国外名校最新教材精选 自主移动机器人导论 第2版pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
下载压缩包 [复制下载地址] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页

国外名校最新教材精选 自主移动机器人导论 第2版PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 引言 1

1.1引言 1

1.2本书综述 9

第2章 运动 11

2.1引言 11

2.1.1运动的关键问题 14

2.2腿式移动机器人 14

2.2.1腿的构造与稳定性 15

2.2.2动力学考虑 18

2.2.3腿式机器人运动的例子 20

2.3轮式移动机器人 28

2.3.1轮式运动：设计空间 28

2.3.2轮式运动：实例研究 34

2.4飞行移动机器人 39

2.4.1引言 39

2.4.2飞机器结构 41

2.4.3自主VTOL最新技术水平 42

2.5习题 44

第3章 移动机器人运动学 46

3.1引言 46

3.2运动学模型和约束 47

3.2.1表示机器人的位置 47

3.2.2前向运动学模型 49

3.2.3轮子运动学约束 51

3.2.4机器人运动学约束 56

3.2.5举例：机器人运动学模型和约束 57

3.3移动机器人的机动性 60

3.3.1移动性的程度 60

3.3.2可操纵度 64

3.3.3机器人的机动性 64

3.4移动机器人工作空间 66

3.4.1自由度 66

3.4.2完整机器人 67

3.4.3路径和轨迹的考虑 68

3.5基本运动学之外 70

3.6运动控制 71

3.6.1开环控制 71

3.6.2反馈控制 72

3.7习题 76

第4章 感知 77

4.1移动机器人的传感器 77

4.1.1传感器分类 77

4.1.2表征传感器的特性指标 78

4.1.3表示不确定性 83

4.1.4轮子/电机传感器 87

4.1.5导向传感器 88

4.1.6加速度计 90

4.1.7惯性测量单元 91

4.1.8基于地面的信标 92

4.1.9有源测距 94

4.1.10运动/速度传感器 106

4.1.11视觉传感器 107

4.2计算机视觉的基本原理 107

4.2.1引言 107

4.2.2数字摄像机 108

4.2.3图像形成 112

4.2.4全向摄像机 120

4.2.5立体结构 127

4.2.6运动结构 136

4.2.7运动与光流 142

4.2.8颜色跟踪 144

4.3图像处理基础 146

4.3.1图像滤波 146

4.3.2边缘检测 149

4.3.3计算图像相似性 154

4.4特征提取 155

4.5图像特征提取：兴趣点检测器 158

4.5.1引言 158

4.5.2理想的特征检测器属性 158

4.5.3角检测器 159

4.5.4光度测定和几何变化的不变性 164

4.5.5斑块检测器 170

4.6位置识别 175

4.6.1引言 175

4.6.2从特征包到视觉词 176

4.6.3使用倒排文件的有效位置识别 177

4.6.4鲁棒位置识别的几何验证 178

4.6.5应用 178

4.6.6位置识别的其它图像表象 178

4.7基于距离数据（激光，超声）的特征提取 181

4.7.1直线提取 182

4.7.2 6个直线提取算法 186

4.7.3距离直方图特征 195

4.7.4其他几何特征提取 196

4.8习题 197

第5章 移动机器人的定位 199

5.1引言 199

5.2定位的挑战：噪声和混叠 199

5.2.1传感器噪声 200

5.2.2传感器混叠 201

5.2.3执行器噪声 202

5.2.4里程表位置估计的误差模型 203

5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比 206

5.4信任度的表示 208

5.4.1单假设信任度 210

5.4.2多假设信任度 211

5.5地图表示方法 213

5.5.1连续的表示方法 213

5.5.2分解策略 215

5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战 220

5.6基于概率地图的定位 222

5.6.1引言 222

5.6.2机器人定位问题 223

5.6.3概率论的基本概念 225

5.6.4术语 226

5.6.5基于概率地图定位的组成 228

5.6.6定位问题的分类 229

5.6.7马尔可夫定位 229

5.6.8卡尔曼滤波器定位 242

5.7定位系统的其他例子 256

5.7.1基于路标的导航 256

5.7.2全局唯一定位 257

5.7.3定位信标系统 258

5.7.4基于路由的定位 259

5.8自动制图 259

5.8.1引言 259

5.8.2 SLAM：同时定位和制图问题 261

5.8.3 SLAM的数学定义 261

5.8.4扩展卡尔曼滤波器（EKF）的SLAM 263

5.8.5具有单摄像机的视觉SLAM 265

5.8.6对EKF SLAM的讨论 268

5.8.7基于图形的SLAM 270

5.8.8粒子滤波器的SLAM 271

5.8.9 SLAM中公开的难题 272

5.8.10开放源代码SLAM的软件和其它资源 273

5.9习题 273

第6章 规划和导航 275

6.1引言 275

6.2导航能力：规划和反应 275

6.3路径规划 277

6.3.1图形搜索 278

6.3.2势场路径规划 289

6.4 避障 293

6.4.1 Bug算法 293

6.4.2向量场直方图 297

6.4.3气泡带技术 299

6.4.4曲率速度技术 300

6.4.5动态窗口方法 301

6.4.6 Schlegel避障方法 302

6.4.7接近图 303

6.4.8梯度法 303

6.4.9加上动态约束 303

6.4.10其他方法 304

6.4.11综述 304

6.5导航的体系结构 306

6.5.1代码重用与共享的模块性 306

6.5.2控制定位 307

6.5.3分解技术 307

6.5.4实例研究：分层机器人结构 311

6.6习题 316

参考文献 318