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無人平台多源導航原理

  • 作者：朱建良//薄煜明//汪進文//李勝//宋麗君等|責編:鍾博
  • 出版社：北京理工大學
  • ISBN：9787576340990
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 92 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統地介紹了無人平台多源導航的理論基礎知識和工作原理，主要內容包括無人平台導航源的工作原理與分類、無人平台多源導航的時空配准、多源信號提取與建模、多源導航信息智能動態分析與決策、多源導航信息數據融合架構、多源導航信息數據融合演算法以及無人平台多源導航系統設計與實現。本書注重理論與工程實踐相結合，在理論基礎上結合了作者實際應用成果，便於讀者快速理解與掌握無人平台多源導航專業的核心知識。
    本書可作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材，也可供導航領域的研究人員和工程人員參考。
作者介紹
朱建良//薄煜明//汪進文//李勝//宋麗君等|責編:鍾博
目錄
第1章  無人平台多源導航概述
  1.1  無人平台環境感知
    1.1.1  地面無人系統
    1.1.2  環境感知技術
  1.2  無人平台導航源
    1.2.1  GNSS
    1.2.2  INS
    1.2.3  GNSS/INS組合導航系統
    1.2.4  光/聲學導航系統
    1.2.5  重力/磁力導航
    1.2.6  典型室內定位方法
    1.2.7  偽衛星定位
  1.3  多源導航發展現狀
    1.3.1  PNT體系下的多源導航
    1.3.2  多源導航的未來
第2章  無人平台導航源工作原理與分類
  2.1  慣性導航
    2.1.1  慣性導航原理
    2.1.2  航位推算組合導航
  2.2  衛星導航
    2.2.1  GNSS定位原理
    2.2.2  GNSS差分定位
  2.3  里程計
  2.4  氣壓計
  2.5  磁感測器
  2.6  視覺導航
  2.7  雷達
    2.7.1  單線激光雷達
    2.7.2  多線激光雷達
  2.8  無線網路
第3章  無人平台多源導航的時空配准
  3.1  時間配准
    3.1.1  時間誤差來源
    3.1.2  時間配准系統
    3.1.3  時間配准方法
    3.1.4  時間配準的評價準則
  3.2  空間配准
    3.2.1  空間誤差來源
    3.2.2  空間坐標系統一化
    3.2.3  視覺類感測器的空間配准
    3.2.4  激光雷達的空間配准
    3.2.5  其他感測器的空間配准
    3.2.6  基於桿臂補償的空間配准演算法
    3.2.7  空間配準的評價準則
第4章  多源信息提取與建模
  4.1  感測器信息預處理
    4.1.1  經典濾波器
    4.1.2  卡爾曼濾波器
    4.1.3  擴展卡爾曼濾波
    4.1.4  無跡卡爾曼濾波

    4.1.5  希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform, HHT)
  4.2  數據特徵的提取
    4.2.1  常用的數據特徵提取方法
    4.2.2  深度學習特徵提取方法的優勢
    4.2.3  循環神經網路
    4.2.4  長短期記憶網路
    4.2.5  卷積神經網路
  4.3  模型構建與參數優化
    4.3.1  模型網路設計
    4.3.2  模型參數優化
  4.4  車輛行為識別建模與優化
    4.4.1  試驗數據預處理
    4.4.2  數據分割
    4.4.3  數據平滑與降噪
    4.4.4  試驗CNN-LSTM架構設計
    4.4.5  網路訓練與參數優化
    4.4.6  性能評價指標
    4.4.7  試驗結果對比
第5章  多源導航信息智能動態分析與決策
  5.1  多源導航系統信息可信性分析
    5.1.1  多源導航系統信息可信性的概念及內涵
    5.1.2  單感測器可信性自評估分析
    5.1.3  多感測器可信性互評估分析
  5.2  多源導航系統信息完備性分析
    5.2.1  多源導航系統信息完備性的概念及內涵
    5.2.2  多源導航系統信息完備性理論的指標體系構建和建模表徵
    5.2.3  多源導航系統信息完備性度量
    5.2.4  多源導航系統的最優信息完備集構建
  5.3  多源導航系統信息優選與決策
    5.3.1  強化學習框架
    5.3.2  深度強化學習模型
    5.3.3  基於深度強化學習的決策系統
第6章  多源導航信息數據融合架構
  6.1  多源導航信息數據融合定義
  6.2  多源導航信息數據多層次融合
    6.2.1  多層集中式數據融合架構
    6.2.2  多層分散式數據融合架構
    6.2.3  多層混合式數據融合架構
  6.3  隨機線性系統的最優控制
    6.3.1  離散系統的分離定理
    6.3.2  有色雜訊條件下的卡爾曼濾波
    6.3.3  多源導航信息濾波方程
    6.3.4  卡爾曼濾波在多源導航中的應用
第7章  多源導航信息數據融合演算法
  7.1  證據論演算法
    7.1.1  D-S演算法概述
    7.1.2  D-S演算法的理論體系
  7.2  模糊論演算法
    7.2.1  模糊論概述
    7.2.2  模糊計算原理

  7.3  智能優化演算法
    7.3.1  遺傳演算法
    7.3.2  粒子群演算法
  7.4  神經網路及其多感測器數據融合演算法
    7.4.1  神經網路概述
    7.4.2  BP神經網路與多感測器數據融合演算法
  7.5  深度學習及其多感測器數據融合演算法
    7.5.1  深度學習概述
    7.5.2  深度學習在多感測器數據融合中的應用
第8章  無人平台多源導航系統設計與實現
  8.1  無人平台多源導航系統軟體設計
    8.1.1  底層適配控制器軟體系統架構
    8.1.2  操作系統對比和選擇
    8.1.3  任務模塊的劃分和定義
    8.1.4  線程間通信
    8.1.5  系統安全性設計
  8.2  無人平台多源導航系統硬體設計
    8.2.1  單片機核心電路
    8.2.2  電子加速踏板介面電路
    8.2.3  擋位信號介面電路
    8.2.4  CAN匯流排介面電路
    8.2.5  底層適配控制器面板開關介面電路
    8.2.6  硬體系統安全性設計
  8.3  無人平台多源導航信息數據融合實現

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