移动机器人原理与技术

本书系统地介绍了移动机器人的组成、技术原理以及应用。全书共10章，主要内容包括绪论、移动机器人运动控制系统、移动机器人传感器、移动机器人定位、移动机器人路径规划与避障、移动机器人同时定位与建图、移动机器人语音识别与控制、移动机器人通信系统、多移动机器人系统、移动机器人ROS系统等。本书内容新颖，深入浅出，系统性强，注重原理与实际应用的结合，力求使读者掌握和应用移动机器人技术。本书可作为高等院校自动化、机器人工程、人工智能、计算机、机电一体化和电子信息工程等专业的本科生、研究生教材，也可作为工程技术人员和科研工作者的学习参考书。

第1章绪论
1.1机器人与移动机器人的概念
1.2移动机器人的发展
1.2.1轮式移动机器人的发展
1.2.2腿足式移动机器人的发展
1.2.3轮腿式移动机器人的发展
1.3移动机器人的基本结构
1.3.1移动机器人的执行机构
1.3.2移动机器人的驱动系统
1.3.3移动机器人的控制系统
1.3.4移动机器人的感知决策系统
1.4移动机器人的研究内容
习题
第2章移动机器人运动控制系统
2.1移动机器人运动控制系统组成及本体部件选择
2.1.1移动机器人运动机构
2.1.2移动机器人常用电动机
2.1.3移动机器人常用运动控制器
2.2移动机器人运动学模型
2.2.1移动机器人坐标系
2.2.2移动机器人运动学模型
2.3移动机器人动力学模型
2.4移动机器人运动控制算法
2.4.1PID控制方法
2.4.2PID控制控制器参数的选择
2.4.3双轮差速驱动移动机器人点到点运动控制
2.5移动机器人运动控制系统硬件
2.6移动机器人运动控制系统软件
习题
第3章移动机器人传感器
3.1移动机器人内部传感器
3.1.1位置传感器
3.1.2位移和角度测量传感器
3.1.3加速度传感器
3.1.4姿态角测量传感器
3.2移动机器人外部传感器
3.2.1感觉传感器
3.2.2测距传感器
3.2.3视觉传感器
3.3移动机器人视觉原理
3.3.1摄像机成像模型
3.3.2双目视觉原理模型
3.3.3摄像机标定
习题
第4章移动机器人定位
4.1移动机器人相对定位
4.1.1航迹推算法原理
4.1.2移动机器人里程计定位
4.1.3移动机器人惯性导航法定位
4.2移动机器人绝对定位
4.2.1BDS定位
4.2.2GPS定位
4.2.3路标定位
4.3移动机器人视觉定位
4.4移动机器人概率定位
习题
第5章移动机器人路径规划与避障
5.1移动机器人建图
5.2移动机器人传统路径规划
5.2.1人工势场法路径规划
5.2.2A*算法路径规划
5.3移动机器人智能路径规划
5.3.1基于遗传算法的路径规划
5.3.2基于蚁群算法的路径规划
5.3.3移动机器人路径规划的发展趋势
5.4移动机器人常规避障方法
5.4.1BUG算法
5.4.2向量场直方图法
习题
第6章移动机器人同时定位与建图
6.1基于滤波的移动机器人SLAM简介
6.2基于滤波的移动机器人SLAM原理
6.2.1移动机器人SLAM系统状态
6.2.2移动机器人状态的概率描述
6.2.3移动机器人传感器观测的概率表示
6.3基于滤波的移动机器人SLAM滤波算法框架
6.3.1贝叶斯滤波的时间更新
6.3.2贝叶斯滤波的测量更新
6.4基于滤波的移动机器人及环境的模型
6.4.1移动机器人运动模型
6.4.2传感器观测模型
6.5移动机器人卡尔曼滤波SLAM算法
6.6移动机器人粒子滤波SLAM算法
6.6.1蒙特卡罗采样
6.6.2重要性采样
6.6.3序列重要性采样
6.6.4退化问题与重采样
6.6.5基于粒子滤波的SLAM算法
6.7基于图优化的移动机器人SLAM算法
6.7.1ORB-SLAM算法
6.7.2ORB-SLAM2算法
6.7.3ORB-SLAM3算法
习题
第7章移动机器人语音识别与控制
7.1移动机器人语音识别系统
7.2语音信号的特征提取
7.2.1语音信号的预处理
7.2.2语音信号的端点检测
7.2.3语音信号的特征提取
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