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醉染图书多自主水下机器人协同控制9787508858210
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丛书前言一丛书前言二前言1绪论1.1多U系统概述1.1.1多U系统的结构1.1.2多U系统的特点1.1.3多U系统的应用前景1.2多水下机器人系统国内外研究现状1.2.1多水下机器人系统国外研究现状1.2.2多U系统国内研究现状1.3多U系统的主要挑战1.3.1弱通信条件1.3.2探测传感器局限1.3.3导航传感器局限1.4多U系统的水下多目标搜索使命参考文献2多U系统体系结构2.1多U系统体系结构概述2.1.1U群体体系结构概述2.1.2U个体体系结构概述2.1.3多U系统建模方法概述2.2基于多智能体角色联盟的U群体体系结构2.2.1U智能体与角色的关系2.2.2ARAMM功能结构2..面向多目标搜索的角色定义2.2.4ARAMM优势分析.基于智能体思维结构的U个体体系结构..1AMSAU功能结构..2面向多目标搜索的使命、任务和行为定义..AMSAU优势分析2.4基于面向对象Petri网的角色联盟2.4.1基于OPN的角色联盟2.4.2面向多目标搜索的OPN角色联盟实现2.4.3基于OPN的角色联盟优势分析2.5实验2.5.1多U体系结构2.5.2结果2.6本章小结参考文献3多U队形控制方法3.1多U队形控制方法概述3.2跟随领航者法队形控制3.2.1基于运动学模型的队形控制3.2.2结合动力学特的队形控制器设计3..实验3.3基于状态反馈的多U队形控制3.3.1跟随者状态的判定与应对策略分析3.3.2多个跟随者状态反馈的有限状态自动机构建3.3.3实验3.4队形变换策略3.4.1形成队形3.4.2领航者的队形变换指令3.4.3队形变换过程3.4.4实验3.5本章小结参考文献4多U系统编队搜索策略4.1多U系统搜索策略概述4.1.1模式搜索策略4.1.2随机搜索策略4.2编队搜索队形结构4.2.1编队搜索策略4.2.2基于大地坐标系的队形结构4.3基于思维层规划的队形控制方法4.3.1基于思维层规划的队形控制基本思想4.3.2队形控制任务规划4.4队形重规划策略4.4.1U双重标识设计4.4.2同步搜索的队形重规划策略4.4.3异步搜索的队形重规划策略4.5实验4.6本章小结参考文献5多U任务分配方法5.1多U任务分配方法简介5.2多U多目标优化任务分配方法5.2.1多目标优化任务分配方法概述5.2.2蚁群算法在多目标优化应用中存在的问题5..MACS算法5.2.4MACS算法求解多目标优化任务分配问题5.2.5实验5.3多U分布式任务分配方法5.3.1分布式任务分配方法概述5.3.2弱通信条件下分布式任务分配的特殊5.3.3动态熟人网方法5.3.4动态熟人网在目标识别任务分配问题中的应用5.3.5实验5.4本章小结参考文献6多U系统避碰问题6.1U避碰方法概述6.2多U避碰方法概述6.3避碰传感器6.4避碰控制器设计及避碰算法6.4.1基于模糊逻辑的避碰控制器设计6.4.2基于人工势场和行为规则的避碰算法6.5多U避碰6.5.1实验一6.5.2实验二6.6本章小结参考文献7多U协作导航方法7.1多U协作导航方法概述7.2主从式U群体导航系统简介7.3基于移动单信标的协作导航方法7.3.1多U群体导航自主分析7.3.2主U导航方法7.3.3从U的位置估计7.3.4实验7.4基于移动双信标的协作导航方法7.4.1基于EKF的从U位置估计算法7.4.2实验7.4.3基于移动双信标的协作导航方法优势分析7.5本章小结参考文献8多U协同控制及试验8.1多U数字平台8.2典型场景设计及8.2.1多U队形控制及避碰8.2.2多U协同搜索8.3多U编队试验8.3.1概述8.3.2队形控制方法8.3.3试验条件8.3.4湖上试验8.3.5小结参考文献附录基于运动学的多U队形控制器设计(基本队形模型)索引彩图
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