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Reactive Systems: Modeling, Specification and Validation

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简介：
本书《Reactive Systems: Modeling, Specification and Validation》深入探讨了反应式系统的建模、规范和验证方法，为读者提供全面理解并发系统设计与分析的技术指导。 Reactive system 包含进程并发理论，CCS系统以及互模拟的概念，并且基于Hennessy-Milner的理论。

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  • Reactive Systems: Modeling, Specification and Validation
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    本书《Reactive Systems: Modeling, Specification and Validation》深入探讨了反应式系统的建模、规范和验证方法，为读者提供全面理解并发系统设计与分析的技术指导。 Reactive system 包含进程并发理论，CCS系统以及互模拟的概念，并且基于Hennessy-Milner的理论。
     
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    本书探讨复杂物理系统的建模与控制问题，涵盖理论分析、算法设计及实际应用案例，为相关领域的研究者和工程师提供深入见解。 Modeling and Control of Complex Physical Systems键合图教材提供了一种有效的方法来描述和控制复杂的物理系统。这种方法通过图形化的方式简化了系统的建模过程，并为控制系统的设计提供了清晰的指导。该教材深入探讨了如何利用键合图技术分析各种工程问题，特别适用于机械、电气以及混合动力学领域的研究与应用。
     
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    本书《MATLAB与Simulink通信系统建模与仿真》全面介绍了利用MATLAB和Simulink进行通信系统设计、分析及仿真的方法，适用于相关领域的研究人员和工程师。 MATLAB-Simulink通信系统的建模与仿真详解 本书由刘学勇编写，内容涵盖了使用MATLAB Simulink进行通信系统建模与仿真的各个方面。 第1章：MATLAB基础与通信系统仿真 1.1 MATLAB简介 介绍了MATLAB的基本概念和功能。 1.2 MATLAB程序设计 讲解了如何利用MATLAB进行编程以实现复杂的功能。 1.3 通信系统仿真 讨论了在MATLAB环境中模拟各种通信系统的策略和技术。 第2章：Simulink仿真基础 2.1 Simulink简介 简单介绍了Simulink及其功能。 2.2 Simulink工作环境 讲解如何设置和使用Simulink的工作环境。 2.3 创建自己的模块库 指导读者创建自定义的模型库以提高工作效率。 2.4 S-函数编写 解释了S-函数的作用以及怎样撰写它们。 第3章：通信信号与系统分析 3.1 离散信号和系统 讨论离散系统的特性及处理方法。 3.2 傅里叶分析 介绍傅立叶变换及其在信号处理中的应用。 3.3 带通滤波器的低通等效技术 说明如何通过低通滤波实现带通信号的有效传输。 3.4 随机信号分析 探讨了随机过程和统计方法对于理解复杂系统的贡献。 第4章：信道 4.1 加性高斯白噪声信道 解释这种类型的干扰对数据传输的影响。 4.2 多径衰落信道 描述多路径传播现象及其带来的挑战。 第5章：模拟调制 5.1 幅度调制 探讨了AM信号的生成与解码过程。 5.2 角度调制 介绍了FM和PM等角度调制技术的工作原理。 第6章：数字基带传输 6.1 概述 综述了该领域的关键概念和技术。 6.2 二进制基带信号传输 讨论了最简单的数据编码方案。 6.3 基带PAM信号传输 解释脉冲幅度调制（PAM）在数字通信中的应用。 6.4 带限信道的信号传输 介绍了如何优化有限频谱资源下的信息传递。 第7章：数字信号载波传输 7.1 概述 对这一章节的主要内容进行了简要介绍。 7.2 主轴幅调制 详细描述了利用正交多进制幅度相位键控（QAM）实现高效数据传输的方法。
     
  • Performance Modeling and Design of Computer Systems: Queueing Theory...
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    本书《计算机系统性能建模与设计：排队论基础》深入浅出地介绍了排队论及其在计算机系统性能分析中的应用，是相关领域学习和研究的重要参考。 书名：《Performance Modeling and Design of Computer Systems: Queueing Theory in Action》 这本书以计算机系统为例，深入浅出地介绍了排队论的理论及其应用，并且内容通俗易懂。 该书籍由MIT出版，是一本专业的学术著作。
     
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  • Safety Validation of Autonomous Systems via Dense Reinforcement Learning
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    《Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications》是一本探讨模糊模型与控制理论及其应用的专业书籍，深入剖析了模糊逻辑在控制系统中的作用。 这本书涵盖了从系统建模到控制器设计的广泛内容，并包含一系列有趣的应用案例。全书分为三个部分：第一部分专注于描述模糊建模技术。
     
  • Robotics: Modeling, Planning and Control
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  • Robot Modeling and Control Techniques
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    《Robot Modeling and Control Techniques》一书深入探讨了机器人建模与控制的核心理论及技术应用，涵盖从基础概念到高级算法的全面内容。 Robot Modeling and Control is a subject that focuses on the theoretical foundations and practical applications of modeling robots and controlling their movements. It involves understanding the mathematical representations of robotic systems, dynamics analysis, kinematics equations, control algorithms design, as well as sensor integration for feedback control. This field aims to enable robots to perform tasks accurately and efficiently in various environments.
     
  • Robotics: Modeling, Planning, and Control
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    《Robotics: Modeling, Planning, and Control》是一本全面介绍机器人技术基础的书籍，涵盖了建模、规划和控制等核心领域。 ### 机器人技术：建模、规划与控制 本段落将深入探讨《Robotics - Modelling, Planning and Control》一书中的核心概念和技术，该书由Bruno Siciliano和Lorenzo Sciavicco等作者编写，是“高级控制与信号处理教科书系列”之一。本书涵盖了机器人技术的基础理论与实际应用，尤其侧重于机器人的建模、运动规划以及控制系统设计。 #### 一、机器人系统建模 **1.1 动力学模型** 在机器人的设计与控制过程中，建立准确的动力学模型至关重要。动力学模型描述了机器人各个关节的力矩与其运动状态之间的关系，包括位置、速度和加速度。这些模型通常基于牛顿-欧拉方程或拉格朗日方程构建，为后续的控制器设计提供必要的数学基础。 **1.2 运动学模型** 运动学模型关注的是机器人的几何特性，即如何通过关节变量的变化来实现末端执行器的位姿变化。常见的运动学模型包括正向运动学（计算给定关节角度时末端执行器的位置）和逆向运动学（计算达到特定位置所需的关节角度）。这两类模型对于理解和控制机器人的运动轨迹至关重要。 #### 二、机器人路径规划 **2.1 环境建模** 机器人路径规划的第一步是建立环境模型。这包括对静态障碍物和动态对象的位置、形状及其运动规律进行建模。环境建模方法多样，如栅格地图、拓扑地图、特征地图等，每种方法都有其适用场景和局限性。 **2.2 路径搜索算法** 路径搜索算法用于在给定环境中寻找一条从起点到终点的有效路径。典型的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法以及RRT（随机树）算法等。这些算法在考虑碰撞避免的同时，还能够优化路径长度或执行时间等指标。 **2.3 动态路径规划** 对于需要实时适应环境变化的机器人，动态路径规划显得尤为重要。这类规划方法能够在运行时根据传感器数据更新路径规划结果，确保机器人安全高效地完成任务。 #### 三、机器人控制系统设计 **3.1 反馈控制** 反馈控制系统是机器人控制中最基本的形式，通过比较期望值与实际值之间的差异，并调整输入量来减小这一误差。PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的反馈控制策略，它通过调整比例项、积分项和微分项来改善系统的性能。 **3.2 预测控制** 预测控制是一种先进的控制方法，它基于模型预测未来的行为并据此调整当前的控制策略。这种方法特别适用于处理具有约束条件的问题，如轨迹跟踪、避障等。 **3.3 滑模控制** 滑模控制是一种非线性控制方法，它利用一个特殊设计的切换函数来迫使系统状态沿着预定义的轨迹滑动。这种控制方法可以有效地处理扰动和不确定性，在机器人控制领域得到了广泛应用。 #### 四、综合案例分析 为了更好地理解上述理论和技术的应用，本书还提供了多个具体的案例研究，例如： - **多机器人协作系统**：通过设计合适的通信协议和控制策略，使多个机器人能够协同完成复杂的任务。 - **服务机器人导航系统**：利用传感器融合技术和路径规划算法，实现服务机器人在复杂环境中的自主导航。 - **无人机飞行控制系统**：采用先进的控制算法，提高无人机的稳定性和精确度，支持多种应用场景。 通过这些案例的研究和分析，读者不仅能够加深对机器人技术的理解，还能学习到如何将这些理论应用于解决实际问题的方法。 《Robotics - Modelling, Planning and Control》一书系统地介绍了机器人技术的核心内容，涵盖了从理论到实践的各个方面。无论是对于从事机器人研发的专业人士，还是对该领域感兴趣的初学者来说，都是一本宝贵的参考资料。