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編輯推薦:
在多无人机自主协同控制的教学方面,目前国内还没有相关的课程,但在自动化专业的“人工智能”、“智能系统”、“机器人控制”、“计算智能”等课程都涉及到相关的研究内容,较为分散。目前,已有院校将无人机系统作为一门课程,并陆续开设了无人机系统的相关专业。因此,如果在多无人机自主协同控制领域将这些各自独立的内容形成体系,梳理相关理论和方法,不但能够使自动化等学科课程体系更加完善,更好地为教学工作服务,而且能够为该领域的研究提供重要参考,带动该研究方向的进一步发展。为此,面向学科前沿,并结合科研实际,沈林成、牛轶峰、朱华勇编写了《多无人机自主协同控制理论与方法》。
內容簡介:
无人机系统是目前无人系统领域发展最快、水平最高、实战应用最多
的一类空中无人系统。由于战场环境日益复杂,对抗性日益增强,任务日 益多样,单机能力受限,多机协同执行作战任务已经成为无人机系统应用
的重要发展趋势。通过多机协同实现无人机集群控制,不但可以减轻操作 人员负担,而且将使打击变得更加集中,更加持续,更具规模。要实现这
一目标必须提高无人机的自主协同控制能力。沈林成、牛轶峰、朱华勇编 写的《多无人机自主协同控制理论与方法》围绕多无人机协同执行作战任
务对自主协同控制基础理论与关键技术展开了探讨,主要针对多机协同作 战中的环境复杂性、无人机系统复杂性、任务复杂性、时间敏感性、计算
复杂性和通信复杂性等特点,对多无人机协同任务分配、协同航迹规划、 协同目标状态估计、协同编队轨迹优化、协同任务自组织以及典型作战应
用等方面阐述,反映了作者在该领域的最新研究工作,具有新颖性、前沿 性、理论与应用密切结合的特点。
《多无人机自主协同控制理论与方法》可作为高等学校与科研院所中
从事人工智能与模式识别、机器人与智能 系统、无人机系统工程等专业领域的研究和教学参考用书,也可作为自动 化、计算
机、运筹学、信息处理领域其他相关专业师生及科研人员的参考用书。
關於作者:
沈林成,男,江苏吴江人,1965年生。博士,教授,博导。国防科技大学机电工程与自动化学院院长、控制科学与工程学科带头人。现任总装无人机系统技术专业组副组长。中国自动化学会机器人专业委员会副主任委员,国际仿生工程学会(1SBE)创始会员,湖南省学科评议组成员。长期从事无人作战系统和任务规划技术研究,先后主持并完成国家自然科学基金、国家安全重大基础、装备预研、演示验证、国防基础科研等国家或军队重点项目20余项。获部委级科技进步一等奖1项、二等奖2项。担任国际期刊Journal
of Biorlic
Engineering编委,出版学术专著1部,在国内外重要期刊和学术会议上发表论文150余篇,SCI/EI检索100余篇。
牛轶峰,男,河南伊川人。1979年生,博士,讲师。2001年、2007年分别获得国防科技大学自动控制专业学士学位、控制科学与工程专业博士学位。2012年在德国蒂宾根大学计算机科学系作博士后研究。现为国防科技大学机电工程与自动化学院无人系统研究所讲师,IEEE、ISBE和CSIG会员。主要从事无人机系统自主控制技术研究,参加和负责国家安全重大基础、装备预研、装备预研基金等多项国家或军队重点项目,做出了突出的贡献,获部委级科技进步一等奖1项。软件著作权2项。目前共发表学术论文40余篇,SCI/EI检索20余篇。
朱华勇,男。浙江舟山人,1971年生,博士,教授。国防科技大学机电工程与自动化学院无人系统研究所所长,控制科学与工程学科科研骨干。现任中国航空学会控制理论与应用专业委员会委员。长期从事智能控制和任务规划技术研究,先后主持并承担了国家安全重大基础、装备预研、演示验证、国防基础科研等国家或军队重点项目10余项。获得部委级科技进步一等奖1项、三等奖1项,发明专利和新型实用专利各1项。软件著作权4项,2011年获得总装“十一五”武器装备预研先进个人”称号。出版学术专著1部,在核心期刊和国际会议上发表学术论文50余篇,SCI/EI检索30余篇。
目錄 :
第1章 绪论
1.1 背景与意义
1.1.1 军事需求
1.1.1.1 无人机系统的发展
1.1.1.2 自主能力的发展需求
1.1.2 研究意义
1.1.2.1 问题定义
1.1.2.2 研究挑战
1.2 多无人机自主协同控制研究现状
1.2.1 国外项目研究概述
1.2.2 基于分层递阶方法的多无人机协同控制
1.2.2.1 多无人机协同任务分配
1.2.2.2 多无人机协同航迹规划
1.2.2.3 多无人机协同编队控制
1.2.3 基于自组织方法的多无人机协同控制
1.2.4 多无人机自主协同控制中的智能优化算法
1.2.4.1 智能优化算法概述
1.2.4.2 智能优化算法在多无人机自主协同控制应用框架
1.2.4.3 智能优化算法在多无人机自主协同控制中的应用
1.2.5 国内技术研究现状
1.2.5.1 基于分层递阶方法的多无人机协同控制
1.2.5.2 基于自组织方法的多无人机协同控制
1.2.6 多无人机自主协同控制技术展望
参考文献
第2章 多无人机协同任务分配
第3章 多无人机协同航迹规划
第4章 多无人机协同协同目标状态估计
第5章 多无人机协同编队轨迹优化
第6章 多无人机协同任务自组织
第7章 多无人机自主协同控制的典型应用
缩略语