移动机器人技术及其应用

第1章绪论

1.1移动机器人的发展

1.2移动机器人的分类

1.3移动机器人技术简介

1.4典型的移动机器人系统介绍

1.5移动机器人的应用及其展望

本章小结

第2章移动机器人系统的组成结构

2.1移动机器人的体系结构

2.1.1移动机器人体系结构的基本功能和要素

2.1.2移动机器人的三种基本体系结构

2.2移动机器人的运动系统

2.2.1移动机器人的移动机构

2.2.2移动机器人的动力学原理

2.2.3移动机器人的驱动系统

2.3移动机器人的感知系统

2.3.1移动机器人对传感器的要求

2.3.2移动机器人感知系统的结构分布

2.4移动机器人的通信系统

2.5移动机器人的控制系统

2.5.1控制系统的结构形式

2.5.2控制系统的硬件结构

2.6移动机器人的控制软件系统

2.7Pioneer移动机器人简介

本章小结

第3章移动机器人的传感器和执行器

3.1移动机器人的传感器

3.1.1移动机器人的内部传感器

3.1.2移动机器人的外部传感器

3.2移动机器人的执行器

3.2.1执行器

3.2.2多自由度动力学

本章小结

第4章移动机器人的通信系统

4.1移动机器人通信系统的特点及设计要求

4.1.1移动机器人通信的特点

4.1.2移动机器人通信系统设计要求及评价指标

4.2现代无线通信技术

4.2.1GSM通信系统

4.2.2CDMA通信系统

4.2.3红外通信与蓝牙通信

4.2.4LIWB超宽带通信技术

4.3基于计算机网络的移动机器人通信

4.3.1TC：P/IP协议族

4.3.2基于Internet/Web的远程移动机器人

4.4AdHoc无线通信网络

4.4.1AdHoc网络

4.4.2AdHoc网的物理层

4.4.3AdHoc网的MAC：协议

4.4.4AdHoc网络的路由协议

4.4.5AdHoc网络的其他研究热点及发展

本章小结

第5章移动机器人智能控制方法

5.1概述

5.2移动机器人的模糊控制

5.2.1模糊控制原理

5.2.2基于模糊逻辑推理的移动机器人导航控制

5.3移动机器人的神经网络控制

5.3.1神经网络控制概述

5.3.2BP神经网络算法

5.3.3Hopfield网络

5.3.4径向基函数(RBF)网络

5.4移动机器人的模糊神经网络控制

5.4.1模糊神经网络控制原理

5.4.2常规模糊神经网络在移动机器人中的应用

5.4.3移动机器人的模糊B样条基神经网络控制

本章小结

第6章移动机器人定位

6.1定位的概念

6.1.1相对定位

6.1.2绝对定位

6.2移动机器人相对定位

6.2.1航迹推算法

6.2.2测距法

6.3移动机器人绝对定位

6.3.1GPS定位

6.3.2路标定位

本章小结

第7章移动机器人避障与追踪

7.1移动机器人避障

7.1.1移动机器人常规避障

7.1.2移动机器人紧急避障

7.2移动机器人追踪

7.2.1移动机器人目标追踪控制

7.2.2移动机器人墙跟踪

7.2.3移动机器人气味追踪

本章小结

第8章移动机器人的路径规划

8.1环境理解与环境建模

8.1.1环境理解

8.1.2环境建模

8.2人工势场法路径规划

8.2.1人工势场法基本原理

8.2.2时变势场法

8.3A*/D*法进行路径规划

8.3.1状态空间搜索

8.3.2A*算法路径规划

8.3.3D*算法路径规划

8.4遗传算法动态路径规划

8.4.1遗传算法进行路径规划的基本原理

8.4.2遗传算法进行路径规划实验设计

8.5基于视觉与自适应模糊的路径导航

8.5.1导航线的识别

8.5.2导航线的跟踪和识别质量的自适应优化

本章小结

第9章机器视觉

9.1移动机器人视觉系统

9.1.1移动机器人视觉系统简述

9.1.2移动机器人单目视觉系统

9.1.3移动机器人双目视觉系统

9.1.4移动机器人全景视觉系统

9.1.5移动机器人网络摄像头

9.2摄像机标定

9.2.1摄像机的畸变模型

9.2.2摄像机标定技术

9.2.3双目摄像机标定技术

9.3灰度图像处理

9.3.1二值图像处理

9.3.2图像分割

9.4彩色图像处理

9.4.1颜色空间

9.4.2颜色分割

9.5移动机器人视觉导航

9.5.1室内移动机器人视觉导航

9.5.2ALV的视觉导航

本章小结

第10章信息融合

10.1概述

10.1.1信息融合的目的和定义

10.1.2信息融合的基本原理

10.1.3信息融合技术在移动机器人领域中的应用和发展

10.2信息融合的基本内容

10.2.1信息融合系统建模

10.2.2信息的表示与转换

10.2.3信息融合系统的基本模型

10.3常用信息融合方法的原理和应用

10.3.1贝叶斯方法(Bayes)

10.3.2卡尔曼滤波法

10.3.3登普斯特一谢弗证据方法(Dempster-shafer)

10.3.4航迹融合的分层法

10.3.5模糊集理论

10.3.6神经网络法

10.3.7应用举例

本章小结

第11章多机器人系统

11.1概述

11.1.1多机器人系统的特点及应用

11.1.2多机器人系统的关键技术

11.1.3一些典型的多机器人系统

11.2多机器人系统的体系结构及分类

11.2.1从控制结构角度分类

11.2.2按通信系统结构分类

11.2.3按个体机器人结构分类

11.3多机器人的协调机制

11.3.1多机器人的协调方法

11.3.2多机器人协调方法研究的三个阶段

11.4多机器人的路径规划

11.5多机器人学习

11.5.1多机器人学习系统的类型

11.5.2多机器人的强化学习分类

11.5.3强化学习系统的原理

11.5.4强化学习的主要算法

11.6多机器人系统的应用平台机器人足球比赛

11.6.1机器人足球比赛简介

11.6.2多机器人技术在机器人足球比赛中的应用

本章小结

参考文献

　　移动机器人研究涉及机械工程、计算机、传感器技术、机器视觉、自动控制、人工智能等诸多科学领域，内容广泛。本书按照移动机器人技术所涉及的内容和主要方向来安排，从层次结构、控制理论应用及信息处理技术三个层面上对移动机器人技术作了系统的阐述。主要内容包括移动机器人的基本结构、移动机人的传感器与执行器技术、移动机器人的军/民应用，移动机器人的定位导航、避障追踪、路径规划等控制与智能控制的理论、算法及实现，移动机器人的视觉技术、信息融合中的理论与应用、多机器人系统的发展等。　　本书系统、深入地介绍了移动机器人的关键技术和控制理论方法、算法及其应用。全书共分十一章，内容包括了移动机器人系统组成、移动机器人的传感器和执行器、移动机器人的通信系统、移动机器人智能拦制方法、移动机器人定位、移动机器人避障与追踪、移动机器人导航与路径规划、移动机器人视觉系统、羞传感器信息融合技术、多机器人系统等。本书内容新颖，注重理论与实际应用的结合，在简单阐述理论、拿法的基础上，采用实际应用的例子讲解了各算法的应用，力求使读者能较快掌握和应用这门高新技术。　　本书可作为高等院校自动化专业、计算机、机械工程、系统工程、信息工程、电子信息工程等专业本币生、研究生教材，也可作为工程技术人员和科研工作者的参考书。