Dynamic Vision for Perception and Control of Motion pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Dickmanns, Ernst D.

出品人:

页数:492

译者:

出版时间:2007-4

价格:$ 123.17

装帧:HRD

isbn号码:9781846286377

丛书系列:

图书标签:

• 想读
• Dynamic Vision
• Motion Perception
• Visual Control
• Robotics
• Computer Vision
• Sensor Fusion
• Motion Planning
• Image Processing
• Artificial Intelligence
• Machine Learning

好的，以下是一部不包含“Dynamic Vision for Perception and Control of Motion”内容的图书简介，字数约为1500字。 --- 书名：算法几何与空间数据结构 作者：[虚构作者名，例如：林德伟、王佩瑶] 出版社：[虚构出版社，例如：前沿科技出版社] 出版日期：[虚构日期，例如：2024年10月] 内容简介 本书《算法几何与空间数据结构》系统性地探讨了现代计算几何的核心理论、算法设计以及其在处理复杂空间数据方面的应用。在全球数据爆炸的背景下，无论是地理信息系统（GIS）、计算机辅助设计（CAD）、机器人路径规划，还是大规模网络的可视化，都对高效地组织、查询和分析几何信息提出了严峻的挑战。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实用的技术工具箱，以应对这些挑战。 全书结构严谨，内容深度适中，覆盖了从基础的拓扑概念到前沿的空间索引技术。我们侧重于算法的效率、稳定性和可实现性，而非单纯的数学证明，确保读者能够理解原理并将其应用于实际工程问题。 第一部分：基础理论与计算几何核心 本书伊始，首先奠定了计算几何的数学基础。我们从基础的点、线、多边形表示法入手，详细阐述了欧几里得空间中的度量和变换。随后，深入讲解了计算几何的基本构件，包括线段求交测试、方向判断（如叉积与点积的应用）以及凸包的计算。 在凸包部分，我们不仅介绍了经典的Graham扫描法和Jarvis步进法，还着重分析了快速凸包算法（如Divide and Conquer策略）的渐近复杂度，并讨论了在处理高维点集时的挑战。 几何体的剖分与分解是本书的另一核心内容。我们详细剖析了Delaunay三角剖分（DT）及其对偶结构Voronoi图的性质。这些结构在插值、最近邻搜索和网格生成中扮演着关键角色。书中详细介绍了构建DT的增量算法和随机增益法，并重点讨论了如何处理共线和共圆情况下的健壮性问题。此外，对于平面多边形的三角剖分，我们对比了Ear-Clipping法（针对简单多边形）和更通用的单调多边形分解法，强调了如何保证剖分后的三角形质量。 第二部分：空间划分与数据结构 在解决实际的几何查询问题时，有效的数据结构是关键。第二部分聚焦于如何将无限的几何空间划分为可管理的单元，从而加速查询过程。 空间划分技术是本部分的核心。我们首先介绍了Kd-Tree（K维树）及其在范围搜索和最近邻搜索中的应用。本书详细分析了Kd-Tree在不同维度数据下的性能退化问题（“维度灾难”），并展示了如何通过中位数分割策略优化构建过程。 随后，我们转向面向区域的划分结构。四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）作为最经典的空间划分工具，被进行了详尽的阐述。我们不仅解释了它们如何根据对象的空间分布自适应地划分区域，还探讨了它们在区域查询、对象管理和稀疏体素表示中的具体实现细节。对于需要更均匀划分的场景，本书引入了BSP树（二叉空间划分树），特别是在计算机图形学中进行可见性判断和光线追踪加速的应用。 第三部分：高级索引与查询算法 第三部分将重点放在如何组织大规模、动态变化的几何数据集，并高效地执行复杂的空间查询。 基于区域的层次结构是现代GIS和大数据集查询的基础。本书深入探讨了R-Tree及其变体。我们详细比较了原始R-Tree的性能瓶颈，并重点分析了R-Tree和Hilbert R-Tree如何通过优化最小边界矩形（MBR）的重叠和面积，极大地提高了查询效率。书中提供了构建和维护这些动态索引的详细算法流程，包括插入、删除和重构策略。 针对网络数据和拓扑关系的处理，我们引入了拓扑数据模型（如DCEL：Doubly Connected Edge List）。本书阐述了如何利用DCEL高效地表示和遍历平面图结构，进行诸如路径查找、区域填充和拓扑一致性检查等操作。 此外，我们专门开辟章节讨论了空间关系查询的实现。这包括相交查询、包含查询、最近邻查询（NN）和范围查询（Range Query）。对于NN查询，书中对比了基于树结构（如Kd-Tree, R-Tree）的启发式搜索方法与基于Voronoi图的精确搜索方法的性能权衡。 第四部分：算法的健壮性与实现考量 计算几何算法在理论上完美，但在实际的浮点数运算环境中极易受到数值误差的困扰。本书的最后部分致力于解决“健壮性”这一工程难题。 我们详细介绍了浮点数运算误差的来源，并提供了处理几何原语（如点积、叉积）时的容忍区间（Epsilon）技巧。书中强调了使用有理数算术或高精度算术库来保证几何计算的拓扑不变性的重要性，并展示了如何对经典算法（如凸包、线段交点）进行“鲁棒化”改造。 最后，本书涵盖了几何算法的并行化和GPU加速的基础思路，为读者提供了面向未来高性能计算环境的视角。 目标读者 本书面向高等院校的计算机科学、地理信息科学、机器人学和相关工程领域的高年级本科生、研究生，以及希望系统提升在空间数据结构和算法设计能力的一线工程师和研究人员。阅读本书需要具备扎实的离散数学和基础数据结构知识。 《算法几何与空间数据结构》不仅仅是一本理论参考书，更是一本强调实践与工程实现的指南，旨在培养读者严谨的几何思维和解决复杂空间问题的能力。 ---

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