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无人机同时定位与地图创建技术 版权信息
- ISBN：9787512436404
- 条形码：9787512436404 ; 978-7-5124-3640-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
无人机同时定位与地图创建技术 内容简介
本书对无人机同时定位与地图创建技术进行了较为系统的研究。同时定位与地图创建（simultaneous localization and mapping，SLAM）是无人机实现真正自航的关键。无人机SLAM的目标就是构建一个没有先验信息的环境地图，同时确定地图中无人机的位姿，降低无人机和地图的误差漂移率。在GPS不可用情形下，将摄像机与惯导组合作为无人机的主要传感器，可以探测周围环境，同时确定无人机和地标的位置，完成SLAM的任务。主要内容包括：绪论、SLAM问题 、无人机视觉EKFSLAM算法、基于群智能算法的SLAM数据关联 、无人机主动SLAM技术 、无人机S
无人机同时定位与地图创建技术 目录
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 3
1.2.1 SLAM 的历史 3
1.2.2 无人机视觉SLAM 5
1.3 无人机SLAM 关键技术 8
1.3.1 SLAM 数据关联问题 8
1.3.2 地标初始化 10
1.3.3 滤波方法的研究 11
1.3.4 大规模SLAM 算法 14
1.4 本书的主要研究内容 16
第2章 SLAM 问题 18
2.1 SLAM 问题描述 18
2.2 SLAM 的后验概率 20
2.3 SLAM 的马尔可夫链表示 21
2.3.1 贝叶斯滤波 21
2.3.2 扩展卡尔曼滤波 23
2.4 本章小结 25
第3章 无人机EKFSLAM 算法 26
3.1 惯性导航系统模型 26
3.1.1 坐标系及其变换 26
3.1.2 捷联惯导系统的比力方程 28
3.1.3 捷联惯导系统的欧拉角姿态更新方程 29
3.1.4 捷联惯导系统的位姿方程 30
3.2 摄像机模型 31
3.2.1 图像预处理 32
3.2.2 图像特征提取 32
3.2.3 针孔投影模型 32
3.2.4 机载摄像机观测模型 34
3.3 无人机视觉SLAM 算法建模与仿真 36
3.3.1 无人机视觉SLAM 算法的数学模型 36
3.3.2 数据关联 38
3.3.3 地标初始化 40
3.3.4 仿真研究与结果 42
3.4 本章小结 45
第4章 基于群智能算法的SLAM 数据关联 47
4.1 SLAM 数据关联的数学模型 48
4.2 基于禁忌搜索的混沌蚁群算法的SLAM 数据关联 48
4.2.1 蚁群算法 48
4.2.2 混沌的特性 50
4.2.3 禁忌搜索算法 50
4.2.4 基于禁忌搜索的混沌蚁群算法的数据关联 52
4.2.5 仿真试验 53
4.3 基于改进人工鱼群算法的SLAM 数据关联 58
4.3.1 基本的人工鱼群算法 58
4.3.2 基于改进鱼群算法的数据关联 59
4.3.3 仿真试验 61
4.4 本章小结 65
第5章 无人机主动SLAM 技术 66
5.1 无人机运动模型 67
5.2 基于*优控制的无人机主动SLAM 68
5.2.1 问题的描述 68
5.2.2 目标函数的设计 69
5.2.3 仿真试验与分析 70
5.3 基于局部子图的无人机主动SLAM 71
5.3.1 局部子图滤波 72
5.3.2 局部子地图与全局地图之间的融合 74
5.3.3 仿真试验与分析 75
5.4 基于边界的无人机主动SLAM 76
5.4.1 基于边界的无人机主动SLAM 原理 76
5.4.2 仿真试验与分析 78
5.5 本章小结 79
第6章 无人机SLAM 避障技术 80
6.1 常见的避障算法 80
6.2 基于改进人工势场的无人机避障方法 82
6.2.1 人工势场法的基本思想 82
6.2.2 改进人工势场法 83
6.2.3 避障策略 84
6.2.4 仿真试验 85
6.3 基于碰撞圆锥的无人机避障方法 86
6.3.1 障碍威胁判定 86
6.3.2 避障策略 88
6.3.3 仿真试验 89
6.4 本章小结 90
第7章 无人机FastSLAM 算法 91
7.1 粒子滤波 91
7.1.1 Monte Carlo积分 91
7.1.2 序贯重要性采样 93
7.1.3 重采样方法 94
7.1.4 标准粒子滤波算法 95
7.2 基于模拟退火的无人机FastSLAM 1.0算法 95
7.2.1 FastSLAM 1.0算法 96
7.2.2 模拟退火算法 98
7.2.3 基于模拟退火算法的粒子优化 99
7.2.4 仿真试验与分析 101
7.3 FastSLAM 2.0算法 104
7.3.1 采样贫乏 105
7.3.2 FastSLAM 2.0的意义 105
7.3.3 新的提议分布 106
7.3.4 仿真试验与分析 108
7.4 基于小生境遗传算法的无人机FastSLAM 2.0算法 110
7.4.1 遗传算法的基本理论 111
7.4.2 小生境遗传算法 111
7.4.3 小生境遗传算法粒子滤波 113
7.4.4 仿真试验与分析 115
7.5 本章小结 118
第8章 总结与展望 119
8.1 总 结 119
8.2 展 望 121
参考文献 123
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