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第1章 自组织设计 1

1.1 还原法设计及其局限 1

1.1.1 机械系统的部件 2

1.1.2 机械系统的还原设计理论 2

1.1.3 建模和优化 4

1.1.4 还原设计的问题 5

1.2 分布自主系统和自组织 6

1.2.1 从还原论到自组织 6

1.2.2 分布自主系统和自组织设计理论 7

1.2.3 自组织设计机械系统的优点 10

1.3 自组织机械系统的类型 13

1.3.1 系统及其部件 13

1.3.2 部件数量复杂性和连接复杂性 14

参考文献 16

第2章 生物系统的自组织 18

2.1 生物系统中的层级结构 18

2.2 核酸：杂交双螺旋形态 20

2.3 蛋白质折叠问题 21

2.4 中心法则 22

2.5 生物的发育：细胞水平的装配 23

2.6 生物自修复 26

2.6.1 重构 27

2.6.2 生理性再生 27

2.6.3 补偿性再生 27

2.6.4 伤口愈合 27

2.6.5 真正的再生 27

2.7 一组个体的自组织 29

2.7.1 细胞黏菌 29

2.7.2 社会性昆虫 29

2.7.3 动物的种群 29

参考文献 30

第3章 自组织机的历史 31

3.1 冯·诺依曼的工作 31

3.1.1 冯·诺依曼的两个问题 32

3.1.2 冯·诺依曼自复制自动机 33

3.1.3 通用的自动机：动力学模型 34

3.1.4 通用的自动机：细胞模型 36

3.2 Penrose的研究 38

3.3 自我繁殖的数学模型 41

3.3.1 Langton的自复制环 41

3.3.2 图自动机 42

3.4 自复制的物理模型 43

3.4.1 Hosokawa的磁系统 44

3.4.2 Klavins机电自装配系统 45

3.4.3 Griffith自繁殖系统 47

参考文献 48

第4章 数学基础和分布式算法 50

4.1 分布系统和部件 50

4.2 扩散 52

4.2.1 扩散方程 52

4.2.2 梯度场 53

4.2.3 反应扩散系统的模式形式 54

4.3 细胞自动机 58

4.3.1 扩散区 58

4.3.2 流场 59

4.3.3 生命的博弈 60

4.4 分布式算法 61

4.4.1 首领的选举 61

4.4.2 生成树构建问题 62

4.4.3 排他控制 63

4.4.4 死锁 63

4.4.5 可靠性 63

参考文献 64

第5章 人工自组装和自修复 65

5.1 自组装与自修复方法：同质系统方法 65

5.2 二维单元硬件 67

5.3 自组装算法的前提条件 70

5.3.1 单元标识号 70

5.3.2 通信的方法和范围 70

5.3.3 时空对称性破坏 71

5.4 自组装算法Ⅰ 72

5.4.1 目标配置描述 72

5.4.2 自组装策略 74

5.4.3 仿真和实验 77

5.5 分段自组装和自修复算法Ⅱ 78

5.5.1 逻辑类型和描述矩阵 79

5.5.2 洋葱方法 81

5.5.3 自组装仿真（算法Ⅰ） 82

5.5.4 自修复仿真（算法Ⅱ） 83

5.6 细胞自动机模型 85

参考文献 86

第6章 自组织机器人原型 87

6.1 模块机器人类型 87

6.2 格型和链型 88

6.3 格型机器人模块硬件设计的约束条件 89

6.3.1 有限的设计空间 89

6.3.2 对称性 90

6.3.3 运动自由度 90

6.3.4 连接器（连接机构） 91

6.3.5 驱动器 92

6.4 模块机器人原型 92

6.4.1 CEBOT 92

6.4.2 桁架式：Fractal机器 94

6.4.3 桁架式：TETROBOT 95

6.4.4 晶格类型：变形机器人 95

6.4.5 格型：晶格 96

6.4.6 格型：微模块 96

6.4.7 格型：CHOBIE 98

6.4.8 格型：三维通用连接系统 98

6.4.9 格型：Molecule 100

6.4.10 格型：ATRON 100

6.4.11 格型：Molecube 101

6.4.12 链型：PolyPod和PolyBot 102

6.4.13 链型：CONRO和SuperBot 104

6.4.14 格型：Catom 104

6.4.15 无定形型：S1imeBot 105

6.5 格型和链型混合类型 106

参考文献 107

第7章 机器人形态变化 109

7.1 系统设计 109

7.1.1 M-TRAN模式 109

7.1.2 基本运动 112

7.1.3 极性 114

7.1.4 通用装配和自重构 115

7.2 变形过程规划 116

7.2.1 变形过程搜索 116

7.2.2 移动机器人结构配置之间的变形 118

7.3 分布式变形 120

7.3.1 分布式系统及分组 120

7.3.2 元模块仿真虚拟模块 122

7.3.3 规则结构 124

7.3.4 平面规则结构的运动 128

7.3.5 细胞自动机模型的分布式变形 133

7.4 各种变形 137

7.4.1 从规则结构生成机器人 138

7.4.2 对接与融合 138

7.4.3 自我复制 140

7.5 M-TRAN群体 141

参考文献 141

第8章 自组织运动 144

8.1 机器人运动控制 144

8.1.1 机械手的末端控制 144

8.1.2 腿式步行机器人 146

8.1.3 整个身体的运动 149

8.1.4 运动控制系统的设计 153

8.1.5 模块化机器人分布式运动控制 154

8.2 耦合振荡器 154

8.2.1 扩散同步 154

8.2.2 夹带 157

8.2.3 如何引入相位偏移 160

8.3 利用耦合振荡器的运动控制 162

8.3.1 物理系统的连接 162

8.3.2 全局夹带 163

8.3.3 神经振荡器 164

8.4 遗传算法 165

8.5 运动控制的机器人M-TRAN 167

8.5.1 CPG控制系统 167

8.5.2 适应度和动力学仿真 168

8.5.3 GA优化 169

8.5.4 优化结果和再现实验 170

8.5.5 CPG实时控制 172

8.5.6 CPG控制问题 174

8.6 评论 175

参考文献 175

第9章 硬件和软件 178

9.1 硬件 178

9.1.1 结构与机制 180

9.1.2 连接机构 181

9.1.3 电路 184

9.1.4 可选模块 188

9.2 软件 188

9.2.1 M-TRAN模拟 188

9.2.2 板载程序 190

9.2.3 程序集中变形 190

9.2.4 程序分布式变形 194

9.3 误差与可靠性 194

9.3.1 尺寸误差 194

9.3.2 构造变形 195

9.3.3 错误处理 195

参考文献 196

第10章 自组织机器人的未来 197

10.1 自组织机器人面临的挑战 197

10.1.1 模块尺寸 197

10.1.2 模块的数量 198

10.1.3 自配置和自组装之间的选择 198

10.2 从机电一体化到分子机器 199

10.2.1 基于DNA纳米技术的分子机器 199

10.2.2 DNA纳米结构的自组装 200

10.2.3 DNA逻辑门 202

10.2.4 DNA传感器和DNA执行器 203

10.3 纳米技术的分子机器人 204

10.4 层级的出现：终极问题 206

参考文献 206