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移動機器人自主控制/前沿科技人工智慧系列

  • 作者：倪建軍|責編:田宏峰
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121458590
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：277
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    移動機器人自主控制不僅是機器人領域的重要問題，也是人工智慧研究中的熱點課題之一。本書首先系統介紹移動機器人的結構和特點，以及移動機器人自主控制的關鍵技術等內容；然後詳細研究人工智慧理論與方法在移動機器人導航、路徑規劃、機器人視覺、環境感知、同步定位與建圖、多機器人協作等方面的具體解決思路，並給出實驗結果和分析；最後介紹移動機器人自主控制的進展。
    本書可作為普通高校機器人、自動化、人工智慧等相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可以作為相關領域研究人員的參考用書。
作者介紹
倪建軍|責編:田宏峰
目錄
第1章  緒論
  1.1  移動機器人簡介
    1.1.1  移動機器人的定義
    1.1.2  移動機器人的組成
    1.1.3  移動機器人的特點
  1.2  移動機器人的關鍵技術
    1.2.1  環境感知
    1.2.2  導航與路徑規劃
    1.2.3  機器人視覺
    1.2.4  同步定位與地圖構建
    1.2.5  多機器人協作
  1.3  移動機器人的研究進展
    1.3.1  移動機器人的發展歷史
    1.3.2  移動機器人的研究展望
  1.4  本書的主要內容和結構安排
  1.5  本章小結
  參考文獻
第2章  移動機器人導航
  2.1  移動機器人導航概述
    2.1.1  移動機器人導航的發展歷史
    2.1.2  移動機器人的常用導航方式
    2.1.3  傳統導航方法簡介
  2.2  基於改進強化學習的移動機器人導航
    2.2.1  強化學習概述
    2.2.2  基於生物刺激神經網路改進Q學習演算法的移動機器人導航
    2.2.3  實驗及結果分析
  2.3  模糊控制與虛擬力場法相結合的移動機器人導航
    2.3.1  虛擬力場法簡介
    2.3.2  基於模糊控制改進虛擬力場法的移動機器人導航
    2.3.3  實驗及結果分析
  2.4  本章小結
  參考文獻
第3章  移動機器人路徑規劃
  3.1  移動機器人路徑規劃概述
  3.2  傳統路徑規劃方法簡介
    3.2.1  構形空間法
    3.2.2  可視圖法
    3.2.3  柵格法
    3.2.4  拓撲法
    3.2.5  概率路徑圖法
  3.3  基於人工蜂群演算法的移動機器人路徑規劃
    3.3.1  人工蜂群演算法簡介
    3.3.2  基於改進人工蜂群演算法的路徑規劃方法
    3.3.3  實驗及結果分析
  3.4  基於蛙跳演算法的移動機器人路徑規劃
    3.4.1  蛙跳演算法簡介
    3.4.2  基於改進蛙跳演算法的路徑規劃
    3.4.3  實驗及結果分析
  3.5  基於文化基因演算法的路徑規劃
    3.5.1  文化基因演算法簡介

    3.5.2  基於改進文化基因演算法的路徑規劃
    3.5.3  實驗及結果分析
  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  移動機器人視覺
  4.1  移動機器人視覺技術概述
    4.1.1  機器人視覺技術簡介
    4.1.2  移動機器人視覺技術的發展概況
  4.2  基於改進ViBe的運動目標檢測
    4.2.1  改進ViBe演算法的原理
    4.2.2  實驗結果與分析
    4.2.3  基於I-ViBe的運動目標檢測的背景更新機制和實時性
  4.3  基於KCF的運動目標跟蹤
    4.3.1  基於改進KCF的運動目標跟蹤
    4.3.2  實驗結果與分析
    4.3.3  SLKCF跟蹤演算法在複雜環境中的性能
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  移動機器人環境感知
  5.1  移動機器人環境感知概述
    5.1.1  環境感知的主要任務
    5.1.2  移動機器人常用環境感知感測器
  5.2  基於改進ORB的場景特徵提取與匹配
    5.2.1  圖像特徵提取與匹配演算法簡介
    5.2.2  改進ORB特徵提取與匹配演算法
    5.2.3  實驗結果與分析
  5.3  半稠密地圖的構建
    5.3.1  像素篩選策略
    5.3.2  逆深度估計
    5.3.3  基於圖像金字塔的逆深度傳遞
    5.3.4  實驗與結果分析
  5.4  基於深度神經網路的移動機器人道路場景分類
    5.4.1  改進的場景分類深度神經網路
    5.4.2  實驗與結果分析
    5.4.3  關於局部特徵提取和全局特徵提取的討論
  5.5  本章小結
  參考文獻
第6章  移動機器人同步定位與建圖
  6.1  移動機器人同步定位與建圖概述
    6.1.1  移動機器人定位概述
    6.1.2  移動機器人地圖建模概述
    6.1.3  移動機器人SLAM概述
  6.2  基於改進擴展卡爾曼濾波的移動機器人SLAM演算法
    6.2.1  演算法描述
    6.2.2  模擬實驗和結果分析
  6.3  基於改進生物啟發方法的移動機器人SLAM演算法
    6.3.1  演算法描述
    6.3.2  室內移動機器人SLAM實驗
  6.4  基於深度學習的移動機器人語義SLAM演算法
    6.4.1  移動機器人語義SLAM演算法概述

    6.4.2  基於卷積神經網路的移動機器人語義SLAM演算法
    6.4.3  實驗及結果分析
  6.5  本章小結
  參考文獻
第7章  多機器人協作
  7.1  多機器人協作概述
    7.1.1  多機器人協作的研究進展
    7.1.2  多機器人協作的主要研究內容
  7.2  基於自組織神經網路的任務分配演算法
    7.2.1  任務分配問題描述
    7.2.2  任務分配演算法
    7.2.3  實驗及結果分析
  7.3  基於動態生物刺激神經網路的多機器人系統編隊
    7.3.1  編隊問題的描述
    7.3.2  基於動態生物刺激神經網路的多機器人系統導航
    7.3.3  編隊模擬實驗及結果分析
  7.4  基於精確勢博弈的多無人機協同覆蓋搜索
    7.4.1  多無人機協同覆蓋搜索概述
    7.4.2  勢博弈方法概述
    7.4.3  基於精確勢博弈的多無人機協同覆蓋方法
    7.4.4  實驗及結果分析
  7.5  本章小結
  參考文獻
第8章  移動機器人自主控制進展
  8.1  移動機器人自主控制的研究進展
    8.1.1  基於生物啟髮式演算法的移動機器人自主控制
    8.1.2  基於深度神經網路的移動機器人自主控制
  8.2  基於改進脊椎神經系統的異構多AUV協同圍捕演算法
    8.2.1  異構多AUV協同圍捕問題描述
    8.2.2  異構多AUV協同圍捕演算法
    8.2.3  實驗和結果分析
  8.3  基於改進肉芽腫形成演算法的移動機器人故障自恢復演算法
    8.3.1  移動機器人故障自恢復問題描述
    8.3.2  機器人故障自恢復方法
    8.3.3  實驗及結果分析
  8.4  本章小結
參考文獻

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