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無人系統基礎(普通高等教育工業智能專業系列教材)

  • 作者:編者:楊光紅//王俊生|責編:湯楓//李樂
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111685432
  • 出版日期:2021/08/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:385
人民幣:RMB 89.9 元      售價:
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內容大鋼
    本書是從事無人系統自主、智能控制相關工作的入門教材。編者從一般無人系統的知識入手,分享了在開發實際無人駕駛系統中積累的經驗。本書共8章,第1章介紹無人系統的概念、意義、研究現狀和發展趨勢;第2章論述動態環境下無人系統的自主控制架構;第3章給出基於機器人操作系統ROS的程序設計方法;第4章設計無人駕駛數據採集系統;第5章組建無人駕駛定位系統;第6章開發無人駕駛環境感知系統;第7章研製無人駕駛規劃決策系統;第8章構建無人駕駛執行控制系統。
    本書既可作為高等學校工業人工智慧課程的教材,也可作為無人系統開發人員的技術參考書。
    本書配有授課電子課件,需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費註冊,審核通過後下載,或聯繫編輯索取(微信:15910938545,電話:010-88379739)。

作者介紹
編者:楊光紅//王俊生|責編:湯楓//李樂

目錄
出版說明
前言
第1章  緒論
  1.1  無人系統的概念和意義
  1.2  無人系統的研究現狀
    1.2.1  無人車現狀
    1.2.2  無人機現狀
    1.2.3  無人水下潛航器現狀
    1.2.4  無人水面艇現狀
  1.3  無人系統中人工智慧技術的發展趨勢
  1.4  習題
  參考文獻
第2章  無人系統的自主控制架構
  2.1  無人系統自主性的定義和等級劃分
  2.2  未知動態環境下自主控制架構
    2.2.1  概述
    2.2.2  無人系統硬體平台
    2.2.3  機器人操作系統
    2.2.4  環境感知系統
    2.2.5  定位系統
    2.2.6  規劃決策系統
    2.2.7  執行控制系統
    2.2.8  人機交互系統
    2.2.9  自主學習
  2.3  習題
  參考文獻
第3章  機器人操作系統ROS
  3.1  ROS的基本概念
  3.2  Ubuntu環境下ROS的安裝
  3.3  ROS話題的發布與訂閱示常式序
    3.3.1  workspace和package的創建
    3.3.2  話題發布程序的編寫
    3.3.3  話題訂閱程序的編寫
    3.3.4  ROS程序的編譯
    3.3.5  環境變數的設置
    3.3.6  ROS程序的執行
    3.3.7  基於rviz的數據可視化
  3.4  基於roslaunch的多節點同時啟動
  3.5  基於rosbag的數據記錄與回放
  3.6  習題
  參考文獻
第4章  無人駕駛數據採集系統
  4.1  激光雷達數據採集
    4.1.1  激光雷達概述
    4.1.2  基於ROS的激光雷達數據可視化
  4.2  攝像機數據採集
    4.2.1  攝像機概述
    4.2.2  基於ROS的攝像機驅動
  4.3  GPS/IMU數據採集
    4.3.1  GPS/IMU概述

    4.3.2  基於ROS的GPS/IMU驅動
  4.4  毫米波雷達數據採集
    4.4.1  毫米波雷達概述
    4.4.2  基於ROS的毫米波雷達數據可視化
  4.5  超聲波雷達數據採集
    4.5.1  超聲波雷達概述
    4.5.2  超聲波雷達的嵌入式驅動
  4.6  輪速編碼器數據採集
    4.6.1  輪速編碼器概述
    4.6.2  輪速編碼器的嵌入式驅動
  4.7  習題
  參考文獻
第5章  無人駕駛定位系統
  5.1  載波相位差分(RTK)技術
  5.2  基於GPS/IMU的組合導航
    5.2.1  組合導航系統的基本構成
    5.2.2  基於擴展卡爾曼濾波的組合導航
  5.3  基於激光雷達的SLAM演算法
    5.3.1  SLAM問題描述
    5.3.2  坐標變換
    5.3.3  李群、李代數
    5.3.4  前端里程計
    5.3.5  地圖創建
    5.3.6  迴環檢測
    5.3.7  後端圖優化
  5.4  習題
  參考文獻
第6章  無人駕駛環境感知系統
  6.1  傳統的環境感知技術
    6.1.1  基於激光雷達的障礙物檢測
    6.1.2  基於激光雷達的動態目標跟蹤
    6.1.3  基於激光雷達的路緣石檢測
    6.1.4  基於攝像機的車道線檢測
  6.2  基於深度學習的環境感知技術
    6.2.1  卷積神經網路(CNN)
    6.2.2  通用目標檢測架構
    6.2.3  基於攝像機的交通信號燈識別
    6.2.4  基於攝像機的限速標誌識別
    6.2.5  基於攝像機的車道線識別
    6.2.6  基於激光雷達的目標識別
  6.3  習題
  參考文獻
第7章  無人駕駛規劃決策系統
  7.1  基於電子地圖的參考路徑生成
    7.1.1  百度地圖JS API
    7.1.2  Qt內嵌瀏覽器及JS端與Qt端的信息交互
    7.1.3  電子地圖平台的網路通信
    7.1.4  參考路徑生成
  7.2  基於Frenet的低速無人車路徑動態規劃
    7.2.1  Frenet坐標系定義

    7.2.2  基於車載感測器的無人車Frenet坐標確定
    7.2.3  Frenet坐標系下路徑備選集合的構建
    7.2.4  路徑備選集合向全局坐標系的轉換
    7.2.5  障礙物碰撞檢測及最優路徑選取
  7.3  基於A*演算法的無人車全局路徑規劃
    7.3.1  圖搜索演算法基礎
    7.3.2  Dijkstra演算法及最佳優先搜索(BFS)演算法
    7.3.3  A*演算法
    7.3.4  Hybrid A*演算法
  7.4  習題
  參考文獻
第8章  無人駕駛執行控制系統
  8.1  線控技術概述
    8.1.1  線控轉向系統
    8.1.2  線控制動系統
    8.1.3  線控加速系統
  8.2  基於幾何追蹤方法的前輪轉角控制
    8.2.1  自行車模型
    8.2.2  前輪轉角嵌入式控制器
  8.3  輪速嵌入式控制器
  8.4  習題
  參考文獻

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