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自主智能體系統/王祝萍 張皓 版權信息
- ISBN：9787115539779
- 條形碼：9787115539779 ; 978-7-115-53977-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
自主智能體系統/王祝萍 張皓 本書特色
（1）內容組織架構合理，有效引導讀者學習。為使讀者能夠快速掌握相關技術及其發展前景，本書各個章節內容的組織遵循“由淺入深”的思路，即首先介紹相關技術的發展背景與基本方法，并在讀者掌握了一定的基礎知識之后，又會針對具體問題進行探究，以帶領讀者進一步深入學習相關技術。（2）理論學習結合實踐，扎實提升關鍵技能。為了扎實提升讀者的處理實際問題的能力，本書各章均采用了“經典方法+**研究成果+實踐”的方式展開介紹，即在介紹基礎理論之后，會針對自主智能體系統在不同實際應用場景中需要解決的關鍵問題進行分析，以使讀者能夠理解并熟練應用相關理論知識。（3）融合**研究成果，助力了解前沿科技。為了使讀者在學習基礎知識的同時能夠更多地了解相關領域的前沿科技，本書在介紹自主智能體系統基礎知識與核心技術的同時，融入了編者在自主智能體領域的**研究成果，故具有極強的前沿性。
自主智能體系統/王祝萍 張皓 內容簡介
自主智能體系統是一個復雜的系統，涉及的技術點多且跨度大。本書宏觀地呈現了自主智能體系統的整體框架，并對其核心理論技術做了詳細的闡述。本書共7章，第01章介紹了自主智能體系統的發展歷程、主要分類和應用實例；第02～04章圍繞自主智能體系統的數學描述、決策與規劃、控制方法展開了詳細分析；第05～06章對自主多智能體系統進行了拓展，并圍繞一致性問題和輸出調節問題給出了解決方案；第07章給出了與自主智能體系統的決策、規劃以及運動控制相關的實訓項目，可使讀者運用本書的知識和方法解決實際問題。本書注重理論與實踐相結合，內容翔實，可讀性強，能夠幫助讀者快速建立對自主智能體系統整體框架的基本認識，指導讀者對自主智能體系統的相關理論與技術進行深入學習與應用實踐。 本書可作為高等院校人工智能、計算機、自動化等的相關專業的教材，也可供廣大自主智能體系統愛好者自學使用，還可作為相關科研人員與工程技術人員的參考用書。
自主智能體系統/王祝萍 張皓 目錄
01 緒論
1．1 自主智能體簡介 2
1．2 智能體技術發展概述 2
1．3 單智能體系統 3
1．3．1 單智能體系統簡介 3
1．3．2 單智能體系統關鍵技術 4
1．3．3 單智能體系統應用實例 6
1．4 多智能體系統 8
1．4．1 多智能體系統簡介 8
1．4．2 多智能體系統關鍵技術 9
1．4．3 多智能體系統應用實例 10
1．5 本章小結 11
1．6 參考文獻 12
02 自主智能體系統的數學描述
2．1 剛體位姿描述 14
2．1．1 位置向量 14
2．1．2 旋轉矩陣 14
2．1．3 剛體的位姿描述 15
2．1．4 坐標變換 16
2．1．5 齊次變換 17
2．2 自主智能體系統運動學 18
2．2．1 機械臂運動學建模 18
2．2．2 差速驅動輪式機器人運動學建模 21
2．2．3 無人駕駛車輛運動學建模 22
2．2．4 考慮橫向滑移的無人駕駛車輛運動學建模 23
2．3 拉格朗日方程 23
2．4 自主智能體系統動力學 27
2．4．1 機械臂動力學建模 27
2．4．2 差速驅動輪式機器人動力學建模 30
2．4．3 無人駕駛車輛動力學建模 31
2．4．4 輪式移動機器人動力學性質 35
2．5 本章小結 37
2．6 參考文獻 37
03 自主智能體系統的決策與規劃
3．1 自主智能體系統的決策 40
3．1．1 問題描述 40
3．1．2 基于有限狀態機的決策方法 42
3．1．3 基于決策樹的決策方法 45
3．1．4 基于強化學習的決策方法 49
3．2 自主智能體系統的規劃 53
3．2．1 問題描述 53
3．2．2 基于圖搜索的路徑規劃方法 56
3．2．3 基于采樣的路徑規劃方法 62
3．2．4 基于MPC的軌跡規劃方法 67
3．3 本章小結 75
3．4 參考文獻 75
04 自主智能體系統的控制方法
4．1 控制問題描述 80
4．1．1 控制問題分類 80
4．1．2 性能要求和約束條件 81
4．2 自主智能體系統的同時點鎮定與軌跡跟蹤控制 82
4．2．1 問題描述 82
4．2．2 控制器設計 83
4．2．3 穩定性和輸入受限分析 88
4．2．4 仿真實驗 91
4．2．5 小結 95
4．3 云輔助半車主動懸架系統的分布式H∞濾波器設計 95
4．3．1 問題描述 95
4．3．2 系統模型 95
4．3．3 云輔助半車主動懸架系統的建模 97
4．3．4 理想傳感器下的分布式H∞濾波 98
4．3．5 非理想傳感器下的分布式H∞濾波 103
4．3．6 小結 109
4．4 云輔助全車主動懸架系統的自適應反演控制 109
4．4．1 問題描述 109
4．4．2 系統模型和問題描述 110
4．4．3 自適應反演控制器設計 113
4．4．4 仿真實驗 117
4．4．5 小結 123
4．5 本章小結 124
4．6 參考文獻 124
05 自主多智能體系統一致性
5．1 自主多智能體系統一致性基礎 128
5．1．1 自主多智能體系統一致性問題沿革 128
5．1．2 通信網絡拓撲與拉普拉斯矩陣 128
5．1．3 通信網絡的事件觸發機制 130
5．1．4 基于事件觸發的H∞一致性問題 130
5．2 基于傳感器網絡的一致性濾波 131
5．2．1 無線傳感器網絡與卡爾曼濾波 131
5．2．2 基于動態簇與一致性的自適應分布式卡爾曼濾波器 132
5．2．3 數據融合以及動態簇機制設計 134
5．2．4 仿真驗證 135
5．3 移動多機器人一致性編隊 136
5．3．1 多機器人系統與編隊 136
5．3．2 基于邊權函數的多機器人編隊控制 138
5．3．3 仿真驗證 141
5．4 本章小結 142
5．5 參考文獻 142
06 自主多智能體系統輸出調節
6．1 自主多智能體系統輸出調節基本方法 146
6．2 異步切換自主多智能體系統的協同輸出調節 146
6．2．1 問題描述 146
6．2．2 系統建模 148
6．2．3 控制器設計 151
6．2．4 仿真驗證 155
6．3 基于事件觸發的拓撲切換異構自主多智能體系統協同輸出調節 159
6．3．1 問題描述 159
6．3．2 系統建模 160
6．3．3 控制器設計 160
6．3．4 仿真驗證 165
6．4 基于自觸發的異構自主多智能體系統的輸出調節 167
6．4．1 問題描述 167
6．4．2 系統建模 167
6．4．3 控制器設計 168
6．4．4 仿真驗證 171
6．5 本章小結 173
6．6 參考文獻 174
07 實訓項目
7．1 實訓項目1：自主智能體系統的決策 178
7．1．1 實訓說明 178
7．1．2 實訓內容 178
7．2 實訓項目2：自主智能體系統的規劃 179
7．2．1 實訓說明 179
7．2．2 實訓內容 179
7．3 實訓項目3：自主智能體系統的運動控制 180
7．3．1 實訓說明 180
7．3．2 實訓內容 180
1．1 自主智能體簡介 2
1．2 智能體技術發展概述 2
1．3 單智能體系統 3
1．3．1 單智能體系統簡介 3
1．3．2 單智能體系統關鍵技術 4
1．3．3 單智能體系統應用實例 6
1．4 多智能體系統 8
1．4．1 多智能體系統簡介 8
1．4．2 多智能體系統關鍵技術 9
1．4．3 多智能體系統應用實例 10
1．5 本章小結 11
1．6 參考文獻 12
02 自主智能體系統的數學描述
2．1 剛體位姿描述 14
2．1．1 位置向量 14
2．1．2 旋轉矩陣 14
2．1．3 剛體的位姿描述 15
2．1．4 坐標變換 16
2．1．5 齊次變換 17
2．2 自主智能體系統運動學 18
2．2．1 機械臂運動學建模 18
2．2．2 差速驅動輪式機器人運動學建模 21
2．2．3 無人駕駛車輛運動學建模 22
2．2．4 考慮橫向滑移的無人駕駛車輛運動學建模 23
2．3 拉格朗日方程 23
2．4 自主智能體系統動力學 27
2．4．1 機械臂動力學建模 27
2．4．2 差速驅動輪式機器人動力學建模 30
2．4．3 無人駕駛車輛動力學建模 31
2．4．4 輪式移動機器人動力學性質 35
2．5 本章小結 37
2．6 參考文獻 37
03 自主智能體系統的決策與規劃
3．1 自主智能體系統的決策 40
3．1．1 問題描述 40
3．1．2 基于有限狀態機的決策方法 42
3．1．3 基于決策樹的決策方法 45
3．1．4 基于強化學習的決策方法 49
3．2 自主智能體系統的規劃 53
3．2．1 問題描述 53
3．2．2 基于圖搜索的路徑規劃方法 56
3．2．3 基于采樣的路徑規劃方法 62
3．2．4 基于MPC的軌跡規劃方法 67
3．3 本章小結 75
3．4 參考文獻 75
04 自主智能體系統的控制方法
4．1 控制問題描述 80
4．1．1 控制問題分類 80
4．1．2 性能要求和約束條件 81
4．2 自主智能體系統的同時點鎮定與軌跡跟蹤控制 82
4．2．1 問題描述 82
4．2．2 控制器設計 83
4．2．3 穩定性和輸入受限分析 88
4．2．4 仿真實驗 91
4．2．5 小結 95
4．3 云輔助半車主動懸架系統的分布式H∞濾波器設計 95
4．3．1 問題描述 95
4．3．2 系統模型 95
4．3．3 云輔助半車主動懸架系統的建模 97
4．3．4 理想傳感器下的分布式H∞濾波 98
4．3．5 非理想傳感器下的分布式H∞濾波 103
4．3．6 小結 109
4．4 云輔助全車主動懸架系統的自適應反演控制 109
4．4．1 問題描述 109
4．4．2 系統模型和問題描述 110
4．4．3 自適應反演控制器設計 113
4．4．4 仿真實驗 117
4．4．5 小結 123
4．5 本章小結 124
4．6 參考文獻 124
05 自主多智能體系統一致性
5．1 自主多智能體系統一致性基礎 128
5．1．1 自主多智能體系統一致性問題沿革 128
5．1．2 通信網絡拓撲與拉普拉斯矩陣 128
5．1．3 通信網絡的事件觸發機制 130
5．1．4 基于事件觸發的H∞一致性問題 130
5．2 基于傳感器網絡的一致性濾波 131
5．2．1 無線傳感器網絡與卡爾曼濾波 131
5．2．2 基于動態簇與一致性的自適應分布式卡爾曼濾波器 132
5．2．3 數據融合以及動態簇機制設計 134
5．2．4 仿真驗證 135
5．3 移動多機器人一致性編隊 136
5．3．1 多機器人系統與編隊 136
5．3．2 基于邊權函數的多機器人編隊控制 138
5．3．3 仿真驗證 141
5．4 本章小結 142
5．5 參考文獻 142
06 自主多智能體系統輸出調節
6．1 自主多智能體系統輸出調節基本方法 146
6．2 異步切換自主多智能體系統的協同輸出調節 146
6．2．1 問題描述 146
6．2．2 系統建模 148
6．2．3 控制器設計 151
6．2．4 仿真驗證 155
6．3 基于事件觸發的拓撲切換異構自主多智能體系統協同輸出調節 159
6．3．1 問題描述 159
6．3．2 系統建模 160
6．3．3 控制器設計 160
6．3．4 仿真驗證 165
6．4 基于自觸發的異構自主多智能體系統的輸出調節 167
6．4．1 問題描述 167
6．4．2 系統建模 167
6．4．3 控制器設計 168
6．4．4 仿真驗證 171
6．5 本章小結 173
6．6 參考文獻 174
07 實訓項目
7．1 實訓項目1：自主智能體系統的決策 178
7．1．1 實訓說明 178
7．1．2 實訓內容 178
7．2 實訓項目2：自主智能體系統的規劃 179
7．2．1 實訓說明 179
7．2．2 實訓內容 179
7．3 實訓項目3：自主智能體系統的運動控制 180
7．3．1 實訓說明 180
7．3．2 實訓內容 180
展開全部
自主智能體系統/王祝萍 張皓 作者簡介
王祝萍，新加坡國立大學電氣與計算機工程系博士，同濟大學電子與信息工程學院教授、博導。IEEE控制系統學會智能控制專委會委員，中國自動化學會集成自動化技術專委會委員，上海市自動化學會副秘書長。長期從事智能機器人與自主系統離散控制方面的教學與科研工作，主要研究領域包括智能機器人控制理論及其應用、無人駕駛車輛決策與規劃、自主智能體系統等。張皓，華中科技大學工學博士，同濟大學電子與信息工程學院教授、博導，國家優秀青年科學基金獲得者，上海市自動化學會理事，中國自動化學會網絡化控制系統/多智能體專委會委員。長期從事多智能體系統的協同控制、智能車輛及機器人系統、網絡安全等方面的教學與科研工作，主要研究領域涉及自主智能體系統、自主多智能體系統的協同控制、無人駕駛車輛控制系統等。
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