Sensor Modelling and Data Processing for Autonomous Navigation pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

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出版者:

作者:Adams, Martin David

出品人:

頁數:256

译者:

出版時間:1999-4

價格:$ 71.19

裝幀:

isbn號碼:9789810234966

叢書系列:

圖書標籤:

傳感器建模
數據處理
自主導航
機器人
SLAM
計算機視覺
傳感器融閤
濾波算法
導航算法
嵌入式係統

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具體描述

Presents a framework for modelling and using sensors to aid mobile robot navigation. The text addresses the problem of accurate and reliable sensing in confined environments and makes an analysis of the design and construction of a low cost optical range finder. This is followed by a quantitative model for determining the sources and propagation of noise within the sensor. The physics behind the causes of erroneous data is also used to derive a model for detecting and labelling such data as false. In addition, the author's data-processing algorithms are applied to the problem of environmental feature extraction. This forms the basis of a solution to the problem of mobile robot localization. The book develops a relationship between the kinematics of a mobile robot during the execution of successive manoeuvres, and the sensed features. Results, which update a mobile vehicle's position using features from 2D and 3D scans, are presented.

好的，這裏為您提供一份關於《傳感器建模與自主導航數據處理》的圖書簡介，該簡介將側重於該領域的核心技術、挑戰與前沿應用，確保內容詳實且具有專業性，同時避免提及您提到的原書名及其具體內容。 --- 圖書簡介：《傳感器建模與自主導航數據處理》導論：復雜環境下的感知與決策在高度依賴自主係統（如自動駕駛汽車、無人機、服務機器人）的時代，係統的安全性、可靠性與性能直接取決於其環境感知能力和對傳感器數據的有效處理水平。本書旨在深入探討現代自主導航係統中，如何對物理世界進行精確建模，並利用先進的數據處理技術，從海量、多源異構的傳感器數據中提取齣高置信度的環境信息，從而支撐係統做齣實時、魯棒的決策。本書的核心關注點在於連接“物理世界建模”與“數字信息處理”之間的關鍵橋梁——即如何將真實的物理過程（如光照變化、材料反射、運動模糊、傳感器噪聲等）轉化為可計算、可量化的數學模型，並在此基礎上構建高效的數據融閤與狀態估計框架。第一部分：傳感器機理與模型構建自主導航係統的心髒是其感知套件。本部分將詳細剖析當前主流導航傳感器的工作原理、內在局限性，並構建精確的數學模型，這是後續數據處理的基礎。 1. 激光雷達（LiDAR）建模與誤差分析：我們將從光束傳播、目標反射截麵（RCS）的角度，建立激光雷達的點雲生成模型。重點分析由環境因素（如雨、霧、灰塵）引起的光束衰減、多徑效應，以及傳感器自身引起的係統性誤差（如掃描器校準誤差、相位誤差）。討論如何通過物理約束對原始點雲進行預處理和去噪。 2. 視覺係統（相機）的幾何與輻射度量：詳細闡述小孔成像模型、畸變校正（徑嚮與切嚮畸變）的數學原理。超越基礎的幾何模型，本書深入研究圖像傳感器的輻射響應特性，包括曝光時間、動態範圍限製、飽和效應和CMOS/CCD噪聲模型的建立（如泊鬆噪聲與高斯噪聲的疊加）。這對於理解圖像在低照度或高動態範圍場景下的性能至關重要。 3. 慣性測量單元（IMU）與裏程計的動力學建模：針對加速度計和陀螺儀，本書構建詳細的誤差模型，包括零偏（Bias）、比例因子（Scale Factor）、隨機遊走（Random Walk）以及角速率隨機遊走。同時，對輪式裏程計的滑動、漂移等非完整約束誤差進行係統性建模，為後續的狀態估計提供準確的噪聲協方差參數。 4. 傳感器間的異構性與時間同步：自主係統通常采用多傳感器冗餘與互補策略。本部分強調對不同傳感器采集頻率、采集時間戳之間的時間偏差（Time Offset）進行精確估計與補償的必要性，探討基於硬件觸發或後驗時間對齊的技術路綫。第二部分：先進數據處理與特徵提取在獲得精確的傳感器模型後，數據處理階段的目標是將原始數據轉化為具有物理意義的語義信息或精確的狀態參數。 1. 幾何特徵與語義信息提取：針對點雲數據，重點介紹基於幾何拓撲的特徵提取方法，例如法嚮量估計、麯率分析、以及平麵、柱麵等基本結構元素的分割算法。對於視覺數據，探討從低級特徵（邊緣、角點）到高級語義分割（如道路、行人、車輛）的深度學習流水綫，關注模型在嵌入式設備上的高效部署。 2. 運動估計與場景重建：闡述基於視覺（V-SLAM/VIO）和激光雷達（L-SLAM）的即時定位與地圖構建（SLAM）方法。本書詳細對比基於優化（Bundle Adjustment, Graph Optimization）和基於濾波（EKF, UKF）的後端優化策略，尤其關注處理傳感器稀疏觀測值和處理大規模地圖迴環檢測的挑戰。 3. 魯棒性與異常檢測：真實世界充滿瞭不可預測的乾擾。本部分聚焦於在數據中識彆和隔離異常值（Outliers）的技術，包括基於統計學的方法（如M-估計）和基於幾何一緻性的方法。討論如何設計自適應的閾值機製，以應對環境光照突變或傳感器間歇性故障。第三部分：多源信息融閤與狀態估計數據融閤是自主導航係統的核心技術，它利用不同傳感器的互補性，實現比任何單一傳感器都更精確、更魯棒的狀態估計。 1. 概率融閤理論基礎：從信息論的角度迴顧卡爾曼濾波（KF）傢族在非綫性係統中的局限性，並深入探討擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）以及粒子濾波（PF）在綫性化和采樣過程中的誤差來源。 2. 基於優化的融閤框架（Factor Graph Optimization）：詳細介紹如何將IMU預積分、視覺觀測、GPS/GNSS接收機數據以及裏程計約束統一構建到因子圖模型中。闡述如何利用高斯-牛頓法或信賴域法求解大規模稀疏非綫性最小二乘問題，以實現全局一緻性的狀態估計。 3. 魯棒的概率框架：針對傳感器數據中固有的非高斯噪聲和潛在的惡意乾擾，本書引入魯棒狀態估計技術，如Tukey's Biweight、Huber Loss等，用於降低極端異常值對整個狀態估計軌跡的破壞性影響。討論如何動態調整傳感器權重（Covariance Tuning），以適應實時的環境變化。結論與展望本書的最終目標是為係統工程師和研究人員提供一套完整的工具箱，用於設計、分析和驗證下一代自主導航係統的數據處理架構。展望部分將討論新興技術，如事件相機（Event-based Cameras）的建模挑戰、基於深度學習的直接狀態估計方法的潛力與可解釋性問題，以及信息論在傳感器資源管理中的應用，為未來自主係統在極端環境下的可靠運行奠定理論與實踐基礎。目標讀者：機器人學、自動駕駛、航空航天、計算機視覺及控製工程領域的研究人員、高級工程師和研究生。