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第1章 引言 1

1.1 引言 1

1.2 本书综述 11

第2章 运动 13

2.1 引言 13

2.1.1 运动的关键问题 17

2.2 腿式移动机器人 18

2.2.1 腿的构造与稳定性 18

2.2.2 腿式机器人运动的例子 21

2.3 轮式移动机器人 31

2.3.1 轮子运动：设计空间 31

2.3.2 轮子运动：实例研究 39

第3章 移动机器人运动学 47

3.1 引言 47

3.2 运动学模型和约束 48

3.2.1 表示机器人的位置 49

3.2.2 前向运动学模型 51

3.2.3 轮子运动学约束 54

3.2.4 机器人运动学约束 61

3.2.5 举例：机器人运动学模型和约束 63

3.3 移动机器人的机动性 67

3.3.1 活动性的程度 67

3.3.2 可操纵度 72

3.3.3 机器人的机动性 73

3.4 移动机器人工作空间 75

3.4.1 自由度 75

3.4.2 完整机器人 76

3.4.3 路径和轨迹的考虑 78

3.5 基本运动学之外 82

3.6 运动控制 82

3.6.1 开环控制 83

3.6.2 反馈控制 84

第4章 感知 91

4.1 移动机器人的传感器 91

4.1.1 传感器分类 91

4.1.2 表征传感器的特性指标 93

4.1.3 轮子／电机传感器 100

4.1.4 导向传感器 101

4.1.5 基于地面的信标 104

4.1.6 有源测距 107

4.1.7 运动／速度传感器 119

4.1.8 基于视觉的传感器 120

4.2 表示不确定性 149

4.2.1 统计的表示 149

4.2.2 误差传播：对不确定的测量进行组合 153

4.3 特征提取 155

4.3.1 基于距离数据的特征提取（激光、超声和基于视觉测距） 158

4.3.2 基于可视表象的特征提取 166

第5章 移动机器人的定位 185

5.1 引言 185

5.2 定位的挑战：噪声和混叠 186

5.2.1 传感器噪声 187

5.2.2 传感器混叠 188

5.2.3 执行器噪声 189

5.2.4 里程表位置估计的误差模型 191

5.3 定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比 196

5.4 信任度的表示 199

5.4.1 单假设信任度 199

5.4.2 多假设信任度 202

5.5 地图表示方法 205

5.5.1 连续的表示方法 205

5.5.2 分解策略 208

5.5.3 发展水平：地图表示方法的最新挑战 215

5.6 基于概率地图的定位 218

5.6.1 引言 218

5.6.2 马尔可夫定位 221

5.6.3 卡尔曼滤波器定位 235

5.7 定位系统的其他例子 251

5.7.1 基于路标的导航 252

5.7.2 全局唯一定位 253

5.7.3 定位信标系统 255

5.7.4 基于路由的定位 257

5.8 自主地图的构建 257

5.8.1 随机构图的技术 258

5.8.2 其他的构图技术 261

第6章 规划与导航 265

6.1 引言 265

6.2 导航能力：规划和反应 266

6.2.1 路径规划 268

6.2.2 避障 281

6.3 导航的体系结构 300

6.3.1 代码重用与共享的模块性 300

6.3.2 控制定位 301

6.3.3 分解技术 302

6.3.4 实例研究：分层机器人结构 308