多移动机器人协同原理与技术

　　《多移动机器人协同原理与技术》以多移动机器人的协同技术和方法为研究内容，涉及多移动机器人的研究概述、体系结构、通信、协同机制、协作定位与建图、目标协作跟踪、多移动机器人系统实例及其应用和展望等。本专著着重介绍多移动机器人研究在体系结构、可重构通信、协同任务分配和路径规划、相关机器学习、环境认知、多目标跟踪等方面的理论和方法上取得的一些进展，对于提高多移动机器人系统的协同工作的技术水平，促进相关技术的发展，具有重要的科学意义。 本专著是在总结国家基础研究项目研究成果的基础上写成的，是作者进行创新研究成果的结晶，其内容含有较为明显的创新。本专著可供从事智能机器人、人工智能、智能控制和智能系统研究、设计和应用的科技人员和高等院校师生阅读和参考。

　　蔡自兴，中南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师、学位委员会主席联合国工业与发展组织（UNIDO）审定的联合国专家、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士、首届全国高校国家级教学名师，徐特立教育奖获得者历任第八届湖南省政协副主席兼文教卫体委员会主任，全国政协第九届和第十届委员会委员，兼任中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会主任、中国自动化学会理事、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等，并任美国伦塞勒大学、俄罗斯科学院圣彼德堡自动化与信息学研究所、丹麦技术大学、北京大学信息科学中心、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学等校客座教授／客座研究员等主要从事智能系统、人工智能、智能控制、智能机器人研究主持并完成科教研究30多项，其中获国际奖励2项，国家级奖励2项，省部级以上奖励12项已在国内外发表学术论文600多篇，出版专著、教材30多部，如《人工智能及其应用》、《机器人学》、《智能控制》和“Intelligent Control Principies，Techniques and Applications”等此外，还主持国家级精品课程、国家级教学团队和全国双语教学示范课程等国家教育部质量工程项目多项

第一章　绪论
　1.1　多移动机器人系统简介
　　1.1.1　多移动机器人系统的优点
　　1.1.2　多移动机器人系统的应用领域
　　1.1.3　多移动机器人系统的性能衡量指标
　1.2　多移动机器人研究的主要内容
　　1.2.1　多移动机器人协作的体系结构
　　1.2.2　多移动机器人的任务分配
　　1.2.3　多移动机器人协作环境感知与定位
　　1.2.4　多移动机器人团队的重构技术
　　1.2.5　多移动机器人的机器学习
　1.3　多移动机器人系统研究趋势
　　1.3.1　异质多移动机器人系统
　　1.3.2　具有容错机制的多移动机器人系统
第二章　多机器人体系结构
　2.1　多机器人体系结构概述
　2.2　面向探测任务的单机器人体系结构
　2.3　协作多机器人体系结构
　2.4　协作多机器人系统实验平台
　　2.4.1　机器人的驱动与控制系统
　　2.4.2　传感和通信系统
　2.5　协作多机器人软件平台
　　2.5.1　协作多机器人系统功能结构
　　2.5.2　协作多机器人系统控制平台
　2.6　小结
第三章　多移动机器人通信
　3.1　多移动机器人通信机制的研究
　　3.1.1　多移动机器人通信系统研究现状
　　3.1.2　通信研究主要内容
　3.2　多移动机器人通信协议分析
　　3.2.1　多移动机器人通信网络路由协议及其评价标准
　　3.2.2　基于TCP传输的平面路由协议分析
　　3.2.3　复杂环境下的通信协议分析
　3.3　基于通信的多移动机器人区域覆盖
　　3.3.1　正多边形区域覆盖理论
　　3.3.2　仿真实验
　　3.3.3　网络抗毁性分析
　3.4　基于簇的按需路由通信机制研究
　　3.4.1　通信网络数据包的截获
　　3.4.2　机器人邻居链表的维护
　　3.4.3　簇结构的建立与维护
　　3.4.4　路由发现
　　3.4.5　两跳拓扑数据结构
　　3.4.6　链路重构
　3.5　多移动机器人通信系统设计与实验
　　3.5.1　多移动机器人通信系统设计
　　3.5.2　多移动机器人通信系统实验
　3.6　小结
第四章　多移动机器人协同机制
　4.1　多移动机器人任务规划
　　4.1.1　多移动机器人系统中的任务分配
　　4.1.2　基于异质交互式文化混合算法的机器人路由规划
　　4.1.3　正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究
　　4.1.4　多移动机器人负载均衡任务规划算法
　4.2　协同路径规划及免疫进化算法
　　4.2.1　基于免疫进化的单机器人全局路径规划
　　4.2.2　基于免疫协同进化的多移动机器人全局路径规划
　4.3　运动协调机制
　　4.3.1　无障碍环境中的停驻
　　4.3.2　有障碍环境下多移动机器人避障与停驻
　　4.3.3　机器人连续避障的实现
　4.4　小结
第五章　多移动机器人协作定位与建图
　5.1　地图创建和定位技术简介
　　5.1.1　环境地图
　　5.1.2　传感器
　　5.1.3　环境建模与定位技术
　5.2　地图创建方法
　　5.2.1　基于声纳的地图创建
　　5.2.2　基于视觉传感器的地图创建
　　5.2.3　动态环境下的基于激光的地图创建
　5.3　多移动机器人协作建图策略
　　5.3.1　多移动机器人系统控制结构
　　5.3.2　协作探测方案
　　5.3.3　基于多移动机器人的地图创建的案例
　5.4　多移动机器人的合作定位和地图创建
　　5.4.1　系统状态
　　5.4.2　基于粒子群优化的fastSLAM算法
　　5.4.3　基于FastSLAM的多移动机器人的协作定位
　5.5　小结
第六章　多移动机器人的目标协作跟踪
　6.1　目标跟踪技术
　　6.1.1　目标检测技术的研究概况
　　6.1.2　目标跟踪技术的研究概况
　　6.1.3　目标协作跟踪的研究概况
　6.2　基?最大后验概率条件下的运动目标检测方法
　　6.2.1　概率框架下目标检测的研究状况
　　6.2.2　最大后验概率方法
　　6.2.3　最大后验概率目标检测方法的实现
　6.3　基于模糊核直方图的跟踪方法
　　6.3.1　模糊核直方图
　　6.3.2　跟踪方法的实施
　　6.3.3　实验结果及分析
　6.4　复杂环境中多移动机器人团队协作检测与跟踪技术
　　6.4.1　复杂环境下多移动机器人团队协作方法
　　6.4.2　多移动机器人团队协作检测与跟踪方法
第七章　多机器人应用实例
　7.1　多仿生鱼系统
　　7.1.1　国内外研究进展
　　7.1.2　仿生鱼模型
　　7.1.3　多仿生鱼的系统模型
　　7.1.4　多仿生机器鱼运动控制模型
　7.2　足球机器人——ROBOCUP
　　7.2.1　ROBOCUP概述　
　　7.2.2　小型ROBOCUP足球机器人系统体系结构
　　7.2.3　小型ROBOCUP足球机器人系统任务分解与分配
　　7.2.4　小型ROBOCUP足球机器人行为控制
　　7.2.5　小型ROBOCUP足球机器人合作
　7.3　多机器人其他应用实例简介
　　7.3.1　分布式微型机器人在军事上的应用
　　7.3.2　多无人机系统
第八章　多机器人的研究与应用展望
　8.1　多机器人技术研究展望
　8.2　多机器人技术应用展望
　8.3　小结
参考文献