Spatial Processing in Navigation, Imagery and Perception pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Mast, Fred (EDT)/ Jancke, Lutz (EDT)

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 224.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387719771

丛书系列:

图书标签:

• 空间认知
• 导航
• 图像处理
• 感知
• 认知科学
• 心理物理学
• 空间推理
• 视觉感知
• 环境认知
• 人机交互

好的，这是一本关于高级传感器融合与自主系统规划的专业书籍的详细简介，内容完全不涉及您提到的“Spatial Processing in Navigation, Imagery and Perception”中的任何具体主题： --- 先进传感器融合与自主系统规划：从理论基础到鲁棒决策 作者： [此处留空，或想象一位领域资深专家] 出版社： [此处留空，或想象一家专业技术出版社] 导言：迈向完全自主的智能体 在当今技术前沿，自主系统的核心挑战已从简单的感知和定位，转向在高度不确定和动态变化的环境中实现可靠、实时的决策和行动规划。本书《先进传感器融合与自主系统规划》旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的框架，用以构建和验证下一代机器人、自动驾驶车辆和无人机系统。 本书的重点在于信息层面的整合（如何从异构数据源中提炼出统一、低噪声的状态估计）和决策层面的优化（如何在考虑系统动力学约束、环境约束和任务目标的前提下，生成安全、高效的行动序列）。我们摒弃了对单一感知模态的过度依赖，转而专注于构建一个能够从多个维度理解世界的“认知骨架”。 第一部分：异构数据的高效信息融合（The Fusion Core） 本部分深入探讨了将来自不同传感器（如雷达、声纳、惯性测量单元、以及高频通信数据）的数据流进行时间同步、空间配准，并最终融合为一个统一状态估计的复杂过程。 第1章：时间-空间对齐与预处理 在融合之前，数据必须具有可比性。本章详细分析了异构传感器间的时间偏移校准技术，包括基于事件触发的同步协议和高精度时间戳管理。随后，我们探讨了复杂的空间变换框架（如旋转矩阵、四元数、欧拉角在不同坐标系间的转换）以及处理传感器噪声特性的数学工具。重点内容包括： 卡尔曼滤波族（KF, EKF, UKF, PF）在多源观测中的应用：从基础线性化到无迹变换的非线性处理。 因子图（Factor Graphs）与信念传播：用于构建全局一致性的约束优化框架，特别适用于大规模系统的轨迹优化与后验估计。 数据关联与多假设跟踪（MHT）：在目标密度高、误报率难以忽略的复杂场景中，如何正确关联当前观测值到已存在的轨迹估计上，是实现鲁棒跟踪的关键。 第2章：概率密度函数（PDF）的表示与演化 现代融合系统需要处理高度非高斯的噪声分布和多模态的不确定性。本章超越了传统的卡尔曼滤波器框架，专注于更强大的概率模型： 高斯混合模型（GMM）与粒子滤波（PF）：用于精确描述和传播复杂的非高斯概率分布。 贝叶斯网络在状态推断中的作用：如何利用结构化的依赖关系来高效计算条件概率。 信息论视角下的融合：利用互信息和交叉熵来量化融合结果的有效性，指导传感器权重的动态分配。 第二部分：自主决策与路径规划的拓扑结构 在获得了精确、实时的环境状态估计后，系统需要利用这些信息来规划出一条满足安全性和效率要求的行动轨迹。本部分聚焦于从感知结果到最终控制指令的转化过程。 第3章：基于环境模型的决策框架 自主系统的决策质量高度依赖于其对环境的内部建模能力。本章侧重于如何构建和利用环境的拓扑和几何表示来进行高层规划。 语义地图的构建与维护：超越简单的占用栅格，引入对象级（Object-level）的语义标注，用于预测动态障碍物的意图。 可观测性与可控制性分析：在系统规划开始前，对当前状态进行分析，判断是否存在满足约束条件的有效动作集。 决策理论基础：基于马尔可夫决策过程（MDPs）和部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）的理论框架，用于处理不确定性下的最优策略选择。 第4章：优化驱动的运动规划算法 本章详细介绍了当前主流的、用于生成平滑且可执行轨迹的优化方法，强调了将系统动力学模型和环境约束集成到优化目标函数中的技术。 模型预测控制（MPC）的深度应用：MPC如何通过滚动时域优化，实现对快速变化的系统状态和环境的实时响应。本章将涵盖约束处理、求解器选择（例如序列二次规划SQP和内点法）的性能比较。 基于采样的规划器（如RRT、PRM）的改进：如何将动力学约束和高维状态空间集成到采样策略中，以提高规划效率和质量。 轨迹优化与轨迹跟踪的解耦与耦合：分析在不同频率下进行高层路径优化和低层反馈控制（如微分平坦控制）的策略。 第三部分：鲁棒性、适应性与安全性验证 成功的自主系统必须具备应对极端、未预见情况的能力。本部分关注系统的可靠性和在真实世界部署前的严格验证。 第5章：不确定性量化与主动感知策略 系统需要知道自己“不知道”什么。本章探讨了如何将不确定性传播到决策流程中，并利用这些信息来指导传感器获取。 基于熵和方差的风险评估：量化当前状态估计的置信度，并将其作为规划中的“成本项”。 信息增益最大化（Maximizing Information Gain）：主动调整传感器视角或移动轨迹，以最小化关键不确定性区域的熵值。 故障检测与隔离（FDI）：建立机制来实时监控传感器输出的一致性，并在检测到传感器漂移或突发故障时，动态地重新配置融合权重或切换到冗余模式。 第6章：仿真、硬件在环（HIL）与系统验证 本书最后一部分强调了从理论到实践的桥梁。 构建高保真度的环境仿真器：讨论如何精确模拟传感器噪声、环境动态和系统延迟，以进行有效的离线测试。 硬件在环（HIL）测试平台的设计：确保自主算法在面对真实硬件接口和实时延迟约束下的性能稳定。 形式化验证与安全保证：介绍如何利用形式化方法来证明关键决策（如避障行为）在给定约束集下永远不会被违反。 --- 目标读者： 本书为研究生阶段及以上的读者、机器人学和航空航天领域的研发工程师、以及专注于自动驾驶、自主水下航行器（AUV）和先进工业自动化领域的专业人士而设计。它要求读者具备扎实的线性代数、概率论和控制理论基础。本书不仅提供了技术蓝图，更重要的是，它培养了读者对复杂自主系统设计中“为什么”和“如何”进行深度思考的能力。

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