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书       名 :
著       者 :
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I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
面向智能制造的多机器人系统任务分配研究
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787568403023
  • 作      者:
    王友发著
  • 出 版 社 :
    江苏大学出版社
  • 出版日期:
    2016
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作者简介
  王友发,江苏盐城人,南京大学管理学博士;现任江苏大学管理学院讲师、物流管理专业学业导师;目前主要从事机器人与智能制造、工业化与信息化两化融合管理体系、智慧物流等方向的研究;研究成果获2011年中国物流学会课题成果一等奖,获2012年镇江市科技进步三等奖1项,获2014年教育部主办的全国研究生智慧城市技术与创意大赛三等奖1项;作为主要成员参与国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金等项目;主持省部级项目、镇江市软科学项目、江苏省研究生创新计划项目各1项;发表CSSCI,EI检索论文及各类期刊论文10余篇。
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内容介绍
  《面向智能制造的多机器人系统任务分配研究》在结合机器人能力矩阵及任务角色需求的基础上,提出了一种通用、规范、适合非结构化环境下任务分解的一般性方法。该方法兼顾了任务角色需求和机器人的能力特征两个方面,也就是在进行任务分解时就考虑到任务执行者的功能特性,这样的分解有效率和针对性,有利于后续的任务分配工作。该方法首先对任务进行了基于角色的规范性的形式化描述;然后从能力的角度,构建了机器人的能力三元模型;后在结合机器人能力及任务角色需求的基础上,提出了基于角色及能力约束的任务分解方法。
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目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 问题的提出
1.3 研究意义
1.3.1 实践意义
1.3.2 理论意义
1.4 国内外研究现状
1.4.1 任务分配问题的研究现状
1.4.2 多机器人系统任务分配问题的研究现状
1.4.3 研究现状述评
I.5 研究目标、内容及架构
1.5.1 研究目标
1.5.2 研究内容
1.5.3 技术路线
1.5.4 组织框架

第2章 多机器人系统任务分配研究的理论基础与方法
2.1 多机器人系统任务分配问题的类型划分
2.1.1 任务分配问题模型及方法
2.1.2 任务分配问题的iTax分类
2.2 角色分配相关概念
2.2.1 角色定义
2.2.2 角色与协作系统的关系
2.2.3 角色模糊与角色冲突
2.2.4 清晰角色的特征
2.2.5 基于角色的协作过程
2.2.6 多机器人系统中引入角色的合理性与优势
2.2.7 任务一角色协作工作框架
2.3 基于E-CARGO模型的角色分配
2.4 本章小结

第3章 基于角色及能力约束的任务分解
3.1 基于角色的任务描述
3.1.1 任务的定义
3.1.2 任务的形式化描述
3.2 机器人的能力模型
3.2.1 机器人的结构
3.2.2 资源的特征
3.2.3 机器人的能力分析和建模
3.3 任务分解
3.3.1 任务分解的原则
3.3.2 基于角色及能力约束的任务分解方法的提出
3.3.3 基于角色及能力约束的任务分解方法的关键步骤
3.3.4 分解任务的形式化表达
3.4 任务分解示例分析
3.5 本章小结

第4章 基于角色的集中式任务分配
4.1 多机器人系统固定角色分配
4.1.1 问题背景描述
4.1.2 相关研究分析
4.1.3 基于E.CARGO模型的GroupAssign算法
4.1.4 多机器人系统固定角色分配问题建模
4.1.5 模型求解及算法性能实验
4.1.6 多机器人系统固定角色分配示例
4.2 多机器人系统柔性角色分配
4.2.1 问题背景描述
4.2.2 多机器人系统柔性角色分配问题建模
4.2.3 模型求解及算法性能实验
4.2.4 多机器人系统柔性角色分配示例
4.3 多机器人系统动态角色分配
4.3.1 问题背景描述
4.3.2 多机器人系统动态角色分配问题的形式化描述
4.3.3 多机器人系统动态角色分配算法
4.3.4 算法性能实验:
4.3.5 多机器人系统动态角色分配示例
4.4 本章小结

第5章 基于角色的分布式任务分配
5.1 相关工作分析
5.2 问题背景描述
5.3 任务及机器人学习模型的构建
5.4 基于群体智能的角色分配
5.4.1 选择策略(角色专业化分工)
5.4.2 贪婪策略(不进行角色分工)
5.5 多机器人系统角色分配实验环境设置
5.5.1 实验机器人介绍
5.5.2 任务的抽象化表示
5.5.3 实验仿真工具
5.6 实验过程及分析
5.6.1 静态环境实验
5.6.2 任务比例变化实验
5.6.3 时间间隔变化实验
5.6.4 机器人数量变化实验
5.6.5 空间范围变化实验:
5.6.6 实验结果的管理启示
5.7 本章小结

第6章 结论与展望
6.1 主要研究结论
6.2 本书的特色与创新
6.3 未来研究方向
参考文献
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