图书介绍
移动机器人技术及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 张毅，罗元，郑太雄等编著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：7121049031
- 出版时间：2007
- 标注页数：380页
- 文件大小：38MB
- 文件页数：393页
- 主题词：移动式机器人－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 移动机器人的发展2
1.2 移动机器人的分类5
1.3 移动机器人技术简介10
1.4 典型的移动机器人系统介绍12
1.5 移动机器人的应用及其展望15
本章小结17
第2章 移动机器人系统的组成结构19
2.1 移动机器人的体系结构20
2.1.1 移动机器人体系结构的基本功能和要素20
2.1.2 移动机器人的三种基本体系结构20
2.2 移动机器人的运动系统23
2.2.1 移动机器人的移动机构23
2.2.2 移动机器人的动力学原理24
2.2.3 移动机器人的驱动系统28
2.3 移动机器人的感知系统30
2.3.1 移动机器人对传感器的要求31
2.3.2 移动机器人感知系统的结构分布31
2.4 移动机器人的通信系统31
2.5 移动机器人的控制系统32
2.5.1 控制系统的结构形式32
2.5.2 控制系统的硬件结构33
2.6 移动机器人的控制软件系统33
2.7 Pioneer移动机器人简介35
本章小结36
第3章 移动机器人的传感器和执行器37
3.1 移动机器人的传感器38
3.1.1 移动机器人的内部传感器38
3.1.2 移动机器人的外部传感器42
3.2 移动机器人的执行器50
3.2.1 执行器50
3.2.2 多自由度动力学52
本章小结56
第4章 移动机器人的通信系统57
4.1 移动机器人通信系统的特点及设计要求58
4.1.1 移动机器人通信的特点58
4.1.2 移动机器人通信系统设计要求及评价指标59
4.2 现代无线通信技术59
4.2.1 GSM通信系统59
4.2.2 CDMA通信系统63
4.2.3 红外通信与蓝牙通信66
4.2.4 UWB超宽带通信技术70
4.3 基于计算机网络的移动机器人通信75
4.3.1 TCP/IP协议族75
4.3.2 基于Internet/Web的远程移动机器人81
4.4 Ad Hoc无线通信网络85
4.4.1 Ad Hoc网络85
4.4.2 Ad Hoc网的物理层87
4.4.3 Ad Hoc网的MAC协议88
4.4.4 Ad Hoc网络的路由协议91
4.4.5 Ad Hoc网络的其他研究热点及发展96
本章小结97
第5章 移动机器人智能控制方法99
5.1 概述100
5.2 移动机器人的模糊控制100
5.2.1 模糊控制原理100
5.2.2 基于模糊逻辑推理的移动机器人导航控制107
5.3 移动机器人的神经网络控制112
5.3.1 神经网络控制概述112
5.3.2 BP神经网络算法113
5.3.3 Hopfield网络117
5.3.4 径向基函数（RBF）网络119
5.4 移动机器人的模糊神经网络控制122
5.4.1 模糊神经网络控制原理122
5.4.2 常规模糊神经网络在移动机器人中的应用131
5.4.3 移动机器人的模糊B样条基神经网络控制134
本章小结138
第6章 移动机器人定位139
6.1 定位的概念140
6.1.1 相对定位140
6.1.2 绝对定位140
6.2 移动机器人相对定位141
6.2.1 航迹推算法141
6.2.2 测距法145
6.3 移动机器人绝对定位148
6.3.1 GPS定位149
6.3.2 路标定位156
本章小结165
第7章 移动机器人避障与追踪167
7.1 移动机器人避障168
7.1.1 移动机器人常规避障168
7.1.2 移动机器人紧急避障177
7.2 移动机器人追踪186
7.2.1 移动机器人目标追踪控制187
7.2.2 移动机器人墙跟踪191
7.2.3 移动机器人气味追踪197
本章小结206
第8章 移动机器人的路径规划207
8.1 环境理解与环境建模208
8.1.1 环境理解208
8.1.2 环境建模209
8.2 人工势场法路径规划213
8.2.1 人工势场法基本原理214
8.2.2 时变势场法217
8.3 A＊／D＊法进行路径规划218
8.3.1 状态空间搜索218
8.3.2 A＊算法路径规划220
8.3.3 D＊算法路径规划222
8.4 遗传算法动态路径规划226
8.4.1 遗传算法进行路径规划的基本原理226
8.4.2 遗传算法进行路径规划实验设计229
8.5 基于视觉与自适应模糊的路径导航245
8.5.1 导航线的识别245
8.5.2 导航线的跟踪和识别质量的自适应优化247
本章小结250
第9章 机器视觉253
9.1 移动机器人视觉系统254
9.1.1 移动机器人视觉系统简述254
9.1.2 移动机器人单目视觉系统256
9.1.3 移动机器人双目视觉系统259
9.1.4 移动机器人全景视觉系统260
9.1.5 移动机器人网络摄像头264
9.2 摄像机标定265
9.2.1 摄像机的畸变模型265
9.2.2 摄像机标定技术267
9.2.3 双目摄像机标定技术272
9.3 灰度图像处理275
9.3.1 二值图像处理275
9.3.2 图像分割278
9.4 彩色图像处理281
9.4.1 颜色空间282
9.4.2 颜色分割285
9.5 移动机器人视觉导航291
9.5.1 室内移动机器人视觉导航291
9.5.2 ALV的视觉导航300
本章小结304
第10章 信息融合305
10.1 概述306
10.1.1 信息融合的目的和定义306
10.1.2 信息融合的基本原理307
10.1.3 信息融合技术在移动机器人领域中的应用和发展308
10.2 信息融合的基本内容311
10.2.1 信息融合系统建模311
10.2.2 信息的表示与转换312
10.2.3 信息融合系统的基本模型312
10.3 常用信息融合方法的原理和应用317
10.3.1 贝叶斯方法（Bayes）317
10.3.2 卡尔曼滤波法318
10.3.3 登普斯特—谢弗证据方法（Dempster-Shafer）321
10.3.4 航迹融合的分层法326
10.3.5 模糊集理论329
10.3.6 神经网络法331
10.3.7 应用举例335
本章小结345
第11章 多机器人系统347
11.1 概述348
11.1.1 多机器人系统的特点及应用348
11.1.2 多机器人系统的关键技术349
11.1.3 一些典型的多机器人系统351
11.2 多机器人系统的体系结构及分类352
11.2.1 从控制结构角度分类352
11.2.2 按通信系统结构分类354
11.2.3 按个体机器人结构分类355
11.3 多机器人的协调机制355
11.3.1 多机器人的协调方法355
11.3.2 多机器人协调方法研究的三个阶段357
11.4 多机器人的路径规划358
11.5 多机器人学习360
11.5.1 多机器人学习系统的类型360
11.5.2 多机器人的强化学习分类360
11.5.3 强化学习系统的原理362
11.5.4 强化学习的主要算法363
11.6 多机器人系统的应用平台——机器人足球比赛365
11.6.1 机器人足球比赛简介365
11.6.2 多机器人技术在机器人足球比赛中的应用368
本章小结369
参考文献370