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本书概要1

第1章 绪论4

1.1研究目的4

1.2空中机器人5

1.3空中机器人与人工智能8

1.4预备知识11

1.4.1概率基础12

1.4.2不确定性原理14

1.4.3非线性控制原理18

1.4.4图论基础21

1.4.5线性时序逻辑基础23

1.4.6粗糙集28

1.5建模29

1.5.1环境建模30

1.5.2空中机器人建模34

1.5.3风条件下的空中机器人40

1.6冲突检测42

1.6.1确定性方法42

1.6.2概率方法47

1.7结论47

参考文献48

第2章 运动规划54

2.1引言54

2.2可控性设计55

2.3航迹规划58

2.3.1配平航迹生成60

2.3.2腿式导引62

2.3.3 Dubins和Zermelo问题63

2.3.4最优控制方法69

2.3.5参数曲线77

2.4非完整运动规划89

2.4.1微分平滑89

2.4.2幂零性92

2.4.3约束运动规划95

2.4.4高拥挤度空间中的运动规划97

2.5障碍/碰撞规避99

2.5.1问题描述99

2.5.2离散搜索方法102

2.5.3连续搜索方法126

2.6再规划方法134

2.6.1增量再规划134

2.6.2随时算法142

2.7结论149

参考文献150

第3章 确定性决策157

3.1引言157

3.2符号规划158

3.2.1混合自动机159

3.2.2时态逻辑运动规划164

3.3智能计算165

3.3.1神经网络166

3.3.2进化算法168

3.3.3决策表172

3.3.4模糊系统173

3.4弧路由方法174

3.4.1旅行商问题175

3.4.2 Dubins旅行商问题180

3.4.3中国邮递员问题183

3.4.4乡村邮递员问题184

3.5个案研究188

3.5.1侦察任务188

3.5.2进化规划193

3.5.3桥梁监测199

3.5.4固定翼空中机器人的滑翔飞行208

3.6结论213

参考文献214

第4章 不确定性决策219

4.1引言219

4.2动态决策的一般框架221

4.2.1问题阐述221

4.2.2效用理论224

4.2.3决策树与路径效用224

4.2.4贝叶斯推理与贝叶斯网225

4.2.5影响图226

4.3马尔可夫方法227

4.3.1马尔可夫模型228

4.3.2马尔可夫决策过程描述229

4.3.3部分可观测马尔可夫决策过程232

4.3.4贝叶斯结合部分可观测马尔可夫决策过程234

4.3.5学习过程234

4.3.6蒙特卡罗值迭代235

4.3.7马尔可夫逻辑237

4.3.8信念空间方法238

4.4随机最优控制理论242

4.4.1贝叶斯状态空间模型243

4.4.2学习控制244

4.4.3机会约束算法245

4.4.4概率旅行商问题246

4.4.5二型模糊逻辑249

4.5运动语法250

4.5.1方法描述251

4.5.2空中机器人语法252

4.5.3时态逻辑规范253

4.6个案研究256

4.6.1鲁棒定向问题256

4.6.2不确定地域探测261

4.6.3不确定对抗环境下的救援路径规划263

4.6.4伴时态逻辑约束的滚动时域路径规划265

4.7实时应用267

4.8结论271

参考文献272

第5章 多空中机器人规划276

5.1引言276

5.2团队方法277

5.2.1协同279

5.2.2级联型制导律281

5.2.3一致性方法284

5.2.4群行为286

5.2.5编队的连通性和收敛性289

5.3确定性决策292

5.3.1分布式滚动时域控制293

5.3.2冲突消解295

5.3.3人工势297

5.3.4符号规划300

5.4有限通信关联302

5.4.1引言302

5.4.2问题阐述303

5.4.3遗传算法306

5.4.4博弈推理308

5.5不确定条件下的多智能体决策309

5.5.1分布式团队决策问题309

5.5.2最优规划算法317

5.5.3任务分配：最优分配319

5.5.4分布式机会约束任务分配325

5.6个案研究327

5.6.1侦察任务327

5.6.2扩大网格覆盖330

5.6.3周边巡逻行动优化332

5.6.4用于监视的随机策略336

5.7结论339

参考文献340

第6章 一般性结论344