Search and Classification Using Multiple Autonomous Vehicles : Decision-Making and Sensor Management
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2012
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Search and Classification Using Multiple Autonomous Vehicles provides a comprehensive study of decision-making strategies for domain search and object classification using multiple autonomous vehicles (MAV) under both deterministic and probabilistic frameworks. It serves as a first discussion of the problem of effective resource allocation using MAV with sensing limitations, i.e., for search and classification missions over large-scale domains, or when there are far more objects to be found and classified than there are autonomous vehicles available. Under such scenarios, search and classification compete for limited sensing resources. This is because search requires vehicle mobility while classification restricts the vehicles to the vicinity of any objects found. The authors develop decision-making strategies to choose between these competing tasks and vehicle-motion-control laws to achieve the proposed management scheme. Deterministic Lyapunov-based, probabilistic Bayesian-based, and risk-based decision-making strategies and sensor-management schemes are created in sequence. Modeling and analysis include rigorous mathematical proofs of the proposed theorems and the practical consideration of limited sensing resources and observation costs. A survey of the well-developed coverage control problem is also provided as a foundation of search algorithms within the overall decision-making strategies. Applications in both underwater sampling and space-situational awareness are investigated in detail. The control strategies proposed in each chapter are followed by illustrative simulation results and analysis. Academic researchers and graduate students from aerospace, robotics, mechanical or electrical engineering backgrounds interested in multi-agent coordination and control, in detection and estimation or in Bayes filtration will find this text of interest. …
N° de ref. del artículo 9781447129561
- Título
- Search and Classification Using Multiple Autonomous Vehicles : Decision-Making and Sensor Management
- Autor
- Islam I. Hussein
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1447129563
- ISBN 13
- 9781447129561
- Peso del artículo
- 277 gramos
- Dimensiones
- 235x155x10 mm
Academic researchers and graduate students from aerospace, robotics, mechanical or electrical engineering backgrounds interested in multi-agent coordination and control, in detection and estimation or in Bayes filtration will find this text of interest.
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Acerca del autor
Islam I. Hussein's research areas include nonlinear and evolutionary dynamics, control and optimization, detection and estimation, risk-based decision-making, sensor/communication networks, and agent-based systems. He is an assistant professor in the Mechanical Engineering Department at Worcester Polytechnic Institute. From 2005 to 2006, he held a postdoctoral research associate position at the Coordinated Science Laboratory at the University of Illinois at Urbana-Champaign. He was awarded the Ph.D. degree in Aerospace Engineering in 2005 and the M.Sc. degrees in Aerospace Engineering and Applied Mathematics in 2002 from the University of Michigan.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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