《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》是2009年科學出版社出版的圖書，作者是蔡自興、賀漢根。本書重點介紹了機器學習、環境認知、運動規劃、導航控制等方面在理論和方法上取得的進展，意在推動認知科學、模式識別、非線性控制等學科的前沿問題的研究。
基本介紹
- 書名：未知環境中移動機器人導航控制理論與方法
- 作者：蔡自興，賀漢根編
- ISBN：9787030234315
- 頁數：503
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2009-01-01
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
- 版次：1
- 所屬分類：圖書>計算機與網際網路>人工智慧
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》以未知環境中的移動機器人導航控制理論和方法為研究內容，對提高探測移動機器人導航控制系統的技術水平，促進移動探測技術的發展，具有重要的科學意義。全書主要包括七個方面：機器人的體系結構，動力學模型與路徑跟蹤控制，環境建模與定位，障礙物的檢測，機器人導航策略，故障診斷與容錯控制，機器學習理論及套用。
《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》可作為智慧型機器人研究和教學的參考書，也可供從事智慧型機器人、人工智慧、智慧型控制和智慧型系統研究、設計和套用的科技人員和高等院校師生閱讀和參考。
圖書目錄
《21世紀先進制造技術叢書》序
前言
第1章 概述
1.1 引言
1.2 未知環境中移動機器人導航理論與技術研究的進展概況
1.2.1 體系結構
1.2.2 環境建模與定位
1.2.3 路徑規劃
1.2.4 運動控制
1.2.5 故障診斷與容錯控制
1.3 機器學習和自適應理論與方法研究的進展
參考文獻
第2章 未知環境中移動機器人系統的體系結構
2.1 引言
2.2 機器人體系結構
2.2.1 遞階式體系結構
2.2.2 反應式體系結構
2.2.3 慎思/反應複合式體系結構
2.3 移動機器人系統體系結構實例
2.3.1 移動機構與感測器系統
2.3.2 控制系統軟體體系結構
2.3.3 控制系統使用的硬體
2.4 四層遞階式智慧型導航控制體系結構
2.4.1 導航控制任務分解與導航控制系統中的幾個概念
2.4.2 一個四層模組化的汽車自主駕駛控制系統結構
2.4.3 駕駛控制系統各層內部通用結構
2.4.4 駕駛控制系統各層結構特點
參考文獻
第3章 未知環境中移動機器人的動力學模型與控制
3.1 引言
3.2 輪式移動機器人的動力學模型
3.2.1 輪式移動機器人的幾種典型機構
3.2.2 非完整約束條件下輪式移動機器人的動力學模型
3.3 輪式移動機器人的鎮定與跟蹤問題
3.3.1 輪式移動機器人的鎮定與跟蹤控制器設計問題
3.3.2 鎮定與跟蹤控制器的相關研究
3.4 輪式移動機器人的魯棒統一控制器設計理論
3.4.1 破壞理想非完整約束條件下的輪式移動機器人魯棒統一控制律
3.4.2 不確定曲面運動條件下輪式移動機器人原型的魯棒統一控制器
3.5 鎮定和跟蹤控制設計實例
3.5.1 Unicycle類型輪式移動機器人的控制器設計
3.5.2 單鏈鏈式系統的控制器設計
3.5.3 基於backstepping的跟蹤控制律設計
3.5.4 基於模糊滑模變結構的控制器綜合
3.5.5 基於微分平坦的輪式移動機器人軌跡生成
3.5.6 基於T S模糊模型的輪式移動機器人軌跡跟蹤控制
3.5.7 同時存在執行機構飽和與外部干擾時的wMR軌跡跟蹤控制
參考文獻
第4章 未知環境中移動機器人的環境建模與定位研究
4.1 引言
4.2 移動機器人環境建模與定位技術
4.2.1 環境模型簡介
4.2.2 環境建模與定位方法概述
4.3 基於視覺圖像的環境特徵提取
4.3.1 基於圖像外觀的環境特徵分析與提取
4.3.2 基於興趣點的環境特徵分析與提取
4.3.3 基於立體視覺的環境特徵分析
4.4 動態環境下移動機器人地圖構建的研究
4.4.l 地圖表示方法簡介
4.4.2 動態環境中基於障礙時空關聯的地圖構建
4.4.3 實驗結果及其分析
4.5 移動機器人定位技術的一些實例
4.5.1 基於雷射雷達環境感知信息的機器人定位方法
4.5.2 基於Monte Carlo方法的移動機器人定位
4.6 基於免疫進化算法的同步定位與建圖
4.6.1 基於占據柵格的地圖表示
4.6.2 關鍵點柵格及其檢測
4.6.3 結合領域知識的並發定位與建圖免疫進化算法
4.6.4 算法的實現和實驗結果
4.6.5 結論
4.7 基於視覺的拓撲環境建模與定位
4.7.1 拓撲模型與度量模型
4.7.2 視覺拓撲建模與定位領域常用的機率技術
4.7.3 視覺拓撲建模與定位系統
4.8 基於視覺信號的地面移動機器人航跡修正
4.8.1 問題描述
4.8.2 視覺里程計
4.8.3 基於立體視覺的視覺里程計實現技術
4.8.4 基於視覺量角計的航跡修正算法
參考文獻
第5章 未知環境中移動機器人的障礙物檢測
5.1 引言
5.2 障礙物的檢測方法
5.2.1 雷射測距雷達
5.2.2 視覺方法
5.3 基於雷射雷達的障礙檢測方法
5.3.1 測距數據的濾波處理
5.3.2 雷射雷達測距數據的3-D變換
5.3.3 非結構化環境中的障礙檢測
5.4 基於自適應分割和立體視覺的快速障礙檢測
5.5 基於移動機器人視覺系統的運動目標檢測與跟蹤
5.5.1 基於移動機器人視覺系統的運動目標檢測方法
5.5.2 運動目標跟蹤技術
5.5.3 目標檢測與跟蹤的難點
參考文獻
第6章 未知環境中移動機器人的導航策略
6.1 引言
6.2 路徑規劃技術
6.2.1 基於事例的學習規劃方法
6.2.2 基於環境模型的規劃方法
6.2.3 基於行為的路徑規劃方法
6.2.4 發展趨勢
6.3 基於近似Voronoi圖的路徑規劃
6.3.1 移動機器人運行環境的空間表示方法
6.3.2 Voronoi圖的介紹
6.3.3 近似Voronoi邊界網路(AVBN)建模方法
6.3.4 基於AVBN模型與GAS的全局規劃
6.3.5 仿真與實驗
6.4 反射式局部規劃策略
6.4.1 反射式7層避障模型
6.4.2 軌跡的運動控制
6.4.3 擾動策略
6.4.4 反應式導航實驗驗證
6.5 移動機器人的局部規劃策略
6.5.1 局部規劃方法概述
6.5.2 基於模擬退火的擾動規則設計
6.5.3 局部規劃程式設計
6.5.4 局部規劃仿真實驗
6.6 複合導航策略與實現
6.6.1 複合導航的策略
6.6.2 複合導航的實現
6.7 路徑規劃的智慧型方法
6.7.1 基於免疫進化和示例學習的移動機器人路徑規劃
6.7.2 基於蟻群算法的移動機器人路徑規劃
6.8 基於特徵點的導航策略
6.8.1 特徵提取
6.8.2 基於特徵點的導航行為
6.8.3 導航策略的設計與實現
參考文獻
第7章 未知環境中移動機器人的故障診斷與容錯控制
7.1 移動機器人故障診斷與容錯控制概述
7.1.1 故障模型和感測器誤差模型
7.1.2 移動機器人故障診斷與容錯控制的特點
7.1.3 移動機器人故障診斷與容錯控制的方法
7.2 航跡推算系統硬故障診斷
7.2.1 基於粒子濾波器的混合動態系統估計
7.2.2 航跡推算系統故障模型
7.2.3 狀態空間自適應
7.2.4 移動機器人航跡推算系統感測器的故障診斷
7.3 移動機器人軟故障檢測與補償的自適應粒子濾波算法
7.3.1 模型與軟故障檢測
7.3.2 軟故障補償的自適應粒子濾波器PD-PNAPF
7.3.3 實驗與分析
7.3.4 粒子數目自適應、精度及效率分析
7.4 軟故障補償的自適應進化粒子濾波算法PD-EAPF
7.4.1 多樣性測度
7.4.2 自適應進化粒子濾波器PD-EAPF
7.4.3 實驗以及分析
7.5 不完備故障模型診斷及其在移動機器人故障診斷中的套用.
7.5.1 不完備混合動態系統
7.5.2 未知模式檢測
7.5.3 不完備模型診斷的粒子濾波算法
7.5.4 實驗分析
7.5.5 不完備系統診斷的自適應機制
7.6 雷射雷達異常及車輪異常檢測
7.6.1 雷射雷達的異常檢測與濾除
7.6.2 雷射雷達魯棒測量模型
7.6.3 移動機器人異常運動狀態識別以及避讓策略
參考文獻
第8章 機器學習理論及其在移動機器人導航控制中的套用
8.1 引言
8.2 面向移動機器人導航與控制的機器學習方法
8.3 增強學習研究的一些新進展
8.3.1 策略梯度增強學習的回報基線方法
8.3.2 模糊策略梯度增強學習
8.3.3 結合SVM的混合策略梯度增強學習方法
8.3.4 基於多目標最佳化的進化算法求解約束最佳化問題
8.4 機器學習在移動機器人導航中的套用實例
8.4.1 增強學習在月球探測機器人運動控制中的套用
8.4.2 統計學習理論在基於視覺的環境感知中的套用
參考文獻
第9章 未知環境中移動機器人導航控制研究的展望
9.1 未來研究方向
9.2 結束語
參考文獻
