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機器人智能導航(新一代信息技術人工智慧與機器人戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)

  • 作者：編者:吳美平|責編:吉玲//章承林
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111776567
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：212
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    智能導航技術具有多學科交叉的鮮明特色，涉及信息科學、控制科學、機械工程、儀器科學、電腦科學等眾多學科知識。機器人是最佳的智能導航技術研究載體，其中機器人感知、規劃、控制等任務都與導航定位密切相關。
    本書內容涵蓋了機器人智能導航的概念與內涵、機器人導航的數學基礎、基於模型的機器人自主導航方法、基於模型的機器人非自主導航方法、基於學習的機器人智能導航方法、多機器人協同導航技術以及機器人導航規劃等基礎知識。此外，為了提升實踐性，本書還介紹了激光雷達與IMU融合同步定位與建圖、未知環境自主探索與路徑規劃、多無人機協同導航等實踐案例，可為學生掌握典型的室內外機器人導航技術提供基礎，支撐學生開展機器人導航實踐。
    本書可作為普通高校機器人工程、自動化、導航工程、車輛工程和人工智慧等專業的高年級本科生和研究生教材，也可作為相關領域工程技術人員的參考用書。
作者介紹
編者:吳美平|責編:吉玲//章承林
目錄
序
前言
第1章  緒論
  1.1  機器人智能導航的概念與內涵
  1.2  機器人智能導航的發展現狀
    1.2.1  環境測量感知與理解關鍵技術的發展
    1.2.2  動態路徑規劃與決策關鍵技術的發展
  1.3  本書章節的邏輯關係
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第2章  機器人導航的數學基礎
  2.1  機器人導航定位的概率描述與濾波方法
    2.1.1  機器人狀態估計與概率描述
    2.1.2  貝葉斯濾波框架
    2.1.3  典型的機器人導航濾波演算法
  2.2  機器人導航定位的剛體運動描述
    2.2.1  平移運動的數學描述
    2.2.2  旋轉運動的數學描述
  2.3  用李群與李代數描述機器人運動
    2.3.1  李群SO（3）描述機器人姿態
    2.3.2  李代數so（3）描述機器人姿態
    2.3.3  李群SE（3）描述機器人位姿
    2.3.4  李代數se（3）描述機器人位姿
  2.4  非線性優化求解機器人位姿方法
    2.4.1  非線性觀測模型的建立
    2.4.2  非線性模型的迭代優化求解
    2.4.3  常用的非線性優化函數庫
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第3章  基於模型的機器人自主導航方法
  3.1  慣性導航
    3.1.1  慣性導航微分方程
    3.1.2  初始對準
    3.1.3  捷聯慣性導航解算
  3.2  視覺建圖與定位
    3.2.1  光流估計
    3.2.2  視覺特徵提取
    3.2.3  光束法平差
    3.2.4  閉環檢測
    3.2.5  典型視覺建圖與定位方法
  3.3  激光建圖與定位
    3.3.1  激光雷達點雲數據的獲取與處理
    3.3.2  迭代最近點演算法
    3.3.3  曲率特徵提取與特徵匹配
    3.3.4  掃描匹配與位姿優化
  3.4  多感測器組合導航
    3.4.1  多感測器時空同步
    3.4.2  基於濾波的多感測器組合導航演算法

    3.4.3  基於優化的多感測器組合導航演算法
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第4章  基於模型的機器人非自主導航方法
  4.1  衛星導航技術
    4.1.1  衛星導航的基本原理
    4.1.2  定位誤差分析
    4.1.3  衛星導航技術拓展
  4.2  無線網路定位技術
    4.2.1  無線網路定位技術簡介
    4.2.2  RSS信號採集與特性分析
    4.2.3  無線網路指紋定位演算法
  4.3  藍牙定位技術
    4.3.1  藍牙定位技術簡介
    4.3.2  藍牙定位原理
    4.3.3  藍牙定位系統設計
  4.4  射頻識別定位技術
    4.4.1  射頻識別定位技術簡介
    4.4.2  射頻識別定位原理
  4.5  二維碼定位技術
    4.5.1  二維碼簡介
    4.5.2  二維碼識別演算法
    4.5.3  二維碼定位原理
  4.6  磁場定位技術
    4.6.1  磁場定位技術簡介
    4.6.2  低頻磁信號的產生與提取
    4.6.3  多磁信標定位演算法
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第5章  基於學習的機器人智能導航方法
  5.1  基於學習的機器人智能導航基礎
    5.1.1  機器人學習演算法概述
    5.1.2  基於學習的機器人智能導航原理
    5.1.3  學習演算法在機器人導航中的問題和挑戰
  5.2  基於傳統機器學習的智能導航方法
    5.2.1  決策樹導航策略
    5.2.2  隨機森林路徑規劃
    5.2.3  支持向量機避障策略
  5.3  基於深度學習的智能導航方法
    5.3.1  基於深度學習的環境語義感知
    5.3.2  基於深度學習的機器人狀態估計
    5.3.3  基於深度學習的同步定位與建圖
  5.4  基於強化學習的智能導航方法
    5.4.1  基於值函數的強化學習導航
    5.4.2  基於策略梯度的強化學習導航
    5.4.3  基於深度強化學習方法的導航
  本章小結
  思考題與習題

  參考文獻
第6章  多機器人協同導航技術
  6.1  多機器人協同導航狀態估計架構
  6.2  協同導航相對觀測方式及協同導航演算法
    6.2.1  基於超寬頻測距的協同導航演算法
    6.2.2  基於激光測距的協同導航演算法
    6.2.3  基於交叉視圖的協同導航演算法
  6.3  多機器人協同導航時空一致性標定技術
    6.3.1  多機器人時間一致性標定技術
    6.3.2  多機器人空間一致性標定技術
  6.4  多機器人協同導航系統案例
    6.4.1  無人機集群協同導航系統
    6.4.2  地面機器人協同導航系統
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第7章  機器人導航規劃
  7.1  地圖表示
    7.1.1  度量地圖
    7.1.2  拓撲地圖
  7.2  全局路徑規劃
    7.2.1  A*規劃演算法
    7.2.2  波前傳播規劃演算法
    7.2.3  快速擴展隨機樹演算法
  7.3  局部路徑規劃
    7.3.1  避障控制
    7.3.2  路徑平滑
    7.3.3  未知環境自主探索
    7.3.4  TEB演算法
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第8章  機器人智能導航實踐
  8.1  機器人操作系統簡介
    8.1.1  Ubuntu操作系統與ROS
    8.1.2  ROS通信機制
    8.1.3  ROS結構
    8.1.4  Gazebo模擬環境
  8.2  激光雷達與IMU融合同步定位與建圖實驗
    8.2.1  實驗設置
    8.2.2  LOAM方法實踐
  8.3  未知環境自主探索與路徑規劃實驗
    8.3.1  實驗設置
    8.3.2  TARE方法實踐
  8.4  多無人機協同導航實驗
    8.4.1  實驗設置
    8.4.2  EGO-Swarm方法實踐
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻

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