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『簡體書』协同机器人与多传感器网络

書城自編碼: 3297467
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡網絡與數據通信
作者: [沙特阿拉伯]Anis Koubaa[安尼斯·库巴],[德]
國際書號(ISBN): 9787121354328
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2018-11-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 69.6

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內容簡介:
本书针对基于无线传感器网络的多机器人编队协同导航与控制进行了深入的阐述,提出了遗传机器学习方法、基于预测控制的轨迹与传感、基于RSS的无线网络定位方法等,重点解决了多自主车辆汇合、信道质量预测、基于Android智能手机的室内导航、水下滑翔机导航、精确RSS定位(EasyLoc)等关键问题,书中进行了详细的数学建模、理论分析、仿真试验和实际应用验证,该技术紧密结合协同机器人与多传感器网络的工程应用,充分反映了国内外该学科领域的*研究成果,体现了协同导航定位建模、控制设计发展中重要的技术突破,对该领域的发展和推广具有重要的意义。
關於作者:
Anis Koubaa,苏丹王子大学计算机科学全职教授,机器人和物联网研究实验室主任。 我还是中国Gaitech机器人研发总监,CISTERINESC TEC高级研究员和葡萄牙波尔图ISEP-IPP。 自2014年以来,我一直担任沙特阿拉伯ACM分会的主席。我也是英国高等教育学院(HEA)的高级研究员。
徐博,博士,副教授,硕士生导师,曾赴东京电气通信大学留学一年,现为中国宇航学会会员、中国惯性技术学会会员。主要研究方向为捷联惯性导航初始对准算法、组合导航、协同导航、传递对准等。近4年作为项目负责人主持7项:国家自然科学基金1项、黑龙江省自然科学基金1项、中国博士后1等资助1项、总装预研子课题1项、中央高校专项基金2项、国防973子课题1项;作为主要成员参与科研项目5项。在多运动平台协同导航与信息融合领域的研究成果:在发表SCIEI检索学术论文10篇,其中以第1作者发表SCI论文2篇;在自动化学报、控制与决策等EI顶级期刊发表文章2篇;撰写译著1部;申报相关专利10项,已授权4项;获得省部级二等奖2项。
目錄
目录
第1章移动无线传感器网络中基于链路质量预测的遗传机器学习方法1
1.1引言2
1.2连通性关系3
1.3相关工作4
1.4OBD模型5
1.5GMLA概述7
1.5.1分类系统8
1.5.2遗传机器学习方法8
1.6GMLA评价11
1.6.1安装配置12
1.6.2仿真结果13
1.7结论15
致谢16
参考文献16
第2章基于预测控制传感和连通约束的轨迹生成19
2.1引言19
2.2相关工作20
2.3一致性算法22
2.4一致性跟踪协议23
2.5基于一致性轨迹优化的控制律综合24
2.5.1二次规划问题26
2.5.2论一致性轨迹与运载体传感27
2.5.3连通性约束28
2.6一致性协议策略的实现29
2.6.1数值仿真及结果分析31
2.6.2计算时间34
2.7结论37
参考文献37
第3章室内导航的定位、路径规划和智能手机界面设计40
3.1引言41
3.2室内导航解决方案42
3.3室内定位解决方案43
3.3.1航迹推算44
3.3.2信号强度指纹(SSI)46
3.3.3粒子滤波47
3.4地图表示法和路径规划48
3.4.1地图自动识别48
3.4.2路径规划49
3.5用户界面50
3.5.1需求评估50
3.5.2多模式用户界面51
3.6实验和结果52
3.6.1室内定位测试54
3.6.2地图表示法和路径规划测试55
3.6.3用户界面测试57
3.7结论59
致谢60
参考文献60
第4章水下滑翔机传感网络导航中的洋流实时建模63
4.1引言63
4.2洋流的描述64
4.3模型初始化67
4.4洋流位置更新68
4.5仿真结果71
4.6结论75
参考文献75
第5章EasyLoc:基于即插即用RSS的无线传感网络定位78
5.1引言79
5.2基于RSS的定位80
5.3问题陈述81
5.4EasyLoc82
5.4.1在线校准阶段82
5.4.2定位阶段85
5.5实验评价85
5.5.1实验设计85
5.5.2实验结果87
5.5.3EasyLoc:误差分析及改进95
5.6结论103
致谢104
参考文献104
评审人员107
內容試閱
前 言
移动机器人和无线传感器网络在众多领域有着广阔的应用前景,并且具有巨大的潜能和发展空间。机器人研究和无线传感器网络研究通常被视为两个独立的研究领域,很少有将这两种技术密切结合到一起的研究。其实,这两种技术具有一些共同特征,可以使它们在相同的领域得到应用,并优势互补。本书的主要目的是为机器人和无线传感器网络的前沿研究,特别是两者交叉的学科前沿研究提供参考。
本书共5章。第1章提出了解决多个自主运载器汇合问题的合作策略;第2章是基于对现有信道质量预测方案的改进,提出了用遗传机器学习算法进行预测的方法;第3章提出了一种室内导航的架构,通过Android智能手机引导用户,使视觉正常或视觉障碍人士,都能到达预期目的地;第4章通过对水下洋流的准确建模与预测,对水下滑翔机进行导航;第5章讨论了传统RSS定位的挑战性和局限性,提出了一种自主、实用的RSS定位技术(EasyLoc),该技术具有易于开发和实现的优点。
作 者

 

 

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