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第1章 自组织设计1

1.1 还原法设计及其局限1

1.1.1 机械系统的部件2

1.1.2 机械系统的还原设计理论2

1.1.3 建模和优化4

1.1.4 还原设计的问题5

1.2 分布自主系统和自组织6

1.2.1 从还原论到自组织6

1.2.2 分布自主系统和自组织设计理论7

1.2.3 自组织设计机械系统的优点10

1.3 自组织机械系统的类型13

1.3.1 系统及其部件13

1.3.2 部件数量复杂性和连接复杂性14

参考文献16

第2章 生物系统的自组织18

2.1 生物系统中的层级结构18

2.2 核酸：杂交双螺旋形态20

2.3 蛋白质折叠问题21

2.4 中心法则22

2.5 生物的发育：细胞水平的装配23

2.6 生物自修复26

2.6.1 重构27

2.6.2 生理性再生27

2.6.3 补偿性再生27

2.6.4 伤口愈合27

2.6.5 真正的再生27

2.7 一组个体的自组织29

2.7.1 细胞黏菌29

2.7.2 社会性昆虫29

2.7.3 动物的种群29

参考文献30

第3章 自组织机的历史31

3.1 冯·诺依曼的工作31

3.1.1 冯·诺依曼的两个问题32

3.1.2 冯·诺依曼自复制自动机33

3.1.3 通用的自动机：动力学模型34

3.1.4 通用的自动机：细胞模型36

3.2 Penrose的研究38

3.3 自我繁殖的数学模型41

3.3.1 Langton的自复制环41

3.3.2 图自动机42

3.4 自复制的物理模型43

3.4.1 Hosokawa的磁系统44

3.4.2 Klavins机电自装配系统45

3.4.3 Griffith自繁殖系统47

参考文献48

第4章 数学基础和分布式算法50

4.1 分布系统和部件50

4.2 扩散52

4.2.1 扩散方程52

4.2.2 梯度场53

4.2.3 反应扩散系统的模式形式54

4.3 细胞自动机58

4.3.1 扩散区58

4.3.2 流场59

4.3.3 生命的博弈60

4.4 分布式算法61

4.4.1 首领的选举61

4.4.2 生成树构建问题62

4.4.3 排他控制63

4.4.4 死锁63

4.4.5 可靠性63

参考文献64

第5章 人工自组装和自修复65

5.1 自组装与自修复方法：同质系统方法65

5.2 二维单元硬件67

5.3 自组装算法的前提条件70

5.3.1 单元标识号70

5.3.2 通信的方法和范围70

5.3.3 时空对称性破坏71

5.4 自组装算法Ⅰ72

5.4.1 目标配置描述72

5.4.2 自组装策略74

5.4.3 仿真和实验77

5.5 分段自组装和自修复算法Ⅱ78

5.5.1 逻辑类型和描述矩阵79

5.5.2 洋葱方法81

5.5.3 自组装仿真（算法Ⅰ）82

5.5.4 自修复仿真（算法Ⅱ）83

5.6 细胞自动机模型85

参考文献86

第6章 自组织机器人原型87

6.1 模块机器人类型87

6.2 格型和链型88

6.3 格型机器人模块硬件设计的约束条件89

6.3.1 有限的设计空间89

6.3.2 对称性90

6.3.3 运动自由度90

6.3.4 连接器（连接机构）91

6.3.5 驱动器92

6.4 模块机器人原型92

6.4.1 CEBOT92

6.4.2 桁架式：Fractal机器94

6.4.3 桁架式：TETROBOT95

6.4.4 晶格类型：变形机器人95

6.4.5 格型：晶格96

6.4.6 格型：微模块96

6.4.7 格型：CHOBIE98

6.4.8 格型：三维通用连接系统98

6.4.9 格型：Molecule100

6.4.10 格型：ATRON100

6.4.11 格型：Molecube101

6.4.12 链型：PolyPod和PolyBot102

6.4.13 链型：CONRO和SuperBot104

6.4.14 格型：Catom104

6.4.15 无定形型：S1imeBot105

6.5 格型和链型混合类型106

参考文献107

第7章 机器人形态变化109

7.1 系统设计109

7.1.1 M-TRAN模式109

7.1.2 基本运动112

7.1.3 极性114

7.1.4 通用装配和自重构115

7.2 变形过程规划116

7.2.1 变形过程搜索116

7.2.2 移动机器人结构配置之间的变形118

7.3 分布式变形120

7.3.1 分布式系统及分组120

7.3.2 元模块仿真虚拟模块122

7.3.3 规则结构124

7.3.4 平面规则结构的运动128

7.3.5 细胞自动机模型的分布式变形133

7.4 各种变形137

7.4.1 从规则结构生成机器人138

7.4.2 对接与融合138

7.4.3 自我复制140

7.5 M-TRAN群体141

参考文献141

第8章 自组织运动144

8.1 机器人运动控制144

8.1.1 机械手的末端控制144

8.1.2 腿式步行机器人146

8.1.3 整个身体的运动149

8.1.4 运动控制系统的设计153

8.1.5 模块化机器人分布式运动控制154

8.2 耦合振荡器154

8.2.1 扩散同步154

8.2.2 夹带157

8.2.3 如何引入相位偏移160

8.3 利用耦合振荡器的运动控制162

8.3.1 物理系统的连接162

8.3.2 全局夹带163

8.3.3 神经振荡器164

8.4 遗传算法165

8.5 运动控制的机器人M-TRAN167

8.5.1 CPG控制系统167

8.5.2 适应度和动力学仿真168

8.5.3 GA优化169

8.5.4 优化结果和再现实验170

8.5.5 CPG实时控制172

8.5.6 CPG控制问题174

8.6 评论175

参考文献175

第9章 硬件和软件178

9.1 硬件178

9.1.1 结构与机制180

9.1.2 连接机构181

9.1.3 电路184

9.1.4 可选模块188

9.2 软件188

9.2.1 M-TRAN模拟188

9.2.2 板载程序190

9.2.3 程序集中变形190

9.2.4 程序分布式变形194

9.3 误差与可靠性194

9.3.1 尺寸误差194

9.3.2 构造变形195

9.3.3 错误处理195

参考文献196

第10章 自组织机器人的未来197

10.1 自组织机器人面临的挑战197

10.1.1 模块尺寸197

10.1.2 模块的数量198

10.1.3 自配置和自组装之间的选择198

10.2 从机电一体化到分子机器199

10.2.1 基于DNA纳米技术的分子机器199

10.2.2 DNA纳米结构的自组装200

10.2.3 DNA逻辑门202

10.2.4 DNA传感器和DNA执行器203

10.3 纳米技术的分子机器人204

10.4 层级的出现：终极问题206

参考文献206