基于视觉的自主机器人导航 [Vision Based Autonomous Robot Navigation] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[印度] Amitava Chatterjee 等 著，连晓峰 等 译

图书标签:

• 机器人导航
• 自主导航
• 视觉导航
• 计算机视觉
• SLAM
• 路径规划
• 移动机器人
• 机器人学
• 人工智能
• 传感器融合

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111456742

版次：1

商品编码：11436651

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国际信息工程先进技术译丛

外文名称：Vision Based Autonomous Robot Navigation

开本：16开

出版时间：2014-03-01

用纸：胶版纸

页数：206

内容简介

　　移动机器人自主导航是机器人领域的热点研究内容。本书首先介绍了基于机器视觉感知机制的自主移动机器人导航的理论与研究，重点介绍了基于地图、地图构建以及无地图环境下的基于视觉传感器的机器人导航算法，并给出了实际应用中基于视觉的机器人先进导航算法的实现。本书详细阐述了实际应用中基于视觉的自主导航算法以及SLAM问题，提出了利用视觉感知如何实现子目标驱动的导航概念，提出了利用模糊逻辑进行基于视觉的机器人路径跟踪概念，以及如何利用基于微型控制器的传感器系统研制实验室环境下的低成本机器人。
　　《基于视觉的自主机器人导航》可作为从事机器人研究，尤其是移动机器人方面的研究人员的参考书，也可作为高等院校自动化、计算机等相关专业研究生以及教师的参考用书。

目录

译者序

原书前言

第1章移动机器人导航

1.1自主移动机器人导航

1.2为何要视觉导航

1.3基于视觉的导航

1.3.1基于视觉的室内导航

1.3.1.1基于地图的导航

1.3.1.2基于地图构建的导航

1.3.1.3无地图导航

1.3.2基于视觉的室外导航

1.4研究现状

1.5障碍物检测和避障

1.6本章小结

参考文献

第2章移动机器人的外设接口

2.1简介

2.2用于视觉系统与现有机器人接口的PIC微控制器系统

2.3KOALA机器人与PC和视觉系统构成的集成系统

2.4实际性能评估

2.5本章小结

参考文献

第3章利用子目标的基于视觉的移动机器人导航

3.1简介

3.2硬件设置

3.3目标导向的两层导航机制

3.4第一层中基于图像处理的环境探索

3.5最短路径计算和子目标生成

3.6第二层中基于红外的导航

3.7实际性能评估

3.8本章小结

参考文献

第4章基于视觉的移动机器人自主开发

4.1简介

4.2基于视觉的低成本移动机器人的研制开发

4.3基于微控制器的机器人感知系统的研制开发

4.3.1具有动态增强功能的红外测距系统

4.3.1.1动态测距增强算法

4.3.1.2实验结果

4.3.2采用开关模式同步检测技术的光学接近检测器

4.3.2.1基于PIC微控制器的光学接近检测器

4.3.2.2开关模式同步检测技术

4.3.2.3实验结果

4.4客户端—服务器工作模式下的内网连接

4.5本章小结

参考文献

第5章基于视觉的移动机器人导航算法的实现示例

5.1简介

5.2示例

5.3示例

5.4示例

5.5示例

5.6示例

5.7示例

5.8示例

5.9示例

5.10示例

5.11示例

5.12本章小结

参考文献

第6章基于视觉的移动机器人路径跟踪

6.1简介

6.2所提方法概述

6.3基于视觉的机器人模糊导航系统

6.4基于红外传感器的模糊避障算法

6.5实际性能评估

6.6本章小结

参考文献

第7章移动机器人的SLAM

7.1简介

7.2基于EKF的随机SLAM算法

7.3结合模糊神经网络模型的基于EKF的SLAM算法

7.4模糊神经网络架构及基于粒子群优化（PSO）算法的训练方法

7.4.1模糊神经网络架构169 7.4.2利用PSO训练模糊神经网络模型

7.4.3性能评估172 7.5利用DE优化算法训练模糊监督器

7.5.1性能评估

7.6本章小结

参考文献

第8章基于视觉的移动机器人SLAM

8.1简介

8.2差动驱动KOALA机器人的动态状态模型

8.3基于视觉感知的图像特征识别、特征跟踪和每个特征的3D距离 计算

8.4实际性能评估

8.5本章小结

参考文献

前言/序言

探索未知：路径规划、环境感知与决策的交互艺术 在广阔而充满未知的物理世界中，一个独立运作的机器人如何能够准确无误地抵达目标点，这无疑是机器人学中最具挑战性也最激动人心的课题之一。本书将带领读者深入探究“自主导航”这一核心概念，并围绕其关键组成部分——路径规划、环境感知与决策——展开细致的阐述。我们并非仅限于描述技术细节，而是着重于揭示这些技术如何协同工作，共同构建出一个能够理解环境、制定策略并最终执行任务的智能实体。 第一篇：感知世界的奥秘——环境建模与理解 要实现自主导航，机器人首先必须能够“看见”并“理解”它所处的环境。这就像人类需要通过眼睛观察周围景象，并结合过往经验来构建对空间的认知一样。本篇将从机器人感知能力的基础出发，逐步深入到复杂的环境建模技术。 感知系统的基础：传感器原理与数据融合 我们首先会介绍机器人感知系统中扮演核心角色的各类传感器，包括但不限于： 视觉传感器（摄像头）： 它们如同机器人的“眼睛”，能够捕捉丰富的图像信息，包括颜色、纹理、形状等。我们将探讨不同类型的摄像头（如单目、双目、深度摄像头）的工作原理，以及它们在不同环境下的优势与局限。 激光雷达（LiDAR）： LiDAR 以其高精度和测距能力，在构建环境的三维模型方面发挥着至关重要的作用。我们将分析其工作方式，例如飞行时间（ToF）和相位测量法，并讨论其在不同尺度和复杂地形下的表现。 超声波传感器： 作为一种成本较低、易于实现的传感器，超声波传感器在近距离避障方面表现出色。我们将解释声波的发射与接收原理，以及如何利用其回波信号来判断障碍物距离。 惯性测量单元（IMU）： IMU 能够测量机器人的加速度和角速度，从而推断出其姿态和运动状态。我们将探讨陀螺仪和加速度计的工作原理，以及它们如何与里程计等传感器数据融合，以提高位姿估计的鲁棒性。 GPS/GNSS： 对于室外大规模导航，GPS/GNSS 提供全局定位信息。我们将简要介绍其工作原理，以及在城市峡谷或室内环境中可能遇到的信号衰减问题。 随后，我们将深入探讨“数据融合”这一关键技术。单一传感器的信息往往存在局限性，例如摄像头在光照不足或纹理单一的环境下可能表现不佳，而LiDAR则可能受到天气因素影响。数据融合旨在将来自不同传感器的数据进行有机结合，取长补短，从而构建出更全面、更准确的环境表征。我们将介绍常用的数据融合方法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF, 无迹卡尔曼滤波 UKF），以及粒子滤波（Particle Filter）等，并分析它们在状态估计和数据融合过程中的应用。 从原始数据到世界模型：环境建模技术 获取了传感器数据后，机器人需要将其转化为可用于导航的“世界模型”。本节将聚焦于构建不同类型环境模型的关键技术： 占用栅格地图（Occupancy Grid Map）： 这是最常用也最直观的地图表示方式之一。我们将详细讲解如何将传感器数据（如LiDAR扫描点云或深度图像）映射到离散的栅格网格中，并为每个栅格赋予“占用”、“空闲”或“未知”的概率。我们将讨论栅格分辨率、地图更新策略以及如何处理传感器噪声对地图构建的影响。 点云地图（Point Cloud Map）： 直接表示三维空间中的一系列点，每个点带有其在三维空间中的坐标。我们将介绍点云数据的获取、配准（registration）技术（如ICP算法）以及如何基于点云数据进行特征提取和环境理解。 特征地图（Feature Map）： 这种地图不直接表示环境的几何形状，而是存储环境中的关键特征点或线段，例如建筑物的角点、门窗等。我们将探讨各种特征提取算法（如SIFT, SURF, ORB）以及如何利用这些特征进行定位和地图构建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）。 拓扑地图（Topological Map）： 与几何地图不同，拓扑地图描述了环境中的连通性关系，例如房间与走廊的连接，门的开启方向等。我们将介绍如何从几何地图或传感器数据中提取拓扑信息，并分析其在全局路径规划中的优势。 在本篇的最后，我们将讨论如何利用这些构建好的环境模型进行更深层次的环境理解，例如障碍物检测与识别、可通行区域的划分、以及对动态障碍物的跟踪与预测。这些能力是机器人安全高效导航的基础。 第二篇：智能导航的核心——路径规划策略 拥有了对环境的理解，机器人便可以开始规划如何从当前位置到达目标位置。路径规划是自主导航的“大脑”，它需要根据环境信息和任务目标，生成最优或可行的运动轨迹。 从起点到终点的蓝图：全局路径规划 全局路径规划的目标是在已知或部分已知环境中，找到一条从起点到终点的整体最优路径。我们将深入探讨以下经典算法： 图搜索算法： Dijkstra算法： 经典的最短路径算法，适用于无负权重的图。我们将分析其工作原理，以及如何将其应用于栅格地图或节点图。 A算法： 在Dijkstra算法的基础上引入启发式函数，显著提高了搜索效率，尤其适用于大规模地图。我们将详细讲解启发式函数的设计原则，并分析A算法在不同场景下的性能表现。 D Lite算法： 专门为动态环境设计，能够高效地更新路径以适应环境的变化。我们将探讨其增量式搜索的思想。 基于采样的方法： 概率路线图（PRM, Probabilistic Roadmaps）： 在配置空间中随机采样，并连接可达采样点，构建一个“路线图”用于查询。我们将分析其采样策略和连接算法。 快速探索随机树（RRT, Rapidly-exploring Random Trees）： 逐层向外扩展，快速探索自由空间。我们将探讨RRT算法及其变种（如RRT），以及它们在高维空间和复杂约束条件下的优势。 基于势场的方法： 将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过计算合力来引导机器人运动。我们将分析其优点（简单高效）和缺点（易陷入局部最小值）。 实时应对：局部路径规划与避障 全局路径规划提供了一个宏观的路线，但实际环境中存在未知的障碍物或动态变化，需要机器人能够实时调整其运动。局部路径规划专注于在机器人当前位置附近生成无碰撞的轨迹。 动态窗口法（DWP, Dynamic Window Approach）： 基于机器人的运动学和动力学约束，在所有可能的速度组合中搜索能够安全前进的采样速度。我们将详细讲解速度空间的采样和评估过程。 向量场直方图（VFH, Vector Field Histogram）： 将机器人周围的障碍物信息编码成一个直方图，并从中选择最优的运动方向。我们将分析其直方图的构建和选择策略。 局部回归（Local Regression）： 通过对局部环境信息进行拟合，生成平滑的局部轨迹。 基于模型预测控制（MPC, Model Predictive Control）的方法： 考虑机器人未来的运动轨迹，并优化控制输入以实现目标。我们将简要介绍其滚动优化思想。 在本篇的最后，我们将探讨全局路径规划和局部路径规划的结合策略，例如如何将全局路径分解成一系列局部目标点，以及如何利用局部路径规划器来跟随全局路径并避开障碍物。 第三篇：智能决策与执行——机器人行为与控制 路径规划完成后，机器人需要将规划好的轨迹转化为实际的控制指令，并根据环境变化和任务状态做出智能决策。 从指令到动作：运动控制 机器人需要精确地执行规划好的轨迹，这就依赖于有效的运动控制系统。我们将介绍： PID控制： 经典且广泛应用的反馈控制方法，用于跟踪期望的速度或位置。我们将讲解PID参数的整定方法。 模型预测控制（MPC）： 在更复杂的动态系统中，MPC能够通过预测未来状态并进行优化来获得更好的控制性能。 滑模控制（Sliding Mode Control）： 适用于处理非线性和不确定性系统。 基于学习的控制方法（如强化学习）： 探索如何通过与环境交互来学习最优控制策略。 理解意图，做出选择：行为决策 自主机器人不仅仅是执行预设指令的机器，它们还需要根据任务目标、环境状态和不确定性来做出智能决策。 状态机（Finite State Machine）： 将机器人的行为分解成一系列离散的状态，并在状态之间进行转移。 行为树（Behavior Tree）： 一种更加灵活和模块化的行为控制框架，能够方便地组合和管理复杂的行为逻辑。 任务规划： 在复杂任务中，机器人需要将一个大任务分解成一系列子任务，并按顺序执行。我们将探讨一些简单的任务规划技术。 不确定性下的决策： 机器人常常需要在感知不确定或环境动态变化的情况下做出决策。我们将简要介绍贝叶斯方法和概率图模型在决策中的应用。 安全与鲁棒性：故障检测与容错 在真实世界中，传感器可能发生故障，执行器可能出现偏差，环境也可能出现突发情况。一个真正自主的机器人需要具备一定的故障检测和容错能力。我们将探讨如何通过冗余传感器、数据校验以及预设的应急预案来提高系统的鲁棒性。 第四篇：融合与展望——高级应用与未来方向 在深入理解了路径规划、环境感知与决策的各个方面后，本篇将把这些技术进行整合，并展望自主导航的未来发展趋势。 端到端的自主导航系统： 我们将探讨如何将前面介绍的各项技术有机地结合起来，构建一个完整的自主导航系统。这包括传感器数据处理、环境建模、全局与局部路径规划、运动控制以及行为决策的协同工作流程。我们将讨论不同模块之间的接口设计和信息传递机制。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 重点阐述SLAM技术如何让机器人同时完成定位和地图构建，以及其在未知环境中的重要性。我们将介绍基于视觉的SLAM（V-SLAM）、基于激光雷达的SLAM（L-SLAM）以及多传感器融合SLAM等主流方法。 视觉里程计（Visual Odometry）： 解释如何利用连续的图像帧来估计机器人的运动。 深度学习在感知与导航中的应用： 探讨卷积神经网络（CNNs）在目标识别、语义分割、场景理解等方面的应用，以及如何利用深度学习来改进路径规划和决策过程。例如，端到端的学习方法，直接从图像输入学习到控制输出。 面向未来的挑战与机遇： 尽管自主导航技术已经取得了显著的进步，但仍存在许多激动人心的挑战和研究方向： 与人类的协同导航： 如何让机器人在与人类共存的环境中安全、高效地进行导航，并理解人类的意图。 长期自主性与自适应性： 机器人如何在复杂的、不断变化的环境中保持长期的自主性，并能够适应新的、未知的场景。 高层语义理解与推理： 如何让机器人不仅仅理解环境的几何信息，更能理解场景的语义，从而做出更智能的决策。 高精度定位与导航： 在GPS信号受限或需要极高精度的场景下（如工业自动化、精密农业）的导航技术。 低功耗与高效率的导航： 在能源受限的平台上实现高效的导航。 安全性和可靠性： 确保自主导航系统在各种极端情况下的安全性和可靠性。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的自主导航技术框架，并激发对未来机器人智能导航的思考与探索。我们相信，通过对这些核心技术的深刻理解和创新应用，我们将能够创造出更智能、更可靠、更具适应性的机器人，它们将能够胜任更多复杂而有意义的任务，并为我们的生活带来深刻的变革。

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这本《基于视觉的自主机器人导航》的书名本身就勾起了我浓厚的兴趣。作为一名在机器人技术领域摸爬滚打多年的研究者，我深切体会到视觉在赋予机器人“眼睛”和“大脑”方面的核心作用。想象一下，一个完全不依赖外部传感器，仅凭自身摄像头就能在复杂多变的环境中自由穿梭的机器人，这本身就是一项令人振奋的成就。本书的标题暗示着它将深入探讨如何让机器人“看懂”世界，并据此做出智能的决策。我非常期待能从中了解到最新的视觉SLAM（同步定位与地图构建）算法，比如ORB-SLAM3、VINS-Mono/Fusion等，它们如何在动态环境中保持鲁棒性，以及如何通过多传感器融合（如IMU、激光雷达）来提升定位精度和地图质量。同时，我也会关注书中是否会涉及深度学习在场景理解、物体识别以及语义导航方面的应用，这无疑是当前机器人视觉领域最热门的研究方向之一。例如，使用CNN（卷积神经网络）来识别障碍物、行人，甚至是理解更复杂的场景信息，从而实现更高级别的导航任务，比如“找到最近的咖啡馆”或者“避开正在移动的车辆”。

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从书名来看，我猜想这本书会是一本非常有价值的参考资料，尤其是对于那些希望深入理解机器人如何“感知”并“行动”的开发者和工程师们。我尤其好奇它在“自主”这个词上会做多大的文章。一个真正自主的机器人，不仅仅是要能定位和建图，更重要的是它需要具备在未知环境中进行规划和决策的能力。这本书是否会涵盖诸如路径规划算法（A、DMP等）的原理和实现？它又会如何结合视觉信息来优化路径规划，使其更符合实际的运动学约束和环境特点？例如，如何根据视觉检测到的狭窄通道或崎岖地形，动态调整机器人的运动轨迹？我还会特别关注书中对“理解”这个概念的阐述。不仅仅是识别出物体，更深层次的理解，比如区分可通行区域和不可通行区域，识别潜在的危险（例如，一个即将掉落的物体），甚至是对环境的语义理解，例如区分室内和室外，识别特定功能的区域（如充电站）。如果书中能详细介绍如何将这些理解转化为实际的导航行为，那将是巨大的收获。

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《基于视觉的自主机器人导航》这个书名，对于我这样一名对机器人学前沿技术充满好奇的爱好者来说，无疑是一个极具吸引力的存在。它直接点明了研究的核心——利用“眼睛”来驱动“大脑”，实现“自由”的移动。我非常期待书中能够详尽地介绍视觉信息在机器人导航中的多重角色。从最基础的运动估计，到更高级的环境感知与理解，再到最终的路径规划与决策，这其中每一个环节都充满了技术挑战。我尤其关心书中对于“鲁棒性”的探讨。一个在实验室环境下表现良好的导航系统，在真实世界的复杂和多变面前，往往会显得力不从心。书中是否会分享一些提高系统在光照变化、纹理缺失、动态物体干扰等极端情况下的导航性能的实用技巧和先进方法？我也会留意书中是否会涉及一些案例研究，例如自动驾驶汽车、服务机器人、工业无人机等实际应用场景，它们是如何利用基于视觉的导航技术来解决现实世界中的问题的，这将是我衡量这本书实用价值的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“基于视觉的自主机器人导航”立刻引起了我的注意，因为它直接触及了当今机器人技术领域的核心挑战之一。我是一个对机器人的“智能”层面非常感兴趣的读者，而视觉无疑是赋予机器人这项智能的关键。我希望这本书能够提供一个系统性的框架，来阐述如何从原始的图像数据中提取有用的信息，并将其转化为能够指导机器人行动的指令。这其中必然涉及到大量的计算机视觉技术，比如特征提取（SIFT, SURF, ORB）、特征匹配、位姿估计，以及如何处理图像噪声和遮挡。我尤其好奇书中是否会深入探讨多视角几何在3D重建和定位中的应用，例如多视图立体（MVS）技术，它如何在没有深度信息的单目相机上实现场景的三维重建。此外，对于“自主”的定义，我也充满期待。这本书是否会讨论机器人在面对不确定性时的决策机制，例如如何处理传感器故障、环境模型不完整，或者如何进行实时重定位？

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当我看到《基于视觉的自主机器人导航》这个书名时，我的脑海里立刻浮现出那些在科幻电影里才能看到的场景：无人机在复杂洞穴中自主飞行，自动驾驶汽车在城市街道上精准穿梭，或者家用机器人能够在陌生的家里自由移动。这本书听起来就像是实现了这些场景的技术基石。我非常期待书中能够深入探讨视觉里程计（Visual Odometry）的原理，这是机器人理解自身运动的基础。无论是单目、双目还是RGB-D相机，不同的传感器类型在实现视觉里程计时会面临各自的挑战，例如尺度漂移、光照变化、纹理稀疏等。我希望能看到书中对这些问题的详细分析，以及各种解决方案的优缺点对比。此外，关于地图表示方式的讨论也是我关注的重点。是占用栅格地图、特征点地图，还是更高级的语义地图？不同地图表示方式对导航性能的影响是什么？它是否会介绍一些先进的地图构建和维护技术，以应对环境的动态变化？

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看看看看看看看看看看

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印刷纸张质量不好，内容不够深入，入门参考吧

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印刷质量不错，内容很好，比较推荐

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送货速度很快，书收到了，还没时间看

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此本书物有所值，非常实用，好评

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很实用的书籍

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出货速度，一天就到手了，书的质量好可以。

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东西还不错，到货很快，还没有看，希望对自己有帮助。

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不错啊不错啊不错啊。