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群体智能机器人 原理、建模与应用

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65.72 7.4折 89 全新

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广东广州
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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2024-04

装帧平装

开本32开

定价89元

货号1203255034

上书时间2024-05-15

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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。

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