Multi-robot Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Parker, Lynne E./ Schneider, Frank E./ Schultz, Alan C./ INTERNATIONAL WORKSHOP ON MULTI-ROBOT SY

出品人:

页数:299

译者:

出版时间:

价格:149

装帧:HRD

isbn号码:9781402033889

丛书系列:

图书标签:

• 机器人系统
• 多机器人
• 协同控制
• 分布式系统
• 人工智能
• 机器人学
• 算法
• 优化
• 控制理论
• 自主系统

精密控制与动态优化：面向复杂环境的单体机器人设计与实现 图书简介 本书深入探讨了现代单体机器人系统在设计、建模、控制以及实际部署中所面临的核心挑战与前沿解决方案。内容聚焦于如何构建一个能够在高度不确定、动态变化的复杂环境中，实现高精度感知、鲁棒决策与高效运动的自主智能体。全书结构严谨，理论与工程实践并重，旨在为机器人工程师、高级研究人员以及相关专业的硕博研究生提供一份详尽的技术参考和设计指南。 第一部分：高精度传感与环境认知 本部分系统梳理了用于单体机器人环境感知的关键技术，强调如何从原始传感器数据中提取出精确、可靠的环境模型。 第一章：先进态势感知技术 本章首先回顾了主流的传感器技术，包括高分辨率激光雷达（LiDAR）、立体视觉系统（Stereo Vision）以及惯性测量单元（IMU）的物理特性和局限性。重点阐述了数据融合算法的设计，特别是基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的多传感器信息融合框架，用于实现对机器人自身姿态（Pose）和速度的实时、高频估计。 随后，深入分析了环境建模的层次结构。从低级的点云处理技术（如基于RANSAC的点到面拟合）到高级的三维重建方法（如基于TSDF的稠密地图构建），详细介绍了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域的最新进展。特别是，讨论了基于视觉的里程计（Visual Odometry, VO）和视觉-惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）在面对快速运动和纹理稀疏环境时的鲁棒性增强策略。我们着重剖析了如何利用深度学习方法（如CNNs）优化特征提取和描述符匹配，以提高在复杂场景下的定位精度和回环检测的可靠性。 第二章：语义理解与情境推理 超越几何信息的获取，本章探讨了如何赋予机器人对环境的语义理解能力。首先介绍了用于目标识别、分类和实例分割的深度学习模型，如YOLO系列和Mask R-CNN在嵌入式平台上的高效部署方法。重点讨论了场景图（Scene Graph）的构建机制，即如何将感知到的对象及其相互关系（例如，“杯子在桌子上”）组织成结构化的知识表示。 此外，本章还涵盖了不确定性量化在感知层面的重要性。详细阐述了贝叶斯方法在处理传感器噪声和模型误差方面的应用，以及如何利用置信度度量指导后续的决策过程，确保机器人在低置信度区域采取保守或探索性策略。 第二部分：单体机器人动力学建模与控制 本部分是全书的核心，专注于构建精确的物理模型，并设计出能够有效执行任务的高性能控制器。 第三章：高保真动力学建模 针对特定平台（如四足、仿人或轮式移动机器人），本章提供了从欧拉-拉格朗日方程到牛顿-欧拉方程的系统推导过程。强调了在建模过程中必须纳入的关键非线性因素，包括关节摩擦、弹性变形、气动阻力以及地面接触的非完整约束。 特别地，为高动态机器人设计了扭矩级控制的理论基础。详细分析了接触力建模，特别是涉及非光滑接触和地面摩擦锥体的处理方法，这是实现稳定步态或高精度抓取的先决条件。我们引入了模型预测控制（MPC）的框架，用于在线求解受动力学约束和环境约束的优化问题。 第四章：鲁棒轨迹规划与跟踪 本章从宏观的全局路径规划过渡到微观的局部轨迹生成与跟踪。 在全局规划方面，系统回顾了传统的基于图搜索的方法（如A，Dijkstra），并深入探讨了基于采样的规划器（Sampling-based Planners），如RRT及其变体，在处理高维状态空间时的效率优势。 在局部轨迹优化与跟踪部分，重点阐述了微分平坦性（Differential Flatness）理论在简化非线性系统控制中的应用。对于难以精确线性化的系统，本书详细介绍了基于优化的轨迹跟踪控制器，如全能型轨迹优化（Full-Body Trajectory Optimization），它能同时优化机器人的运动学轨迹和执行器的输入，以最小化跟踪误差。还讨论了模型参考自适应控制（MRAC）在处理模型参数未知或时变情况下的自适应能力。 第五章：高动态运动控制策略 本章聚焦于如何实现超越传统PID控制的先进控制律，以应对复杂的交互和高频动态响应需求。 对于地面移动机器人，详细分析了零力矩点（ZMP）和质心轨迹规划（Center of Mass Trajectory Planning）在维持平衡和高效移动中的作用。针对足式机器人，引入了接触力分配（Contact Force Distribution）技术，使用线性规划（LP）或二次规划（QP）来确保地面反作用力始终在摩擦锥体内。 对于空中机器人，着重讲解了非线性控制方法，如反步法（Backstepping）和滑模控制（Sliding Mode Control, SMC），以确保系统对外部扰动（如风力）的鲁棒性。我们还探讨了分布式控制架构在需要精细协调执行器以实现复杂姿态维持时的应用。 第三部分：自主决策与任务执行 本部分将感知和控制集成，探讨机器人如何在不确定性下进行高级决策和安全交互。 第六章：基于学习的决策制定 本章探讨了将机器学习技术应用于机器人决策层的实践。重点介绍深度强化学习（DRL）在复杂、非结构化环境中的应用，例如，如何训练机器人在没有明确数学模型的情况下学习最佳的探索或操作策略。详细分析了模仿学习（Imitation Learning）和离线强化学习（Offline RL）的最新进展，特别是在保证安全约束下的策略学习。 此外，还讨论了有限状态机（FSM）与行为树（Behavior Trees）的结合使用，作为一种混合方法，确保机器人在进行基于学习的探索时，仍能遵守硬性的安全和任务逻辑约束。 第七章：人机交互与协作安全 本章关注单体机器人在共享空间中与其他智能体（包括人类）的安全交互。讨论了意图预测模型，利用观察到的行为序列预测下一个时间步内其他实体的运动方向。 在安全保证方面，系统阐述了任务空间约束的建立与验证。例如，如何规划一个在任何时候都与其周围人类保持最小安全距离的运动轨迹。介绍了基于可观测性分析（Observability Analysis）的安全监控框架，用于实时评估当前决策是否会导致系统进入不可恢复的危险状态。 第八章：系统验证、仿真与硬件在环测试 本章是连接理论与现实的桥梁。详细介绍了用于机器人系统开发的高保真仿真环境（如Gazebo, MuJoCo）的搭建与配置，包括如何精确导入CAD模型和配置传感器模型。 重点阐述了硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）测试的最佳实践，它允许在不危及昂贵硬件的前提下，对控制算法的实时性能和鲁棒性进行极端条件测试。本书提供了关于如何设计回归测试套件和性能度量标准的工程指南，确保算法从仿真到实机部署的平稳过渡。 结论 本书的终极目标是提供一个全面的框架，指导工程师从零开始设计、分析并实现一个能够在现实世界中执行复杂、高动态任务的单体自主系统。它强调了跨学科知识的融合——从精确的数学建模到前沿的智能算法——是应对下一代自主机器人挑战的关键。

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