群體智能機(jī)器人:原理、建模與應(yīng)用 [德] ?啤す
定 價(jià):89 元
- 作者:[德] ?啤す
- 出版時(shí)間:2024/4/1
- ISBN:9787111749820
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP242.6
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
本書介紹了群體智能機(jī)器人技術(shù),講解了從群體智能到機(jī)器人技術(shù)的原理、建模與應(yīng)用,能夠通過許多示例場(chǎng)景幫助研究者、從業(yè)者和師生了解如何設(shè)計(jì)大型機(jī)器人系統(tǒng),這些示例場(chǎng)景涉及諸如聚合、協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)、任務(wù)分配、自組裝、集體構(gòu)建和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。本書解釋了構(gòu)建多個(gè)簡(jiǎn)單機(jī)器人背后的方法,以及這些機(jī)器人之間的多重交互產(chǎn)生的復(fù)雜性,以便它們能夠解決困難的任務(wù)。
本書適合機(jī)器人、人工智能領(lǐng)域的研究者、從業(yè)者和師生學(xué)習(xí)參考。
編輯推薦
群體智能概念首創(chuàng)者之一Marco Dorigo院士推薦
快速入門學(xué)習(xí)群體智能機(jī)器人學(xué)
學(xué)會(huì)如何設(shè)計(jì)和模擬群體智能機(jī)器人系統(tǒng)
熟悉掌握相關(guān)數(shù)學(xué)原理和實(shí)踐工具
本書介紹了群體智能機(jī)器人技術(shù),講解了從群體智能到機(jī)器人技術(shù)的原理、建模與應(yīng)用,能夠通過許多示例場(chǎng)景幫助研究者、從業(yè)者和師生了解如何設(shè)計(jì)大型機(jī)器人系統(tǒng),這些示例場(chǎng)景涉及諸如聚合、協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)、任務(wù)分配、自組裝、集體構(gòu)建和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。本書解釋了構(gòu)建多個(gè)簡(jiǎn)單機(jī)器人背后的方法,以及這些機(jī)器人之間的多重交互產(chǎn)生的復(fù)雜性,以便它們能夠解決困難的任務(wù)。
本書適合機(jī)器人、人工智能領(lǐng)域的研究者、從業(yè)者和師生學(xué)習(xí)參考。
原書前言
我思考群體機(jī)器人技術(shù)的主要?jiǎng)訖C(jī)是研究小型機(jī)器人的概率性局部行動(dòng)如何匯總成為群體所體現(xiàn)的理性的全局模式的問題。對(duì)于工程師來(lái)說(shuō),這有可能使美夢(mèng)成真,因?yàn)閺?fù)雜的問題或許可通過設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的協(xié)作組件來(lái)解決。對(duì)于科學(xué)家來(lái)說(shuō),這有可能幫助解釋有關(guān)意識(shí)、人類社會(huì)和復(fù)雜性的形成等重大問題。
群體機(jī)器人技術(shù)是一個(gè)日漸成熟的領(lǐng)域,值得一本專著予以闡釋。截至目前,有許多將群體機(jī)器人技術(shù)與其他學(xué)科內(nèi)容一同論述的有趣書籍,但還沒有一本完全致力于此的書籍。對(duì)年輕的研究人員和學(xué)生來(lái)說(shuō),一本作為資源的專著顯得尤為重要。而我正努力填補(bǔ)這一空白。本書主要介紹如何設(shè)計(jì)具有最大可擴(kuò)展性和魯棒性的機(jī)器人系統(tǒng),按照目前的方法論。這非常有挑戰(zhàn)性。因此,請(qǐng)與我一道,為設(shè)計(jì)去中心化機(jī)器人系統(tǒng)尋找更好的新方法吧。
與其他許多書籍一樣,本書的起源也由來(lái)已久。2013年,我開始在德國(guó)帕德伯恩大學(xué)為計(jì)算機(jī)科學(xué)家們講授一門非常特別的碩士課程,名為“群體機(jī)器人技術(shù)”。在我創(chuàng)建這門課程時(shí),尚無(wú)一本完整講授群體機(jī)器人知識(shí)的書籍,這使我頗為傷心。當(dāng)然,也有一些書籍包含了與群體機(jī)器人技術(shù)相關(guān)的材料,例如Bonabeau等人以及Kennedy和Ebrhart編寫的關(guān)于群體智能的系列書籍,還有Floreano和Mattiussi寫的有關(guān)生物啟發(fā)的人工智能的偉大著作。然而,這些書籍都沒有給出一個(gè)完整的課程。因此,我必須走一遍任何老師在從頭創(chuàng)建課程時(shí)的必經(jīng)之路:確定每個(gè)學(xué)生都需要了解的最相關(guān)課題,并制作全套教材。也許從那時(shí)起我就想過,寫一本書可能有益于這個(gè)領(lǐng)域,也是合理的選擇。這一點(diǎn)也在學(xué)生們急切要求提供配套閱讀材料時(shí)得到證實(shí),而我必須不停地跟他們說(shuō):“是的,那樣會(huì)很棒,但還沒有人寫過關(guān)于群體機(jī)器人技術(shù)的書! 因此在2013年,我緩慢地開始了漫長(zhǎng)的寫作過程;在接下來(lái)的幾年里,學(xué)生們一直向我討要這本書。2013—2016年間,我四次講授了這門課程,并得以改進(jìn)寫作材料。在2017年的主要寫作期間,我轉(zhuǎn)到了位于德國(guó)呂貝克的另一個(gè)教授職位;期間,我經(jīng)常只需寫下講課時(shí)腦海中浮現(xiàn)的東西即可,這令我很高興。然而,為了更全面地了解群體機(jī)器人技術(shù),有必要添加更多明顯超出課程內(nèi)容的資料。從本書的參考文獻(xiàn)中可以看出,我努力不遺漏相關(guān)論文。但我仍然可能,者更確切地說(shuō),很有可能遺漏與群體機(jī)器人技術(shù)非常相關(guān)的人或事。那樣的話,請(qǐng)接受我的道歉并讓我知曉。
我希望,本書至少能幫助一些授課老師,如果他們所講授的是專門介紹群體機(jī)器人技術(shù)的課程,或者講授的是包含部分群體機(jī)器人技術(shù)內(nèi)容的課程。你們無(wú)須經(jīng)歷從無(wú)到有創(chuàng)建課程時(shí)的那種痛苦。希望學(xué)生們認(rèn)為本書有用、易懂,或許還有一點(diǎn)娛樂性。希望有志在群體機(jī)器人這一領(lǐng)域開展研究的年輕研究人員也能從本書中找到一些有用的信息,作為自己的研究起點(diǎn)。至少,忽略一篇重要論文的可能性或許會(huì)更小。最后,我也衷心希望,群體機(jī)器人愛好者們敢于閱讀這樣一本使用了許多艱深術(shù)語(yǔ)的科學(xué)書籍。再次重申,我努力使每個(gè)人,或者至少對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)或(計(jì)算) 生物學(xué)有所了解的人都能順暢地閱讀本書的內(nèi)容。
當(dāng)然,本書之所以能夠出版,是由于許多人為我撰寫本書提供了直接幫助,或者在過去十年間通過與我討論群體機(jī)器人技術(shù)問題,或讓我知曉或新或舊的相關(guān)文章而間接地幫助了我。我要感謝Marco Dorigo、homas Schmickl、Payam Zahadat、Gabriele Valentini、Yara Khaluf、Karl Crailsheim、Ronald Thenius、Ralf Mayet、Jürgen Stradner、Sebastian von Mammen、Michael Allwright、Mostafa Wahby、Mohammad Divband Soorati、Tanja Kaiser、Eliseo Ferrante、Nicolas Bredeche、Sanaz Mostaghim、Jon Timmis和Kasper St?y。此外,我還要感謝2013—2016年間在帕德伯恩大學(xué)參加群體機(jī)器人技術(shù)課程學(xué)習(xí)的學(xué)生,他們提出了許多有趣的問題,分享了他們對(duì)群體機(jī)器人問題的解決方案,感謝他們用熱情激勵(lì)了我,并用思辨性的問題質(zhì)疑了我。
我衷心感謝我在Springer Science+Business Media的聯(lián)系人,感謝他們耐心及適時(shí)地推動(dòng)了我的工作:Mary E. James、Rebecca R.Hytowitz、Murugesan Tamilsevan和Brian Halm。
我還要感謝以下各位授予我圖片使用權(quán)限:Thomas Schmickl、Francesco Mondada、Farshad Arvin、José Halloy、Ralf Mayet、Katie Swanson和Martin Ladst?tter。
?啤す℉eiko Hamann)是德國(guó)呂貝克大學(xué)服務(wù)機(jī)器人學(xué)教授。他的研究重點(diǎn)是群體機(jī)器人、群體智能和進(jìn)化機(jī)器人。他正在開發(fā)創(chuàng)新的方法,利用物理、數(shù)學(xué)、化學(xué)和生物學(xué)等工具的新應(yīng)用來(lái)管理機(jī)器人工程系統(tǒng)日益增加的復(fù)雜性。他在國(guó)際會(huì)議和國(guó)際期刊上發(fā)表了近百篇論文,是群體智能機(jī)器人和相關(guān)領(lǐng)域公認(rèn)的資深研究人員。
目錄
原書前言
第1章 群體機(jī)器人技術(shù)導(dǎo)論
1.1 對(duì)群體機(jī)器人技術(shù)的初步探討
1.1.1 什么是群體
1.1.2 群體有多大
1.1.3 什么是群體機(jī)器人技術(shù)
1.1.4 為何研究群體機(jī)器人技術(shù)
1.1.5 什么不是群體機(jī)器人技術(shù)
1.2 早期調(diào)查和見解
1.2.1 群體的性能
1.2.2 通信
1.2.3 兩個(gè)層面: 微觀和宏觀
1.3 自組織、反饋和涌現(xiàn)
1.3.1 反饋
1.3.2 自組織系統(tǒng)實(shí)例
1.3.3 涌現(xiàn)
1.4 其他靈感來(lái)源
1.5 同構(gòu)群體和異構(gòu)群體
1.6 人類因素
1.7 硬件和軟件的實(shí)現(xiàn)
1.7.1 任務(wù)和群體機(jī)器人項(xiàng)目示例
1.7.2 仿真模擬工具
1.7.3 未來(lái)應(yīng)用
1.8 延伸閱讀
1.9 任務(wù)
1.9.1 任務(wù):計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的擴(kuò)展
1.9.2 任務(wù):超線性加速
1.9.3 任務(wù):群體的同步化
第2章 機(jī)器人技術(shù)簡(jiǎn)介
2.1 組成部件
2.1.1 身體和關(guān)節(jié)
2.1.2 自由度
2.1.3 執(zhí)行器
2.1.4 驅(qū)動(dòng)器
2.1.5 傳感器
2.2 里程測(cè)量
2.2.1 非系統(tǒng)誤差、系統(tǒng)誤差和校準(zhǔn)
2.2.2 地圖繪制的藝術(shù)
2.2.3 拓展:螞蟻回巢
2.3 運(yùn)動(dòng)學(xué)
2.3.1 正向運(yùn)動(dòng)學(xué)
2.3.2 逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)
2.4 控制
2.4.1 軌跡誤差補(bǔ)償
2.4.2 群體機(jī)器人的控制器
2.5 群體機(jī)器人的硬件
2.5.1 s-bot
2.5.2 I-SWARM
2.5.3 “愛麗絲” 機(jī)器人
2.5.4 Kilobot
2.5.5 其他群體機(jī)器人
2.6 延伸閱讀
2.7 任務(wù)
2.7.1 任務(wù):差分轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)學(xué)
2.7.2 任務(wù):勢(shì)場(chǎng)控制
2.7.3 任務(wù):?jiǎn)蝹(gè)機(jī)器人的行為
第3章 快速了解幾乎一切
3.1 作為機(jī)器人控制器的有限狀態(tài)機(jī)
3.2 基于機(jī)器人機(jī)器人交互的狀態(tài)轉(zhuǎn)換
3.3 早期的微觀宏觀問題
3.4 最小示例:集體決策
3.5 宏觀視角
3.6 預(yù)期的宏觀動(dòng)態(tài)和反饋
3.7 延伸閱讀
3.8 任務(wù)
3.8.1 任務(wù):繪制宏觀動(dòng)態(tài)系統(tǒng)行為圖
3.8.2 任務(wù):模擬集體決策
第4章 群體機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景
4.1 聚集和聚類
4.2 分散
4.3 斑圖形成、對(duì)象聚類、分類和自組裝
4.3.1 斑圖形成
4.3.2 聚類
4.3.3 分類
4.3.4 自組裝
4.4 集體建設(shè)
4.5 集體運(yùn)輸
4.6 集體操縱
4.7 成群行動(dòng)和集體運(yùn)動(dòng)
4.8 覓食
4.9 分工和任務(wù):任務(wù)劃分/分配/切換
4.10 放牧
4.11 異構(gòu)群體
4.12 混合社會(huì)和生物混合系統(tǒng)
4.13 群體機(jī)器人技術(shù)2.0
4.13.1 錯(cuò)誤檢測(cè)和安全性
4.13.2 連接機(jī)器人和作為界面的機(jī)器人
4.13.3 作為野外機(jī)器人技術(shù)的群體機(jī)器人技術(shù)
4.14 延伸閱讀
4.15 任務(wù)
4.15.1 任務(wù):機(jī)器人群體的行為
第5章 群體系統(tǒng)建模及形式化的設(shè)計(jì)方法
5.1 建模簡(jiǎn)介
5.1.1 什么是建模
5.1.2 在群體機(jī)器人技術(shù)中為什么需要模型
5.2 局部取樣
5.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)中的取樣
5.2.2 群體的取樣
5.3 建模方法
5.3.1 速率方程
5.3.2 空間方法的微分方程
5.3.3 網(wǎng)絡(luò)模型
5.3.4 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.5 作為生物模型的群體機(jī)器人
5.4 形式化的設(shè)計(jì)方法
5.4.1 算法設(shè)計(jì)的多尺度建模
5.4.2 自動(dòng)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)和人工演進(jìn)
5.4.3 軟件工程和驗(yàn)證
5.4.4 形式化的全局到局部編程
5.5 延伸閱讀
5.6 任務(wù)
5.6.1 任務(wù):超越二元決策
5.6.2 任務(wù):蒲豐投針
5.6.3 任務(wù):群體的局部取樣
5.6.4 任務(wù):降維和建模
5.6.5 任務(wù):速率方程
5.6.6 任務(wù):自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)
第6章 集體決策
6.1 決策
6.2 群體決策
6.3 動(dòng)物的群體決策
6.4 作為決策過程的集合運(yùn)動(dòng)
6.5 集體決策過程的模型
6.5.1 甕模型
6.5.2 投票模型
6.5.3 多數(shù)規(guī)則
6.5.4 Hegselmann-Krause
6.5.5 Kuramoto模型
6.5.6 Axelrod模型
6.5.7 伊辛模型
6.5.8 纖維束模型
6.5.9 Sznajd模型
6.5.10 巴斯擴(kuò)散模型
6.5.11 社會(huì)物理學(xué)和逆向思維者
6.6 實(shí)施
6.6.1 100個(gè)機(jī)器人的決定
6.6.2 集體感知作為決策
6.6.3 作為隱式?jīng)Q策的聚合
6.7 更多讀物
6.8 任務(wù)
6.8.1 在規(guī)定地點(diǎn)聚合
6.8.2 用于蝗蟲場(chǎng)景的甕模型
第7章 案例研究:自適應(yīng)聚集
7.1 用例
7.2 替代解決方案
7.2.1 臨時(shí)性方法
7.2.2 梯度上升法
7.2.3 正反饋
7.3 生物學(xué)的啟發(fā):蜜蜂
7.4 模型
7.4.1 聚集建模:跨學(xué)科方案
7.4.2 空間模型
7.5 驗(yàn)證
7.6 簡(jiǎn)短總結(jié)
7.7 延伸閱讀
尾聲
參考文獻(xiàn)