协同机器人与多传感器网络

　　本书针对基于无线传感器网络的多机器人编队协同导航与控制进行了深入的阐述，提出了遗传机器学习方法、基于预测控制的轨迹与传感、基于RSS的无线网络定位方法等，重点解决了多自主车辆汇合、信道质量预测、基于Android智能手机的室内导航、水下滑翔机导航、精确RSS定位（EasyLoc）等关键问题，书中进行了详细的数学建模、理论分析、仿真试验和实际应用验证，该技术紧密结合协同机器人与多传感器网络的工程应用，充分反映了国内外该学科领域的*新研究成果，体现了协同导航定位建模、控制设计发展中重要的技术突破，对该领域的发展和推广具有重要的意义。

　　Anis Koubaa，苏丹王子大学计算机科学全职教授，机器人和物联网研究实验室主任。 我还是中国Gaitech机器人研发总监，CISTER / INESC TEC高级研究员和葡萄牙波尔图ISEP-IPP。 自2014年以来，我一直担任沙特阿拉伯ACM分会的主席。我也是英国高等教育学院（HEA）的高级研究员。徐博，博士，副教授，硕士生导师，曾赴东京电气通信大学留学一年，现为中国宇航学会会员、中国惯性技术学会会员。主要研究方向为捷联惯性导航初始对准算法、组合导航、协同导航、传递对准等。近4年作为项目负责人主持7项：国家自然科学基金1项、黑龙江省自然科学基金1项、中国博士后1等资助1项、总装预研子课题1项、中央高校专项基金2项、国防973子课题1项；作为主要成员参与科研项目5项。在多运动平台协同导航与信息融合领域的研究成果：在发表SCI/EI检索学术论文10篇，其中以第1作者发表SCI论文2篇；在自动化学报、控制与决策等EI**期刊发表文章2篇；撰写译著1部；申报相关专利10项，已授权4项；获得省部级二等奖2项。

第1章  移动无线传感器网络中基于链路质量预测的遗传机器学习方法 1

1.1  引言 2

1.2  连通性关系 3

1.3  相关工作 4

1.4  OBD模型 5

1.5  GMLA概述 7

1.5.1  分类系统 8

1.5.2  遗传机器学习方法 8

1.6  GMLA评价 11

1.6.1  安装配置 12

1.6.2  仿真结果 13

1.7  结论 15

致谢 16

参考文献 16

第2章  基于预测控制传感和连通约束的轨迹生成 19

2.1  引言 19

2.2  相关工作 20

2.3  一致性算法 22

2.4  一致性跟踪协议 23

2.5  基于一致性轨迹优化的控制律综合 24

2.5.1  二次规划问题 26

2.5.2  论一致性轨迹与运载体传感 27

2.5.3  连通性约束 28

2.6  一致性协议策略的实现 29

2.6.1  数值仿真及结果分析 31

2.6.2  计算时间 34

2.7  结论 37

参考文献 37

第3章  室内导航的定位、路径规划和智能手机界面设计 40

3.1  引言 41

3.2  室内导航解决方案 42

3.3  室内定位解决方案 43

3.3.1  航迹推算 44

3.3.2  信号强度指纹（SSI） 46

3.3.3  粒子滤波 47

3.4  地图表示法和路径规划 48

3.4.1  地图自动识别 48

3.4.2  路径规划 49

3.5  用户界面 50

3.5.1  需求评估 50

3.5.2  多模式用户界面 51

3.6  实验和结果 52

3.6.1  室内定位测试 54

3.6.2  地图表示法和路径规划测试 55

3.6.3  用户界面测试 57

3.7  结论 59

致谢 60

参考文献 60

第4章  水下滑翔机传感网络导航中的洋流实时建模 63

4.1  引言 63

4.2  洋流的描述 64

4.3  模型初始化 67

4.4  洋流位置更新 68

4.5  仿真结果 71

4.6  结论 75

参考文献 75

第5章  EasyLoc：基于即插即用RSS的无线传感网络定位 78

5.1  引言 79

5.2  基于RSS的定位 80

5.3  问题陈述 81

5.4  EasyLoc 82

5.4.1  在线校准阶段 82

5.4.2  定位阶段 85

5.5  实验评价 85

5.5.1  实验设计 85

5.5.2  实验结果 87

5.5.3  EasyLoc：误差分析及改进 95

5.6  结论 103

致谢 104

参考文献 104

评审人员 107