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| 編輯推薦： |
（1）内容组织架构合理，有效引导读者学习。
为使读者能够快速掌握相关技术及其发展前景，本书各个章节内容的组织遵循由浅入深的思路，即首先介绍相关技术的发展背景与基本方法，并在读者掌握了一定的基础知识之后，又会针对具体问题进行探究，以带领读者进一步深入学习相关技术。
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为了扎实提升读者的处理实际问题的能力，本书各章均采用了经典方法 *研究成果 实践的方式展开介绍，即在介绍基础理论之后，会针对自主智能体系统在不同实际应用场景中需要解决的关键问题进行分析，以使读者能够理解并熟练应用相关理论知识。
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为了使读者在学习基础知识的同时能够更多地了解相关领域的前沿科技，本书在介绍自主智能体系统基础知识与核心技术的同时，融入了编者在自主智能体领域的*研究成果，故具有极强的前沿性。
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| 內容簡介： |
自主智能体系统是一个复杂的系统，涉及的技术点多且跨度大。本书宏观地呈现了自主智能体系统的整体框架，并对其核心理论技术做了详细的阐述。本书共7章，第01章介绍了自主智能体系统的发展历程、主要分类和应用实例；第02～04章围绕自主智能体系统的数学描述、决策与规划、控制方法展开了详细分析；第05～06章对自主多智能体系统进行了拓展，并围绕一致性问题和输出调节问题给出了解决方案；第07章给出了与自主智能体系统的决策、规划以及运动控制相关的实训项目，可使读者运用本书的知识和方法解决实际问题。本书注重理论与实践相结合，内容翔实，可读性强，能够帮助读者快速建立对自主智能体系统整体框架的基本认识，指导读者对自主智能体系统的相关理论与技术进行深入学习与应用实践。
本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化等的相关专业的教材，也可供广大自主智能体系统爱好者自学使用，还可作为相关科研人员与工程技术人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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王祝萍，新加坡国立大学电气与计算机工程系博士，同济大学电子与信息工程学院教授、博导。IEEE控制系统学会智能控制专委会委员，中国自动化学会集成自动化技术专委会委员，上海市自动化学会副秘书长。长期从事智能机器人与自主系统离散控制方面的教学与科研工作，主要研究领域包括智能机器人控制理论及其应用、无人驾驶车辆决策与规划、自主智能体系统等。 张皓，华中科技大学工学博士，同济大学电子与信息工程学院教授、博导，国家优秀青年科学基金获得者，上海市自动化学会理事，中国自动化学会网络化控制系统多智能体专委会委员。长期从事多智能体系统的协同控制、智能车辆及机器人系统、网络安全等方面的教学与科研工作，主要研究领域涉及自主智能体系统、自主多智能体系统的协同控制、无人驾驶车辆控制系统等。
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| 目錄：
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01 绪论
1.1 自主智能体简介 2
1.2 智能体技术发展概述 2
1.3 单智能体系统 3
1.3.1 单智能体系统简介 3
1.3.2 单智能体系统关键技术 4
1.3.3 单智能体系统应用实例 6
1.4 多智能体系统 8
1.4.1 多智能体系统简介 8
1.4.2 多智能体系统关键技术 9
1.4.3 多智能体系统应用实例 10
1.5 本章小结 11
1.6 参考文献 12
02 自主智能体系统的数学描述
2.1 刚体位姿描述 14
2.1.1 位置向量 14
2.1.2 旋转矩阵 14
2.1.3 刚体的位姿描述 15
2.1.4 坐标变换 16
2.1.5 齐次变换 17
2.2 自主智能体系统运动学 18
2.2.1 机械臂运动学建模 18
2.2.2 差速驱动轮式机器人运动学建模 21
2.2.3 无人驾驶车辆运动学建模 22
2.2.4 考虑横向滑移的无人驾驶车辆运动学建模 23
2.3 拉格朗日方程 23
2.4 自主智能体系统动力学 27
2.4.1 机械臂动力学建模 27
2.4.2 差速驱动轮式机器人动力学建模 30
2.4.3 无人驾驶车辆动力学建模 31
2.4.4 轮式移动机器人动力学性质 35
2.5 本章小结 37
2.6 参考文献 37
03 自主智能体系统的决策与规划
3.1 自主智能体系统的决策 40
3.1.1 问题描述 40
3.1.2 基于有限状态机的决策方法 42
3.1.3 基于决策树的决策方法 45
3.1.4 基于强化学习的决策方法 49
3.2 自主智能体系统的规划 53
3.2.1 问题描述 53
3.2.2 基于图搜索的路径规划方法 56
3.2.3 基于采样的路径规划方法 62
3.2.4 基于MPC的轨迹规划方法 67
3.3 本章小结 75
3.4 参考文献 75
04 自主智能体系统的控制方法
4.1 控制问题描述 80
4.1.1 控制问题分类 80
4.1.2 性能要求和约束条件 81
4.2 自主智能体系统的同时点镇定与轨迹跟踪控制 82
4.2.1 问题描述 82
4.2.2 控制器设计 83
4.2.3 稳定性和输入受限分析 88
4.2.4 仿真实验 91
4.2.5 小结 95
4.3 云辅助半车主动悬架系统的分布式H滤波器设计 95
4.3.1 问题描述 95
4.3.2 系统模型 95
4.3.3 云辅助半车主动悬架系统的建模 97
4.3.4 理想传感器下的分布式H滤波 98
4.3.5 非理想传感器下的分布式H滤波 103
4.3.6 小结 109
4.4 云辅助全车主动悬架系统的自适应反演控制 109
4.4.1 问题描述 109
4.4.2 系统模型和问题描述 110
4.4.3 自适应反演控制器设计 113
4.4.4 仿真实验 117
4.4.5 小结 123
4.5 本章小结 124
4.6 参考文献 124
05 自主多智能体系统一致性
5.1 自主多智能体系统一致性基础 128
5.1.1 自主多智能体系统一致性问题沿革 128
5.1.2 通信网络拓扑与拉普拉斯矩阵 128
5.1.3 通信网络的事件触发机制 130
5.1.4 基于事件触发的H一致性问题 130
5.2 基于传感器网络的一致性滤波 131
5.2.1 无线传感器网络与卡尔曼滤波 131
5.2.2 基于动态簇与一致性的自适应分布式卡尔曼滤波器 132
5.2.3 数据融合以及动态簇机制设计 134
5.2.4 仿真验证 135
5.3 移动多机器人一致性编队 136
5.3.1 多机器人系统与编队 136
5.3.2 基于边权函数的多机器人编队控制 138
5.3.3 仿真验证 141
5.4 本章小结 142
5.5 参考文献 142
06 自主多智能体系统输出调节
6.1 自主多智能体系统输出调节基本方法 146
6.2 异步切换自主多智能体系统的协同输出调节 146
6.2.1 问题描述 146
6.2.2 系统建模 148
6.2.3 控制器设计 151
6.2.4 仿真验证 155
6.3 基于事件触发的拓扑切换异构自主多智能体系统协同输出调节 159
6.3.1 问题描述 159
6.3.2 系统建模 160
6.3.3 控制器设计 160
6.3.4 仿真验证 165
6.4 基于自触发的异构自主多智能体系统的输出调节 167
6.4.1 问题描述 167
6.4.2 系统建模 167
6.4.3 控制器设计 168
6.4.4 仿真验证 171
6.5 本章小结 173
6.6 参考文献 174
07 实训项目
7.1 实训项目1：自主智能体系统的决策 178
7.1.1 实训说明 178
7.1.2 实训内容 178
7.2 实训项目2：自主智能体系统的规划 179
7.2.1 实训说明 179
7.2.2 实训内容 179
7.3 实训项目3：自主智能体系统的运动控制 180
7.3.1 实训说明 180
7.3.2 实训内容 180
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