未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)

前言

確定性環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論和方法的研究已取得了大量的研究和應(yīng)用成果。對(duì)未知環(huán)境中的導(dǎo)航控制研究也提出了若干方法，但尚未形成統(tǒng)一和完善的體系結(jié)構(gòu)，還有許多關(guān)鍵理論和技術(shù)問題有待解決與完善。其中，由于未知環(huán)境中先驗(yàn)知識(shí)的匱乏和環(huán)境的不確定性，移動(dòng)機(jī)器人只有準(zhǔn)確地知道其自身位置、工作環(huán)境中障礙的位置及運(yùn)動(dòng)情況，才能有效安全地進(jìn)行自主運(yùn)動(dòng)。因而，未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位的研究引起研究人員的更多關(guān)注，也已成為機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題。針對(duì)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)的研究，國(guó)內(nèi)外至今已經(jīng)發(fā)表了大量的學(xué)術(shù)論文，國(guó)內(nèi)外每年都召開許多機(jī)器人技術(shù)方面的學(xué)術(shù)會(huì)議。但是，目前國(guó)內(nèi)有關(guān)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)的著作為數(shù)甚少。2009年，科學(xué)出版社出版了由蔡自興、賀漢根、陳虹等教授撰寫的專著《未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法》，該書以未知環(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，主要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、環(huán)境認(rèn)知、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、導(dǎo)航控制等方面的理論和方法進(jìn)行介紹。本書則將未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)作為核心研究?jī)?nèi)容，在內(nèi)外定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測(cè)、動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面進(jìn)行了深入研究并取得了一定進(jìn)展。本書是國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法研究”（批準(zhǔn)號(hào)：60234030）資助成果的部分展示，希望能為無人探查車、無人排險(xiǎn)車、無人掃雷車和無人運(yùn)輸車等用于航天、軍事、深海作業(yè)和核工業(yè)領(lǐng)域的移動(dòng)機(jī)器人的自定位研究，提供一部技術(shù)基礎(chǔ)和研究經(jīng)驗(yàn)的專著，發(fā)揮應(yīng)用的借鑒作用。全書共8章，第1章為概述，簡(jiǎn)介移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展、導(dǎo)航和定位、自定位的現(xiàn)狀及難點(diǎn)；第2章為移動(dòng)機(jī)器人定位傳感器誤差分析，論述本體傳感器電位器、里程計(jì)、光纖陀螺儀、傾角傳感器，以及環(huán)境感知傳感器激光雷達(dá)、視覺傳感器攝像頭、超聲波傳感器的工作原理與技術(shù)；第3章為復(fù)雜地形下基于本體感受的移動(dòng)機(jī)器人航跡推測(cè)，研究移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)及其體系結(jié)構(gòu)、航跡推測(cè)基礎(chǔ)與輸出變換，以及基于搖架機(jī)構(gòu)的速度矢量角分析；第4章為動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于激光雷達(dá)感知的地圖匹配自定位，探討基于激光雷達(dá)的環(huán)境感知、動(dòng)態(tài)環(huán)境中動(dòng)靜態(tài)障礙的檢測(cè)與分析、基于改進(jìn)建議分布的粒子濾波的動(dòng)態(tài)障礙跟蹤定位，以及基于模糊似然估計(jì)的局部靜態(tài)地圖匹配定位；第5章為動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于視覺感知的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤定位，介紹基于自適應(yīng)圖像分割的障礙物檢測(cè)、基于立體視覺的環(huán)境感知，以及基于移動(dòng)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤定位的研究成果；第6章為未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于PF的增量式環(huán)境建圖與自定位，給出增量式環(huán)境建模與自定位的概率定義、改進(jìn)的RBPF濾波算法實(shí)現(xiàn)增量式環(huán)境建模與自定位，以及基于激光雷達(dá)魯棒測(cè)量模型的并發(fā)建圖與定位；第7章為未知環(huán)境中基于HMM的增量式視覺拓?fù)浣Ｅc自定位，概括增量式環(huán)境建模與自定位的常用概率方法，未知環(huán)境的自然路標(biāo)檢測(cè)、表示與識(shí)別，以及基于HMM的增量式視覺拓?fù)浣Ｅc自定位；第8章為研究展望，主要討論未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位理論和技術(shù)的未來研究與發(fā)展趨勢(shì)等。

內(nèi)容概要

　　 本書以未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究?jī)?nèi)容，對(duì)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點(diǎn)介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測(cè)、動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)、模式識(shí)別等學(xué)科的前沿問題的研究，對(duì)提高探測(cè)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。    本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化等專業(yè)的研究生或高年級(jí)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

書籍目錄

第1章  概述  1.1  引言	  1.2  移動(dòng)機(jī)器人的研究概  1.3  移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航和定位  1.4  移動(dòng)機(jī)器人自定位的現(xiàn)狀分析	  1.5  移動(dòng)機(jī)器人自定位的研究難點(diǎn)	  1.6  本書的內(nèi)容安排	  參考文獻(xiàn)	第2章  移動(dòng)機(jī)器人定位傳感器誤差分析	  2.1  引言	  2.2  本體感受傳感器	  2.3  環(huán)境感知傳感器  參考文獻(xiàn)	第3章  復(fù)雜地形下基于本體感受的移動(dòng)機(jī)器人航跡推測(cè)	  3.1  引言	  3.2  移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)及其體系結(jié)構(gòu)	  3.3  移動(dòng)機(jī)器人的航跡推測(cè)基礎(chǔ)	  3.4  移動(dòng)機(jī)器人航跡推測(cè)的輸出變換	  3.5  基于搖架機(jī)構(gòu)的速度矢量角分析	  3.6  移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)仿真與實(shí)驗(yàn)分析	  參考文獻(xiàn)	第4章  動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于激光雷達(dá)感知的地圖匹配自定位	  4.1  引言	  4.2  激光雷達(dá)環(huán)境感知的原理	  4.3  基于激光雷達(dá)的環(huán)境感知	  4.4  動(dòng)態(tài)環(huán)境中動(dòng)、靜態(tài)障礙的檢測(cè)與分析	  4.5  基于改進(jìn)建議分布的粒子濾波的動(dòng)態(tài)障礙跟蹤定位	  4.6  基于模糊似然估計(jì)的局部靜態(tài)地圖匹配定位	  參考文獻(xiàn)	第5章  動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于視覺感知的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤定位	  5.1  引言	  5.2  視覺環(huán)境感知的原理	  5.3  基于自適應(yīng)圖像分割的障礙物檢測(cè)	  5.4  基于立體視覺的環(huán)境感知	  5.5  基于移動(dòng)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤定位	  參考文獻(xiàn)	第6章  未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于PF的增量式環(huán)境建圖與自定位	第7章  未知環(huán)境中基于HMM的增量式視覺拓?fù)浣Ｅc自定位	第8章  研究展望	參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，運(yùn)算效率較高、速度快。全局閾值對(duì)于灰度相差很大的不同目標(biāo)和背景能進(jìn)行有效的分割。當(dāng)圖像的灰度差異不明顯或不同目標(biāo)的灰度值范圍有重疊時(shí)，應(yīng)采用局部閾值或動(dòng)態(tài)閾值分割法。（2）區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法是兩種典型的串行區(qū)域技術(shù)，其分割過程后續(xù)步驟的處理要根據(jù)前面步驟的結(jié)果進(jìn)行判斷而確定。區(qū)域生長(zhǎng)的基本思想是將具有相似特性的像素集合起來構(gòu)成區(qū)域。首先為每個(gè)需要分割的區(qū)域確定一個(gè)種子像素作為生長(zhǎng)起點(diǎn)，然后按一定的生長(zhǎng)準(zhǔn)則把它周圍與其特性相同或相似的像素合并到種子像素所在的區(qū)域中。把這些新像素作為種子繼續(xù)生長(zhǎng)，直到?jīng)]有滿足條件的像素可被包括，這時(shí)生長(zhǎng)停止，一個(gè)區(qū)域就形成了。區(qū)域生長(zhǎng)法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，對(duì)于較均勻的連通目標(biāo)有較好的分割效果；它的缺點(diǎn)是需要人為確定種子點(diǎn)，對(duì)噪聲敏感，可能導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)有空洞。另外，它是一種串行算法，當(dāng)目標(biāo)較大時(shí)，分割速度較慢。因此在設(shè)計(jì)算法時(shí)，要盡量提高效率。分裂合并法的基本思想是從整幅圖像開始，通過不斷分裂、合并得到各個(gè)區(qū)域。分裂合并法的關(guān)鍵是分裂合并準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)。這種方法對(duì)復(fù)雜圖像的分割效果較好，但算法較復(fù)雜，計(jì)算量大，分裂還可能破壞區(qū)域的邊界。

編輯推薦

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