第一部分 自组织群机器人系统 3
第一章 形态机器人学——机器人系统形态和神经的一种进化发展的自组织方法 3
1 形态机器人学的介绍 3
2 多细胞形态形成的计算模型 5
3 群机器人的形态自组织 6
4 用于自组织重构的形态模块化机器人 13
5 形态脑－体的共同发育 14
6 关于进化发育机器人学（Evo-Devo-Robo） 18
7 结论 19
致谢 19
参考文献 19
第二章 如何设计机器人机体和机器人群？——具身自组织系统中的仿生、拟生和人工进化 24
1 介绍 25
2 群机器人学中的仿生和拟生 27
3 机器人机体的进化自组织控制结构 40
4 控制器网络拓扑到体形的进化成形 43
5 讨论 45
参考文献 49
第三章 喧嚣和嘈杂环境中的多体集群控制算法 53
1 介绍 53
2 集群背景和问题提出 55
3 追踪移动目标的适应性集群控制 58
4 嘈杂环境中多机体的集群控制 62
5 稳定性分析 65
6 实验结果 70
7 结论和未来的工作 78
参考文献 79
第四章 遗传激励 80
1 背景：自然和社会系统中的激励 80
2 人工激励的相关工作 83
3 所提出的框架 86
4 实验 88
5 讨论 98
6 结论 100
参考文献 100
第五章 从蚁群到机器人和从机器人到蚁群：机器人如何促进对动物集体行为的研究 103
1 介绍 103
2 为何机器人学对社会行为的研究有用？ 105
3 结论 112
致谢 112
参考文献 113
第二部分 自重构模块化机器人 123
第六章 异构多机器人组织的自优化自组装 123
1 介绍 123
2 一般的自组装方案 124
3 优化控制器：从φs至φ的转变以及约束的作用 128
4 基于约束的优化 131
5 成组和缩放方法 135
6 执行情况和结果 136
7 结论 139
参考文献 140
第七章 模块化机器人的形态自重构 143
1 介绍 143
2 多细胞形态形成 146
3 一种通用的分层形态模型 146
4 Cross-Cube RM机器人的自重构 147
5 Cross-Ball RM机器人的自重构 161
6 结论 166
致谢 167
参考文献 167
第八章 自组装机器人中的基本问题和Tribolon平台上分异的一种案例研究 171
1 自组装 171
2 自组装中的主要问题 173
3 案例研究 180
4 结论 187
致谢 187
参考文献 187
第三部分 机器人系统中的自主式智力开发 193
第九章 类人脑的时间处理 193
1 介绍 193
2 大脑模型的五个部分 195
3 生物发育 196
4 为何是自主神经发育？ 197
5 基本组成部分 199
6 脑叶成分分析 201
7 表示的出现 203
8 特性 205
9 实验结果 208
10 结论 208
参考文献 209
第四部分 特殊应用 213
第十章 关于多头绒泡菌机器人 213
1 介绍 213
2 实验 217
3 基于粒子模型中振荡输运现象的出现 224
4 结果 228
5 结论和讨论 243
致谢 245
参考文献 245
第十一章 使用有机计算原理开发自组织机器人单元 250
1 介绍 250
2 挑战 252
3 架构 255
4 一个自适应生产单元的例子 261
5 结论 267
致谢 268
参考文献 268