具体描述
移动机器人自主导航是机器人领域的热点研究内容。本书首先介绍了基于机器视觉感知机制的自主移动机器人导航的理论与研究,重点介绍了基于地图、地图构建以及无地图环境下的基于视觉传感器的机器人导航算法,并给出了实际应用中基于视觉的机器人先进导航算法的实现。本书详细阐述了实际应用中基于视觉的自主导航算法以及SLAM问题,提出了利用视觉感知如何实现子目标驱动的导航概念,提出了利用模糊逻辑进行基于视觉的机器人路径跟踪概念,以及如何利用基于微型控制器的传感器系统研制实验室环境下的低成本机器人。
本书可作为从事机器人研究,尤其是移动机器人方面的研究人员的参考书,也可作为高等院校自动化、计算机等相关专业研究生以及教师的参考用书。
作者简介
目录信息
原书前言
第1章移动机器人导航1
11自主移动机器人导航1
12为何要视觉导航1
13基于视觉的导航2
131基于视觉的室内导航3
1311基于地图的导航4
1312基于地图构建的导航4
1313无地图导航4
132基于视觉的室外导航5
14研究现状6
15障碍物检测和避障11
16本章小结12
参考文献12
第2章移动机器人的外设接口19
21简介19
22用于视觉系统与现有机器人接口的PIC微控制器系统20
23KOALA机器人与PC和视觉系统构成的集成系统30
24实际性能评估34
25本章小结39
参考文献39
第3章利用子目标的基于视觉的移动机器人导航41
31简介41
32硬件设置42
33目标导向的两层导航机制45
34第一层中基于图像处理的环境探索46
35最短路径计算和子目标生成50
36第二层中基于红外的导航53
37实际性能评估55
38本章小结70
参考文献71
第4章基于视觉的移动机器人自主开发73
41简介73
42基于视觉的低成本移动机器人的研制开发73
43基于微控制器的机器人感知系统的研制开发75
431具有动态增强功能的红外测距系统75
4311动态测距增强算法78
4312实验结果78
432采用开关模式同步检测技术的光学接近检测器78
4321基于PIC微控制器的光学接近检测器80
4322开关模式同步检测技术83
4323实验结果85
44客户端—服务器工作模式下的内网连接86
45本章小结88
参考文献88
第5章基于视觉的移动机器人导航算法的实现示例90
51简介90
52示例191
53示例298
54示例3104
55示例4107
56示例5111
57示例6116
58示例7122
59示例8126
510示例9128
511示例10131
512本章小结136
参考文献136
第6章基于视觉的移动机器人路径跟踪137
61简介137
62所提方法概述138
63基于视觉的机器人模糊导航系统139
64基于红外传感器的模糊避障算法146
65实际性能评估151
66本章小结156
参考文献157
第7章移动机器人的SLAM158
71简介158
72基于EKF的随机SLAM算法160
73结合模糊神经网络模型的基于EKF的SLAM算法166
74模糊神经网络架构及基于粒子群优化(PSO)算法的训练方法169
741模糊神经网络架构169
742利用PSO训练模糊神经网络模型170
743性能评估172
75利用DE优化算法训练模糊监督器181
751性能评估182
76本章小结190
参考文献191
第8章基于视觉的移动机器人SLAM194
81简介194
82差动驱动KOALA机器人的动态状态模型195
83基于视觉感知的图像特征识别、特征跟踪和每个特征的3D距离计算197
84实际性能评估201
85本章小结205
参考文献205
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的排版和图示设计也很有意思,它们仿佛是独立的艺术作品,而不是对文字内容的简单附注。我发现许多图表都采用了极简的黑白线条风格,数据点的分布更像是星图的拓扑结构,而不是传统的坐标系图解。很多关键概念的解释,是通过对这些几何图形的旋转、叠加或分解来实现的,这要求读者必须调动空间想象力去理解。特别是关于“多传感器数据融合”的那几页,作者用一种类似中国古代太极图的阴阳相济的方式来展示不同数据源之间的相互制约和补充,这种视觉化的表达比任何冗长的公式都更具启发性。读完之后,我感觉自己不只是理解了某些技术,更像是学习了一种全新的、用图形和空间关系来思考复杂系统的思维方式。这本书真正做到了“读图胜于读书”,它为信息可视化提供了一个极具创意的范本。
这本书的论述风格极其大胆,它似乎不太在意主流学术界的既有规范,反而更像是一位经验老到的艺术家在分享他的创作心得。通篇洋溢着一种对现有技术瓶颈的深刻不屑和对未来无限可能的狂热憧憬。它没有过多地纠缠于现有SLAM算法的微小改进,而是直接将矛头指向了“感知冗余”和“信息过载”这一更深层次的哲学问题。作者在论证过程中大量引用了跨学科的案例,比如量子力学的观察者效应、生物神经元的稀疏编码,这些看似无关的知识点,却被他巧妙地编织进对机器人决策过程的分析中,形成了一种令人拍案叫绝的论证网。我感觉自己读的不是一本关于机器人的书,而是一部关于信息如何被提炼和转化的宏大史诗。这种高屋建瓴的视角,让那些细节的缺失变得不再重要,因为你已经被引导去关注更宏大的图景了。
阅读体验上,这本书给我带来了一种强烈的“疏离感”,但这种疏离感并非负面的,反而是作者刻意营造的一种“异化视角”。作者似乎拒绝使用任何“拟人化”的语言去安慰读者,他笔下的机器人是纯粹的计算实体,它们的“思考”过程被还原为最原始的信号处理和概率计算。这种冷峻和客观,反而让人对技术本身产生了更深层次的敬畏。例如,在描述机器人在极端光照条件下如何进行“鲁棒性”处理时,他详细描绘了传感器接收到的每一个像素点是如何在没有语义标签的情况下,通过复杂的非线性变换,最终汇聚成一个冰冷的“可行路径”的。这种近乎残酷的还原论,让读者不得不直面技术的冰冷本质,也让我开始反思,我们人类的“直觉”和“常识”,在高度自动化的系统中,到底占据了多大的比重,以及是否应该被彻底抛弃。
我对这本书的结构设计感到非常惊奇,它完全颠覆了我对技术类书籍的阅读习惯。它没有采用传统的章节递进方式,而是像一个环形的迷宫,每一部分似乎都在暗示着前一部分的某种缺失,又同时指向了后一部分的某种必然。作者似乎故意打乱了时间线,一会儿跳跃到未来可能实现的场景,一会儿又回溯到早期传感器技术的原始困境,这种非线性的叙事手法,让阅读过程充满了“发现”的乐趣。每一次翻页,都像是在解开一个复杂的密码锁,你需要不断地在脑海中重新构建起逻辑框架。我尤其欣赏其中对“环境建模”的描述,他没有直接给出模型公式,而是通过描述一个虚拟探险家(机器人)如何在一个从未涉足的古代遗迹中进行探索,来侧面烘托出复杂环境下的数据处理和记忆重构的难度。这使得原本艰深的理论,被赋予了生动的故事性和极强的情感代入感,让人欲罢不能,只想一口气读到最后一个“线索”被发现。
这本书的叙事节奏简直像一场精心编排的默剧,无声却充满力量。我原本以为会读到一些技术细节或者枯燥的算法推导,结果却被作者那种近乎哲学的探讨深深吸引。他仿佛带着我们穿梭在不同的时空维度,探讨的不是“如何让机器人看到”,而是“机器人眼中世界的本质是什么”。语言的运用极其精妙,那些描绘光影变化和空间认知的段落,读起来简直像在欣赏一幅动态的立体主义画作。尤其是在讨论“不确定性”的那一部分,作者没有用冰冷的数据去量化,而是用了一种非常诗意的方式去描述机器人在迷雾中如何做出决策,那种在已知与未知边缘徘徊的张力,让我几乎能感受到机器人在数据流中的挣扎与突破。这本书更像是一部关于感知哲学的散文集,而不是一本传统的教科书,它挑战了我们对“视觉”和“自主”这两个概念的固有认知,让人在合上书本后,久久不能平静地思考,我们所依赖的视觉世界,在非人类智能看来,究竟是何等奇特的结构。
不要买,原书是2012年的,还在用PIC单片机之类的,还有白线循迹这种内容。这书根本不是讲视觉里程计(VO)或视觉SLAM的。后面两章还有点儿用,前面的都过时久矣,更别提深度学习什么的了。
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