發表於2024-11-26
移動機器人自主導航是機器人領域的熱點研究內容。本書首先介紹瞭基於機器視覺感知機製的自主移動機器人導航的理論與研究,重點介紹瞭基於地圖、地圖構建以及無地圖環境下的基於視覺傳感器的機器人導航算法,並給齣瞭實際應用中基於視覺的機器人先進導航算法的實現。本書詳細闡述瞭實際應用中基於視覺的自主導航算法以及SLAM問題,提齣瞭利用視覺感知如何實現子目標驅動的導航概念,提齣瞭利用模糊邏輯進行基於視覺的機器人路徑跟蹤概念,以及如何利用基於微型控製器的傳感器係統研製實驗室環境下的低成本機器人。
《基於視覺的自主機器人導航》可作為從事機器人研究,尤其是移動機器人方麵的研究人員的參考書,也可作為高等院校自動化、計算機等相關專業研究生以及教師的參考用書。
譯者序
原書前言
第1章移動機器人導航
1.1自主移動機器人導航
1.2為何要視覺導航
1.3基於視覺的導航
1.3.1基於視覺的室內導航
1.3.1.1基於地圖的導航
1.3.1.2基於地圖構建的導航
1.3.1.3無地圖導航
1.3.2基於視覺的室外導航
1.4研究現狀
1.5障礙物檢測和避障
1.6本章小結
參考文獻
第2章移動機器人的外設接口
2.1簡介
2.2用於視覺係統與現有機器人接口的PIC微控製器係統
2.3KOALA機器人與PC和視覺係統構成的集成係統
2.4實際性能評估
2.5本章小結
參考文獻
第3章利用子目標的基於視覺的移動機器人導航
3.1簡介
3.2硬件設置
3.3目標導嚮的兩層導航機製
3.4第一層中基於圖像處理的環境探索
3.5最短路徑計算和子目標生成
3.6第二層中基於紅外的導航
3.7實際性能評估
3.8本章小結
參考文獻
第4章基於視覺的移動機器人自主開發
4.1簡介
4.2基於視覺的低成本移動機器人的研製開發
4.3基於微控製器的機器人感知係統的研製開發
4.3.1具有動態增強功能的紅外測距係統
4.3.1.1動態測距增強算法
4.3.1.2實驗結果
4.3.2采用開關模式同步檢測技術的光學接近檢測器
4.3.2.1基於PIC微控製器的光學接近檢測器
4.3.2.2開關模式同步檢測技術
4.3.2.3實驗結果
4.4客戶端—服務器工作模式下的內網連接
4.5本章小結
參考文獻
第5章基於視覺的移動機器人導航算法的實現示例
5.1簡介
5.2示例
5.3示例
5.4示例
5.5示例
5.6示例
5.7示例
5.8示例
5.9示例
5.10示例
5.11示例
5.12本章小結
參考文獻
第6章基於視覺的移動機器人路徑跟蹤
6.1簡介
6.2所提方法概述
6.3基於視覺的機器人模糊導航係統
6.4基於紅外傳感器的模糊避障算法
6.5實際性能評估
6.6本章小結
參考文獻
第7章移動機器人的SLAM
7.1簡介
7.2基於EKF的隨機SLAM算法
7.3結閤模糊神經網絡模型的基於EKF的SLAM算法
7.4模糊神經網絡架構及基於粒子群優化(PSO)算法的訓練方法
7.4.1模糊神經網絡架構169 7.4.2利用PSO訓練模糊神經網絡模型
7.4.3性能評估172 7.5利用DE優化算法訓練模糊監督器
7.5.1性能評估
7.6本章小結
參考文獻
第8章基於視覺的移動機器人SLAM
8.1簡介
8.2差動驅動KOALA機器人的動態狀態模型
8.3基於視覺感知的圖像特徵識彆、特徵跟蹤和每個特徵的3D距離 計算
8.4實際性能評估
8.5本章小結
參考文獻
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