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移动机器人原理与技术 版权信息
- ISBN：9787560664491
- 条形码：9787560664491 ; 978-7-5606-6449-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
移动机器人原理与技术 内容简介
本书系统地介绍了移动机器人的组成、技术原理以及应用。全书共分为十章, 内容包括有移动机器人系统构成、移动机器人运动系统、移动机器人传感器、移动机器人定位、移动机器人路径规划与避障、移动机器人同时定位与地图构建、移动机器人语音识别与控制、移动机器人通信、多机器人系统、移动机器人R0S系统等。本书内容新颖, 深入浅出, 系统性强, 注重原理与实际应用的结合, 力求使读者能掌握和应用这门技术。
移动机器人原理与技术 目录
第1章 绪论 1
1.1 机器人与移动机器人的概念 1
1.2 移动机器人的发展 2
1.2.1 轮式移动机器人的发展 2
1.2.2 腿足式移动机器人的发展 6
1.2.3 轮腿式移动机器人的发展 10
1.3 移动机器人的基本结构 11
1.3.1 移动机器人的执行机构 11
1.3.2 移动机器人的驱动系统 13
1.3.3 移动机器人的控制系统 13
1.3.4 移动机器人的感知决策系统 14
1.4 移动机器人的研究内容 15
习题 17
第2章 移动机器人运动控制系统 18
2.1 移动机器人运动控制系统组成及本体部件选择 18
2.1.1 移动机器人运动机构 19
2.1.2 移动机器人常用电动机 19
2.1.3 移动机器人常用运动控制器 20
2.2 移动机器人运动学模型 21
2.2.1 移动机器人坐标系 21
2.2.2 移动机器人运动学模型 23
2.3 移动机器人动力学模型 24
2.4 移动机器人运动控制算法 24
2.4.1 PID控制方法 25
2.4.2 PID控制控制器参数的选择 27
2.4.3 双轮差速驱动移动机器人点到点运动控制 28
2.5 移动机器人运动控制系统硬件 29
2.6 移动机器人运动控制系统软件 31
习题 32
第3章 移动机器人传感器 33
3.1 移动机器人内部传感器 33
3.1.1 位置传感器 33
3.1.2 位移和角度测量传感器 34
3.1.3 加速度传感器 37
3.1.4 姿态角测量传感器 39
3.2 移动机器人外部传感器 39
3.2.1 感觉传感器 40
3.2.2 测距传感器 41
3.2.3 视觉传感器 42
3.3 移动机器人视觉原理 43
3.3.1 摄像机成像模型 43
3.3.2 双目视觉原理模型 46
3.3.3 摄像机标定 48
习题 49
第4章 移动机器人定位 50
4.1 移动机器人相对定位 50
4.1.1 航迹推算法原理 50
4.1.2 移动机器人里程计定位 51
4.1.3 移动机器人惯性导航法定位 53
4.2 移动机器人绝对定位 54
4.2.1 BDS定位 54
4.2.2 GPS定位 54
4.2.3 路标定位 55
4.3 移动机器人视觉定位 56
4.4 移动机器人概率定位 59
习题 59
第5章 移动机器人路径规划与避障 60
5.1 移动机器人建图 60
5.2 移动机器人传统路径规划 64
5.2.1 人工势场法路径规划 64
5.2.2 A*算法路径规划 67
5.3 移动机器人智能路径规划 69
5.3.1 基于遗传算法的路径规划 69
5.3.2 基于蚁群算法的路径规划 72
5.3.3 移动机器人路径规划的发展趋势 74
5.4 移动机器人常规避障方法 75
5.4.1 BUG算法 75
5.4.2 向量场直方图法 77
习题 78
第6章 移动机器人同时定位与建图 79
6.1 基于滤波的移动机器人SLAM简介 79
6.2 基于滤波的移动机器人SLAM原理 80
6.2.1 移动机器人SLAM系统状态 80
6.2.2 移动机器人状态的概率描述 81
6.2.3 移动机器人传感器观测的概率表示 82
6.3 基于滤波的移动机器人SLAM滤波算法框架 82
6.3.1 贝叶斯滤波的时间更新 82
6.3.2 贝叶斯滤波的测量更新 83
6.4 基于滤波的移动机器人及环境的模型 84
6.4.1 移动机器人运动模型 84
6.4.2 传感器观测模型 85
6.5 移动机器人卡尔曼滤波SLAM算法 86
6.6 移动机器人粒子滤波SLAM算法 88
6.6.1 蒙特卡罗采样 88
6.6.2 重要性采样 89
6.6.3 序列重要性采样 90
6.6.4 退化问题与重采样 91
6.6.5 基于粒子滤波的SLAM算法 91
6.7 基于图优化的移动机器人SLAM算法 92
6.7.1 ORBSLAM算法 94
6.7.2 ORBSLAM2算法 94
6.7.3 ORBSLAM3算法 95
习题 96
第7章 移动机器人语音识别与控制 97
7.1 移动机器人语音识别系统 97
7.2 语音信号的特征提取 98
7.2.1 语音信号的预处理 98
7.2.2 语音信号的端点检测 100
7.2.3 语音信号的特征提取 101
7.3 声学模型 103
7.3.1 混合高斯模型 103
7.3.2 隐马尔可夫模型 104
7.3.3 GMM-HMM声学模型 105
7.4 移动机器人语音控制 106
习题 107
第8章 移动机器人通信系统 108
8.1 现代无线通信技术 108
8.1.1 GSM通信系统 108
8.1.2 CDMA通信系统 109
8.1.3 红外通信技术 109
8.1.4 蓝牙通信技术 110
8.1.5 UWB超宽带通信技术 110
8.2 Ad Hoc自组网技术 111
8.3 基于计算机网络的移动机器人通信 114
8.3.1 TCP/IP协议 114
8.3.2 基于Internet的远程移动机器人 114
习题 115
第9章 多移动机器人系统 116
9.1 多机器人系统简介 116
9.1.1 多机器人系统分类 116
9.1.2 多机器人系统任务分类 121
9.2 多机器人系统多任务及优化分配方法 123
9.2.1 多机器人系统任务描述 123
9.2.2 多机器人系统任务分配方法 127
9.2.3 移动多机器人系统任务分配优化方法及应用 128
9.3 移动多机器人编队与路径规划方法 135
9.3.1 移动多机器人编队与队形保持 136
9.3.2 一致性编队模型及实现 137
9.4 多移动机器人围捕 144
9.4.1 多移动机器人围捕流程 144
9.4.2 多移动机器人围捕存在的一些问题 145
9.4.3 多移动机器人围捕方法 145
习题 150
第10章 移动机器人ROS系统 151
10.1 ROS系统安装 151
10.1.1 Ubuntu系统简介及安装 151
10.1.2 不同Ubuntu版本与ROS版本 161
10.1.3 Ubuntu14.04中安装ROS indigo版本 162
10.2 ROS总体框架 164
10.2.1 文件系统级 165
10.2.2 计算图级 166
10.2.3 社区级 167
10.3 ROS基本命令与功能包 168
10.3.1 ROS文件系统命令 168
10.3.2 Topic相关操作命令 168
10.3.3 Service 相关操作命令 170
10.3.4 catkin 程序包 171
10.3.5 基于TurtleBot的移动机器人ROS基本设置 173
10.4 基于ROS的移动机器人功能仿真 173
10.4.1 建立仿真环境 173
10.4.2 地图创建与自主导航 174
10.5 ROS中移动机器人技术相关应用 182
10.5.1 开源机器视觉技术在ROS中的应用 182
10.5.2 激光雷达在ROS中的应用 186
10.5.3 深度相机在ROS中的应用 188
习题 190
附录 191
附录1 移动机器人底盘模型 191
附录2 移动机器人激光传感器模型 198
附录3 安装激光传感器的移动机器人底盘模型 199
附录4 Gmapping文件 200
参考文献 202
展开全部
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