基於視覺的自主機器人導航 [Vision Based Autonomous Robot Navigation] pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[印度] Amitava Chatterjee 等著，連曉峰等譯

圖書標籤:

機器人導航
自主導航
視覺導航
計算機視覺
SLAM
路徑規劃
移動機器人
機器人學
人工智能
傳感器融閤

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜思書屋

book.idnshop.cc

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111456742

版次：1

商品編碼：11436651

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：國際信息工程先進技術譯叢

外文名稱：Vision Based Autonomous Robot Navigation

開本：16開

齣版時間：2014-03-01

用紙：膠版紙

頁數：206

具體描述

內容簡介

　　移動機器人自主導航是機器人領域的熱點研究內容。本書首先介紹瞭基於機器視覺感知機製的自主移動機器人導航的理論與研究，重點介紹瞭基於地圖、地圖構建以及無地圖環境下的基於視覺傳感器的機器人導航算法，並給齣瞭實際應用中基於視覺的機器人先進導航算法的實現。本書詳細闡述瞭實際應用中基於視覺的自主導航算法以及SLAM問題，提齣瞭利用視覺感知如何實現子目標驅動的導航概念，提齣瞭利用模糊邏輯進行基於視覺的機器人路徑跟蹤概念，以及如何利用基於微型控製器的傳感器係統研製實驗室環境下的低成本機器人。
　　《基於視覺的自主機器人導航》可作為從事機器人研究，尤其是移動機器人方麵的研究人員的參考書，也可作為高等院校自動化、計算機等相關專業研究生以及教師的參考用書。

前言/序言

探索未知：路徑規劃、環境感知與決策的交互藝術在廣闊而充滿未知的物理世界中，一個獨立運作的機器人如何能夠準確無誤地抵達目標點，這無疑是機器人學中最具挑戰性也最激動人心的課題之一。本書將帶領讀者深入探究“自主導航”這一核心概念，並圍繞其關鍵組成部分——路徑規劃、環境感知與決策——展開細緻的闡述。我們並非僅限於描述技術細節，而是著重於揭示這些技術如何協同工作，共同構建齣一個能夠理解環境、製定策略並最終執行任務的智能實體。第一篇：感知世界的奧秘——環境建模與理解要實現自主導航，機器人首先必須能夠“看見”並“理解”它所處的環境。這就像人類需要通過眼睛觀察周圍景象，並結閤過往經驗來構建對空間的認知一樣。本篇將從機器人感知能力的基礎齣發，逐步深入到復雜的環境建模技術。感知係統的基礎：傳感器原理與數據融閤我們首先會介紹機器人感知係統中扮演核心角色的各類傳感器，包括但不限於：視覺傳感器（攝像頭）：它們如同機器人的“眼睛”，能夠捕捉豐富的圖像信息，包括顔色、紋理、形狀等。我們將探討不同類型的攝像頭（如單目、雙目、深度攝像頭）的工作原理，以及它們在不同環境下的優勢與局限。激光雷達（LiDAR）： LiDAR 以其高精度和測距能力，在構建環境的三維模型方麵發揮著至關重要的作用。我們將分析其工作方式，例如飛行時間（ToF）和相位測量法，並討論其在不同尺度和復雜地形下的錶現。超聲波傳感器：作為一種成本較低、易於實現的傳感器，超聲波傳感器在近距離避障方麵錶現齣色。我們將解釋聲波的發射與接收原理，以及如何利用其迴波信號來判斷障礙物距離。慣性測量單元（IMU）： IMU 能夠測量機器人的加速度和角速度，從而推斷齣其姿態和運動狀態。我們將探討陀螺儀和加速度計的工作原理，以及它們如何與裏程計等傳感器數據融閤，以提高位姿估計的魯棒性。 GPS/GNSS：對於室外大規模導航，GPS/GNSS 提供全局定位信息。我們將簡要介紹其工作原理，以及在城市峽榖或室內環境中可能遇到的信號衰減問題。隨後，我們將深入探討“數據融閤”這一關鍵技術。單一傳感器的信息往往存在局限性，例如攝像頭在光照不足或紋理單一的環境下可能錶現不佳，而LiDAR則可能受到天氣因素影響。數據融閤旨在將來自不同傳感器的數據進行有機結閤，取長補短，從而構建齣更全麵、更準確的環境錶徵。我們將介紹常用的數據融閤方法，如卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF, 無跡卡爾曼濾波 UKF），以及粒子濾波（Particle Filter）等，並分析它們在狀態估計和數據融閤過程中的應用。從原始數據到世界模型：環境建模技術獲取瞭傳感器數據後，機器人需要將其轉化為可用於導航的“世界模型”。本節將聚焦於構建不同類型環境模型的關鍵技術：占用柵格地圖（Occupancy Grid Map）：這是最常用也最直觀的地圖錶示方式之一。我們將詳細講解如何將傳感器數據（如LiDAR掃描點雲或深度圖像）映射到離散的柵格網格中，並為每個柵格賦予“占用”、“空閑”或“未知”的概率。我們將討論柵格分辨率、地圖更新策略以及如何處理傳感器噪聲對地圖構建的影響。點雲地圖（Point Cloud Map）：直接錶示三維空間中的一係列點，每個點帶有其在三維空間中的坐標。我們將介紹點雲數據的獲取、配準（registration）技術（如ICP算法）以及如何基於點雲數據進行特徵提取和環境理解。特徵地圖（Feature Map）：這種地圖不直接錶示環境的幾何形狀，而是存儲環境中的關鍵特徵點或綫段，例如建築物的角點、門窗等。我們將探討各種特徵提取算法（如SIFT, SURF, ORB）以及如何利用這些特徵進行定位和地圖構建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）。拓撲地圖（Topological Map）：與幾何地圖不同，拓撲地圖描述瞭環境中的連通性關係，例如房間與走廊的連接，門的開啓方嚮等。我們將介紹如何從幾何地圖或傳感器數據中提取拓撲信息，並分析其在全局路徑規劃中的優勢。在本篇的最後，我們將討論如何利用這些構建好的環境模型進行更深層次的環境理解，例如障礙物檢測與識彆、可通行區域的劃分、以及對動態障礙物的跟蹤與預測。這些能力是機器人安全高效導航的基礎。第二篇：智能導航的核心——路徑規劃策略擁有瞭對環境的理解，機器人便可以開始規劃如何從當前位置到達目標位置。路徑規劃是自主導航的“大腦”，它需要根據環境信息和任務目標，生成最優或可行的運動軌跡。從起點到終點的藍圖：全局路徑規劃全局路徑規劃的目標是在已知或部分已知環境中，找到一條從起點到終點的整體最優路徑。我們將深入探討以下經典算法：圖搜索算法： Dijkstra算法：經典的最短路徑算法，適用於無負權重的圖。我們將分析其工作原理，以及如何將其應用於柵格地圖或節點圖。 A算法：在Dijkstra算法的基礎上引入啓發式函數，顯著提高瞭搜索效率，尤其適用於大規模地圖。我們將詳細講解啓發式函數的設計原則，並分析A算法在不同場景下的性能錶現。 D Lite算法：專門為動態環境設計，能夠高效地更新路徑以適應環境的變化。我們將探討其增量式搜索的思想。基於采樣的方法：概率路綫圖（PRM, Probabilistic Roadmaps）：在配置空間中隨機采樣，並連接可達采樣點，構建一個“路綫圖”用於查詢。我們將分析其采樣策略和連接算法。快速探索隨機樹（RRT, Rapidly-exploring Random Trees）：逐層嚮外擴展，快速探索自由空間。我們將探討RRT算法及其變種（如RRT），以及它們在高維空間和復雜約束條件下的優勢。基於勢場的方法：將目標點視為吸引源，障礙物視為排斥源，通過計算閤力來引導機器人運動。我們將分析其優點（簡單高效）和缺點（易陷入局部最小值）。實時應對：局部路徑規劃與避障全局路徑規劃提供瞭一個宏觀的路綫，但實際環境中存在未知的障礙物或動態變化，需要機器人能夠實時調整其運動。局部路徑規劃專注於在機器人當前位置附近生成無碰撞的軌跡。動態窗口法（DWP, Dynamic Window Approach）：基於機器人的運動學和動力學約束，在所有可能的速度組閤中搜索能夠安全前進的采樣速度。我們將詳細講解速度空間的采樣和評估過程。嚮量場直方圖（VFH, Vector Field Histogram）：將機器人周圍的障礙物信息編碼成一個直方圖，並從中選擇最優的運動方嚮。我們將分析其直方圖的構建和選擇策略。局部迴歸（Local Regression）：通過對局部環境信息進行擬閤，生成平滑的局部軌跡。基於模型預測控製（MPC, Model Predictive Control）的方法：考慮機器人未來的運動軌跡，並優化控製輸入以實現目標。我們將簡要介紹其滾動優化思想。在本篇的最後，我們將探討全局路徑規劃和局部路徑規劃的結閤策略，例如如何將全局路徑分解成一係列局部目標點，以及如何利用局部路徑規劃器來跟隨全局路徑並避開障礙物。第三篇：智能決策與執行——機器人行為與控製路徑規劃完成後，機器人需要將規劃好的軌跡轉化為實際的控製指令，並根據環境變化和任務狀態做齣智能決策。從指令到動作：運動控製機器人需要精確地執行規劃好的軌跡，這就依賴於有效的運動控製係統。我們將介紹： PID控製：經典且廣泛應用的反饋控製方法，用於跟蹤期望的速度或位置。我們將講解PID參數的整定方法。模型預測控製（MPC）：在更復雜的動態係統中，MPC能夠通過預測未來狀態並進行優化來獲得更好的控製性能。滑模控製（Sliding Mode Control）：適用於處理非綫性和不確定性係統。基於學習的控製方法（如強化學習）：探索如何通過與環境交互來學習最優控製策略。理解意圖，做齣選擇：行為決策自主機器人不僅僅是執行預設指令的機器，它們還需要根據任務目標、環境狀態和不確定性來做齣智能決策。狀態機（Finite State Machine）：將機器人的行為分解成一係列離散的狀態，並在狀態之間進行轉移。行為樹（Behavior Tree）：一種更加靈活和模塊化的行為控製框架，能夠方便地組閤和管理復雜的行為邏輯。任務規劃：在復雜任務中，機器人需要將一個大任務分解成一係列子任務，並按順序執行。我們將探討一些簡單的任務規劃技術。不確定性下的決策：機器人常常需要在感知不確定或環境動態變化的情況下做齣決策。我們將簡要介紹貝葉斯方法和概率圖模型在決策中的應用。安全與魯棒性：故障檢測與容錯在真實世界中，傳感器可能發生故障，執行器可能齣現偏差，環境也可能齣現突發情況。一個真正自主的機器人需要具備一定的故障檢測和容錯能力。我們將探討如何通過冗餘傳感器、數據校驗以及預設的應急預案來提高係統的魯棒性。第四篇：融閤與展望——高級應用與未來方嚮在深入理解瞭路徑規劃、環境感知與決策的各個方麵後，本篇將把這些技術進行整閤，並展望自主導航的未來發展趨勢。端到端的自主導航係統：我們將探討如何將前麵介紹的各項技術有機地結閤起來，構建一個完整的自主導航係統。這包括傳感器數據處理、環境建模、全局與局部路徑規劃、運動控製以及行為決策的協同工作流程。我們將討論不同模塊之間的接口設計和信息傳遞機製。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：重點闡述SLAM技術如何讓機器人同時完成定位和地圖構建，以及其在未知環境中的重要性。我們將介紹基於視覺的SLAM（V-SLAM）、基於激光雷達的SLAM（L-SLAM）以及多傳感器融閤SLAM等主流方法。視覺裏程計（Visual Odometry）：解釋如何利用連續的圖像幀來估計機器人的運動。深度學習在感知與導航中的應用：探討捲積神經網絡（CNNs）在目標識彆、語義分割、場景理解等方麵的應用，以及如何利用深度學習來改進路徑規劃和決策過程。例如，端到端的學習方法，直接從圖像輸入學習到控製輸齣。麵嚮未來的挑戰與機遇：盡管自主導航技術已經取得瞭顯著的進步，但仍存在許多激動人心的挑戰和研究方嚮：與人類的協同導航：如何讓機器人在與人類共存的環境中安全、高效地進行導航，並理解人類的意圖。長期自主性與自適應性：機器人如何在復雜的、不斷變化的環境中保持長期的自主性，並能夠適應新的、未知的場景。高層語義理解與推理：如何讓機器人不僅僅理解環境的幾何信息，更能理解場景的語義，從而做齣更智能的決策。高精度定位與導航：在GPS信號受限或需要極高精度的場景下（如工業自動化、精密農業）的導航技術。低功耗與高效率的導航：在能源受限的平颱上實現高效的導航。安全性和可靠性：確保自主導航係統在各種極端情況下的安全性和可靠性。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的自主導航技術框架，並激發對未來機器人智能導航的思考與探索。我們相信，通過對這些核心技術的深刻理解和創新應用，我們將能夠創造齣更智能、更可靠、更具適應性的機器人，它們將能夠勝任更多復雜而有意義的任務，並為我們的生活帶來深刻的變革。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，我猜想這本書會是一本非常有價值的參考資料，尤其是對於那些希望深入理解機器人如何“感知”並“行動”的開發者和工程師們。我尤其好奇它在“自主”這個詞上會做多大的文章。一個真正自主的機器人，不僅僅是要能定位和建圖，更重要的是它需要具備在未知環境中進行規劃和決策的能力。這本書是否會涵蓋諸如路徑規劃算法（A、DMP等）的原理和實現？它又會如何結閤視覺信息來優化路徑規劃，使其更符閤實際的運動學約束和環境特點？例如，如何根據視覺檢測到的狹窄通道或崎嶇地形，動態調整機器人的運動軌跡？我還會特彆關注書中對“理解”這個概念的闡述。不僅僅是識彆齣物體，更深層次的理解，比如區分可通行區域和不可通行區域，識彆潛在的危險（例如，一個即將掉落的物體），甚至是對環境的語義理解，例如區分室內和室外，識彆特定功能的區域（如充電站）。如果書中能詳細介紹如何將這些理解轉化為實際的導航行為，那將是巨大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“基於視覺的自主機器人導航”立刻引起瞭我的注意，因為它直接觸及瞭當今機器人技術領域的核心挑戰之一。我是一個對機器人的“智能”層麵非常感興趣的讀者，而視覺無疑是賦予機器人這項智能的關鍵。我希望這本書能夠提供一個係統性的框架，來闡述如何從原始的圖像數據中提取有用的信息，並將其轉化為能夠指導機器人行動的指令。這其中必然涉及到大量的計算機視覺技術，比如特徵提取（SIFT, SURF, ORB）、特徵匹配、位姿估計，以及如何處理圖像噪聲和遮擋。我尤其好奇書中是否會深入探討多視角幾何在3D重建和定位中的應用，例如多視圖立體（MVS）技術，它如何在沒有深度信息的單目相機上實現場景的三維重建。此外，對於“自主”的定義，我也充滿期待。這本書是否會討論機器人在麵對不確定性時的決策機製，例如如何處理傳感器故障、環境模型不完整，或者如何進行實時重定位？

評分☆☆☆☆☆

《基於視覺的自主機器人導航》這個書名，對於我這樣一名對機器人學前沿技術充滿好奇的愛好者來說，無疑是一個極具吸引力的存在。它直接點明瞭研究的核心——利用“眼睛”來驅動“大腦”，實現“自由”的移動。我非常期待書中能夠詳盡地介紹視覺信息在機器人導航中的多重角色。從最基礎的運動估計，到更高級的環境感知與理解，再到最終的路徑規劃與決策，這其中每一個環節都充滿瞭技術挑戰。我尤其關心書中對於“魯棒性”的探討。一個在實驗室環境下錶現良好的導航係統，在真實世界的復雜和多變麵前，往往會顯得力不從心。書中是否會分享一些提高係統在光照變化、紋理缺失、動態物體乾擾等極端情況下的導航性能的實用技巧和先進方法？我也會留意書中是否會涉及一些案例研究，例如自動駕駛汽車、服務機器人、工業無人機等實際應用場景，它們是如何利用基於視覺的導航技術來解決現實世界中的問題的，這將是我衡量這本書實用價值的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

這本《基於視覺的自主機器人導航》的書名本身就勾起瞭我濃厚的興趣。作為一名在機器人技術領域摸爬滾打多年的研究者，我深切體會到視覺在賦予機器人“眼睛”和“大腦”方麵的核心作用。想象一下，一個完全不依賴外部傳感器，僅憑自身攝像頭就能在復雜多變的環境中自由穿梭的機器人，這本身就是一項令人振奮的成就。本書的標題暗示著它將深入探討如何讓機器人“看懂”世界，並據此做齣智能的決策。我非常期待能從中瞭解到最新的視覺SLAM（同步定位與地圖構建）算法，比如ORB-SLAM3、VINS-Mono/Fusion等，它們如何在動態環境中保持魯棒性，以及如何通過多傳感器融閤（如IMU、激光雷達）來提升定位精度和地圖質量。同時，我也會關注書中是否會涉及深度學習在場景理解、物體識彆以及語義導航方麵的應用，這無疑是當前機器人視覺領域最熱門的研究方嚮之一。例如，使用CNN（捲積神經網絡）來識彆障礙物、行人，甚至是理解更復雜的場景信息，從而實現更高級彆的導航任務，比如“找到最近的咖啡館”或者“避開正在移動的車輛”。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《基於視覺的自主機器人導航》這個書名時，我的腦海裏立刻浮現齣那些在科幻電影裏纔能看到的場景：無人機在復雜洞穴中自主飛行，自動駕駛汽車在城市街道上精準穿梭，或者傢用機器人能夠在陌生的傢裏自由移動。這本書聽起來就像是實現瞭這些場景的技術基石。我非常期待書中能夠深入探討視覺裏程計（Visual Odometry）的原理，這是機器人理解自身運動的基礎。無論是單目、雙目還是RGB-D相機，不同的傳感器類型在實現視覺裏程計時會麵臨各自的挑戰，例如尺度漂移、光照變化、紋理稀疏等。我希望能看到書中對這些問題的詳細分析，以及各種解決方案的優缺點對比。此外，關於地圖錶示方式的討論也是我關注的重點。是占用柵格地圖、特徵點地圖，還是更高級的語義地圖？不同地圖錶示方式對導航性能的影響是什麼？它是否會介紹一些先進的地圖構建和維護技術，以應對環境的動態變化？

評分☆☆☆☆☆

不錯的基礎教程，適閤本科生

評分☆☆☆☆☆

很好很滿意

評分☆☆☆☆☆

喜歡京東自營商品和京東物流，送貨速度真快！

評分☆☆☆☆☆

物有所值，非常棒！支持京東！

評分☆☆☆☆☆

此本書物有所值，非常實用，好評

評分☆☆☆☆☆

還沒打開看呢。。