未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法

內(nèi)容概要

　　《未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法》以未知環(huán)境中的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論和方法為研究?jī)?nèi)容，全書主要包括七個(gè)方面：機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)，動(dòng)力學(xué)模型與路徑跟蹤控制，環(huán)境建模與定位，障礙物的檢測(cè)，機(jī)器人導(dǎo)航策略，故障診斷與容錯(cuò)控制，機(jī)器學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用?！段粗h(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法》重點(diǎn)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、環(huán)境認(rèn)知、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、導(dǎo)航控制等方面在理論和方法上取得的進(jìn)展，意在推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)、模式識(shí)別、非線性控制等學(xué)科的前沿問(wèn)題的研究，對(duì)提高探測(cè)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制系統(tǒng)的技術(shù)水平，促進(jìn)移動(dòng)探測(cè)技術(shù)的發(fā)展，具有重要的科學(xué)意義。《未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法》可作為智能機(jī)器人研究和教學(xué)的參考書，也可供從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用的科技人員和高等院校師生閱讀和參考。

書籍目錄

《21世紀(jì)先進(jìn)制造技術(shù)叢書》序前言第1章 概述1.1 引言1.2 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航理論與技術(shù)研究的進(jìn)展概況1.2.1 體系結(jié)構(gòu)1.2.2 環(huán)境建模與定位1.2.3 路徑規(guī)劃1.2.4 運(yùn)動(dòng)控制1.2.5 故障診斷與容錯(cuò)控制1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和自適應(yīng)理論與方法研究的進(jìn)展參考文獻(xiàn)第2章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)2.1 引言2.2 機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)2.2.1 遞階式體系結(jié)構(gòu)2.2.2 反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)2.2.3 慎思/反應(yīng)復(fù)合式體系結(jié)構(gòu)2.3 移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)實(shí)例2.3.1 移動(dòng)機(jī)構(gòu)與傳感器系統(tǒng)2.3.2 控制系統(tǒng)軟件體系結(jié)構(gòu)2.3.3 控制系統(tǒng)使用的硬件2.4 四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu)2.4.1 導(dǎo)航控制任務(wù)分解與導(dǎo)航控制系統(tǒng)中的幾個(gè)概念2.4.2 一個(gè)四層模塊化的汽車自主駕駛控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)2.4.3 駕駛控制系統(tǒng)各層內(nèi)部通用結(jié)構(gòu)2.4.4 駕駛控制系統(tǒng)各層結(jié)構(gòu)特點(diǎn)參考文獻(xiàn)第3章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型與控制3.1 引言3.2 輪式移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型3.2.1 輪式移動(dòng)機(jī)器人的幾種典型機(jī)構(gòu)3.2.2 非完整約束條件下輪式移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型3.3 輪式移動(dòng)機(jī)器人的鎮(zhèn)定與跟蹤問(wèn)題3.3.1 輪式移動(dòng)機(jī)器人的鎮(zhèn)定與跟蹤控制器設(shè)計(jì)問(wèn)題3.3.2 鎮(zhèn)定與跟蹤控制器的相關(guān)研究3.4 輪式移動(dòng)機(jī)器人的魯棒統(tǒng)一控制器設(shè)計(jì)理論3.4.1 破壞理想非完整約束條件下的輪式移動(dòng)機(jī)器人魯棒統(tǒng)一控制律3.4.2 不確定曲面運(yùn)動(dòng)條件下輪式移動(dòng)機(jī)器人原型的魯棒統(tǒng)一控制器3.5 鎮(zhèn)定和跟蹤控制設(shè)計(jì)實(shí)例3.5.1 Unicycle類型輪式移動(dòng)機(jī)器人的控制器設(shè)計(jì)3.5.2 單鏈鏈?zhǔn)较到y(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)3.5.3 基于backstepping的跟蹤控制律設(shè)計(jì)3.5.4 基于模糊滑模變結(jié)構(gòu)的控制器綜合3.5.5 基于微分平坦的輪式移動(dòng)機(jī)器人軌跡生成3.5.6 基于T S模糊模型的輪式移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤控制3.5.7 同時(shí)存在執(zhí)行機(jī)構(gòu)飽和與外部干擾時(shí)的wMR軌跡跟蹤控制參考文獻(xiàn)第4章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境建模與定位研究4.1 引言4.2 移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境建模與定位技術(shù)4.2.1 環(huán)境模型簡(jiǎn)介4.2.2 環(huán)境建模與定位方法概述4.3 基于視覺(jué)圖像的環(huán)境特征提取4.3.1 基于圖像外觀的環(huán)境特征分析與提取4.3.2 基于興趣點(diǎn)的環(huán)境特征分析與提取4.3.3 基于立體視覺(jué)的環(huán)境特征分析4.4 動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人地圖構(gòu)建的研究4.4.l 地圖表示方法簡(jiǎn)介4.4.2 動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于障礙時(shí)空關(guān)聯(lián)的地圖構(gòu)建4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析4.5 移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)的一些實(shí)例4.5.1 基于激光雷達(dá)環(huán)境感知信息的機(jī)器人定位方法4.5.2 基于Monte Carlo方法的移動(dòng)機(jī)器人定位4.6 基于免疫進(jìn)化算法的同步定位與建圖4.6.1 基于占據(jù)柵格的地圖表示4.6.2 關(guān)鍵點(diǎn)柵格及其檢測(cè)4.6.3 結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)的并發(fā)定位與建圖免疫進(jìn)化算法4.6.4 算法的實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果4.6.5 結(jié)論4.7 基于視覺(jué)的拓?fù)洵h(huán)境建模與定位4.7.1 拓?fù)淠Ｐ团c度量模型4.7.2 視覺(jué)拓?fù)浣Ｅc定位領(lǐng)域常用的概率技術(shù)4.7.3 視覺(jué)拓?fù)浣Ｅc定位系統(tǒng)4.8 基于視覺(jué)信號(hào)的地面移動(dòng)機(jī)器人航跡修正4.8.1 問(wèn)題描述4.8.2 視覺(jué)里程計(jì)4.8.3 基于立體視覺(jué)的視覺(jué)里程計(jì)實(shí)現(xiàn)技術(shù)4.8.4 基于視覺(jué)量角計(jì)的航跡修正算法參考文獻(xiàn)第5章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的障礙物檢測(cè)5.1 引言5.2 障礙物的檢測(cè)方法5.2.1 激光測(cè)距雷達(dá)5.2.2 視覺(jué)方法5.3 基于激光雷達(dá)的障礙檢測(cè)方法5.3.1 測(cè)距數(shù)據(jù)的濾波處理5.3.2 激光雷達(dá)測(cè)距數(shù)據(jù)的3-D變換5.3.3 非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的障礙檢測(cè)5.4 基于自適應(yīng)分割和立體視覺(jué)的快速障礙檢測(cè)5.5 基于移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤5.5.1 基于移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法5.5.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)5.5.3 目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的難點(diǎn)參考文獻(xiàn)第6章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航策略6.1 引言6.2 路徑規(guī)劃技術(shù)6.2.1 基于事例的學(xué)習(xí)規(guī)劃方法6.2.2 基于環(huán)境模型的規(guī)劃方法6.2.3 基于行為的路徑規(guī)劃方法6.2.4 發(fā)展趨勢(shì)6.3 基于近似Voronoi圖的路徑規(guī)劃6.3.1 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境的空間表示方法6.3.2 Voronoi圖的介紹6.3.3 近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò)(AVBN)建模方法6.3.4 基于AVBN模型與GAS的全局規(guī)劃6.3.5 仿真與實(shí)驗(yàn)6.4 反射式局部規(guī)劃策略6.4.1 反射式7層避障模型6.4.2 軌跡的運(yùn)動(dòng)控制6.4.3 擾動(dòng)策略6.4.4 反應(yīng)式導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證6.5 移動(dòng)機(jī)器人的局部規(guī)劃策略6.5.1 局部規(guī)劃方法概述6.5.2 基于模擬退火的擾動(dòng)規(guī)則設(shè)計(jì)6.5.3 局部規(guī)劃程序設(shè)計(jì)6.5.4 局部規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)6.6 復(fù)合導(dǎo)航策略與實(shí)現(xiàn)6.6.1 復(fù)合導(dǎo)航的策略6.6.2 復(fù)合導(dǎo)航的實(shí)現(xiàn)6.7 路徑規(guī)劃的智能方法6.7.1 基于免疫進(jìn)化和示例學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃6.7.2 基于蟻群算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃6.8 基于特征點(diǎn)的導(dǎo)航策略6.8.1 特征提取6.8.2 基于特征點(diǎn)的導(dǎo)航行為6.8.3 導(dǎo)航策略的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)參考文獻(xiàn)第7章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的故障診斷與容錯(cuò)控制7.1 移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制概述7.1.1 故障模型和傳感器誤差模型7.1.2 移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制的特點(diǎn)7.1.3 移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制的方法7.2 航跡推算系統(tǒng)硬故障診斷7.2.1 基于粒子濾波器的混合動(dòng)態(tài)系統(tǒng)估計(jì)7.2.2 航跡推算系統(tǒng)故障模型7.2.3 狀態(tài)空間自適應(yīng)7.2.4 移動(dòng)機(jī)器人航跡推算系統(tǒng)傳感器的故障診斷7.3 移動(dòng)機(jī)器人軟故障檢測(cè)與補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)粒子濾波算法7.3.1 模型與軟故障檢測(cè)7.3.2 軟故障補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)粒子濾波器PD-PNAPF7.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析7.3.4 粒子數(shù)目自適應(yīng)、精度及效率分析7.4 軟故障補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)進(jìn)化粒子濾波算法PD-EAPF7.4.1 多樣性測(cè)度7.4.2 自適應(yīng)進(jìn)化粒子濾波器PD-EAPF7.4.3 實(shí)驗(yàn)以及分析7.5 不完備故障模型診斷及其在移動(dòng)機(jī)器人故障診斷中的應(yīng)用.7.5.1 不完備混合動(dòng)態(tài)系統(tǒng)7.5.2 未知模式檢測(cè)7.5.3 不完備模型診斷的粒子濾波算法7.5.4 實(shí)驗(yàn)分析7.5.5 不完備系統(tǒng)診斷的自適應(yīng)機(jī)制7.6 激光雷達(dá)異常及車輪異常檢測(cè)7.6.1 激光雷達(dá)的異常檢測(cè)與濾除7.6.2 激光雷達(dá)魯棒測(cè)量模型7.6.3 移動(dòng)機(jī)器人異常運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別以及避讓策略參考文獻(xiàn)第8章 機(jī)器學(xué)習(xí)理論及其在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的應(yīng)用8.1 引言8.2 面向移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與控制的機(jī)器學(xué)習(xí)方法8.3 增強(qiáng)學(xué)習(xí)研究的一些新進(jìn)展8.3.1 策略梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的回報(bào)基線方法8.3.2 模糊策略梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)8.3.3 結(jié)合SVM的混合策略梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法8.3.4 基于多目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法求解約束優(yōu)化問(wèn)題8.4 機(jī)器學(xué)習(xí)在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中的應(yīng)用實(shí)例8.4.1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)在月球探測(cè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制中的應(yīng)用8.4.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論在基于視覺(jué)的環(huán)境感知中的應(yīng)用參考文獻(xiàn)第9章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制研究的展望9.1 未來(lái)研究方向9.2 結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

第2章 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)2.4 四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu)2.4.1 導(dǎo)航控制任務(wù)分解與導(dǎo)航控制系統(tǒng)中的幾個(gè)概念導(dǎo)航控制系統(tǒng)要代替駕駛員完成從接受目的地到控制車輛運(yùn)行到目的地這一駕駛?cè)蝿?wù)，須對(duì)任務(wù)進(jìn)行合理分解。根據(jù)任務(wù)環(huán)境、時(shí)問(wèn)跨度和空間范圍等特點(diǎn)，整個(gè)任務(wù)可分為五個(gè)層次，具體如下：1.任務(wù)與子任務(wù)任務(wù)是駕駛控制系統(tǒng)所接收的來(lái)自操作員的最宏觀的命令，其內(nèi)容為：從現(xiàn)實(shí)世界的某一點(diǎn)A到達(dá)另一點(diǎn)B。任務(wù)通常需要幾十分鐘甚至幾天才能完成，其在空間上的跨度也往往很大。子任務(wù)是對(duì)任務(wù)的分解，通常子任務(wù)的起點(diǎn)和終點(diǎn)應(yīng)是位于對(duì)自主車來(lái)說(shuō)具有相同結(jié)構(gòu)特點(diǎn)道路上的兩點(diǎn)，也就是說(shuō)自主車在執(zhí)行某一子任務(wù)時(shí)應(yīng)能采用同一控制策略。通常子任務(wù)如：沿具有兩車道的公路從A1到A2，沿鄉(xiāng)間公路從A2到A3等。每個(gè)子任務(wù)的持續(xù)時(shí)間一般從幾分鐘到幾小時(shí)不等。2.行為行為是自主車為了應(yīng)付不斷變化的交通狀況而采取的一種動(dòng)作序列。每種行為都應(yīng)能滿足自主車在安全性、行車效率或?qū)煌ㄒ?guī)則遵守上的一些要求。一個(gè)行為的執(zhí)行期通常為幾秒到幾分鐘。常見(jiàn)的行為如換入左車道并超越前方車輛，跟蹤前方車輛，在交叉路口停車等待等。3.軌跡（規(guī)劃軌跡）軌跡是自主車所通過(guò)的路徑及通過(guò)時(shí)的速度序列。規(guī)劃軌跡則是自主車在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)期望經(jīng)過(guò)的路徑及期望經(jīng)過(guò)速度的序列。規(guī)劃軌跡的時(shí)間長(zhǎng)度一般為幾百毫秒到幾秒鐘。4.動(dòng)作動(dòng)作是駕駛控制系統(tǒng)所產(chǎn)生的，由各執(zhí)行機(jī)構(gòu)執(zhí)行的最底層指令。如油門開度為ai，前輪偏角為ξi等。每個(gè)動(dòng)作的執(zhí)行時(shí)間通常為幾毫秒到幾十毫秒。2.4.2 一個(gè)四層模塊化的汽車自主駕駛控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以上述任務(wù)層次分解為基礎(chǔ)，給出如圖2.8所示的四層模塊化自主駕駛控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，其四個(gè)層次依次是：任務(wù)規(guī)劃、行為決策、行為規(guī)劃和操作控制，另外還包括車輛狀態(tài)與定位信息和系統(tǒng)監(jiān)控兩個(gè)獨(dú)立功能模塊。

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