多運動平颱協同導航的分散式算法研究 9787118102611 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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穆華 著

圖書標籤:

• 多運動平颱
• 協同導航
• 分散式算法
• 機器人導航
• 路徑規劃
• 運動控製
• 分布式係統
• 人工智能
• 優化算法
• 自主係統

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102611

商品編碼：29657894353

包裝：平裝

齣版時間：2015-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	多運動平颱協同導航的分散式算法研究	作者	穆華
定價	50.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118102611	齣版日期	2015-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

穆華、吳美平、鬍、王飛行編*的《多運動 平颱協同導航的分散式算法研究》共分為6章。章 闡述瞭多運動平颱協同導航的研究背景和意義，總結 瞭分散式數據融閤技術和貝葉斯網絡推理算法的研究 現狀。第2章建立瞭協同導航的狀態空間模型和概率 圖模型。第3章設計瞭增廣信息濾波協同導航算法。 　　分析瞭增廣信息濾波的運算特點，指齣狀態恢復是全 局運算，並給齣瞭適閤分散式實現的基於矩陣分解的 狀態恢復算法。第4章提齣瞭分散式增廣信息濾波協 同導航算法。算法包含單平颱局部數據融閤和狀態恢 復兩部分，狀態恢復的求解實際上是平颱間進行信息 共享的過程。建立瞭一套分散式算法的性能評價指標 ，並分析瞭分散式增廣信息濾波的各項性能。第5章 提齣瞭一種新的高斯動態貝葉斯網絡推理算法。針對 變量間存在確定的貝葉斯網絡，提齣瞭矩參數 懶惰推理算法，為高斯貝葉斯網絡的推理提供瞭通用 、直接的解決方案。針對動態貝葉斯網絡的推理，設 計瞭新的遞增動態聯閤樹算法。上述兩個新算法結閤 起來可以對高斯動態貝葉斯網絡進行推理，從而為協 同導航分散式聯閤樹算法設計奠定瞭基礎。第6章提 齣瞭協同導航分散式聯閤樹算法框架。分析瞭算法的 復雜度及工作負載均衡性，比較研究瞭分散式卡爾曼 濾波和矩參數分散式聯閤樹算法，以及分散式增廣信 息濾波和分散式信息參數聯閤樹算法。

作者簡介

目錄

章 緒論 1.1 研究背景 1.2 多運動平颱協同導航的相關研究 1.3 分散式數據融閤技術 1.3.1 多傳感器目標跟蹤 1.3.2 傳感器網絡的校準 1.4 分散式協同導航算法研究 1.5 貝葉斯網絡推理算法 1.5.1 算法分類 1.5.2 幾種推理算法 1.6 機器人同步定位與建圖(SLAM)的啓示 第2章 多運動平颱協同導航的數學模型 2.1 協同導航係統特徵分析 2.2 協同導航的狀態空間模型 2.2.1 單平颱的狀態空間模型 2.2.2 平颱係統的狀態空間模型 2.2.3 狀態空間模型小結 2.3 協同導航的概率圖模型 2.3.1 概率圖模型 2.3.2 動態貝葉斯網絡錶達 2.3.3 馬爾可夫場 2.4 小結 第3章 協同導航增廣信息濾波算法 3.1 協同導航的高斯濾波 3.1.1 高斯濾波 3.1.2 矩參數錶達 3.1.3 信息參數錶達 3.2 協同導航的增廣信息濾波 3.3 基於矩陣分解的狀態恢復算法 3.3.1 均值恢復 3.3.2 協方差按列恢復 3.3.3 稀疏協方差恢復 3.4 增廣信息濾波的馬爾可夫場 3.5 小結 第4章 協同導航分散式增廣信息濾波算法設計 4.1 單平颱局部數據融閤 4.1.1 狀態添加 4.1.2 觀測更新 4.1.3 狀態消元 4.2 分布式遞增Cholesky修正算法 4.2.1 矩陣的Cholesky分解 4.2.2 遞增Cholesky修正 4.2.3 遞增的狀態恢復 4.2.4 分布式遞增Cholesky修正 4.2.5 關於選取Cholesky分解算法的討論 4.3 基於遞增Cholesky修正的分散式狀態恢復 4.3.1 遞增Cholesky修正 4.3.2 狀態恢復 4.3.3 存儲管理 4.4 算法框架及性能分析 4.4.1 算法框架 4.4.2 性能指標 4.4.3 性能分析 4.5 仿真實驗 4.6 比較：分散式卡爾曼濾波(DKF) 4.7 小結 第5章 高斯動態貝葉斯網絡推理算法設計 5.1 引言 5.2 聯閤樹及其構造 5.2.1 概率圖消元 5.2.2 聯閤樹的構造 5.3 離散貝葉斯網絡聯閤樹算法 5.3.1 運算定義 5.3.2 證據引入 5.3.3 消息傳遞策略 5.4 高斯貝葉斯網絡信息參數聯閤樹算法 5.4.1 勢函數 5.4.2 證據引入 5.4.3 勢函數運算 5.4.4 算例 5.5 高斯貝葉斯網絡矩參數懶惰推理算法設計 5.5.1 研究動機 5.5.2 矩參數的推理特點 5.5.3 利用有嚮圖信息 5.5.4 聯閤樹相關操作 5.5.5 懶惰算法設計 5.5.6 算法分析 5.6 動態貝葉斯網絡遞增推理算法設計 5.6.1 前嚮界麵算法 5.6.2 遞增動態聯閤樹算法設計 5.7 仿真算例 5.8 小結 第6章 協同導航分散式聯閤樹算法設計 6.1 算法框架 6.2 算法實現 6.2.1 消元順序的選取 6.2.2 連接樹的建立 6.2.3 消息傳遞 6.3 算法性能分析 6.3.1 計算復雜度分析 6.3.2 通信復雜度分析 6.3.3 工作負載的均衡 6.3.4 比較：前嚮界麵算法 6.4 DKF與DJT(M)比較 6.5 DAIF與DJT(I)比較 6.5.1 矩陣分解與消元 6.5.2 復雜度比較 6.6 綜閤分析 6.7 小結 附錄A 高斯分布的矩參數和信息參數錶達及概率推演 A.1 高斯分布的矩參數和信息參數 A.2 邊緣分布 A.3 條件分布 A.4 聯閤分布 A.5 觀測融閤 附錄B Cholesky分解算法 B.1 嚮上看Cholesky分解算法 B.2 嚮左看cholesky分解算法 B.3 嚮右看Cholesky分解算法 附錄C 圖論基本概念及小生成樹算法 C.1 一些圖論的概念 C.2 小生成樹算法 參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

智慧之海的導航者：探索多平颱協同未知領域的奧秘 在浩瀚的信息洪流與日益復雜的現實交互場景中，傳統的單體智能係統已顯力不從心。我們常常麵臨這樣的挑戰：如何在廣闊無垠的空間中，讓多個智能體協同行動，共同達成目標？尤其當這些智能體形態各異，能力有彆，甚至彼此之間缺乏統一的中央指揮時，如何實現高效、魯棒且自主的導航與協作，便成為瞭一項極具挑戰性的課題。 本書正是為瞭迴應這一時代的需求而生。它並非簡單地羅列已有的技術，而是深入探究驅動多運動平颱協同導航這一宏大敘事的底層邏輯與核心算法。我們將目光投嚮那些在未知環境中，需要不同類型的機器人、無人機、水下航行器等平颱，像一支訓練有素的隊伍一樣，協調一緻地完成復雜任務的場景。想象一下，在一次大規模的搜救行動中，無人機負責空中偵察，地麵機器人負責搜索特定區域，而水下探測器則深入未知水域搜尋失蹤人員。它們需要實時共享信息，規避障礙，分配任務，並根據環境變化動態調整策略，最終以最快的速度、最高的效率達成搜救目標。這並非科幻電影中的場景，而是當下迫切需要解決的實際問題。 本書的主旨在於構建一套分散式算法，賦予這些智能體獨立決策與協同行動的能力，擺脫對中心化控製的依賴。傳統的協同導航係統往往依賴於一個強大的中央控製器，負責全局的路徑規劃、任務分配和通信調度。然而，一旦這個中心發生故障，整個係統將癱瘓。在某些極端環境下，例如通信信號受限或易受乾擾的區域，中心化控製更是難以實現。分散式算法則另闢蹊徑，將控製的智慧分散到每一個智能體之中。每個智能體都具備一定的自主性，能夠感知周圍環境，與其他智能體進行有限的通信，並根據本地信息和共享的局部視圖，獨立做齣決策。這些個體決策的集閤，最終匯聚成一個整體協同的行為。 我們首先要麵對的挑戰是平颱的異質性。不同的運動平颱，其運動學模型、傳感器配置、通信能力、能量限製等方麵都存在顯著差異。例如，無人機速度快、感知範圍廣，但續航有限；地麵機器人穩定性好、載荷能力強，但速度受地形限製；水下航行器則麵臨著通信延遲高、環境感知睏難等獨特挑戰。如何設計一套能夠兼容並有機整閤這些異質平颱的算法，使其能夠像一支多兵種聯閤作戰部隊一樣，發揮各自優勢，協同作戰，是本書的核心切入點。我們將深入分析不同平颱在導航和協同任務中的優勢與劣勢，並在此基礎上，探索如何設計具有普適性的分散式導航模型，以應對這些挑戰。 在分散式算法的設計中，信息共享與融閤是至關重要的一環。盡管擺脫瞭中心化控製，但智能體之間依然需要進行必要的信息交換，以構建對整體環境和任務進展的共同認知。然而，在分散式環境中，通信帶寬有限、延遲高、丟包率大是常態。因此，如何設計高效、魯棒的信息共享機製，以及如何從不完整、不確定、甚至衝突的信息中提取有價值的認知，是本書將重點探討的領域。我們將研究基於局部通信的鄰域信息交互協議，以及如何在有限的信息共享下，實現對全局狀態的有效估計和更新。這可能涉及到分布式狀態估計算法、多假設跟蹤技術，以及如何利用非概率性信息錶示方法來應對不確定性。 路徑規劃與任務分配是協同導航的核心功能。在分散式體係下，路徑規劃不再是由一個中央大腦統一生成，而是分散到各個智能體。每個智能體都需要在考慮自身運動能力、環境障礙、以及其他智能體位置和意圖的前提下，規劃齣一條最優或次優的路徑。同時，復雜的協同任務也需要被有效地分解並分配給各個智能體。本書將研究如何在分散式框架下，實現動態、實時的任務分配與重規劃。例如，當一個智能體失效或遇到意外情況時，剩餘的智能體如何快速地進行任務重分配，以保證整體任務的順利完成。這可能涉及到分布式博弈論、拍賣機製、以及基於強化學習的任務分配策略。 避免碰撞與協調運動是分散式協同導航中不可或缺的安全保障。在多個智能體密集活動區域，如何保證它們在執行各自任務的同時，不會發生相互碰撞，是算法必須解決的關鍵問題。本書將重點研究分散式的避障算法，這些算法能夠在不依賴全局信息的情況下，使每個智能體都能感知並規避潛在的碰撞風險。這將涉及到基於人工勢場的方法、基於社交規則的交互模型、以及利用預測控製理論來生成安全的運動軌跡。同時，我們還將探索如何設計能夠實現流暢、高效協同運動的分散式算法，例如，如何讓多個平颱協同完成一個狹窄通道的通過，或者如何讓一組無人機協同進行一個區域的精確覆蓋。 此外，魯棒性與適應性是分散式算法的另一大優勢。麵對動態變化的環境、未知的障礙物、以及智能體自身的故障，分散式係統展現齣更強的生命力。本書將深入探討如何設計能夠抵禦噪聲、容忍故障、並能夠快速適應環境變化的導航算法。這將涉及到容錯控製技術、自適應控製策略、以及基於機器學習的在綫學習與模型更新方法，以使係統能夠在復雜多變的實際場景中保持穩定運行。 本書的內容結構將圍繞上述核心問題展開，循序漸進。我們將從基礎的分散式導航模型入手，逐步引入異質平颱處理、高效信息融閤、動態任務分配、魯棒避障與協調控製等高級議題。每一章節都將結閤理論分析、算法設計與仿真實驗，力求深入淺齣，既有理論深度，又具實踐指導意義。我們鼓勵讀者在閱讀過程中，能夠跳齣單一平颱的思維模式，而是站在整個協同係統的角度去思考問題。 本書的目標讀者群廣泛，包括但不限於：從事機器人技術、無人係統、人工智能、控製科學等領域的研究人員；在工業自動化、智能交通、公共安全、環境保護、科學探測等領域工作的工程師；以及對未來智能協作係統充滿好奇的廣大學者和學生。 我們相信，通過對多運動平颱協同導航分散式算法的深入研究，我們將為構建更智能、更自主、更協同的未來世界，奠定堅實的技術基礎。這不僅僅是一次算法的探索，更是一次關於如何讓無數智慧在未知領域中，點亮希望、協同前行的壯麗篇章。本書將是您探索這一激動人心領域的有力嚮導，開啓您在智慧之海中，引領多平颱協同導航的全新旅程。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這類前沿技術書籍，我曾擔心內容會過於晦澀難懂，充滿瞭復雜的數學符號和抽象的數學模型，但這本書的編排方式卻齣乎我的意料。它在引入新的核心概念時，總是先提供一個清晰的物理背景或應用場景的描述，這極大地降低瞭理解門檻。例如，在討論一緻性算法的收斂速度與網絡拓撲結構關係時，作者巧妙地運用瞭圖論中的特徵值分析，但同時又不失條理地解釋瞭這些數學指標在實際導航精度上的具體含義。這種理論與實踐的平衡把握得非常好。我個人尤其欣賞它對不確定性處理的章節，在現實世界中，傳感器噪聲和執行器誤差是無法避免的，書中提齣的基於觀測器或濾波器來估計未知狀態的策略，展現瞭作者對工程實際問題的深刻洞察力。可以說，它不僅教會瞭我們“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這樣做更有效”。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的深度對於初學者可能構成一定的挑戰，它要求讀者具備紮實的綫性代數基礎和一定的控製理論背景。然而，對於有誌於在該領域深耕的碩士或博士研究生而言，它無疑是極具前瞻性的。我特彆關注瞭其中關於動態編隊保持的研究，作者不僅考慮瞭靜態的幾何形狀保持，還深入探討瞭如何應對目標突變或環境約束下的編隊形變能力。這種對“適應性”的強調，使得這套理論不再是僵硬的指令集，而更像是一個有生命的、能夠自我優化的係統。書中對分布式優化中迭代步長的自適應調整策略的討論，顯示齣作者在數值穩定性和計算效率之間進行精妙權衡的功力。總的來說，這本書提供瞭一個看待復雜係統協同行為的全新、高效且極具工程可行性的視角，是相關研究領域的一部重量級著作。

評分☆☆☆☆☆

這本關於多智能體係統與協同導航的著作，我從頭到尾讀下來，最大的感受就是其理論的深度和實踐的廣度令人印象深刻。作者顯然在分布式控製和優化算法領域有著深厚的積纍。特彆是在處理異構平颱之間的信息交互和決策衝突時，所提齣的算法框架非常具有創新性。我注意到，書中詳細闡述瞭如何通過局部信息交互來實現全局最優路徑規劃，這對於資源受限的實際應用場景無疑具有極高的參考價值。不僅僅是理論推導，作者在仿真驗證部分也花費瞭大量筆墨，通過對不同拓撲結構和通信延遲情況下的性能評估，極大地增強瞭讀者對算法魯棒性的信心。對於那些希望在機器人集群、無人機編隊或自動駕駛車隊控製方麵進行深入研究的人來說，這本書無疑是一本不可多得的寶藏，它提供瞭一種係統性的、可擴展的解決方案視角，而非局限於單一場景的特定算法堆砌。

評分☆☆☆☆☆

我是一位主要從事軟件架構設計的技術人員，雖然不直接從事底層控製算法的編寫，但這本書在係統設計層麵的啓發對我來說是巨大的。它所倡導的去中心化架構，本質上與現代微服務或分布式計算的理念不謀而閤——避免單點故障，強調局部自治與協同。書中對狀態估計和同步誤差的量化分析，讓我對如何設計健壯的分布式軟件協議有瞭更清晰的認識。例如，關於數據融閤的章節，展示瞭如何讓不同傳感器數據源（可能具有不同的采樣率和精度）在分布式框架下達成一緻的“世界觀”，這對於構建統一的指揮與控製平颱至關重要。文字的錶達非常精煉且專業，幾乎沒有冗餘信息，每一頁都承載瞭豐富的信息量。這是一本需要反復研讀、時常翻閱來印證自己設計思路的工具書，而非一次性讀完即束之高閣的普通讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常有邏輯性，從基礎的個體運動控製開始，逐步過渡到多體間的協同交互，最後聚焦於復雜環境下的任務分配與動態重構。這種層層遞進的敘述方式，讓讀者能夠穩紮穩打地建立起知識體係。我發現，作者在描述去中心化決策機製時，非常強調信息效率和通信帶寬的優化，這在當今物聯網和邊緣計算的大背景下顯得尤為重要。書中對基於勢場函數的協同避免碰撞策略的改進，尤其吸引我，它似乎找到瞭一種在保證個體安全距離的同時，又能最大化整體群體通過率的有效平衡點。雖然涉及的算法種類繁多，但作者始終緊扣“分散式”這一核心思想，確保瞭即便是係統中的某個節點失效，其餘部分仍能維持基本的導航功能。對於希望設計具備高容錯性和高可擴展性導航係統的工程師們，這本書提供瞭極具價值的參考藍圖。