多机器人协同优化与ROS 2实践

　　本书主要从优化的角度设计多机器人协同算法，并通过ROS 2实现Python 3程序代码。本书分别从理论分析、算法仿真和实物验证三个方面对非线性优化与多机器人协同进行理论介绍和实践演示。内容由浅入深，注重理论与实践相结合，既有理论方面的系统性介绍，又有结合ROS 2和Python 3代码的工程实践。期望能在多机器人协同优化的理论和实践研究中起到抛砖引玉的作用。本书既可作为对非线性优化和多机器人编队感兴趣的研究人员的入门自学材料，又可作为高等院校相关专业的本科高年级学生和研究生的教材。

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前言
部分 理论篇
第1章 凸优化理论
1.1 凸集
1.2 点向凸集的投影
1.2.1 点向一般闭凸集的投影
1.2.2 两个特殊投影算子
1.3 凸函数
1.4 凸优化问题
1.4.1 无约束优化
1.4.2 约束优化
1.4.3 性条件
1.5 变分不等式问题
1.6 对偶理论与鞍点定理
练习
第2章 具有固定相对位置的多机器人编队
2.1 编队问题
2.2 具有固定相对位置的队形
2.2.1 有参考中心的编队优化模型
2.2.2 无参考中心的编队优化模型
2.3 集中式优化算法
2.4 分布式优化算法
练习
第3章 基于几何相似性的多机器人编队
3.1 向量的几何变换
3.1.1 旋转变换
3.1.2 伸缩变换
3.1.3 平移变换
3.1.4 混合变换
3.2 实现多机器人编队的约束处理
3.2.1 队形约束的简化处理
3.2.2 带锚点的队形约束
3.3 多机器人编队的优化问题
3.4 集中式优化算法
3.5 分布式优化算法
练习
第4章 时变分布式优化与多机器人实时围堵
4.1 多机器人实时围堵问题
4.2 集中式优化算法
4.3 分布式优化算法
练习
第2部分 仿真篇
第5章 ROS 2简介
5.1 版本选择
5.2 安装并测试ROS 2
5.3 创建并初始化本书的工作目录
5.4 创建 个功能包
5.5 消息
5.6 服务
5.7 动作