自主車輛導(dǎo)航：從行為到混合多控制器體系結(jié)構(gòu)

定　價：￥96.00

作　者：	[法] 路易斯·阿杜安（Lounis Adouane）著，龔建偉，戴斌譯
出版社：	北京理工大學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787568287609	出版時間：	2020-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	235	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　自主導(dǎo)航與控制技術(shù)是地面無人車輛、自動駕駛、機器人等領(lǐng)域的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)，《自主車輛導(dǎo)航（從行為到混合多控制器體系結(jié)構(gòu)）》主要介紹了自主導(dǎo)航控制多控制器理論與方法及其體系結(jié)構(gòu)，總結(jié)了作者Lounis Adouane博士及其團(tuán)隊多年的研究成果?！蹲灾鬈囕v導(dǎo)航（從行為到混合多控制器體系結(jié)構(gòu)）》應(yīng)用領(lǐng)域包括單個移動機器人/自主地面無人車輛自主導(dǎo)航控制技術(shù)，同時在多機器人系統(tǒng)方面進(jìn)行了拓展，基本包括了目前移動機器人/地面無人車輛自主導(dǎo)航控制涉及的技術(shù)領(lǐng)域和理論概念。

作者簡介

　　路易斯·阿杜安（Lounis Adouane）是法國Pascal-Polytech-Clermont-Ferrand學(xué)院的副教授。2001年，他從IRCCyN-ECN-Nantes獲得了MS，在那里他從事有腿移動機器人的控制。2005年，他獲得了FEMTO-ST實驗室UFC Besançon自動控制博士學(xué)位。在博士研究期間，他深入研究了多機器人系統(tǒng)領(lǐng)域，特別是與自底向上和混合控制體系結(jié)構(gòu)相關(guān)的領(lǐng)域。Adouane博士目前的研究課題既涉及復(fù)雜環(huán)境下移動機器人的自主導(dǎo)航，也涉及多機器人系統(tǒng)的協(xié)同控制體系結(jié)構(gòu)。更具體地說，他的主要研究領(lǐng)域包括規(guī)劃與控制、混合多控制器體系結(jié)構(gòu)、避障、協(xié)作機器人、人工智能（如馬爾可夫決策過程、多智能體系統(tǒng)和模糊邏輯）以及多機器人/智能體仿真。他是60多篇關(guān)于這些主題的國際論文的作者/合著者。

圖書目錄

第1章智能移動機器人控制的概念和挑戰(zhàn)
1．1 自主智能移動機器人
1．2 全自主導(dǎo)航控制技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)概述
1．3 主要背景和范例
1．3．1 靈活性、穩(wěn)定性和可靠性定義
1．3．2 反應(yīng)式與認(rèn)知式控制架構(gòu)
1．3．3 協(xié)作機器人的集中式與分布式架構(gòu)
1．3．4 規(guī)劃與控制間的邊界
1．4 基于行為學(xué)的多控制器框架
1．4．1 多控制器協(xié)作
1．4．2 多控制器架構(gòu)（主要挑戰(zhàn)）
1．5 基于軌跡或目標(biāo)點的導(dǎo)航
1．6 結(jié)論
第2章混雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航
2．1 導(dǎo)航框架定義概述
2．2 自主導(dǎo)航的重要內(nèi)容——安全避障
2．3 基于PELC的避障算法
2．3．1 PELC基礎(chǔ)
2．3．2 與任務(wù)完成相關(guān)聯(lián)的參考坐標(biāo)系
2．4 導(dǎo)航子任務(wù)的同步設(shè)定點定義
2．4．1 基于全局規(guī)劃路徑的跟蹤目標(biāo)期望路徑
2．4．2 基于局部規(guī)劃路徑的跟蹤目標(biāo)期望路徑點
2．4．3 總體目標(biāo)到達(dá)或跟蹤期望路徑點
2．5 全反應(yīng)式導(dǎo)航多控制器架構(gòu)主要結(jié)構(gòu)
2．5．1 主要結(jié)構(gòu)
2．5．2 傳感器信息模塊
2．5．3 分層動作選擇模塊
2．5．4 期望路徑點模塊
2．5．5 仿真和實驗結(jié)果
2．6 結(jié)論
第3章連續(xù)/離散混合的多控制器架構(gòu)
3．1 引言
3．2 目標(biāo)到達(dá)/跟蹤的基本穩(wěn)定控制器
3．2．1 針對獨輪的移動機器人
3．2．2 用于三輪車移動機器人的控制器
3．3 連續(xù)/離散混合控制系統(tǒng)架構(gòu)
3．3．1 基于自適應(yīng)函數(shù)的連續(xù)/離散混合控制系統(tǒng)架構(gòu)
3．3．2 基于自適應(yīng)增益的連續(xù)/離散混合控制系統(tǒng)架構(gòu)
3．4 總結(jié)
第4章基于PELC的混合反應(yīng)/認(rèn)知和均勻控制架構(gòu)
4．1 混合反應(yīng)/認(rèn)知控制架構(gòu)
4．2 路徑規(guī)劃方法發(fā)展概述
4．3 基于PELC的最佳路徑生成
4．3．1 基于PELC*算法的局部路徑生成方法
4．3．2 基于gPELC*的全局路徑規(guī)劃方法
4．4 均勻和混合反應(yīng)/認(rèn)知控制架構(gòu)
4．4．1 基于局部PELC*的反應(yīng)式導(dǎo)航策略
4．4．2 基于gPELC*的認(rèn)知式導(dǎo)航
4．4．3 混合（HybridRC）遞階行為選擇
4．4．4 HHCA架構(gòu)仿真驗證實驗
4．5 結(jié)論
第5章基于最優(yōu)路點配置的自主車輛導(dǎo)航
5．1 目的和問題闡述
5．1．1 目的
5．1．2 問題闡述
5．2 基于順序目標(biāo)到達(dá)的導(dǎo)航策略
5．2．1 多控制器架構(gòu)
5．2．2 順序目標(biāo)分配
5．3 控制方面
5．3．1 可靠地達(dá)到基本目標(biāo)
5．3．2 目標(biāo)之間的平滑切換
5．3．3 仿真結(jié)果（控制方面）
5．4 路點配置方法
5．4．1 路點規(guī)劃研究現(xiàn)狀
5．4．2 基于擴展樹的多目標(biāo)優(yōu)化路點選擇（OMWS-ET）
5．4．3 基于現(xiàn)有安全軌跡的路點選擇方法
5．4．4 仿真結(jié)果（路點配置方面）
5．5 實驗驗證
5．5．1 路點規(guī)劃
5．5．2 安全可靠的多車導(dǎo)航
5．6 結(jié)論
第6章多機器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制
6．1 引言（總體概念）
6．1．1 從單個機器人系統(tǒng)到多機器人系統(tǒng)
6．1．2 協(xié)作機器人技術(shù)（定義和目標(biāo)）
6．2 現(xiàn)有多機器人系統(tǒng)（MRS）控制任務(wù)概述
6．2．1 協(xié)同操作與協(xié)同運輸
6．2．2 不確定性條件下的道路搜索
6．3 動態(tài)多機器人編隊導(dǎo)航
6．3．1 現(xiàn)有控制策略概況
6．3．2 穩(wěn)定可靠的多控制器架構(gòu)
6．3．3 用虛擬結(jié)構(gòu)方法進(jìn)行編隊導(dǎo)航
6．3．4 基于領(lǐng)航-跟隨方法的編隊導(dǎo)航
6．4 結(jié)論
總結(jié)與展望
總結(jié)
展望
附錄A 仿真與實驗平臺
A．1 Khepera機器人與專用實驗平臺
A．2 Pioneer機器人
A．3 VIPALAB和PAVIN用實驗平臺
A．4 ROBOTOPIA：實時多智能體系統(tǒng)仿真平臺
附錄B 動態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性理論
B．1 系統(tǒng)穩(wěn)定性定義
B．2 李雅普諾夫穩(wěn)定性定義
參考文獻(xiàn)
計算機科學(xué)與工程