移动机器人

第1章绪论1
1.1移动机器人概述1
1.2移动机器人的发展2
1.3移动机器人的机构和分类7
1.4移动机器人的关键技术8
1.5机器人操作系统9
1.6移动机器人的应用及展望11
参考文献15
习题16

第2章移动机器人硬件机构18
2.1控制器19
2.2驱动器21
2.2.1常用的驱动器21
2.2.2直流电机24
2.2.3伺服电机26
2.2.4步进电机26
2.2.5电机的控制27
2.2.6电机的选型30
2.3其他硬件装置33
2.3.1变速装置33
2.3.2轮子34
2.3.3末端执行器36
参考文献37
习题38

第3章移动机器人传感器40
3.1传感器及分类40
3.2内部传感器41
3.2.1编码器41
3.2.2陀螺仪44
3.2.3惯性测量单元45
3.3外部传感器47
3.3.1GPS47
3.3.2声呐51
3.3.3激光雷达52
3.3.4毫米波雷达56
3.3.5红外测距传感器58
3.3.6视觉传感器60
3.4多传感器融合63
3.4.1多传感器融合的基本原理63
3.4.2随机类多传感器融合方法64
3.4.3人工智能类多传感器融合方法65
3.4.4存在的问题及发展趋势66
参考文献66
习题67

第4章移动机器人运动68
4.1坐标系68
4.2运动模型69
4.2.1一般运动模型69
4.2.2里程计70
4.2.3双轮驱动差速运动模型72
4.2.4全向驱动运动模型73
4.3运动约束75
4.4运动控制77
4.5避障运动79
4.5.1人工势场法79
4.5.2栅格法82
4.5.3避障策略实例——基于声呐的避障83
4.5.4避障策略实例——基于激光雷达的避障85
参考文献89
习题90

第5章移动机器人感知91
5.1地图表示及构建91
5.1.1栅格地图92
5.1.2特征地图94
5.1.3拓扑地图94
5.1.4直接表征法95
5.2基于激光雷达的感知95
5.2.1激光点云95
5.2.2基于激光点云的路面分割97
5.2.3基于激光点云的车道线检测101
5.2.4基于激光点云的目标检测与识别102
5.3基于视觉的感知108
5.3.1视觉特征提取109
5.3.2基于视觉的车道线检测113
5.3.3基于视觉的目标识别117
参考文献120
习题121

第6章移动机器人定位122
6.1定位122
6.2同时定位与建图124
6.2.1基于滤波的SLAM方法126
6.2.2基于图优化的SLAM方法131
6.3基于激光雷达的定位方法132
6.3.1ICP算法133
6.3.2NDT算法134
6.3.3Gmapping算法135
6.3.4Hector SLAM算法136
6.3.5LOAM算法137
6.4基于视觉的定位方法138
6.4.1视觉里程计138
6.4.2ORB SLAM 算法140
6.4.3DSO算法142
6.4.4RGBD SLAM算法143
6.5其他定位方法144
6.5.1二维码定位145
6.5.2基于WiFi的室内定位技术145
参考文献147
习题148

第7章移动机器人路径规划149
7.1引言149
7.2全局路径规划151
7.2.1Dijkstra算法151
7.2.2A算法153
7.2.3Dijkstra和A的比较154
7.3局部路径规划155
7.3.1动态窗口法155
7.3.2基于图优化的方法TEB158
7.4基于采样的路径规划162
7.4.1概率路图法162
7.4.2快速扩展随机树法163
7.5现代智能路径规划算法170
7.5.1蚁群算法170
7.5.2遗传算法173
7.5.3粒子群算法174
参考文献177
习题178

第8章移动机器人人机交互179
8.1语音识别179
8.2人体运动检测与跟踪182
8.2.1人体运动检测183
8.2.2人体运动跟踪184
8.3手势识别185
8.3.1手部检测与分割186
8.3.2手势模型187
8.3.3手势识别与分类187
8.4人脸相关技术189
8.4.1人脸检测190
8.4.2人脸跟踪190
8.4.3人脸识别190
8.4.4人脸表情识别191
8.5交互型机器人193
参考文献195
习题195