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第1章　绪论 1

1.1　多机器人系统研究的发展 1

目录 1

1.2　一些典型的多机器人系统 2

1.2.1　群智能机器人系统 2

1.2.2 自重构机器人系统 3

1.2.3　协作机器人系统 3

1.2.4　机器人足球赛 4

1.3　小结 5

第2章 多机器人系统中的基本问题 6

2.1 引言 6

2.2.1　群体体系结构 7

2.2　多机器人系统研究的主要内容 7

2.2.2　感知 9

2.2.3　通信 10

2.2.4　学习 12

2.2.5　协调协作机制 14

2.3　多机器人系统的设计 16

2.3.1　设计方法及其流程 16

2.3.2　需要考虑的因素 17

2.4　相关的研究领域 17

2.4.1　控制理论 17

2.4.2　复杂系统科学 18

2.4.3　人工智能理论 19

2.5　小结 20

第3章　多机器人系统体系结构 21

3.1 引言 21

3.2　机器人体系结构 21

3.2.1　传统结构 22

3.2.2　包容式结构 23

3.2.3　反应式控制结构 25

3.2.4　分层递阶式体系结构 26

3.2.5　混合式体系结构 26

3.3　面向多机器人系统的机器人体系结构 27

3.3.1　ALLIANCE结构 28

3.3.2 面向多机器人协作系统的一种分层式控制体系结构 29

3.3.2.1　体系结构设计 29

3.3.2.2　机器人基本模型的建立 34

3.3.2.3　MRCS实例分析 35

3.3.3　基于行为的混合分层体系结构 37

3.3.4　面向多机器人系统任务级协作的机器人控制体系结构 38

3.3.4.1　任务级协作 38

3.3.4.2　具体设计 42

3.3.5　基于多DSP并行处理的混合式体系结构 45

3.3.5.1　体系结构 45

3.3.5.2　硬件实现 47

3.4　小结 50

第4章 多机器人系统中机器人的学习 51

4.1 引言 51

4.2.1.1　遗传算法 52

4.2　行为控制参数的学习 52

4.2.1　基于遗传算法的行为控制参数学习 52

4.2.1.2　基于参数学习的多机器人协作避碰 55

4.2.1.3　多机器人队形控制的行为参数学习 62

4.2.2　基于案例的空间时间推理的行为参数学习 62

4.3　增强式学习 65

4.3.1　基本概念 65

4.3.2　增强函数分类 67

4.3.3　优化模型 68

4.3.4　学习算法 69

4.3.4.1　探索策略 69

4.3.4.2　算法介绍 70

4.3.5　算法收敛度量评价 71

4.3.6　增强学习举例——搜集任务 72

4.4　学习分类器系统 74

4.4.1　基本的LCS方法 74

4.4.2　改进的LCS方法 76

4.4.3　仿真实验及其结果 78

4.5　小结 81

第5章　多机器人避碰规划 83

5.1 引言 83

5.2　基于行为的避碰规划 84

5.2.1 Avoid_obstacle行为设计 85

5.2.2 Follow_wall行为设计 88

5.2.3 Avoid_robot行为设计 93

5.3　交通规则法 98

5.3.1　规则的建立 99

5.3.2　利用交通规则的多机器人系统示例 100

5.4　基于协商和意愿强度的避碰规划 102

5.4.1　基本行为设计 102

5.4.2　意愿强度与磋商策略 103

5.4.3　基于意愿强度的多移动机器人协调的实现 104

5.4.4　仿真结果 107

5.5　小结 108

第6章　多机器人队形问题研究 109

6.1　引言 109

6.2　队形形成问题 110

6.3　队形控制问题 114

6.4　未知环境下多机器人队形控制的研究 117

6.4.1　机器人结构设计 118

6.4.1.1　动态障碍物预测模块 118

6.4.1.2　行为库 120

6.4.1.3　控制参数产生函数模块 121

6.4.1.4　决策模块 123

6.4.2　仿真 124

6.5　动态环境下多移动机器人协作围捕 127

6.5.1　围捕任务 128

6.5.2　围捕行为 129

6.5.3　任务建模 129

6.5.4　机器人策略设计 130

6.5.5　Invader策略设计 135

6.5.6　仿真实验 136

6.6　小结 140

第7章　多机器人系统信息融合与环境构建 141

7.1　引言 141

7.2　信息融合 142

7.3　环境构建 144

7.4　多机器人协作与信息融合在地图构建中的应用 148

7.4.1　机器人传感器模型 148

7.4.2　基于Dempster-Shafer证据推理理论的信息融合 150

7.4.2.1　基本定义和传感信息融合 151

7.4.2.2　多机器人系统传感信息融合与地图构建 152

7.4.4　仿真结果 153

7.4.3　地图构建过程中的多机器人协作 153

7.5　环境探测策略 157

7.5.1　多机器人协作地图构建的动态分区法 157

7.5.1.1　基本行为设计 158

7.5.1.2　多机器人构建未知环境地图的算法 158

7.5.1.3　分区算法 159

7.5.1.4　仿真结果 160

7.5.2　基于虚拟力的探测算法 163

7.5.2.1　算法描述 164

7.5.2.2　仿真实验 165

7.6　小结 167

8.1 引言 168

第8章　多机器人仿真系统 168

8.2　TeamBots 173

8.3　Soccer Server 174

8.4　MissionLab 175

8.5　MultiSim仿真系统 178

8.5.1　仿真系统的总体设计 178

8.5.2　面向对象的建模 180

8.5.3　仿真平台MultiSim的对象模型 180

8.5.4　仿真平台MultiSim的动态模型 183

8.5.5　仿真平台MultiSim的功能模型 188

8.5.6　仿真系统介绍 193

8.5.7　仿真实验举例 195

8.6　MulBotsSim多机器人仿真系统 197

8.7　小结 199

第9章　多仿生机器鱼系统 200

9.1　引言 200

9.2　系统体系结构 201

9.3　仿生机器鱼的设计 204

9.3.1　仿生机器鱼的设计原则及步骤 204

9.3.2　鱼类游动的运动学模型简化 205

9.3.3　运动学模型的数值仿真 208

9.3.4　仿生机器鱼的设计与实现 210

9.3.4.1　机器鱼的基本结构 210

9.3.4.2　控制系统和控制性能 211

9.4.1　视觉子系统的框架及工作过程 214

9.4　视觉子系统的设计与实现 214

9.4.2　基于颜色信息的图像识别算法 215

9.4.3　并行图像处理方法及实现 220

9.4.4　视觉子系统的图像处理效果 223

9.5　仿生机器鱼运动控制与路径规划算法 225

9.5.1　速度控制算法 225

9.5.2　游动方向控制算法 227

9.5.3 点到点（PTP）控制算法 231

9.5.4　基于改进的DT方法的路径规划 233

9.5.5　实验结果 235

9.6　多仿生机器鱼协调的行为设计及行为策略 237

9.6.1　机器鱼的基本行为设计 237

9.6.2　基于行为选择机制的策略 241

9.6.3　多仿生机器鱼系统实验 243

9.7　系统的集成与实现 245

9.8　小结 248

第10章　多机器人协调搬运、焊接系统 250

10.1 引言 250

10.2　用于对中合拢的多机器人系统平台 251

10.2.1　机器人结构 251

10.2.2　多机器人协调系统结构及协调行为 252

10.2.3　对中合拢工艺 253

10.2.4　系统逆运动学分析 255

10.3　用于环缝焊接的多机器人平台 261

10.3.1　机器人结构 261

10.3.2　多机器人焊接平台结构及协调行为 262

10.3.3　操作圆柱形船体模块逆运动学分析 263

10.4　环缝焊接中多机器人系统防轴窜控制 266

10.4.1　轴向窜动产生的机理 267

10.4.2　多机器人焊接平台防窜方法 269

10.4.2.1　船体模块轴向窜动模型 269

10.4.2.2　用于防窜的多机器人系统自抗扰控制器 271

10.4.2.3　防窜系统的控制与仿真 272

10.5　环缝焊接多机器人系统的载荷分配 274

10.5.1　压力平衡要求 275

10.5.2　基于典型模拟电路的非线性规划方法 276

10.5.3　多机器人系统载荷分配方法 278

10.5.3.1　船体模块一端偏重 280

10.5.3.3　船体模块一端、一侧同时偏重 281

10.5.3.2　船体模块一侧偏重 281

10.5.4　仿真 282

10.6　模块化造船中多机器人控制系统的实现 284

10.6.1　多机器人协调系统硬件结构 284

10.6.1.1　硬件系统总体结构 284

10.6.1.2　高精度的液压伺服系统 285

10.6.2　多机器人协调系统软件设计 287

10.6.2.1　上位机控制软件设计 287

10.6.2.2　下位机控制软件设计 288

10.7　小结 289

第11章　多机器人系统的研究与应用展望 290

参考文献 295