移动机器人同步定位与地图构建 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[西] 简-安东尼奥·费尔南德斯-马德里加尔(Jua 著

图书标签:

• 移动机器人
• SLAM
• 同步定位与地图构建
• 机器人学
• 计算机视觉
• 传感器融合
• 路径规划
• 自主导航
• 滤波算法
• 概率机器人
• 机器人定位

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113143

商品编码：23786076428

出版时间：2017-10-01

作  者:(西)简-安东尼奥·费尔南德斯-马德里加尔(Juan-Antonio Fernandez-Madrigal),(西)琼斯·路易斯·布兰科·克拉拉科(Jose Luis Blanco Claraco) 著；石章松 等 译 定  价:198 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:481 装  帧:精装 ISBN:9787118113143 ●部分 移动机器人同时定位与地图构建基础
●第1章 绪论
●1.1 总览
●1.2 问题分类
●1.2.1 空间几何基础
●1.2.2 环境的动态与结构
●1.2.3 机器人传感器
●1.2.4 机器人的传动装置
●1.2.5 先验知识
●1.3 历史回顾
●1.4 本书的组织
●参考文献
●第2章 机器人基础
●2.1 引言
●2.2 将机械变为机器人：传动装置
●2.2.1 步行机器人
●2.2.2 飞行机器人
●2.2.3 水下机器人
●2.2.4 轮式机器人
●2.3 机器人看到的世界是什么样的？传感器
●部分目录

内容简介

本书首先介绍了移动机器人及时定位和构图的基础。将该问题沿着一个轴线进行了划分，将SLAM问题划分为空间知识的表示问题、场景的结构和动力学问题、先验知识的可用性问题以及机器人所携带的传感器和致动器的种类等。接着介绍了目前市场上可见的机器人、这些机器人的感知以及致动能力，并讨论了这些移动平台被设计出来所要解决的各种各样的任务。

《智游四方：移动机器人自主导航与环境感知》 内容概要 本书致力于为读者提供一个全面且深入的移动机器人自主导航与环境感知系统构建指南。我们将从基础理论出发，逐步引导读者掌握现代移动机器人感知、定位、建图以及路径规划的核心技术，并最终能够设计和实现一个能够在未知环境中安全、高效地自主移动的机器人系统。本书内容覆盖了从传感器原理、数据处理到复杂算法实现的全过程，旨在培养读者独立解决实际问题的能力。 第一章 导论：开启智能移动机器人的探索之旅 本章将首先介绍移动机器人的发展历程、当前的研究热点以及其在各个领域的广泛应用，如智能制造、自动驾驶、服务机器人、无人探测等。我们将阐述移动机器人自主导航与环境感知在实现这些应用中的关键作用，并为读者勾勒出构建一个完整的自主导航系统所需要掌握的各项核心技术。同时，本章还将简要介绍本书的整体结构和学习路线，帮助读者建立清晰的学习目标和预期。 第二章 传感器基础与数据获取 本章是机器人感知系统的基石。我们将详细介绍移动机器人常用的各类传感器，包括： 视觉传感器： 详细讲解摄像头的工作原理、成像模型、相机标定方法，以及不同类型的视觉传感器（单目、双目、深度相机、鱼眼相机等）的特性与应用场景。我们将深入探讨图像采集、预处理（如去噪、增强、校正）的基本技术。 激光雷达（LiDAR）： 阐述激光雷达的工作原理，包括飞行时间（ToF）和相位测量技术。我们将分析不同类型激光雷达（2D、3D）的扫描方式、点云数据特性，以及数据预处理（如点云去噪、下采样、地面点移除）的方法。 惯性测量单元（IMU）： 介绍IMU的组成（加速度计、陀螺仪）及其测量原理，重点讲解如何融合加速度计和陀螺仪数据进行姿态估计，并分析IMU数据的噪声和漂移问题。 里程计（Odometry）： 讲解基于轮式编码器、视觉或激光雷达的里程计原理，分析其累积误差的产生机制，以及如何对其进行校正。 其他传感器： 简要介绍GPS/GNSS、超声波传感器、红外传感器等在特定场景下的应用。 本章的重点在于让读者理解不同传感器数据的物理意义、获取方式以及其固有的优缺点，为后续的数据融合与算法处理打下坚实基础。 第三章 数据预处理与特征提取 获取原始传感器数据后，需要进行一系列预处理和特征提取工作，以提取有用的信息供后续算法使用。 图像处理： 几何变换： 讲解图像的旋转、缩放、裁剪、仿射变换等。 色彩空间转换： RGB、HSV、灰度等色彩空间的相互转换及其意义。 边缘检测： Canny、Sobel、Laplacian等边缘检测算法的原理与应用。 特征点检测与描述： SIFT、SURF、ORB等经典特征点的检测、描述算法，以及它们在匹配和跟踪中的作用。 图像分割： 基于阈值、区域生长、聚类等图像分割方法。 点云处理： 点云滤波： 统计滤波、半径滤波等去除噪声点的方法。 点云下采样： 体素滤波、随机采样等减少点云密度的方法。 点云分割： RANSAC算法在平面提取中的应用。 特征提取： 法线估计、曲率计算等。 本章强调理解不同处理方法背后的数学原理和计算过程，以及如何根据具体任务选择合适的预处理和特征提取技术。 第四章 视觉SLAM理论与实践 本章将深入探讨基于视觉的同步定位与地图构建（SLAM）技术。 视觉里程计（Visual Odometry, VO）： 单目VO： 基于特征点匹配（两视图几何、多视图几何）和直接法（光流法、半直接法）的VO实现。 双目VO： 利用视差信息进行深度估计，提高定位精度。 RGB-D VO： 融合深度信息，实现更鲁棒的VO。 视觉建图（Visual Mapping）： 稀疏地图： 构建特征点地图。 稠密地图： 构建点云地图或体素地图。 视觉SLAM核心算法： 滤波式SLAM： EKF-SLAM、UKF-SLAM的原理与局限性。 优化式SLAM： Graph-based SLAM的原理，包括位姿图（Pose Graph）的构建与优化。 基于优化的视觉SLAM框架（如ORB-SLAM系列）： 详细介绍其前端（跟踪、重定位）和后端（优化、回路检测）的设计思路和关键技术。 回路检测（Loop Closure Detection）： 介绍基于词袋模型（Bag-of-Words）、局部特征匹配等方法实现回路检测。 本章将结合开源代码（如ORB-SLAM）讲解具体的实现细节，使读者能够理解算法的流程并尝试在实际环境中运行。 第五章 LiDAR SLAM理论与实践 本章将聚焦于激光雷达SLAM，这是移动机器人自主导航中非常重要的一环。 LiDAR里程计： 点云配准算法： ICP（Iterative Closest Point）及其变种（Point-to-Plane ICP, Generalized ICP）。 基于特征的点云配准： FPFH、NDT（Normal Distributions Transform）等。 LiDAR建图： 局部地图构建： 实时更新的点云地图。 全局地图构建： 整合局部地图，形成一致的全局地图。 LiDAR SLAM核心算法： LOAM（Lidar Odometry and Mapping）： 介绍其点线特征提取、里程计与建图的解耦思想。 LeGO-LOAM： 在LOAM基础上针对地面机器人进行优化。 Cartographer： Google开源的LiDAR SLAM算法，强调其多传感器融合能力和实时性。 点云地图的表示： Occupancy Grid Map、Point Cloud Map等。 本章同样会结合开源代码（如LOAM、Cartographer）进行讲解，强调LiDAR数据处理的特点与挑战。 第六章 多传感器融合 现实世界的机器人感知往往需要融合多种传感器数据，以克服单一传感器的局限性，提高系统的鲁棒性和精度。 融合基础： 传感器时间同步、坐标系标定（外参标定）。 经典融合算法： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）： 讲解其原理、一阶和高阶扩展（EKF, UKF）在状态估计中的应用。 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 介绍其处理非线性、非高斯问题的方法，以及在SLAM中的应用。 多传感器融合在SLAM中的应用： Visual-Inertial SLAM (VI-SLAM)： 融合视觉和IMU数据，提高定位的鲁棒性和精度，尤其是在纹理稀疏或快速运动的场景。 LiDAR-Inertial SLAM (LI-SLAM)： 融合LiDAR和IMU数据，提高运动估计的准确性。 Visual-LiDAR SLAM： 结合视觉的丰富语义信息和LiDAR的精确测距能力。 IMU预积分（IMU Preintegration）： 讲解如何高效地融合IMU数据，减少不必要的重计算。 本章将重点讲解如何利用数学工具实现不同类型传感器数据的有效融合，并给出实际应用案例。 第七章 路径规划与导航 在完成定位与地图构建后，移动机器人需要根据环境信息进行自主路径规划和导航。 全局路径规划： 基于搜索的算法： Dijkstra、A算法，以及其在网格地图中的变种（如D Lite）。 采样-based算法： RRT（Rapidly-exploring Random Tree）、PRM（Probabilistic Roadmap）等，适用于高维空间。 局部路径规划（避障）： 动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）： 考虑机器人动力学约束的实时避障。 人工势场法（Artificial Potential Field）： 将目标点视为吸引力，障碍物视为排斥力。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）： 结合模型预测和优化，实现平滑、安全的轨迹跟踪。 轨迹跟踪与控制： PID控制器： 经典的反馈控制方法。 Pure Pursuit/Stanley控制器： 用于车辆横向控制。 行为控制与决策： 介绍简单的行为树或状态机在机器人任务执行中的应用。 本章将深入讲解不同规划算法的原理、优缺点以及适用场景，并提供相应的实现思路。 第八章 SLAM系统优化与鲁棒性提升 为了使SLAM系统在真实环境中稳定可靠地运行，需要进行系统的优化和鲁棒性提升。 位姿图优化（Pose Graph Optimization）： 详细讲解图优化（g2o, Ceres Solver）在全局地图一致性维护中的作用。 闭环检测的精度与召回率： 如何选择合适的闭环检测方法，避免错误的闭环。 语义SLAM（Semantic SLAM）： 融合语义信息（如识别物体、理解场景）以提升定位和建图的效率与准确性。 动态环境下的SLAM： 讨论如何处理移动的障碍物，如背景减除、动态物体分割。 系统校准与评估： 如何对SLAM系统进行精度评估，以及常用的评估指标（ATE, RPE）。 本章将引导读者思考如何让SLAM系统更加“智能”，能够适应更复杂的现实场景。 第九章 实践案例分析与开发工具 本章将通过具体的实践案例，整合前面章节所学的知识，带领读者完成一个小型移动机器人导航系统的构建。 案例介绍： 例如，使用TurtleBot3等开源机器人平台，实现室内地图构建与自主导航。 开发工具与框架： ROS（Robot Operating System）： 详细介绍ROS的架构、通信机制、常用工具（RViz, RQt）以及如何利用ROS生态系统快速开发机器人应用。 开源SLAM库： 再次强调和演示如何使用和修改流行的开源SLAM库（如RTAB-Map, Cartographer, VINS-Fusion）。 动手实践： 演示如何配置传感器、运行SLAM算法、进行地图可视化、规划路径并控制机器人移动。 本章旨在通过实际操作，巩固读者所学理论知识，并使其能够独立动手完成一个基础的机器人导航项目。 第十章 未来展望 本章将对移动机器人自主导航与环境感知技术的未来发展方向进行展望。 高精度、大规模、长时SLAM： 如何实现长时间、大范围的稳定SLAM。 人机协作与社会化导航： 机器人如何在复杂的社会环境中与人安全有效地交互。 AI与SLAM的深度融合： 利用深度学习提升感知、预测和决策能力。 低功耗、轻量级SLAM： 满足嵌入式设备和小型机器人的需求。 其他前沿研究方向： 如水下、空中、外太空等特殊环境的SLAM。 本书的编写旨在提供一个扎实的理论基础和丰富的实践经验，帮助读者在这个充满挑战和机遇的领域中不断探索和成长。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是一本精心打磨的“武林秘籍”，它将“移动机器人同步定位与地图构建”这个深奥的领域，分解成了一个个精妙的招式，并详细讲解了每一种招式的练法和应用场景。我之前接触过一些SLAM相关的资料，但总是觉得杂乱无章，缺乏系统性。这本书则不同，它以一种非常清晰的逻辑线索，将从传感器基础到高级SLAM算法，再到地图管理和导航应用，一一道来。我特别喜欢书中对不同地图表示方法的对比分析，比如占据栅格地图、拓扑地图、点云地图等，以及它们各自的优缺点和适用范围，这让我对如何选择合适的地图表示方式有了明确的指导。而且，书中对各种SLAM算法的推导过程都非常详尽，从欧几里得空间到流形空间，从滤波方法到优化方法，都解释得条理清晰。读完这本书，我感觉自己对SLAM的理解提升了一个层次，不再是停留在“知道有这个算法”，而是能够“理解算法的内在逻辑，并能对其进行改进和应用”。这本书的价值在于，它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“为什么”和“如何做”。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触这本书时，我正苦于无法将我学到的零散的SLAM知识串联起来。这本书恰好满足了我的这一需求。它提供了一个非常全面的框架，将SLAM的各个方面都囊括其中，并且逻辑清晰，条理分明。我尤其喜欢书中关于传感器数据处理的章节，它详细介绍了如何从各种传感器获取原始数据，如何进行预处理，以及如何将这些数据用于SLAM算法。这对于我这样对硬件和数据处理不太熟悉的读者来说，非常有价值。而且，书中还深入探讨了SLAM系统的构建流程，从环境感知、运动估计、地图构建到定位更新，每一个环节都讲解得非常细致。这让我对SLAM系统的工作流程有了非常清晰的认识。这本书的另一个亮点是它对各种SLAM算法的比较分析，从基于滤波的SLAM到基于优化的SLAM，再到最近的深度学习SLAM，作者都进行了详细的介绍和比较，帮助我了解不同算法的优缺点以及适用场景。这本书就像是我在SLAM领域的“百科全书”，为我提供了解决各种问题的宝贵知识和灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种思考方式。作者在讲解SLAM技术时，不仅仅停留在算法的表面，而是深入挖掘了算法背后的哲学思想和工程考量。他鼓励读者从多个角度去理解问题，比如从概率论的角度，从图论的角度，从信息论的角度等。这让我意识到，SLAM技术不仅仅是一门技术，更是一门艺术。书中对各种SLAM算法的优劣势分析，让我学会了如何在复杂的现实环境中进行权衡和选择。我特别欣赏书中关于SLAM系统鲁棒性设计的内容，它详细介绍了如何通过各种方法来提高SLAM系统的稳定性和可靠性，比如通过多传感器融合、通过回环检测、通过异常值剔除等。这对于我在实际项目中构建健壮的SLAM系统非常有借鉴意义。总而言之，这本书不仅是一本技术书籍，更是一本能够启发思考、提升认知的高度。它让我从一个被动的学习者，变成了一个主动的探索者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定经验的机器人工程师，我一直在寻找一本能够系统性地梳理SLAM技术，并提供深入分析的书籍，而《移动机器人同步定位与地图构建》恰好满足了我的需求。这本书的深度和广度都令人惊叹。它不仅仅是罗列各种算法，而是深入剖析了每种算法背后的数学原理、推理过程以及在不同场景下的优劣势。书中对一致性、完备性、鲁棒性等SLAM系统关键性能指标的阐述，让我对如何评估和改进SLAM算法有了更清晰的认识。我特别欣赏书中关于位姿图优化的讲解，它从图论的角度出发，将SLAM问题转化为一个非线性优化问题，并详细介绍了各种优化算法，如高斯-牛顿法、Levenberg-Marquardt算法等。这对于我理解和实现高效的SLAM系统至关重要。此外，书中还对多种主流SLAM框架，如GMapping、ORB-SLAM、Cartographer等进行了详细的介绍和比较，分析了它们在不同硬件平台和应用场景下的表现。这些实用的信息对于我在实际项目中选择合适的SLAM方案提供了宝贵的参考。这本书的专业性和前沿性，使得它成为我案头必备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和专业性令我印象深刻。作者在讲解SLAM技术时，始终保持着严谨的学术态度，但又不失对概念的深入浅出。我之前在阅读一些SLAM相关的论文时，经常会遇到一些难以理解的数学推导，但在这本书中，作者对这些数学模型都进行了详细的阐释，并且给出了清晰的公式推导过程，这极大地帮助我理解了算法背后的原理。我特别喜欢书中关于传感器融合的章节，它详细介绍了如何将来自不同传感器的数据进行有效融合，以提高SLAM系统的鲁棒性和精度。这对于构建一个高性能的SLAM系统至关重要。此外，书中还对SLAM技术的最新研究进展进行了介绍，比如视觉SLAM、激光SLAM、多传感器融合SLAM等，这让我对SLAM技术的未来发展方向有了更深入的了解。这本书的价值在于，它不仅为我提供了扎实的SLAM理论基础，更让我对该领域的前沿动态有了敏锐的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量超出了我的预期，我原本以为它会是那种枯燥晦涩的学术专著，但读起来却让人欲罢不能。作者的写作风格非常独特，他善于用生动形象的比喻和通俗易懂的语言来解释复杂的概念，即使是对于SLAM这个我之前不太熟悉的领域，我也能轻松理解。书中对各种传感器，如激光雷达、摄像头、IMU等的工作原理和数据特点进行了详细的阐述，并深入分析了它们在SLAM系统中的作用和局限性。这让我对SLAM系统中的数据融合有了更深刻的认识。我特别喜欢书中关于概率论和统计学在SLAM中应用的章节，作者将贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等概念解释得非常清晰，并且结合实际代码片段展示了如何实现这些算法。这对于我这样一个编程爱好者来说，简直是福音。我尝试着按照书中的代码实现了一些简单的SLAM算法，效果非常好，也让我对算法的理解更加深入。此外，书中还探讨了SLAM技术的最新发展趋势，比如深度学习在SLAM中的应用，这让我看到了该领域未来的发展方向，也为我未来的研究提供了新的思路。总而言之，这本书是一本集理论深度、实践指导和前沿视野于一体的优秀著作，强烈推荐给所有对SLAM技术感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就像一位老友，在我最迷茫的时候伸出了援手。我之前在实验室里研究SLAM（同步定位与地图构建）技术，接触过一些相关的论文和工具包，但总感觉像是碎片化的知识，缺乏一个清晰、系统的脉络。这本书的出现，就像为我搭建了一座桥梁，将那些零散的概念有机地连接起来，让我看到了整个技术体系的宏观图景。尤其是它对各种SLAM算法的剖析，不仅仅是简单地介绍原理，更深入地探讨了它们各自的优缺点、适用场景以及在实际应用中可能遇到的挑战。我记得书中有一个章节详细对比了基于特征点的SLAM和基于优化的SLAM，从原理到数学模型，再到鲁棒性分析，都讲解得非常到位。这对于我选择适合特定任务的算法非常有帮助。而且，书中还穿插了很多实际案例，比如在室内导航、无人驾驶等领域的应用，这些鲜活的例子让我对SLAM的强大能力有了更直观的认识，也激发了我更多的研究灵感。读这本书的过程，就像是在和一位经验丰富的导师对话，每一个字都饱含深意，每一个例子都蕴含着宝贵的经验。它让我从一个初窥门径的学生，逐渐成长为一个能够独立思考、分析和解决问题的研究者。毫不夸张地说，这本书是我在SLAM领域学习道路上的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，作者的文笔和叙事方式都非常吸引人。他不仅仅是在介绍技术，更像是在讲述一个关于机器人如何“看世界”和“认识世界”的故事。从一开始的里程计原理，到后来的特征点提取，再到复杂的粒子滤波和图优化，每一个概念的引入都自然而然，过渡流畅。我尤其喜欢书中对机器人实际应用场景的描写，比如在仓库里工作的AGV，在复杂的室内环境中进行导航的家用机器人等，这些鲜活的例子让我对SLAM技术有了更直观的认识，也更加激发了我学习的兴趣。而且，书中还提供了很多实用的技巧和建议，比如如何选择合适的传感器，如何优化算法参数，如何处理异常情况等。这些内容对于我这样的初学者来说，非常有帮助。这本书就像是我的“启蒙老师”，它让我对SLAM技术产生了浓厚的兴趣，并为我开启了探索机器人自主导航的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器人技术充满热情，尤其是SLAM技术，它仿佛是机器人实现自主移动的“眼睛”和“大脑”。《移动机器人同步定位与地图构建》这本书，就像是为我打开了一扇通往这个奇妙世界的大门。作者的写作风格非常友好，他用一种轻松幽默的笔调，将枯燥的数学公式和复杂的算法原理变得生动有趣。我印象最深刻的是书中关于回环检测的章节，作者通过一个生动的场景模拟，解释了回环检测的重要性以及常用的检测方法，让我立刻就理解了这个问题。而且，书中还详细介绍了如何处理传感器噪声和环境变化等实际问题，这对于我们实际开发中非常重要。我尝试着根据书中提供的一些代码示例，在我的机器人平台上实现了一个简单的SLAM系统，效果出来后，我感到无比的兴奋。这本书的优点在于，它不仅仅是理论的堆砌，更注重实践的应用。它让我明白，SLAM技术不仅仅是学术研究，更是能够解决实际问题的强大工具。这本书为我开启了机器人自主导航的探索之路，我将带着书中获得的知识，继续在这条道路上前进。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，我对“移动机器人同步定位与地图构建”这个主题几乎是一无所知。我只是抱着一种好奇的态度，想了解一下机器人是如何在未知环境中找到自己的位置并绘制地图的。然而，这本书却让我打开了一个全新的世界。作者从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入SLAM的复杂世界。他首先介绍了机器人定位的基础知识，包括里程计、传感器数据预处理等，然后逐步引入了地图表示方法，如栅格地图、特征点地图等。让我印象深刻的是，书中用大量的图示来辅助说明，这使得抽象的概念变得直观易懂。例如，在讲解图SLAM时，书中配有详细的图结构示意图，清晰地展示了节点、边以及回环检测的过程。这种图文并茂的方式，极大地提升了阅读体验。更重要的是，作者并没有停留在理论层面，而是通过大量的算法伪代码和实现细节，指导读者如何将理论转化为实际的机器人系统。我尤其赞赏书中关于传感器标定和误差分析的章节，这些细节对于构建一个鲁棒的SLAM系统至关重要。通过这本书，我不仅掌握了SLAM的基本原理和常用算法，更学会了如何从工程实践的角度去思考问题，这对我未来的学习和工作都将产生深远的影响。