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)