.3涌现

 1.4其他灵感来源

 1.5同构群体和异构群体

 1.6人类因素

 1.7硬件和软件的实现

 1.7.1任务和群体机器人项目示例

 1.7.2仿真模拟工具

 1.7.3未来应用

 1.8延伸阅读

 1.9任务

 1.9.1任务:计算机系统的扩展

 1.9.2任务:超线性加速

 1.9.3任务:群体的同步化

 第2章机器人技术简介

 2.1组成部件

 2.1.1身体和关节

 2.1.2自由度

 2.1.3执行器

 2.1.4驱动器

 2.1.5传感器

 2.2里程测量

 2.2.1非系统误差、系统误差和校准

 2.2.2地图绘制的艺术

 2.2.3拓展:蚂蚁回巢

 2.3运动学

 2.3.1正向运动学

 2.3.2逆向运动学

 2.4控制

 2.4.1轨迹误差补偿

 2.4.2群体机器人的控制器

 2.5群体机器人的硬件

 2.5.1s-bot

 2.5.2I-SWARM

 2.5.3“爱丽丝”机器人

 2.5.4Kilobot

 2.5.5其他群体机器人

 2.6延伸阅读

 2.7任务

 2.7.1任务:差分转向运动学

 2.7.2任务:势场控制

 2.7.3任务:单个机器人的行为

 第3章快速了解几乎一切

 3.1作为机器人控制器的有限状态机

 3.2基于机器人机器人交互的状态转换

 3.3早期的微观宏观问题

 3.4最小示例:集体决策

 3.5宏观视角

 3.6预期的宏观动态和反馈

 3.7延伸阅读

 3.8任务

 3.8.1任务:绘制宏观动态系统行为图

 3.8.2任务:模拟集体决策

 第4章群体机器人技术的应用场景

 4.1聚集和聚类

 4.2分散

 4.3斑图形成、对象聚类、分类和自组装

 4.3.1斑图形成

 4.3.2聚类

 4.3.3分类

 4.3.4自组装

 4.4集体建设

 4.5集体运输

 4.6集体操纵

 4.7成群行动和集体运动

 4.8觅食

 4.9分工和任务:任务划分/分配/切换

 4.10放牧

 4.11异构群体

 4.12混合社会和生物混合系统

 4.13群体机器人技术2.0

 4.13.1错误检测和安全性

 4.13.2连接机器人和作为界面的机器人

 4.13.3作为野外机器人技术的群体机器人技术

 4.14延伸阅读

 4.15任务

 4.15.1任务:机器人群体的行为

 第5章群体系统建模及形式化的设计方法

 5.1建模简介

 5.1.1什么是建模

 5.1.2在群体机器人技术中为什么需要模型

 5.2局部取样

 5.2.1统计学中的取样

 5.2.2群体的取样

 5.3建模方法

 5.3.1速率方程

 5.3.2空间方法的微分方程

 5.3.3网络模型

 5.3.4网络科学和自适应网络

 5.3.5作为生物模型的群体机器人

 5.4形式化的设计方法

 5.4.1算法设计的多尺度建模

 5.4.2自动设计、学习和人工演进

 5.4.3软件工程和验证

 5.4.4形式化的全局到局部编程

 5.5延伸阅读

 5.6任务

 5.6.1任务:超越二元决策

 5.6.2任务:蒲丰投针

 5.6.3任务:群体的局部取样

 5.6.4任务:降维和建模

 5.6.5任务:速率方程

 5.6.6任务:自适应网络

 第6章集体决策

 6.1决策

 6.2群体决策

 6.3动物的群体决策

 6.4作为决策过程的集合运动

 6.5集体决策过程的模型

 6.5.1瓮模型

 6.5.2投票模型

 6.5.3多数规则

 6.5.4Hegselmann-Krause

 6.5.5Kuramoto模型

 6.5.6Axelrod模型

 6.5.7伊辛模型

 6.5.8纤维束模型

 6.5.9Sznajd模型

 6.5.10巴斯扩散模型

 6.5.11社会物理学和逆向思维者

 6.6实施

 6.6.1100个机器人的决定

 6.6.2集体感知作为决策

 6.6.3作为隐式决策的聚合

 6.7更多读物

 6.8任务

 6.8.1在规定地点聚合

 6.8.2用于蝗虫场景的瓮模型

 第7章案例研究:自适应聚集

 7.1用例

 7.2替代解决方案

 7.2.1临时性方法

 7.2.2梯度上升法

 7.2.3正反馈

 7.3生物学的启发:蜜蜂

 7.4模型

 7.4.1聚集建模:跨学科方案

 7.4.2空间模型

 7.5验证

 7.6简短总结

 7.7延伸阅读

 尾声

 参考文献

内容摘要
本书介绍了群体智能机器人技术,讲解了从群体智能到机器人技术的原理、建模与应用,能够通过许多示例场景帮助研究者、从业者和师生了解如何设计大型机器人系统,这些示例场景涉及诸如聚合、协调运动、任务分配、自组装、集体构建和环境监测等领域。本书解释了构建多个简单机器人背后的方法,以及这些机器人之间的多重交互产生的复杂性,以便它们能够解决困难的任务。

本书适合机器人、人工智能领域的研究者、从业者和师生学习参考。

主编推荐
编辑推荐 群体智能概念首创者之一Marco Dorigo院士推荐 快速入门学习群体智能机器人学 学会如何设计和模拟群体智能机器人系统 熟悉掌握相关数学原理和实践工具 本书介绍了群体智能机器人技术,讲解了从群体智能到机器人技术的原理、建模与应用,能够通过许多示例场景帮助研究者、从业者和师生了解如何设计大型机器人系统,这些示例场景涉及诸如聚合、协调运动、任务分配、自组装、集体构建和环境监测等领域。本书解释了构建多个简单机器人背后的方法,以及这些机器人之间的多重交互产生的复杂性,以便它们能够解决困难的任务。 本书适合机器人、人工智能领域的研究者、从业者和师生学习参考。

精彩内容
本书介绍了群体智能机器人技术,讲解了从群体智能到机器人技术的原理、建模与应用,能够通过许多示例场景帮助研究者、从业者和师生了解如何设计大型机器人系统,这些示例场景涉及诸如聚合、协调运动、任务分配、自组装、集体构建和环境监测等领域。本书解释了构建多个简单机器人背后的方法,以及这些机器人之间的多重交互产生的复杂性,以便它们能够解决困难的任务。

 本书适合机器人、人工智能领域的研究者、从业者和师生学习参考。

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