多运动平台协同导航的分散式算法研究 9787118102611 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

穆华 著

图书标签:

• 多运动平台
• 协同导航
• 分散式算法
• 机器人导航
• 路径规划
• 运动控制
• 分布式系统
• 人工智能
• 优化算法
• 自主系统

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102611

商品编码：29657894353

包装：平装

出版时间：2015-10-01

图书基本信息
图书名称	多运动平台协同导航的分散式算法研究	作者	穆华
定价	50.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118102611	出版日期	2015-10-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

穆华、吴美平、胡、王飞行编*的《多运动 平台协同导航的分散式算法研究》共分为6章。章 阐述了多运动平台协同导航的研究背景和意义，总结 了分散式数据融合技术和贝叶斯网络推理算法的研究 现状。第2章建立了协同导航的状态空间模型和概率 图模型。第3章设计了增广信息滤波协同导航算法。 　　分析了增广信息滤波的运算特点，指出状态恢复是全 局运算，并给出了适合分散式实现的基于矩阵分解的 状态恢复算法。第4章提出了分散式增广信息滤波协 同导航算法。算法包含单平台局部数据融合和状态恢 复两部分，状态恢复的求解实际上是平台间进行信息 共享的过程。建立了一套分散式算法的性能评价指标 ，并分析了分散式增广信息滤波的各项性能。第5章 提出了一种新的高斯动态贝叶斯网络推理算法。针对 变量间存在确定的贝叶斯网络，提出了矩参数 懒惰推理算法，为高斯贝叶斯网络的推理提供了通用 、直接的解决方案。针对动态贝叶斯网络的推理，设 计了新的递增动态联合树算法。上述两个新算法结合 起来可以对高斯动态贝叶斯网络进行推理，从而为协 同导航分散式联合树算法设计奠定了基础。第6章提 出了协同导航分散式联合树算法框架。分析了算法的 复杂度及工作负载均衡性，比较研究了分散式卡尔曼 滤波和矩参数分散式联合树算法，以及分散式增广信 息滤波和分散式信息参数联合树算法。

作者简介

目录

章 绪论 1.1 研究背景 1.2 多运动平台协同导航的相关研究 1.3 分散式数据融合技术 1.3.1 多传感器目标跟踪 1.3.2 传感器网络的校准 1.4 分散式协同导航算法研究 1.5 贝叶斯网络推理算法 1.5.1 算法分类 1.5.2 几种推理算法 1.6 机器人同步定位与建图(SLAM)的启示 第2章 多运动平台协同导航的数学模型 2.1 协同导航系统特征分析 2.2 协同导航的状态空间模型 2.2.1 单平台的状态空间模型 2.2.2 平台系统的状态空间模型 2.2.3 状态空间模型小结 2.3 协同导航的概率图模型 2.3.1 概率图模型 2.3.2 动态贝叶斯网络表达 2.3.3 马尔可夫场 2.4 小结 第3章 协同导航增广信息滤波算法 3.1 协同导航的高斯滤波 3.1.1 高斯滤波 3.1.2 矩参数表达 3.1.3 信息参数表达 3.2 协同导航的增广信息滤波 3.3 基于矩阵分解的状态恢复算法 3.3.1 均值恢复 3.3.2 协方差按列恢复 3.3.3 稀疏协方差恢复 3.4 增广信息滤波的马尔可夫场 3.5 小结 第4章 协同导航分散式增广信息滤波算法设计 4.1 单平台局部数据融合 4.1.1 状态添加 4.1.2 观测更新 4.1.3 状态消元 4.2 分布式递增Cholesky修正算法 4.2.1 矩阵的Cholesky分解 4.2.2 递增Cholesky修正 4.2.3 递增的状态恢复 4.2.4 分布式递增Cholesky修正 4.2.5 关于选取Cholesky分解算法的讨论 4.3 基于递增Cholesky修正的分散式状态恢复 4.3.1 递增Cholesky修正 4.3.2 状态恢复 4.3.3 存储管理 4.4 算法框架及性能分析 4.4.1 算法框架 4.4.2 性能指标 4.4.3 性能分析 4.5 仿真实验 4.6 比较：分散式卡尔曼滤波(DKF) 4.7 小结 第5章 高斯动态贝叶斯网络推理算法设计 5.1 引言 5.2 联合树及其构造 5.2.1 概率图消元 5.2.2 联合树的构造 5.3 离散贝叶斯网络联合树算法 5.3.1 运算定义 5.3.2 证据引入 5.3.3 消息传递策略 5.4 高斯贝叶斯网络信息参数联合树算法 5.4.1 势函数 5.4.2 证据引入 5.4.3 势函数运算 5.4.4 算例 5.5 高斯贝叶斯网络矩参数懒惰推理算法设计 5.5.1 研究动机 5.5.2 矩参数的推理特点 5.5.3 利用有向图信息 5.5.4 联合树相关操作 5.5.5 懒惰算法设计 5.5.6 算法分析 5.6 动态贝叶斯网络递增推理算法设计 5.6.1 前向界面算法 5.6.2 递增动态联合树算法设计 5.7 仿真算例 5.8 小结 第6章 协同导航分散式联合树算法设计 6.1 算法框架 6.2 算法实现 6.2.1 消元顺序的选取 6.2.2 连接树的建立 6.2.3 消息传递 6.3 算法性能分析 6.3.1 计算复杂度分析 6.3.2 通信复杂度分析 6.3.3 工作负载的均衡 6.3.4 比较：前向界面算法 6.4 DKF与DJT(M)比较 6.5 DAIF与DJT(I)比较 6.5.1 矩阵分解与消元 6.5.2 复杂度比较 6.6 综合分析 6.7 小结 附录A 高斯分布的矩参数和信息参数表达及概率推演 A.1 高斯分布的矩参数和信息参数 A.2 边缘分布 A.3 条件分布 A.4 联合分布 A.5 观测融合 附录B Cholesky分解算法 B.1 向上看Cholesky分解算法 B.2 向左看cholesky分解算法 B.3 向右看Cholesky分解算法 附录C 图论基本概念及小生成树算法 C.1 一些图论的概念 C.2 小生成树算法 参考文献

编辑推荐

文摘

序言

智慧之海的导航者：探索多平台协同未知领域的奥秘 在浩瀚的信息洪流与日益复杂的现实交互场景中，传统的单体智能系统已显力不从心。我们常常面临这样的挑战：如何在广阔无垠的空间中，让多个智能体协同行动，共同达成目标？尤其当这些智能体形态各异，能力有别，甚至彼此之间缺乏统一的中央指挥时，如何实现高效、鲁棒且自主的导航与协作，便成为了一项极具挑战性的课题。 本书正是为了回应这一时代的需求而生。它并非简单地罗列已有的技术，而是深入探究驱动多运动平台协同导航这一宏大叙事的底层逻辑与核心算法。我们将目光投向那些在未知环境中，需要不同类型的机器人、无人机、水下航行器等平台，像一支训练有素的队伍一样，协调一致地完成复杂任务的场景。想象一下，在一次大规模的搜救行动中，无人机负责空中侦察，地面机器人负责搜索特定区域，而水下探测器则深入未知水域搜寻失踪人员。它们需要实时共享信息，规避障碍，分配任务，并根据环境变化动态调整策略，最终以最快的速度、最高的效率达成搜救目标。这并非科幻电影中的场景，而是当下迫切需要解决的实际问题。 本书的主旨在于构建一套分散式算法，赋予这些智能体独立决策与协同行动的能力，摆脱对中心化控制的依赖。传统的协同导航系统往往依赖于一个强大的中央控制器，负责全局的路径规划、任务分配和通信调度。然而，一旦这个中心发生故障，整个系统将瘫痪。在某些极端环境下，例如通信信号受限或易受干扰的区域，中心化控制更是难以实现。分散式算法则另辟蹊径，将控制的智慧分散到每一个智能体之中。每个智能体都具备一定的自主性，能够感知周围环境，与其他智能体进行有限的通信，并根据本地信息和共享的局部视图，独立做出决策。这些个体决策的集合，最终汇聚成一个整体协同的行为。 我们首先要面对的挑战是平台的异质性。不同的运动平台，其运动学模型、传感器配置、通信能力、能量限制等方面都存在显著差异。例如，无人机速度快、感知范围广，但续航有限；地面机器人稳定性好、载荷能力强，但速度受地形限制；水下航行器则面临着通信延迟高、环境感知困难等独特挑战。如何设计一套能够兼容并有机整合这些异质平台的算法，使其能够像一支多兵种联合作战部队一样，发挥各自优势，协同作战，是本书的核心切入点。我们将深入分析不同平台在导航和协同任务中的优势与劣势，并在此基础上，探索如何设计具有普适性的分散式导航模型，以应对这些挑战。 在分散式算法的设计中，信息共享与融合是至关重要的一环。尽管摆脱了中心化控制，但智能体之间依然需要进行必要的信息交换，以构建对整体环境和任务进展的共同认知。然而，在分散式环境中，通信带宽有限、延迟高、丢包率大是常态。因此，如何设计高效、鲁棒的信息共享机制，以及如何从不完整、不确定、甚至冲突的信息中提取有价值的认知，是本书将重点探讨的领域。我们将研究基于局部通信的邻域信息交互协议，以及如何在有限的信息共享下，实现对全局状态的有效估计和更新。这可能涉及到分布式状态估计算法、多假设跟踪技术，以及如何利用非概率性信息表示方法来应对不确定性。 路径规划与任务分配是协同导航的核心功能。在分散式体系下，路径规划不再是由一个中央大脑统一生成，而是分散到各个智能体。每个智能体都需要在考虑自身运动能力、环境障碍、以及其他智能体位置和意图的前提下，规划出一条最优或次优的路径。同时，复杂的协同任务也需要被有效地分解并分配给各个智能体。本书将研究如何在分散式框架下，实现动态、实时的任务分配与重规划。例如，当一个智能体失效或遇到意外情况时，剩余的智能体如何快速地进行任务重分配，以保证整体任务的顺利完成。这可能涉及到分布式博弈论、拍卖机制、以及基于强化学习的任务分配策略。 避免碰撞与协调运动是分散式协同导航中不可或缺的安全保障。在多个智能体密集活动区域，如何保证它们在执行各自任务的同时，不会发生相互碰撞，是算法必须解决的关键问题。本书将重点研究分散式的避障算法，这些算法能够在不依赖全局信息的情况下，使每个智能体都能感知并规避潜在的碰撞风险。这将涉及到基于人工势场的方法、基于社交规则的交互模型、以及利用预测控制理论来生成安全的运动轨迹。同时，我们还将探索如何设计能够实现流畅、高效协同运动的分散式算法，例如，如何让多个平台协同完成一个狭窄通道的通过，或者如何让一组无人机协同进行一个区域的精确覆盖。 此外，鲁棒性与适应性是分散式算法的另一大优势。面对动态变化的环境、未知的障碍物、以及智能体自身的故障，分散式系统展现出更强的生命力。本书将深入探讨如何设计能够抵御噪声、容忍故障、并能够快速适应环境变化的导航算法。这将涉及到容错控制技术、自适应控制策略、以及基于机器学习的在线学习与模型更新方法，以使系统能够在复杂多变的实际场景中保持稳定运行。 本书的内容结构将围绕上述核心问题展开，循序渐进。我们将从基础的分散式导航模型入手，逐步引入异质平台处理、高效信息融合、动态任务分配、鲁棒避障与协调控制等高级议题。每一章节都将结合理论分析、算法设计与仿真实验，力求深入浅出，既有理论深度，又具实践指导意义。我们鼓励读者在阅读过程中，能够跳出单一平台的思维模式，而是站在整个协同系统的角度去思考问题。 本书的目标读者群广泛，包括但不限于：从事机器人技术、无人系统、人工智能、控制科学等领域的研究人员；在工业自动化、智能交通、公共安全、环境保护、科学探测等领域工作的工程师；以及对未来智能协作系统充满好奇的广大学者和学生。 我们相信，通过对多运动平台协同导航分散式算法的深入研究，我们将为构建更智能、更自主、更协同的未来世界，奠定坚实的技术基础。这不仅仅是一次算法的探索，更是一次关于如何让无数智慧在未知领域中，点亮希望、协同前行的壮丽篇章。本书将是您探索这一激动人心领域的有力向导，开启您在智慧之海中，引领多平台协同导航的全新旅程。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的深度对于初学者可能构成一定的挑战，它要求读者具备扎实的线性代数基础和一定的控制理论背景。然而，对于有志于在该领域深耕的硕士或博士研究生而言，它无疑是极具前瞻性的。我特别关注了其中关于动态编队保持的研究，作者不仅考虑了静态的几何形状保持，还深入探讨了如何应对目标突变或环境约束下的编队形变能力。这种对“适应性”的强调，使得这套理论不再是僵硬的指令集，而更像是一个有生命的、能够自我优化的系统。书中对分布式优化中迭代步长的自适应调整策略的讨论，显示出作者在数值稳定性和计算效率之间进行精妙权衡的功力。总的来说，这本书提供了一个看待复杂系统协同行为的全新、高效且极具工程可行性的视角，是相关研究领域的一部重量级著作。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这类前沿技术书籍，我曾担心内容会过于晦涩难懂，充满了复杂的数学符号和抽象的数学模型，但这本书的编排方式却出乎我的意料。它在引入新的核心概念时，总是先提供一个清晰的物理背景或应用场景的描述，这极大地降低了理解门槛。例如，在讨论一致性算法的收敛速度与网络拓扑结构关系时，作者巧妙地运用了图论中的特征值分析，但同时又不失条理地解释了这些数学指标在实际导航精度上的具体含义。这种理论与实践的平衡把握得非常好。我个人尤其欣赏它对不确定性处理的章节，在现实世界中，传感器噪声和执行器误差是无法避免的，书中提出的基于观测器或滤波器来估计未知状态的策略，展现了作者对工程实际问题的深刻洞察力。可以说，它不仅教会了我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做更有效”。

评分☆☆☆☆☆

我是一位主要从事软件架构设计的技术人员，虽然不直接从事底层控制算法的编写，但这本书在系统设计层面的启发对我来说是巨大的。它所倡导的去中心化架构，本质上与现代微服务或分布式计算的理念不谋而合——避免单点故障，强调局部自治与协同。书中对状态估计和同步误差的量化分析，让我对如何设计健壮的分布式软件协议有了更清晰的认识。例如，关于数据融合的章节，展示了如何让不同传感器数据源（可能具有不同的采样率和精度）在分布式框架下达成一致的“世界观”，这对于构建统一的指挥与控制平台至关重要。文字的表达非常精炼且专业，几乎没有冗余信息，每一页都承载了丰富的信息量。这是一本需要反复研读、时常翻阅来印证自己设计思路的工具书，而非一次性读完即束之高阁的普通读物。

评分☆☆☆☆☆

这本关于多智能体系统与协同导航的著作，我从头到尾读下来，最大的感受就是其理论的深度和实践的广度令人印象深刻。作者显然在分布式控制和优化算法领域有着深厚的积累。特别是在处理异构平台之间的信息交互和决策冲突时，所提出的算法框架非常具有创新性。我注意到，书中详细阐述了如何通过局部信息交互来实现全局最优路径规划，这对于资源受限的实际应用场景无疑具有极高的参考价值。不仅仅是理论推导，作者在仿真验证部分也花费了大量笔墨，通过对不同拓扑结构和通信延迟情况下的性能评估，极大地增强了读者对算法鲁棒性的信心。对于那些希望在机器人集群、无人机编队或自动驾驶车队控制方面进行深入研究的人来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏，它提供了一种系统性的、可扩展的解决方案视角，而非局限于单一场景的特定算法堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常有逻辑性，从基础的个体运动控制开始，逐步过渡到多体间的协同交互，最后聚焦于复杂环境下的任务分配与动态重构。这种层层递进的叙述方式，让读者能够稳扎稳打地建立起知识体系。我发现，作者在描述去中心化决策机制时，非常强调信息效率和通信带宽的优化，这在当今物联网和边缘计算的大背景下显得尤为重要。书中对基于势场函数的协同避免碰撞策略的改进，尤其吸引我，它似乎找到了一种在保证个体安全距离的同时，又能最大化整体群体通过率的有效平衡点。虽然涉及的算法种类繁多，但作者始终紧扣“分散式”这一核心思想，确保了即便是系统中的某个节点失效，其余部分仍能维持基本的导航功能。对于希望设计具备高容错性和高可扩展性导航系统的工程师们，这本书提供了极具价值的参考蓝图。