自主導航技術(導航技術係列教材) 鬍小平 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍小平 著

圖書標籤:

• 自主導航
• 導航技術
• 機器人
• SLAM
• 傳感器
• 路徑規劃
• 控製理論
• 鬍小平
• 教材
• 無人駕駛

店鋪： 典則俊雅圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118106077

商品編碼：29800776894

包裝：平裝

齣版時間：2016-02-01

圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名	自主導航技術(導航技術係列教材)
作者	鬍
定價	65.00元
ISBN號	9787118106077
齣版社	防工業齣版社
齣版日期	2016-02-01
版次	1

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	重量：0.4
版次：1	字數：	頁碼：

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目錄

內容提要

鬍主編的《自主導航技術(導航技術係列教材)》作為導航技術專業的研究生教材，比較係統地介紹瞭自主導航的基礎理論與應用技術。根據不同的導航需要，運動載體有時僅采用單一的自主導航手段能滿足要求，有時則須將多種自主導航手段組閤起來使用纔能滿足要求。自主導航技術涉及近代數學、物理學、力學、天文學、光學、材料學以及微電子技術、計算機技術、通信技術等諸多學科領域，內容十分豐富。

編輯推薦

作者介紹

序言

探索未知：人工智能時代的自主導航係統 在現代科技飛速發展的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的力量滲透到我們生活的方方麵麵。從自動駕駛汽車到智能機器人，從無人機偵察到深海探測，自主導航係統的能力已成為衡量一個國傢科技實力的重要標誌，也是未來社會發展不可或缺的核心技術。本書並非探討某一特定領域的導航技術，而是著眼於自主導航係統背後的核心理念、關鍵技術及發展趨勢，力求為讀者構建一個全麵而深刻的認識框架。 一、 自主導航的基石：感知與理解 任何自主導航係統的核心，都離不開對環境的精確感知和對環境信息的有效理解。這如同一個生物體，需要通過眼睛、耳朵等感官來接收外界信息，並通過大腦進行分析和決策。 傳感器技術： 這是感知環境的“眼睛”與“耳朵”。本書將深入剖析各類先進傳感器的工作原理、優缺點及在自主導航中的應用。 視覺傳感器： 攝像頭是獲取環境幾何信息和紋理信息的重要途徑。我們將詳細介紹單目、雙目、魚眼等不同類型攝像頭的工作方式，以及圖像處理技術，如特徵提取（SIFT, SURF）、目標檢測與識彆（CNNs, YOLO）、語義分割等，如何幫助係統理解圖像內容。 激光雷達（LiDAR）： LiDAR通過發射激光束並測量反射時間來精確測量距離，生成高精度的三維點雲數據。我們將探討不同類型的LiDAR（如機械式、固態式）的特點，以及點雲配準、地麵分割、障礙物提取等關鍵處理技術，它們在構建高精度地圖和實時避障中扮演著至關重要的角色。 雷達（Radar）： 雷達利用無綫電波探測目標，具有全天候工作能力，善於測量目標的距離、速度和角度。本書將介紹毫米波雷達、相控陣雷達等技術，以及目標跟蹤、多傳感器融閤等技術，以剋服單一傳感器在惡劣天氣下的局限性。 慣性測量單元（IMU）： IMU包含加速度計和陀螺儀，用於測量係統的綫加速度和角速度。雖然IMU數據會隨時間纍積誤差，但與其他傳感器融閤後，能提供高頻的姿態和位置信息，是實現平穩導航的關鍵。 其他傳感器： 超聲波傳感器、GPS/GNSS接收器、磁力計等，雖然在某些場景下有其局限性，但在特定應用中仍能發揮重要作用，本書也將簡要介紹其原理與應用。 環境錶示： 感知到的原始數據需要被轉化為係統能夠理解和利用的形式。 地圖構建： 構建精確的環境地圖是自主導航的基礎。本書將介紹多種地圖錶示方法： 柵格地圖（Occupancy Grid Maps）： 將環境劃分為固定大小的網格，每個網格存儲被占據或空的概率，適用於二維環境的錶示。 特徵地圖（Feature Maps）： 存儲環境中的關鍵特徵點（如角點、綫段），用於定位和重定位。 三維點雲地圖（3D Point Cloud Maps）： 直接存儲LiDAR掃描到的三維點集，能夠提供豐富的幾何信息，是高精度定位和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的重要基礎。 語義地圖（Semantic Maps）： 在幾何地圖的基礎上，附加環境的語義信息，如識彆齣道路、人行道、車輛、建築物等，使係統能夠進行更高級彆的理解和決策。 狀態估計： 傳感器數據存在噪聲和不確定性，需要通過算法來估計係統的真實狀態（如位置、姿態、速度）。我們將詳細講解卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）、擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）、無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）以及粒子濾波（Particle Filter）等概率濾波方法。 二、 定位與建圖：知己知彼 自主導航的核心問題是如何在未知或已知環境中確定自身的位置（定位），並同時構建或更新環境地圖（建圖）。 同步定位與地圖構建（SLAM）： SLAM是自主導航領域最具挑戰性的技術之一，它允許機器人在未知環境中，在未知位置開始，一邊移動一邊繪製地圖，同時通過地圖來估計自己的位置。 視覺SLAM： 利用攝像頭進行SLAM，是目前研究的熱點。我們將介紹基於特徵點法的SLAM（如ORB-SLAM）、直接法的SLAM（如LSD-SLAM, DSO）以及半直接法的SLAM，分析它們在不同場景下的適用性。 激光SLAM： 利用LiDAR數據進行SLAM，能夠構建高精度的三維地圖，在機器人導航和自動駕駛領域應用廣泛。我們將探討基於點雲配準的SLAM（如LOAM, LIO-SAM）以及基於柵格的SLAM。 多傳感器融閤SLAM： 將不同傳感器的優勢結閤起來，如視覺-慣性SLAM（VI-SLAM）、激光-慣性SLAM（LI-SLAM），以提高定位和建圖的魯棒性和精度。 定位（Localization）： 在已有地圖的環境中，如何精確地確定自身位置。 基於GPS/GNSS的定位： 簡單直接，但容易受到遮擋和信號乾擾。 基於傳感器的定位： 利用LiDAR、攝像頭等傳感器，與已知地圖進行匹配，實現高精度定位。 裏程計（Odometry）： 通過輪式編碼器或IMU數據推算運動距離和方嚮，用於短時內的相對定位。 重定位（Relocalization）： 當係統丟失自身位置信息時，通過對環境進行掃描並與地圖匹配，重新確定自身位置。 三、 路徑規劃與運動控製：行穩緻遠 在明確自身位置和環境地圖後，自主導航係統需要規劃齣一條安全、高效的路徑，並精確地執行。 路徑規劃（Path Planning）： 規劃從起點到終點的最優或可行路徑。 全局路徑規劃： 在已知地圖上，規劃齣從起點到終點的完整路徑。我們將介紹經典的算法，如Dijkstra算法、A算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）及其變種，以及基於采樣的規劃方法。 局部路徑規劃： 在動態環境中，根據實時傳感器信息，動態調整路徑以避開障礙物。我們將探討動態窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）、人工勢場法（Artificial Potential Field）等。 軌跡優化（Trajectory Optimization）： 對規劃齣的路徑進行平滑和優化，使其更符閤運動學和動力學約束。 運動控製（Motion Control）： 根據規劃好的路徑或軌跡，控製機器人的執行機構（如電機、舵機）實現精確運動。 PID控製： 最經典的反饋控製算法，廣泛應用於各種控製係統中。 模型預測控製（MPC）： 基於係統模型，預測未來一段時間內的係統狀態，並優化控製輸入，能夠處理復雜的約束條件。 模糊控製、神經網絡控製： 智能控製方法，能夠處理非綫性係統和不確定性。 路徑跟隨（Path Following）： 確保機器人能夠精確地沿著規劃的路徑行進。 四、 決策與行為：智能的體現 自主導航係統不僅僅是簡單的“走”和“停”，更需要在復雜的環境中做齣智能的決策。 行為決策： 根據環境信息和任務目標，決定執行何種行為。例如，在自動駕駛中，需要決定是加速、減速、變道還是停車。 有限狀態機（Finite State Machine, FSM）： 將復雜的行為分解為一係列狀態和狀態之間的轉移。 行為樹（Behavior Tree）： 更具靈活性和可擴展性的行為組織方式，在遊戲AI和機器人領域有廣泛應用。 強化學習（Reinforcement Learning）： 通過與環境交互，學習最優的策略，在復雜決策任務中展現齣巨大潛力。 風險評估與規避： 在任何導航任務中，安全性是首要考慮因素。係統需要能夠評估潛在的風險，並采取措施規避。 碰撞檢測（Collision Detection）： 實時檢測機器人與環境中的障礙物是否會發生碰撞。 危險區域識彆： 識彆齣可能存在的危險區域，並避免進入。 安全冗餘設計： 係統在設計時應考慮冗餘，以應對傳感器失效等意外情況。 五、 前沿探索與未來展望 隨著人工智能技術的不斷突破，自主導航係統正迎來前所未有的發展機遇。 深度學習在導航中的應用： 深度學習在感知、定位、規劃和決策等各個環節都展現齣強大的能力，如端到端（End-to-End）的自動駕駛係統，將傳感器輸入直接映射到控製輸齣。 眾包地圖與眾源定位： 利用大量移動設備或機器人收集數據，共同構建和更新地圖，並利用眾源數據進行更精確的定位。 人機協作導航： 在人與機器人共同工作的場景下，如何實現高效、安全的協作導航。 環境適應性與魯棒性： 提升係統在不同光照、天氣、地形條件下的適應能力，以及在傳感器故障或環境突變時的魯棒性。 倫理與社會影響： 隨著自主導航係統在公共領域的廣泛應用，其帶來的倫理、法律和社會影響也需要深入探討。 本書旨在為讀者打開一扇通往自主導航技術世界的大門，從基礎原理到前沿應用，從理論框架到實踐挑戰，提供一個係統、深入的視角。無論您是相關領域的學生、研究人員，還是對未來科技充滿好奇的愛好者，本書都將為您提供寶貴的知識財富，激發您對這個激動人心領域的進一步探索。

評分☆☆☆☆☆

《自主導航技術》在實際應用案例的選取上，也做得非常齣色。書中穿插瞭大量的真實世界的應用場景，比如在工業自動化中的AGV（Automated Guided Vehicle）導航、在城市交通中的自動駕駛、在農業領域的無人農機，甚至是在深海探測和航空航天中的自主機器人。這些案例的引入，讓我能夠清晰地看到自主導航技術是如何解決實際問題的，也讓我對這項技術在未來社會發展中的潛力有瞭更深刻的認識。我特彆關注瞭關於在復雜和動態環境中進行導航的部分，作者詳細分析瞭不同環境下的挑戰，以及相應的技術解決方案，這對我目前的學習和未來研究方嚮提供瞭重要的啓示。

評分☆☆☆☆☆

我對《自主導航技術》中關於“仿真與測試”部分的講解印象深刻。自主導航係統的開發和驗證是一個復雜且耗時的過程，而仿真技術在其中扮演著至關重要的角色。鬍小平老師詳細介紹瞭常用的仿真平颱，如Gazebo、ROS等，並講解瞭如何利用這些平颱來模擬不同的環境和場景，進行算法的測試和優化。他對仿真環境的搭建、模型庫的構建以及測試用例的設計都進行瞭詳細的闡述。這讓我意識到，在理論學習之外，實際的係統搭建和測試能力同樣重要，也為我未來進行實際項目開發指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭鬍小平老師編寫的《自主導航技術》，不得不說，這本書簡直是打開瞭我對機器人和無人係統領域新世界的大門。我一直對那些能夠在復雜環境中自主行動的機器非常著迷，從科幻電影中的無人機到現實生活中自動駕駛汽車的雛形，都讓我充滿瞭好奇。然而，在接觸這本書之前，我總覺得這些技術離我非常遙遠，充滿瞭神秘感。這本書的齣現，極大地改變瞭我的看法。作者在開篇就用通俗易懂的語言，結閤大量生動形象的例子，介紹瞭自主導航的起源、發展以及在各個領域的應用前景，讓我瞬間對這個學科産生瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《自主導航技術》在結構設計上也體現瞭作者的用心良苦。全書的章節安排邏輯清晰，層層遞進，從基礎理論到高級應用，幾乎涵蓋瞭自主導航技術的各個方麵。作者並沒有將所有內容堆砌在一起，而是將相關的知識點有機地組織起來，使得讀者在閱讀過程中能夠建立起完整的知識體係。我特彆喜歡作者在每個章節末尾設置的“思考題”或者“案例分析”，這不僅能夠幫助我鞏固所學知識，還能夠激發我進行更深入的思考和探索。這種互動式的學習方式，讓我感覺自己不僅僅是在閱讀一本書，更是在與作者進行一場有意義的知識交流。

評分☆☆☆☆☆

我對《自主導航技術》中關於“決策與規劃”章節的評價非常高。在很多關於導航的書籍中，往往會側重於“感知”和“定位”，而忽略瞭機器人如何根據環境信息做齣最優決策並規劃行動路徑。鬍小平老師在這本書中，花瞭相當大的篇幅來講解路徑規劃、運動控製等內容，並詳細介紹瞭A算法、Dijkstra算法等經典的路徑規劃方法，還對一些更先進的基於學習的規劃方法進行瞭初步的介紹。我特彆欣賞作者對於“動態障礙物避障”的講解，這在實際應用中是至關重要的，而作者給齣的解決方案，既有理論上的嚴謹性，又有實踐上的可行性，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書對數學和算法的講解，是我一直以來比較頭疼的部分，但《自主導航技術》卻給瞭我意想不到的驚喜。鬍小平老師在介紹SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等核心算法時，並沒有直接跳到公式推導，而是先用非常直觀的圖示和邏輯分析，解釋瞭算法背後的核心思想和解決的問題。比如，在講解卡爾曼濾波時，他用瞭一個經典的“追蹤導彈”的例子，詳細闡述瞭如何利用曆史數據和當前觀測來不斷優化對導彈位置的估計。這種“先理清邏輯，再引入數學”的方法，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我不再對數學感到畏懼，反而覺得它是一種非常有用的工具。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《自主導航技術》是一本非常優秀的教材。鬍小平老師以其深厚的學術功底和卓越的教學能力，為我們呈現瞭一部內容翔實、結構嚴謹、可讀性強、應用廣泛的自主導航技術著作。我個人覺得，這本書不僅能幫助我掌握自主導航的核心技術，更能激發我對這個領域的濃厚興趣，引導我進行更深入的學習和研究。我非常推薦這本書給所有對機器人、無人係統、自動駕駛等領域感興趣的讀者，無論是初學者還是有一定基礎的專業人士，都能從中獲益良多。它就像一本寶藏，等待著我們去發掘其中的知識和智慧。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來說，《自主導航技術》在可讀性和深度之間找到瞭一個非常好的平衡點。鬍小平老師在保持學術嚴謹性的同時，非常注重語言的流暢性和錶達的清晰度。他避免瞭過於晦澀的學術術語，而是用更易於理解的方式來解釋概念。同時，這本書的深度也足以滿足那些希望深入瞭解自主導航技術底層原理的讀者。在某些關鍵技術點上，作者會提供相關的參考文獻，方便讀者進一步查閱和學習。我個人認為，這本書非常適閤作為一名初學者進入自主導航領域的第一本入門讀物，也能夠為有一定基礎的工程師和研究人員提供新的視角和啓發。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《自主導航技術》的過程中，我最深的感受是作者對於知識的梳理和呈現方式。鬍小平老師顯然是經過瞭多年的教學和研究沉澱，纔能將如此復雜和龐雜的技術體係，用一種既嚴謹又易於理解的方式呈現齣來。他並沒有直接拋齣深奧的數學公式和算法，而是循序漸進，從最基礎的傳感器原理講起，比如激光雷達、攝像頭、IMU等，詳細介紹瞭它們的工作方式、優缺點以及在自主導航中的作用。我尤其喜歡作者對於傳感器融閤部分的講解，他用瞭一個非常貼切的比喻，將不同傳感器的信息比作不同人的觀察，通過整閤這些信息，可以獲得一個更全麵、更準確的“世界觀”。這種講解方式，讓我這個非專業背景的讀者也能夠輕鬆理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對“安全與倫理”在自主導航領域的重要性有瞭更深刻的認識。《自主導航技術》並沒有迴避這些敏感的話題，反而花瞭相當的篇幅來討論。鬍小平老師分析瞭自主導航係統在安全可靠性方麵可能存在的風險，以及在隱私保護、責任界定等方麵的倫理睏境。他強調，技術的進步必須與社會責任並行，在追求高性能的同時，更要關注技術的社會影響。這種對技術的全麵思考，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術教材，更是一本具有人文關懷的著作，它引導我們思考技術發展的真正意義。