陆上无人系统行驶空间自主导航

随着无人系统在生产、生活中的广泛应用，未来智能无人系统必将朝着多域协同化发展。本书面向复杂、动态、多约束的地面与近地面作业场景，将无人车、无人机、水陆两栖无人船等平台自主导航技术进行统一整合，提出了一整套完整的陆上无人系统自主导航体系架构，并在该理论框架下详细介绍了无人系统自主导航过程中的若干核心关键技术。 本书可供从事无人系统自主导航技术研究的相关科研院所的专业技术人员和导航、控制、机器人等相关专业的研究生学习，也可为相关领域专业的研究人员提供理论与工程实践参考。

付梦印，男，教授，博士生导师，内蒙古鄂尔多斯人。现任南京理工大学党委副书记、校长，中国惯性技术学会常务理事，教育部长江学者奖励计划特聘教授，教育部长江学者创新团队带头人，享受国务院政府特殊津贴。长期从事导航、制导与控制的理论研究、技术攻关和工程应用，主持国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目、重点项目等项目。获国家科学技术进步奖一等奖1项、二等奖2项，国家技术发明奖二等奖1项，全国创新争先奖，光华工程科技青年奖，何梁何利基金科学与技术进步奖，省部级奖15项；已出版《陆用惯性导航技术》《智能车辆导航技术》《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用（第2版）》等专著、教材10余部；授权发明专利70余项。

第1章 陆上无人系统概述 1.1 陆上无人系统简介 1.2 陆上无人系统现状与发展 1.3 陆上无人系统自主导航体系架构 1.4 行驶空间概述 1.5 本书的主要内容 第2章 度量空间：多传感器标定 2.1 双目相机成像与标定 2.1.1 相机模型与畸变校正 2.1.2 双目相机成像原理与标定方法 2.1.3 双目相机标定实例 2.2 全景相机成像与标定 2.2.1 多项式通用相机模型 2.2.2 全景相机系统空间感知模型 2.2.3 全景相机系统内参标定方法 2.2.4 全景相机系统外参标定方法 2.2.5 全景相机系统标定实例 2.3 激光雷达与相机的标定 2.3.1 激光雷达与相机联合感知模型 2.3.2 激光雷达与相机联合标定实例 2.4 本章小结 第3章 度量空间：全局地图构建 3.1 地图构建技术概述 3.2 三维激光点云地图构建 3.2.1 投影图获取 3.2.2 特征提取 3.2.3 帧间位姿配准 3.2.4 后端位姿优化 3.3 二维激光占据栅格地图构建 3.3.1 激光扫描信息预处理 3.3.2 关键点提取 3.3.3 扫描匹配与位姿优化 3.3.4 栅格地图构建及更新 3.4 稀疏特征点云地图构建 3.4.1 视觉里程计 3.4.2 后端位姿优化 3.4.3 稀疏特征点云地图构建 3.5 稠密彩色点云地图构建 3.5.1 稠密视差计算 3.5.2 多视图融合 3.6 地空协同联合定位与建图 3.6.1 系统框架 3.6.2 基于语义信息优化的激光里程计 3.6.3 基于学习的交叉视角配准算法 3.6.4 多视角位姿优化 3.7 本章小结 第4章 语义空间：图像信息语义理解 4.1 像素级语义分割 4.1.1 从全连接到全卷积 4.1.2 优化算法