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協同機器人與多傳感器網絡（簡體書）
- ISBN13：9787121354328
- 出版社：電子工業出版社
- 作者：(沙特阿拉伯)安尼斯‧庫巴; (德)阿卜杜勒‧馬吉德‧哈利勒
- 譯者：徐博
- 裝訂／頁數：平裝／116頁
- 規格：26cm*19cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2018/11/22
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商品簡介
作者簡介
序
目次
商品簡介
本書針對基於無線傳感器網絡的多機器人編隊協同導航與控制進行了深入的闡述，提出了遺傳機器學習方法、基於預測控制的軌跡與傳感、基於RSS的無線網絡定位方法等，重點解決了多自主車輛匯合、信道質量預測、基於Android智能手機的室內導航、水下滑翔機導航、精確RSS定位（EasyLoc）等關鍵問題，書中進行了詳細的數學建模、理論分析、仿真試驗和實際應用驗證，該技術緊密結合協同機器人與多傳感器網絡的工程應用，充分反映了國內外該學科領域的最新研究成果，體現了協同導航定位建模、控制設計發展中重要的技術突破，對該領域的發展和推廣具有重要的意義。
作者簡介
徐博，博士，副教授，碩士生導師，曾赴東京電氣通信大學留學一年，現為中國宇航學會會員、中國慣性技術學會會員。主要研究方向為捷聯慣性導航初始對準算法、組合導航、協同導航、傳遞對準等。近4年作為項目負責人主持7項：國家自然科學基金1項、黑龍江省自然科學基金1項、中國博士後1等資助1項、總裝預研子課題1項、中央高校專項基金2項、國防973子課題1項；作為主要成員參與科研項目5項。在多運動平臺協同導航與信息融合領域的研究成果：在發表SCI/EI檢索學術論文10篇，其中以第1作者發表SCI論文2篇；在自動化學報、控制與決策等EI頂級期刊發表文章2篇；撰寫譯著1部；申報相關專利10項，已授權4項；獲得省部級二等獎2項。
序
前 言
移動機器人和無線傳感器網絡在眾多領域有著廣闊的應用前景，並且具有巨大的潛能和發展空間。機器人研究和無線傳感器網絡研究通常被視為兩個獨立的研究領域，很少有將這兩種技術密切結合到一起的研究。其實，這兩種技術具有一些共同特徵，可以使它們在相同的領域得到應用，並優勢互補。本書的主要目的是為機器人和無線傳感器網絡的前沿研究，特別是兩者交叉的學科前沿研究提供參考。
本書共5章。第1章提出了解決多個自主運載器匯合問題的合作策略；第2章是基於對現有信道質量預測方案的改進，提出了用遺傳機器學習算法進行預測的方法；第3章提出了一種室內導航的架構，通過Android智能手機引導用戶，使視覺正常或視覺障礙人士，都能到達預期目的地；第4章通過對水下洋流的準確建模與預測，對水下滑翔機進行導航；第5章討論了傳統RSS定位的挑戰性和局限性，提出了一種自主、實用的RSS定位技術（EasyLoc），該技術具有易於開發和實現的優點。
作 者
移動機器人和無線傳感器網絡在眾多領域有著廣闊的應用前景，並且具有巨大的潛能和發展空間。機器人研究和無線傳感器網絡研究通常被視為兩個獨立的研究領域，很少有將這兩種技術密切結合到一起的研究。其實，這兩種技術具有一些共同特徵，可以使它們在相同的領域得到應用，並優勢互補。本書的主要目的是為機器人和無線傳感器網絡的前沿研究，特別是兩者交叉的學科前沿研究提供參考。
本書共5章。第1章提出了解決多個自主運載器匯合問題的合作策略；第2章是基於對現有信道質量預測方案的改進，提出了用遺傳機器學習算法進行預測的方法；第3章提出了一種室內導航的架構，通過Android智能手機引導用戶，使視覺正常或視覺障礙人士，都能到達預期目的地；第4章通過對水下洋流的準確建模與預測，對水下滑翔機進行導航；第5章討論了傳統RSS定位的挑戰性和局限性，提出了一種自主、實用的RSS定位技術（EasyLoc），該技術具有易於開發和實現的優點。
作 者
目次
目 錄
第1章 移動無線傳感器網絡中基於鏈路質量預測的遺傳機器學習方法 1
1.1 引言 2
1.2 連通性關係 3
1.3 相關工作 4
1.4 OBD模型 5
1.5 GMLA概述 7
1.5.1 分類系統 8
1.5.2 遺傳機器學習方法 8
1.6 GMLA評價 11
1.6.1 安裝配置 12
1.6.2 仿真結果 13
1.7 結論 15
致謝 16
參考文獻 16
第2章 基於預測控制傳感和連通約束的軌跡生成 19
2.1 引言 19
2.2 相關工作 20
2.3 一致性算法 22
2.4 一致性跟蹤協議 23
2.5 基於一致性軌跡優化的控制律綜合 24
2.5.1 二次規劃問題 26
2.5.2 論一致性軌跡與運載體傳感 27
2.5.3 連通性約束 28
2.6 一致性協議策略的實現 29
2.6.1 數值仿真及結果分析 31
2.6.2 計算時間 34
2.7 結論 37
參考文獻 37
第3章 室內導航的定位、路徑規劃和智能手機界面設計 40
3.1 引言 41
3.2 室內導航解決方案 42
3.3 室內定位解決方案 43
3.3.1 航跡推算 44
3.3.2 信號強度指紋（SSI） 46
3.3.3 粒子濾波 47
3.4 地圖表示法和路徑規劃 48
3.4.1 地圖自動識別 48
3.4.2 路徑規劃 49
3.5 用戶界面 50
3.5.1 需求評估 50
3.5.2 多模式用戶界面 51
3.6 實驗和結果 52
3.6.1 室內定位測試 54
3.6.2 地圖表示法和路徑規劃測試 55
3.6.3 用戶界面測試 57
3.7 結論 59
致謝 60
參考文獻 60
第4章 水下滑翔機傳感網絡導航中的洋流實時建模 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 仿真結果 71
4.6 結論 75
參考文獻 75
第5章 EasyLoc：基於即插即用RSS的無線傳感網絡定位 78
5.1 引言 79
5.2 基於RSS的定位 80
5.3 問題陳述 81
5.4 EasyLoc 82
5.4.1 在線校準階段 82
5.4.2 定位階段 85
5.5 實驗評價 85
5.5.1 實驗設計 85
5.5.2 實驗結果 87
5.5.3 EasyLoc：誤差分析及改進 95
5.6 結論 103
致謝 104
參考文獻 104
評審人員 107
第1章 移動無線傳感器網絡中基於鏈路質量預測的遺傳機器學習方法 1
1.1 引言 2
1.2 連通性關係 3
1.3 相關工作 4
1.4 OBD模型 5
1.5 GMLA概述 7
1.5.1 分類系統 8
1.5.2 遺傳機器學習方法 8
1.6 GMLA評價 11
1.6.1 安裝配置 12
1.6.2 仿真結果 13
1.7 結論 15
致謝 16
參考文獻 16
第2章 基於預測控制傳感和連通約束的軌跡生成 19
2.1 引言 19
2.2 相關工作 20
2.3 一致性算法 22
2.4 一致性跟蹤協議 23
2.5 基於一致性軌跡優化的控制律綜合 24
2.5.1 二次規劃問題 26
2.5.2 論一致性軌跡與運載體傳感 27
2.5.3 連通性約束 28
2.6 一致性協議策略的實現 29
2.6.1 數值仿真及結果分析 31
2.6.2 計算時間 34
2.7 結論 37
參考文獻 37
第3章 室內導航的定位、路徑規劃和智能手機界面設計 40
3.1 引言 41
3.2 室內導航解決方案 42
3.3 室內定位解決方案 43
3.3.1 航跡推算 44
3.3.2 信號強度指紋（SSI） 46
3.3.3 粒子濾波 47
3.4 地圖表示法和路徑規劃 48
3.4.1 地圖自動識別 48
3.4.2 路徑規劃 49
3.5 用戶界面 50
3.5.1 需求評估 50
3.5.2 多模式用戶界面 51
3.6 實驗和結果 52
3.6.1 室內定位測試 54
3.6.2 地圖表示法和路徑規劃測試 55
3.6.3 用戶界面測試 57
3.7 結論 59
致謝 60
參考文獻 60
第4章 水下滑翔機傳感網絡導航中的洋流實時建模 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 仿真結果 71
4.6 結論 75
參考文獻 75
第5章 EasyLoc：基於即插即用RSS的無線傳感網絡定位 78
5.1 引言 79
5.2 基於RSS的定位 80
5.3 問題陳述 81
5.4 EasyLoc 82
5.4.1 在線校準階段 82
5.4.2 定位階段 85
5.5 實驗評價 85
5.5.1 實驗設計 85
5.5.2 實驗結果 87
5.5.3 EasyLoc：誤差分析及改進 95
5.6 結論 103
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