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宋永端 编 / 机械工业出版社 / 2012-08 / 平装
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上书时间2021-04-10
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移动机器人及其自主化技术
《移动机器人及其自主化技术》全面深入地介绍了移动机器人的相关理论和关键技术。全书共分8章,内容包括移动机器人的系统组成与体系结构、移动机器人本体设计、移动机器人系统设计基础、移动机器人传感器技术、移动机器人定位、移动机器人控制技术、称动机器人视觉系统、自主式移动机器人实例等。本书内容新颖,注重基础,强调理论联系实际,并较为系统地介绍了移动机器人系统实际设计步骤及方法,用实例阐述了相关算法的应用,同时还兼顾移动机器人技术的广度和深度,介绍了一些新的技术和新的方法,以帮助读者开阔视野。
《移动机器人及其自主化技术》可作为高等院校自动化专业、计算机、机电工程、信息工程、电子信息工程等专业本科生、研究生教材,也可作为移动机器人技术入门学习的参考书。
宋永端,1992年获美国田纳西理工大学电气及计算机工程博士学位。注册职业工程师(美国),国家“千人计划”首批入选者,国家特聘专家,博士导师。"千人计划”专业技术委员会副主任。作为首席负责人,承接美国国家级大型重点项目10余。现任三部国际著名学术刊物责任编委,多个国际重要学术会议专题负责人、组织者或主持人。曾任美国国家航空研究院六位特聘杰出教授之一,并兼任协调控制系统中心主任,曾担任美国能源部再生能源实验室资助项目风力发电系统控制负责人。历任美国Wright-Patterson空军基地客座研究员(1996),美国海军实验室客座研究员(2003-2006),美国国家宇航局Langley研究中心高级客座研究员(2006-2008)。公开发表重要学术论文150余篇,其中风电控制领域的单篇最高引用超过100次。目前主持包括国家自然科学基金重点项目和科技部973等纵向和横向课题5项。创建“智能系统及再生能源研究中心”,团队成员来自美国,日本,澳大利亚及国内几所著名大学的优秀学者,包括国家“千人计划”特聘专家、教授、副教授、讲师、、博士后和研究生等共50余人。研究领域涵盖仿生智能控制、多能源电力系统高效安全利用,大型风电系统检测与控制、智能机器人系统,高速列车容错自适应控制,鲁棒飞控系统以及复杂系统主动安全预警与控制。
前言第1章绪论1.1机器人的定义及由来1.1.1机器人的定义1.1.2机器人的由来1.2移动机器人简介1.2.1移动机器人的定义1.2.2移动机器人的分类1.3典型移动机器人1.3.1室外移动机器人1.3.2室内移动机器人1.4其他典型移动机器人1.5移动机器人的特点与特征1.5.1移动机器人的特点1.5.2移动机器人的特征1.6移动机器人的关键技术1.6.1移动机器人机构1.6.2移动机器人的控制体系结构1.6.3视觉实时处理技术1.6.4车体的定位技术1.6.5基于多传感器的信息融合技术1.6.6路径规划技术1.6.7车体控制技术1.7移动机器人技术的发展1.8移动机器人竞赛参考文献第2章移动机器人本体设计2.1走行机构2.1.1足式走行机构2.1.2履带式走行机构2.1.3轮式走行机构2.2走行电动机选型2.2.1电动机简介2.2.2电动机容量及转矩的计算2.3走行机构设计2.3.1驱动轴的设计与校核2.3.2键的设计2.3.3车轮的设计2.3.4一体式轴承座的设计2.3.5从动轮系的结构设计2.3.6车体稳定性分析2.4底盘结构设计2.5提升机构设计2.5.1剪叉式升降平台2.5.2丝杠提升2.6夹持机构设计2.6.1夹持机构运动学分析2.6.2基于MATLAB的夹持机构运动学分析2.6.3基于ADAMS的夹持机构运动学仿真参考文献第3章移动机器人系统设计基础3.1移动机器人硬件系统知识3.1.1电源系统3.1.2主控模块3.1.3电动机控制模块3.1.4定位信息采集模块3.1.5其他模块3.2机器人软件系统知识3.2.1软件系统设计概要3.2.2软件系统总体设计3.2.3软件系统开发工具介绍3.2.4嵌入式操作系统3.2.5软件抗干扰技术3.2.6通信方式介绍参考文献第4章移动机器人传感器技术4.1内部传感器4.1.1电位器4.1.2编码器4.1.3陀螺仪4.1.4电子罗盘4.1.5StarGazer室内定位系统4.1.6GPS系统4.1.7组合导航系统4.2外部传感器4.2.1接触开关和光电开关4.2.2红外传感器4.2.3超声波传感器4.3需要考虑的问题参考文献第5章移动机器人自主定位5.1机器人定位模型5.1.1机器人运动方程5.1.2机器人观测方程5.1.3数据关联5.2Kalman滤波及粒子滤波5.2.1扩展型Kalman滤波器5.2.2粒子滤波器5.3自主定位及地图构建核心框架5.3.1基于扩展Kalman滤波器的机器人自主定位与地图构建5.3.2基于蒙特卡罗方法的机器人自主定位与地图构建5.4SLAM实验与仿真5.4.1TimBailey仿真平台5.4.2Carpark数据库参考方献第6章移动机器人控制技术6.1非完整约束和非完整系统6.2移动机器人控制问题6.2.1移动机器人运动控制研究背景6.2.2移动机器人轨迹跟踪控制研究现状6.2.3移动机器人轨迹跟踪发展趋势6.3移动机器人智能PID控制6.3.1常规PID控制算法简介6.3.2PID控制方法6.3.3智能PID控制方法6.3.4PID校正下的直线目标点跟踪算法应用6.3.5PID校正下的弧线跟踪算法6.4基于Lyapunov理论的移动机器人目标点跟踪算法6.5基于神经网络的移动机器人自适应控制6.6基于虚拟领队的无人车神经网络自适应编队控制6.7一般非线性系统的神经网络自适应控制6.8基于虚拟领队的无人车编队记忆控制参考文献第7章移动机器人视觉系统7.1机器人视觉系统简述7.1.1机器人视觉的基本概念及作用7.1.2机器人视觉系统的组成7.1.3机器人视觉系统的分类7.2摄像机模型7.2.1单目视觉模型7.2.2双目视觉模型7.3摄像机标定7.3.1摄像机的畸变模型7.3.2摄像机的标定技术7.4利用单目摄像机测量距离及角度7.4.1单目测量与目标物体的距离7.4.2单目测量与目标物体的角度7.5图像处理7.5.1灰度图像与彩色图像7.5.2图像增强7.5.3图像分割7.6物体跟踪7.6.1计算区域的直方图7.6.2卡尔曼滤波7.6.3MeanShift跟踪算法7.6.4CamShift跟踪算法参考文献第8章自主式移动机器人实例8.1智能迎宾移动机器人简介8.2迎宾机器人的控制体系结构8.2.1迎宾机器人控制系统设计8.2.2混合式体系结构8.2.3迎宾机器人的行为管理及运动控制8.2.4迎宾机器人的软件结构8.2.5语音控制及人机交互8.3室外地面无人驾驶车辆(ALV)8.3.1室外地面无人驾驶车辆简介8.3.2ALV系统功能模块介绍8.3.3视觉环境模型学习与定位8.3.4BJTU-I无人车辆系统平台简介参考文献
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开播时间:09月02日 10:30