基于視覺的自主機器人導航

譯者序原書前言第1章移動機器人導航1.1自主移動機器人導航1.2為何要視覺導航1.3基于視覺的導航1.3.1基于視覺的室內(nèi)導航1.3.1.1基于地圖的導航1.3.1.2基于地圖構(gòu)建的導航1.3.1.3無地圖導航1.3.2基于視覺的室外導航1.4研究現(xiàn)狀1.5障礙物檢測和避障1.6本章小結(jié)參考文獻第2章移動機器人的外設接口2.1簡介2.2用于視覺系統(tǒng)與現(xiàn)有機器人接口的PIC微控制器系統(tǒng)2.3KOALA機器人與PC和視覺系統(tǒng)構(gòu)成的集成系統(tǒng)2.4實際性能評估 2.5本章小結(jié) 參考文獻第3章利用子目標的基于視覺的移動機器人導航 3.1簡介3.2硬件設置3.3目標導向的兩層導航機制 3.4第一層中基于圖像處理的環(huán)境探索3.5最短路徑計算和子目標生成 3.6第二層中基于紅外的導航 3.7實際性能評估 3.8本章小結(jié) 參考文獻第4章基于視覺的移動機器人自主開發(fā) 4.1簡介 4.2基于視覺的低成本移動機器人的研制開發(fā)4.3基于微控制器的機器人感知系統(tǒng)的研制開發(fā) 4.3.1具有動態(tài)增強功能的紅外測距系統(tǒng) 4.3.1.1動態(tài)測距增強算法 4.3.1.2實驗結(jié)果4.3.2采用開關模式同步檢測技術的光學接近檢測器 4.3.2.1基于PIC微控制器的光學接近檢測器 4.3.2.2開關模式同步檢測技術 4.3.2.3實驗結(jié)果 4.4客戶端—服務器工作模式下的內(nèi)網(wǎng)連接4.5本章小結(jié)參考文獻第5章基于視覺的移動機器人導航算法的實現(xiàn)示例 5.1簡介 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本章小結(jié) 參考文獻第6章基于視覺的移動機器人路徑跟蹤 6.1簡介6.2所提方法概述 6.3基于視覺的機器人模糊導航系統(tǒng) 6.4基于紅外傳感器的模糊避障算法 6.5實際性能評估 6.6本章小結(jié) 參考文獻第7章移動機器人的SLAM 7.1簡介 7.2基于EKF的隨機SLAM算法 7.3結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基于EKF的SLAM算法 7.4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)及基于粒子群優(yōu)化（PSO）算法的訓練方法 7.4.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)169 7.4.2利用PSO訓練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型 7.4.3性能評估172 7.5利用DE優(yōu)化算法訓練模糊監(jiān)督器 7.5.1性能評估 7.6本章小結(jié)參考文獻第8章基于視覺的移動機器人SLAM 8.1簡介 8.2差動驅(qū)動KOALA機器人的動態(tài)狀態(tài)模型 8.3基于視覺感知的圖像特征識別、特征跟蹤和每個特征的3D距離 計算 8.4實際性能評估 8.5本章小結(jié) 參考文獻