×
暂无评论
图文详情
  • ISBN:9787312056840
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:226
  • 出版时间:2023-06-01
  • 条形码:9787312056840 ; 978-7-312-05684-0

内容简介

本书主要从优化的角度设计多机器人协同算法, 并通过 ROS 2实现 Python 3程序代码.本书分别从理论分析、算法仿真和实物验证三个方面对非线性优化与多机器人协同进行理论介绍和实践演示.内容由浅入深, 注重理论与实践相结合, 既有理论方面的系统性介绍,又有结合 ROS 2 和 Python 3 代码的工程实践 . 期望能在多机器人协同优化的理论和实践研究中起到抛砖引玉的作用. 本书既可作为对非线性优化和多机器人编队感兴趣的研究人员的入门自学材料, 又可作为高等院校相关专业的本科高年级学生和研究生的教材。

目录

前言 第1部分 理 论篇 第1章凸优化理论 1.1凸集 1.2点向凸集的投影 1.2.1点向一般闭凸集的投影 1.2.2两个特殊投影算子 1.3凸函数 1.4凸优化问题 1.4.1无约束优化 1.4.2约束优化 1.4.3优条件 1.5变分不等式问题 1.6对偶理论与鞍点定理 练习 第2章具有固定相对位置的多机器人编队 2.1编队问题 2.2具有固定相对位置的队形 2.2.1.有参考中心的编队优化模型 2.2.2无参考中心的编队优化模型 2.3集中式优化算法 2.4分布式优化算法 练习 第3章基于几何相似的多机器人编队 3.1向量的几何变换 3.1.1旋转变换 3.1.2伸缩变换 3.1.3平移变换 3.1.4混合变换 3.2实现多机器人编队的约束处理 3.2.1队形约束的简化处理 3.2.2带锚点的队形约束 3.3多机器人编队的优化问题 3.4 集中式优化算法 3.5分布式优化算法 练习 第4章时变分布式优化与多机器人实时围堵 4.1多机器人实时围堵问题 4.2集中式优化算法 4.3分布式优化算法 练习 第2部分 仿 真 篇 第5章ROS2简介 5.1版本选择 5.2安装并测试ROS2 5.3创建并初始化本书的工作目录 5.4创建 5.5消息 5.6服务 5.7动作 练习 第6章ROS2坐标变换 6.1实现小海龟的领导-跟随任务 6.1.1小海龟状态发布 6.1.2跟随目标状态发布 6.1.3跟随小海龟控制 6.1.4 使用launc件启动多个节点 6.2 在Gazebo 中实现TurtleBot 3的领导跟随任务 6.2.1 TurtleBot 3状态发布 6.2.2跟随目标状态发布 6.2.3跟器人控制 ;
展开全部

作者简介

刘庆山,东南大学数学学院及江苏省网络群体智能重点实验室教授、博士生导师。主持在研或已结题国家自然科学基金项目4项,企业委托项目2项。

预估到手价 ×

预估到手价是按参与促销活动、以最优惠的购买方案计算出的价格(不含优惠券部分),仅供参考,未必等同于实际到手价。

确定
快速
导航