Autonomous Underwater Vehicles: Cognitive Intelligence and Robotics
Autor Jing Yan, Xian Yang, Haiyan Zhao, Xiaoyuan Luo, Xinping Guanen Limba Engleză Hardback – 2 noi 2021
Pe linia practică a lucrării Advanced Model Predictive Control for Autonomous Marine Vehicles, dar cu un focus specific pe coordonarea multi-agent și constrângerile severe de comunicare acustică, volumul de față reprezintă o resursă tehnică de prim rang pentru ingineria subacvatică modernă. Notăm cu interes modul în care autorii abordează tranziția de la un singur vehicul la sisteme complexe de tip formație, o necesitate impusă de piața în expansiune a explorării oceanice. Putem afirma că lucrarea se distinge prin rigoarea matematică aplicată unor probleme fizice concrete, precum localizarea în absența senzorilor de viteză. Merită menționat că structura cărții urmărește o progresie logică: începe cu modelarea dinamică a Autonomous Underwater Vehicles, analizează caracteristicile comunicării slabe și avansează către soluții de localizare persistentă și urmărire a traiectoriei în condiții de perturbații ale stării. Fiecare capitol teoretic este susținut de simulări numerice, oferind o validare indispensabilă pentru implementările de tip hardware-in-the-loop. În contextul operei autorilor, acest titlu rafinează conceptele explorate anterior în Localization in Underwater Sensor Networks, trecând de la simpla monitorizare a rețelelor de senzori la controlul activ și navigația autonomă. Spre deosebire de Stabilization, Tracking and Formation Control of Autonomous Marine Vessels, care tratează ambarcațiunile de suprafață, volumul de față se concentrează strict pe mediul submersibil, unde incertitudinea modelului și zgomotul de măsură sunt semnificativ mai critice. Este o contribuție substanțială la teoria sistemelor neliniare și a roboticii marine, oferind un cadru algoritmic solid pentru misiuni de explorare de lungă durată.
Preț: 887.33 lei
Preț vechi: 1082.12 lei
-18%
Carte disponibilă
Livrare economică 25 iunie-09 iulie
Livrare express 10-16 iunie pentru 34.68 lei
Specificații
ISBN-10: 9811660956
Pagini: 228
Ilustrații: XV, 211 p. 93 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 18 mm
Greutate: 0.51 kg
Ediția:1st ed. 2021
Editura: Springer
Colecția Cognitive Intelligence and Robotics
Seria Cognitive Intelligence and Robotics
Locul publicării:Singapore, Singapore
De ce să citești această carte
Această carte este esențială pentru inginerii de control și cercetătorii care dezvoltă sisteme autonome pentru medii extreme. Cititorul câștigă acces la algoritmi avansați de localizare și formare care funcționează în condiții de comunicare acustică limitată. Este un ghid practic pentru proiectarea viitoarelor scheme de navigație subacvatică, oferind soluții concrete pentru depășirea barierelor tehnice ale oceanografiei robotizate.
Despre autor
Echipa de autori, formată din experți precum Jing Yan și Xinping Guan, deține o experiență vastă în domeniul sistemelor de control și al roboticii cognitive. Jing Yan s-a remarcat anterior prin studii aprofundate asupra rețelelor de senzori subacvatici, publicând lucrări de referință despre localizarea în medii marine. Expertiza lor colectivă acoperă intersecția dintre teoria sistemelor neliniare și comunicațiile acustice, fiind afiliați unor instituții de prestigiu care colaborează la dezvoltarea tehnologiilor pentru seria Cognitive Intelligence and Robotics.
Cuprins
1. Introduction
1.1 Dynamical Model of Autonomous Underwater Vehicles
1.2 Weak Communication Characteristic of Underwater Acoustic Communication
1.3 Existing Literatures on the Localization, Tracking and Formation
2. Persistent Localization of Autonomous Underwater Vehicles without Velocity Measurements
2.1 Introduction
2.2 System Model and Problem Formulation
2.3 Main Results
2.3.1 Persistent Localization Design
2.3.1.1 Observer-Based Motion Prediction Strategy Design
2.3.1.2 Graph-Based Persistent Localization Strategy Design
2.3.2 Performance Analysis
2.3.2.1 Stability Analysis
2.3.2.2 Convergence Analysis
2.3.2.3 Computational Overhead
2.3.2.4 Communication Overhead
2.4 Numerical Simulation
2.4.1 Simulation of Observer-based Motion Prediction
2.4.2 Simulation of Persistent Localization
2.5 Summary
References
3. Joint Localization and Tracking of Autonomous Underwater Vehicle with State Disturbances
3.1 Introduction
3.2 System Model and Problem Formulation
3.3 Main Results
3.3.1 Joint Localization and Tracking Design
3.3.1.1 Self-Localization Method Design 3.3.1.2 Model-Free Tracking Controller Design
3.3.2 Performance Analysis
3.3.2.1 Convergence Analysis of Localization Method
3.3.2.2 Cramer-Rao Lower Bound of Localization Method
3.3.2.3 Boundness Analysis of Time-Delay Estimation Error
3.3.2.4 Convergence Analysis of Tracking Controller
3.4 Numerical Simulations and Experiments 3.4.1 Simulation of Self-Localization Method
3.4.2 Simulation of Tracking Controller
3.4.3 Experimental Results 3.5 Summary
Reference
4. Joint Localization and Tracking of Autonomous Underwater Vehicle with Model Uncertainty
4.1 Introduction
4.2 System Model and Problem Formulation
4.3 Main Results
4.3.1 Joint Localization and Tracking Design
4.3.1.1 Self-Localization Algorithm Design
4.3.1.2 Reinforcement Learning Based Tracking Controller Design
4.3.2 Convergence Analysis of Tracking Controller
4.4 Numerical Simulation
4.4.1 Simulation of Self-Localization Method
4.4.2 Simulation of Tracking Controller
4.5 Summary
Reference
5. Tracking Control of Autonomous Underwater Vehicle with time Delay and Actuator Saturation
5.1 Introduction
5.2 System Model and Problem Formulation
5.3 Main Results
5.3.1 Tracking Controller Design
5.3.2 Stability Condition and DOA Estimation
5.4 Numerical Simulations and Experiments
5.4.1 Simulation Results
5.4.2 Experimental Results
5.5 Summary
Reference
6. Finite-Time Tracking Control of Autonomous Underwater Vehicle without Velocity Measurements
6.1 Introduction
6.2 System Model and Problem Formulation
6.3 Main Results
6.3.1 Finite-Time Tracking Controller Design
6.3.2 Performance Analysis 6.3.2.1 Stability Condition of Velocity Observer
6.3.2.1 Stability Analysis of Tracking Controller
6.4 Numerical Simulations and Experiments
6.4.1 Simulation Results
6.4.1.1 Simulation results of Velocity Observer
6.4.1.2 Simulation results of Tracking Controller
6.4.2 Experimental Results
6.5 Summary
Reference
7. Formation Control of Autonomous Underwater Vehicles with Communication Delay
7.1 Introduction
7.2 System Model and Problem Formulation
7.3 Main Results 7.3.1 Tracking Control for Single-AUV System
7.3.2 Formation Control for Multi-AUV System
7.3.3 Performance Analysis
7.4 Numerical Simulations and Experiments
7.4.1 Simulation Results
7.4.2 Experimental Results
7.5 Summary
Reference
Notă biografică
Textul de pe ultima copertă
Caracteristici
Offers solutions for problems related to autonomous underwater vehicles’ communication
Shares numerous insights into the design of integrated autonomous underwater vehicle systems