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第一部分 自组织群机器人系统 3

第一章 形态机器人学——机器人系统形态和神经的一种进化发展的自组织方法 3

1 形态机器人学的介绍 3

2 多细胞形态形成的计算模型 5

3 群机器人的形态自组织 6

4 用于自组织重构的形态模块化机器人 13

5 形态脑－体的共同发育 14

6 关于进化发育机器人学（Evo-Devo-Robo） 18

7 结论 19

致谢 19

参考文献 19

第二章 如何设计机器人机体和机器人群？——具身自组织系统中的仿生、拟生和人工进化 24

1 介绍 25

2 群机器人学中的仿生和拟生 27

3 机器人机体的进化自组织控制结构 40

4 控制器网络拓扑到体形的进化成形 43

5 讨论 45

参考文献 49

第三章 喧嚣和嘈杂环境中的多体集群控制算法 53

1 介绍 53

2 集群背景和问题提出 55

3 追踪移动目标的适应性集群控制 58

4 嘈杂环境中多机体的集群控制 62

5 稳定性分析 65

6 实验结果 70

7 结论和未来的工作 78

参考文献 79

第四章 遗传激励 80

1 背景：自然和社会系统中的激励 80

2 人工激励的相关工作 83

3 所提出的框架 86

4 实验 88

5 讨论 98

6 结论 100

参考文献 100

第五章 从蚁群到机器人和从机器人到蚁群：机器人如何促进对动物集体行为的研究 103

1 介绍 103

2 为何机器人学对社会行为的研究有用？ 105

3 结论 112

致谢 112

参考文献 113

第二部分 自重构模块化机器人 123

第六章 异构多机器人组织的自优化自组装 123

1 介绍 123

2 一般的自组装方案 124

3 优化控制器：从φs至φ的转变以及约束的作用 128

4 基于约束的优化 131

5 成组和缩放方法 135

6 执行情况和结果 136

7 结论 139

参考文献 140

第七章 模块化机器人的形态自重构 143

1 介绍 143

2 多细胞形态形成 146

3 一种通用的分层形态模型 146

4 Cross-Cube RM机器人的自重构 147

5 Cross-Ball RM机器人的自重构 161

6 结论 166

致谢 167

参考文献 167

第八章 自组装机器人中的基本问题和Tribolon平台上分异的一种案例研究 171

1 自组装 171

2 自组装中的主要问题 173

3 案例研究 180

4 结论 187

致谢 187

参考文献 187

第三部分 机器人系统中的自主式智力开发 193

第九章 类人脑的时间处理 193

1 介绍 193

2 大脑模型的五个部分 195

3 生物发育 196

4 为何是自主神经发育？ 197

5 基本组成部分 199

6 脑叶成分分析 201

7 表示的出现 203

8 特性 205

9 实验结果 208

10 结论 208

参考文献 209

第四部分 特殊应用 213

第十章 关于多头绒泡菌机器人 213

1 介绍 213

2 实验 217

3 基于粒子模型中振荡输运现象的出现 224

4 结果 228

5 结论和讨论 243

致谢 245

参考文献 245

第十一章 使用有机计算原理开发自组织机器人单元 250

1 介绍 250

2 挑战 252

3 架构 255

4 一个自适应生产单元的例子 261

5 结论 267

致谢 268

参考文献 268