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內(nèi)容簡介

　　隨著多機器人系統(tǒng)的廣泛應用，如何提高系統(tǒng)的智能性，實現(xiàn)更加高效的多機器人控制以應對這逐漸復雜、動態(tài)的任務環(huán)境成為眾多研究的關注點。而多機器人系統(tǒng)的智能一方面體現(xiàn)在其本身的機器智能，包括各種硬件的配置以及相應的算法設計等，另一方面體現(xiàn)在作為操控者的人類智能。針對前者，目前主流的方法便是基于機器學習使多機器人系統(tǒng)拓展豐富自己的智能化水平，而后者則是借助人類智能實現(xiàn)人在回路的多機器人共享控制?！抖鄼C器人系統(tǒng)的動態(tài)任務分配與共享控制》以多機器人控制為主線，以三種典型的多機器人任務環(huán)境為背景，分別提出三種控制方案，并搭配充分的仿真實驗與實物實驗驗證其效果。針對典型的應用環(huán)境，無論是在仿真還是在實物實驗中都能體現(xiàn)出較當前主流方法的優(yōu)越性，為不同任務場景下多機器人系統(tǒng)的控制方案選擇提供重要參考?！抖鄼C器人系統(tǒng)的動態(tài)任務分配與共享控制》的讀者對象包括從事多機器人系統(tǒng)或人機共享控制研究的科研工作者。

作者簡介

暫缺《多機器人系統(tǒng)的動態(tài)任務分配與共享控制》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 研究背景和意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
1．2．1 多機器人系統(tǒng)的體系結構
1．2．2 多機器人系統(tǒng)的主要研究方向
1．2．3 多機器人系統(tǒng)的新興技術
1．3 本書的主要研究內(nèi)容與組織結構
第2章多機器人協(xié)同探索與打擊的動態(tài)任務分配
2．1 探索與打擊任務動態(tài)分配問題的數(shù)學描述
2．1．1 參與主體：機器人與任務
2．1．2 任務描述：探索與打擊
2．2 基于市場競拍的動態(tài)任務分配算法
2．2．1 任務分配原則
2．2．2 任務分配過程
2．2．3 算法框架
2．3 基于空閑鏈的動態(tài)任務分配算法
2．3．1 可分配任務集合的確定
2．3．2 任務分配策略
2．3．3 分配沖突處置
2．3．4 算法框架
2．4 基于深度Q學習的動態(tài)任務分配算法
2．4．1 環(huán)境信息描述
2．4．2 任務分配與獎勵反饋
2．4．3 算法框架
2．5 實驗驗證與結果分析
2．5．1 仿真系統(tǒng)框架
2．5．2 仿真實驗設計
2．5．3 不同設置下的實驗結果
2．5．4 實驗結果分析
2．6 小結
第3章基于觀點動力學的人-多機器人系統(tǒng)共享控制框架
3．1 基于差異化世界模型的人-多機器人系統(tǒng)策略共識
3．1．1 差異化世界模型
3．1．2 決策論
3．1．3 本章涉及的不同策略形式
3．2 基于機器人位置分布生成單機器人策略
3．2．1 預測對手即將采取的進攻策略
3．2．2 預測對手即將采取的防守策略
3．3 基于觀點動力學模型融合多機器人策略
3．3．1 策略共識的觀點動力學模型
3．3．2 影響矩陣的周期性更新
3．4 基于BCI概率分布形式表達人類觀點
3．4．1 人類接受推薦策略
3．4．2 人類拒絕推薦策略
3．4．3 人類參與的重決策
3．5 實驗驗證與結果分析
3．5．1 半實物仿真系統(tǒng)框架
3．5．2 被試的SSVEP-BCI表現(xiàn)
3．5．3 半實物仿真實驗評估算法表現(xiàn)
3．6 小結
第4章基于意圖場的人-多機器人系統(tǒng)共享控制框架
4．1 基于共享控制協(xié)同完成搶險救災任務的問題描述
4．1．1 分層共享控制框架
4．1．2 差異化世界模型
4．2 多機器人系統(tǒng)本地自主控制
4．2．1 起火點選擇（機器人意圖）
……
參考文獻