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出版者:西北工业大学出版社

作者:孔庆芸

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2004-7

价格:15.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787561217672

丛书系列:

图书标签:

• 微型计算机原理
• 计算机应用技术
• 计算机基础
• 微机原理
• 教学参考书
• 考研
• 专业课
• 计算机硬件
• 数字电路
• 汇编语言

好的，这是一份关于一本关于“先进机器人操作系统与分布式控制”的图书简介，内容详尽，力求专业且自然： --- 先进机器人操作系统与分布式控制：理论前沿与工程实践 第一部分：面向复杂任务的机器人操作系统内核设计 本书深入探讨了面向下一代复杂机器人系统（如多自主体协同、高动态环境操作、人机共融等）所需的高性能、高可靠性与实时性的操作系统（ROS/ROS2 及其下一代替代架构）的底层设计与实现技术。 1.1 实时性与确定性保障机制 传统通用操作系统难以满足工业级、医疗级机器人对时间确定性的严苛要求。本章首先剖析了影响系统延迟的关键因素，包括调度器抖动、中断处理延迟和总线仲裁竞争。随后，重点阐述了混合关键系统（MCS）的设计理念，如何通过硬件虚拟化（如 Hypervisor 隔离技术）和时间保护机制（如 TPC/Time-Triggered Protocols）在同一物理平台上实现软实时与硬实时的有效分离。书中详述了基于确定性以太网（TSN）的调度算法在机器人数据链中的应用，包括时间敏感网络（TSN）流的映射、流量整形和端到端延迟的精确建模与验证。 1.2 分布式内存管理与数据一致性模型 在多核异构处理器和边缘计算节点的部署中，如何高效地管理分布式内存资源并确保传感器数据、控制指令的一致性与新鲜度是核心挑战。本书超越了传统共享内存模型的局限，引入了数据中心（Data-Centric）的中间件设计范式。详细介绍了基于 DDS（Data Distribution Service）标准的高性能数据发布/订阅机制，并对 Zero-Copy 传输、内存映射文件（mmap）在机器人数据流中的优化策略进行了深入的性能对比分析。特别地，针对高频状态反馈回路，我们提出了一种基于版本号和乐观并发控制（OCC）的轻量级一致性协议，有效降低了分布式状态同步带来的开销。 1.3 模块化与可插拔的架构范式 现代机器人软件要求具备高度的灵活性，以快速迭代新的感知、决策算法。本部分聚焦于服务发现、接口定义语言（IDL）的进化，以及如何通过动态链接和热插拔机制实现运行时的模块替换。我们对比了基于接口描述语言（如 Protobuf、FlatBuffers）的序列化效率，并构建了一个基于容器化（如 Docker/Podman）的机器人环境抽象层，旨在实现硬件无关的软件部署。这为构建面向云端仿真（Simulation-in-the-Loop）与物理部署（Hardware-in-the-Loop）无缝衔接的开发流程奠定了基础。 第二部分：多智能体系统的协同控制与网络拓扑优化 本部分将焦点从单个机器人系统扩展到由多个机器人、传感器和执行器构成的复杂协同网络。 2.1 分布式一致性与编队控制算法 针对多无人机集群或移动操作臂网络，本书深入剖析了基于图论的分布式一致性算法。详细介绍了邻域信息交换模型下，如何利用拉普拉斯矩阵的谱性质来保证状态（如位置、速度、姿态）的渐近收敛。书中不仅涵盖了经典的基于平均值交换的算法，还重点讲解了事件触发（Event-Triggered）和基于通信约束的控制策略，这些策略能显著减少通信带宽占用，提高系统的鲁棒性。针对非完整约束（如地面移动机器人）的编队问题，引入了虚拟结构法和基于势场的协同机制。 2.2 任务分配与资源调度的优化理论 在资源有限的场景下，如何动态、最优地将复杂任务（如搜索、搬运、监测）分配给最优的机器人个体是一个 NP-难问题。本书从组合优化的角度，引入了拍卖机制（Auction Algorithms）和基于贝叶斯推断的概率任务分配。详细阐述了如何构建任务图和资源消耗模型，并使用启发式算法（如模拟退火、遗传算法）在有限时间内求解近似最优解。对于高动态环境，我们探讨了如何利用在线学习（Online Learning）方法，使机器人群体能够根据实时的环境反馈快速调整分配策略。 2.3 异构网络下的鲁棒通信拓扑设计 机器人集群的性能严重依赖于其底层通信网络拓扑。本章讨论了异构网络（不同通信速率、不同延迟的设备混合）的建模方法。引入可靠性度量指标（如 $k$-connectivity、平均路径长度），并提出了基于自适应重构的鲁棒拓扑维护策略。在通信受限或存在恶意节点干扰的情况下，如何利用信息扩散机制确保关键控制信息的传播，防止因局部通信中断导致全局任务失败。书中还结合了区块链技术在分布式机器人系统安全认证与数据溯源中的初步应用探索。 第三部分：高级传感、决策与安全验证的融合框架 本书的第三部分聚焦于如何在操作系统和控制框架之上，集成先进的感知技术并确保系统的安全可信赖性。 3.1 高效感知的并行处理框架 现代机器人严重依赖高维数据流（如 3D LiDAR 点云、高帧率视觉）。本章讲解了如何设计面向 GPU/FPGA 的并行处理管道，以加速深度学习模型的推理和点云配准算法。重点阐述了数据同步与时间戳对齐的技术，这是融合多传感器信息的基础。书中提供了如何在操作系统层面对硬件加速器进行高效资源调度和内存共享的具体代码实现思路。 3.2 运行时间安全验证与可解释性（XAI） 随着机器人进入高风险环境，其决策过程必须是可验证和可解释的。本部分详细介绍了形式化验证（Formal Methods）在机器人控制律（如运动规划器、故障检测模块）中的应用。使用时序逻辑（LTL/CTL）来精确描述安全属性（如“永远不会进入碰撞区域”）。此外，还探讨了可解释人工智能（XAI）技术如何与底层操作系统集成，以便在发生异常行为时，系统能实时提供决策依据的审计日志，增强人机协作的信任度。 3.3 弹性与自适应控制策略的OS级支持 面对突发的硬件故障（如传感器漂移、执行器饱和），系统需要具备弹性（Resilience）来主动切换到降级或安全模式。本书提出了操作系统层面的故障检测与隔离机制，并结合自适应控制理论（如 $sigma$-修改、基于模型的预测控制 MPC 的在线参数调整），确保在系统核心功能受损时，仍能维持基础的安全功能，实现平滑的系统降级。 --- 目标读者： 本书面向具有扎实控制理论和操作系统基础的研究生、高级工程师，以及从事工业自动化、航空航天、智能制造和先进服务机器人领域开发的专业人员。它不仅是理论的深度挖掘，更是工程实践中应对复杂分布式系统挑战的实战指南。

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