Nonholonomic Motion Planning (The International Series in Engineering and Computer Science) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Zexiang Li, Li; Canny, J. F.; Zexiang Li

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:1992-10-31

价格:USD 187.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792392750

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 运动规划
• 非完整约束
• 控制理论
• 路径规划
• 数学建模
• 算法
• 工程学
• 计算机科学
• 自动驾驶

《非完整运动规划：理论与算法》 概述 《非完整运动规划：理论与算法》是一部深入探讨复杂运动规划问题的学术专著。本书聚焦于非完整系统（nonholonomic systems）的运动规划，这类系统在运动过程中会受到速度约束，从而限制了其可达的位姿空间。这类约束广泛存在于现实世界中，例如轮式机器人、汽车、无人机（在某些特定场景下）、以及水下航行器等。这些约束使得非完整系统的运动规划问题比完整系统（holonomic systems）更为棘手，因为简单的几何路径搜索方法往往不足以直接求解。 本书旨在为读者提供一个全面且系统的理论框架，理解非完整系统的运动特性，并掌握求解其运动规划问题的各种先进算法。内容涵盖了从基础理论到前沿研究的广泛领域，力求在严谨的数学推导与实际应用之间取得平衡。本书适合对机器人学、控制理论、人工智能、运筹学以及相关领域有浓厚兴趣的研究人员、工程师和高年级本科生、研究生。 核心内容与章节安排 本书的内容组织严谨，从基本概念入手，逐步深入到复杂的理论和算法。 第一部分：理论基础与系统建模 第一章：引言与非完整性 本章将详细介绍运动规划的基本概念，以及为何需要专门的非完整运动规划方法。 深入阐述“非完整性”的数学定义，通过具体的例子（如平板移动机器人、汽车）来解释速度约束如何影响系统的可达性。 讨论不同类型的非完整约束（如 Pfaffian 约束），并介绍其在数学上的表达方式。 强调非完整性给运动规划带来的挑战，例如无法任意转向、无法原地平移等。 第二章：非完整系统的数学描述 本章将系统地介绍描述非完整动力学系统的数学工具，包括微分几何、李群与李代数等。 详细讲解如何建立非完整系统的运动学模型和动力学模型，重点关注其状态空间表示和控制输入。 介绍连续时间和离散时间下的系统模型，为后续的算法设计奠定基础。 可能涉及对一些经典非完整系统（如 Reeds-Shepp 车辆模型）的详细分析。 第三章：可达性分析与状态空间分解 本章是理解非完整系统运动边界的关键。将介绍如何分析一个非完整系统能够从一个初始状态达到哪些目标状态。 探讨可达性集（reachable set）的概念，以及如何通过积分或数值方法来近似计算。 介绍状态空间分解（state-space decomposition）技术，例如将高维状态空间分解为可控制部分和不可控制部分，这对于设计规划算法至关重要。 讨论一些重要的定理，例如 Chow-Brothers 定理，它为判断系统的可达性提供了一定的理论依据。 第二部分：经典与现代规划算法 第四章：基于路径生成的规划算法 本章将介绍一些利用非完整系统固有特性进行路径生成的经典算法。 详细讲解 Reeds-Shepp 路径规划算法，它能找到两点之间最短的、满足特定非完整约束的路径。 介绍 Dubins 曲线（Dubins path）及其变种，分析其在简单非完整系统中的应用。 讨论如何将这些基础路径段组合起来，构建更复杂的轨迹。 第五章：基于采样的规划算法 鉴于许多非完整系统的复杂性，本书将重点介绍当前流行的基于采样的规划算法。 详细阐述概率路线图（Probabilistic Roadmaps, PRM）算法及其在非完整系统上的改进版本。 深入讲解快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Trees, RRT）及其变种，如 RRT-Connect、RRT 等，分析它们如何有效地探索高维非完整状态空间。 讨论如何将非完整约束融入到采样、连接和搜索过程中，以生成可行轨迹。 第六章：基于优化的规划算法 本章介绍将优化技术应用于非完整运动规划。 讨论如何将运动规划问题转化为一个最优控制问题，并利用数值优化方法求解。 介绍模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）在非完整运动规划中的应用，它能够实时调整控制策略以应对动态环境和系统约束。 可能涵盖一些轨迹优化技术，如二次规划（Quadratic Programming, QP）、非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）等。 第七章：基于搜索的规划算法 本章将回顾一些经典的基于搜索的规划算法，并分析其在非完整系统上的适应性。 介绍 A 搜索算法及其在非完整状态空间上的应用，讨论如何设计合适的启发式函数来指导搜索。 可能涉及 Grid-based 搜索方法，以及如何处理连续状态空间中的离散化问题。 讨论 Dijkstra 算法等，以及它们在寻找最短路径方面的作用。 第三部分：高级主题与应用 第八章：动态非完整运动规划 本书将深入探讨当系统动力学特性和环境发生变化时，如何进行实时的非完整运动规划。 讨论如何处理环境中的障碍物、动态目标以及系统的不确定性。 介绍一些鲁棒（robust）和适应性（adaptive）规划策略。 可能涉及基于学习的规划方法，如强化学习在动态非完整运动规划中的应用。 第九章：多机器人协同非完整运动规划 随着机器人技术的进步，多机器人协同任务日益重要。本章将关注多个非完整机器人协同完成任务的规划问题。 讨论多机器人路径规划的挑战，包括避障、避免碰撞、任务分配以及通信约束。 介绍一些协同规划的算法和技术，可能涉及分布式规划、中心化规划以及混合方法。 第十章：特殊非完整系统与前沿研究 本章将涵盖一些更专业化的非完整系统，并介绍当前的研究热点。 可能涉及可变形物体（deformable objects）的抓取与操作、软机器人（soft robots）的运动规划等。 介绍一些新兴的研究方向，例如考虑能源约束的规划、基于物理的建模与规划、以及与人类交互的非完整运动规划等。 第十一章：案例研究与实现细节 为了帮助读者更好地理解理论与算法，本章将提供一些具体的案例研究。 通过实际的机器人平台（如 AGV、无人车、无人机）的例子，展示如何应用书中介绍的算法。 讨论在实际实现中可能遇到的工程挑战，以及一些常用的软件工具和库。 强调算法参数调优、效率提升以及实时性保障等实际问题。 本书的特点 理论深度与算法广度并重： 本书不仅提供了扎实的理论基础，还系统地介绍了当前主流的非完整运动规划算法，并对各种算法的优缺点进行了深入分析。 数学严谨性与直观性结合： 在进行数学推导的同时，力求通过图示和实例来增强概念的直观理解，降低阅读难度。 面向实际应用： 尽管本书偏重理论，但紧密联系实际应用场景，旨在为解决现实世界中的机器人和自动化问题提供有力的工具。 结构清晰，逻辑性强： 内容按照由浅入深的逻辑顺序组织，便于读者循序渐进地学习。 涵盖前沿研究： 关注最新的研究进展，为读者提供了解该领域未来发展方向的窗口。 适用读者 机器人工程师： 寻求解决实际机器人导航和运动规划挑战的工程师。 控制系统工程师： 希望深入理解受速度约束系统控制和规划的工程师。 计算机科学家与人工智能研究者： 对高级搜索、优化和机器学习在机器人领域的应用感兴趣的研究者。 研究生和高年级本科生： 需要系统学习非完整运动规划理论和方法的学生。 对以下领域有兴趣的学者： 自动驾驶、无人机导航、物流自动化、智能制造、服务机器人等。 《非完整运动规划：理论与算法》将成为一本不可或缺的参考书，帮助读者驾驭非完整系统运动规划这一复杂而充满活力的研究领域。

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这本书的排版和图表质量也值得称赞，这对于一本高度依赖视觉辅助理解的数学和工程交叉学科书籍来说，是至关重要的。清晰的图示能够有效地帮助读者建立对高维空间和复杂约束曲面的直观理解。例如，在解释约束曲面上的测地线概念时，书中配有精美的二维和三维投影图，使得那些抽象的几何概念立刻变得生动起来。而且，这本书的引用文献列表非常全面和权威，如果你想深入挖掘某个特定子领域（比如非完整系统的可观测性或鲁棒控制），它提供的后续阅读方向清晰明确，体现了作者深厚的学术积累。对于研究生来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一份高质量的文献综述和研究路线图的指引。它鼓励读者跳出书本的框架，去探索更前沿的、尚未完全解决的开放性问题，而不是仅仅满足于已有的成熟算法。

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我个人认为，这本书最大的亮点之一在于它对不同规划范式的对比分析做得非常到位。它清晰地阐述了基于优化的方法（如直接配点法）与基于采样的规划方法（如RRT*的变体）在处理非完整系统时的各自优劣势。作者并没有偏袒任何一种技术路线，而是基于问题的复杂性和实时性要求，给出了非常中肯的建议。例如，在讨论基于优化的方法时，书中详细分析了如何构造合适的Lagrangian和将其转化为合适的非线性规划问题，并探讨了求解器选择对最终轨迹质量的影响，这对于实际工程实现至关重要。这种平衡且详尽的讨论，使得读者在面对真实世界的复杂场景时，能够根据具体需求做出最明智的技术选型。我尤其欣赏作者在推导复杂公式时展现出的严谨性，每一个假设和每一步变换都有清晰的逻辑支撑，这极大地增强了内容的可信度。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不仅仅满足于介绍理论，更着重于展示如何将这些理论应用于实际问题的求解。尤其是关于路径优化的章节，作者没有停留在传统的欧几里得空间思维定势中，而是巧妙地引入了李群和李代数的工具来处理这些在特殊流形上定义的运动。这种处理方式，极大地提升了解决方案的优雅性和计算效率。我记得有一次，我在处理一个具有复杂非完整约束的机械臂的轨迹生成时遇到了瓶颈，正是书中对于特定约束系统的奇异点分析和局部可控性的讨论，给了我全新的思路，让我成功找到了一个绕过计算死循环的有效路径。对于有一定基础的研究人员而言，这本书的价值在于它提供了一个高屋建瓴的视角，能够将散落在各个角落的优化技术统一在一个理论框架下进行审视和比较。它不是那种读完一遍就能完全消化的书，更像是一部工具箱，需要在使用中不断地翻阅、对照和实践，每次重读都能发现新的洞察和更深层次的联系。

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坦率地说，这本书的阅读门槛不低，它要求读者对线性代数、微积分和基础的控制理论有扎实的预备知识，特别是对多变量微积分和微分几何有初步接触会大有裨益。它不是那种可以让你在沙发上轻松翻阅的小说。然而，正是这种对基础要求的坚持，保证了其内容的深度和专业性。我发现，每当我感觉自己对某个优化问题感到困惑时，回头翻阅书中关于约束流形上动力学建模的那几章，总能找到解决问题的关键切入点。这本书成功地架设了一座桥梁，连接了纯数学理论和实际机器人运动的工程挑战。它不是提供“一键生成路径”的即用型代码库，而是赋予读者“自己推导和设计最优规划器”的能力。这种赋能感，才是真正衡量一本技术书籍价值的最高标准。对于任何严肃对待机器人运动规划这一学科的人来说，这本书都是案头必备的工具书。

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这本书绝对是那种能让人醍醐灌顶的入门读物，对于初涉机器人运动规划领域的新手来说，简直就是一份宝典。它的叙述方式非常清晰流畅，即便是面对那些理论上听起来就让人头大的概念，作者也能用一种平易近人的方式将其剖析得层层叠进。我特别欣赏它在构建知识体系上的匠心独运，从最基础的约束条件定义，到复杂的微分几何工具，每一步的衔接都像是精心设计的链条，让人感觉学习的每一步都踏实可靠。读完前几章，我对“非完整约束”这个概念的理解不再是停留在书本定义层面，而是真正理解了它对系统动态行为的深远影响。书中很多例子都选取得非常经典，比如经典的阿克曼转向小车，通过这些具体的物理模型，抽象的数学原理才有了鲜活的生命力。对于想在机器人控制和自动化领域深耕的人来说，这本书提供的坚实理论基础是不可或缺的敲门砖，它不像有些教材那样堆砌公式，而是注重引导读者建立起完整的认知框架。可以说，它为后续更高级、更专业的研究打下了异常牢固的地基，让人在面对更复杂的控制问题时，心中有数，底气十足。

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