具体描述
This book presents hardware-efficient algorithms and FPGA implementations for two robotic tasks, namely exploration and landmark determination. The work identifies scenarios for mobile robotics where parallel processing and selective shutdown offered by FPGAs are invaluable. The book proceeds to systematically develop memory-driven VLSI architectures for both the tasks. The architectures are ported to a low-cost FPGA with a fairly small number of system gates.
好的，以下是一份关于“Robotic Exploration and Landmark Determination”这本书的图书简介，重点突出其核心内容，并力求详尽和自然： --- 《机器人探索与地标确定》：开辟自主导航与环境认知的深度前沿 书籍简介 在当代科学与工程的前沿领域，机器人的自主决策能力正以前所未有的速度发展。然而，要使机器人真正成为可靠的智能体，使其能够在复杂、动态甚至完全未知的环境中有效运作，核心挑战始终在于精确的定位、环境建模以及对关键信息点的识别与理解。本书《机器人探索与地标确定》（Robotic Exploration and Landmark Determination）正是聚焦于解决这一复杂挑战的权威性专著。它系统地梳理并深入剖析了从基础理论到尖端应用的整个技术谱系，为研究人员、工程师以及高阶学生提供了一张详尽的技术地图。 本书并非简单地罗列现有算法，而是构建了一个完整的认知框架，解释了机器人如何从原始传感器数据中抽象出高层语义信息，并利用这些信息指导自身的移动和任务执行。全书结构严谨，内容覆盖面广，旨在弥合感知、规划与控制之间的技术鸿沟。 第一部分：基础构建——感知、状态估计与环境建模 本书的开篇部分奠定了理解后续高级主题的坚实基础。它首先深入探讨了机器人必须面对的传感器不确定性问题。从激光雷达（LiDAR）、同步定位与地图构建（SLAM）所需的视觉系统（如单目、立体和RGB-D），到惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统（GNSS）的融合，我们详细分析了每种传感器的工作原理、数据特性及其固有的噪声模型。 紧接着，本书将焦点投向状态估计的核心算法。这部分详细阐述了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理非线性运动模型中的应用，并对概率因子图优化（Factor Graph Optimization）及其在大规模SLAM中的核心地位进行了深入的数学推导和工程实例分析。读者将清晰地理解如何构建一个鲁棒的状态估计框架，以实时、准确地追踪机器人的位置和姿态。 环境建模是自主探索的基石。本书详尽介绍了多种环境表示方法，包括基于栅格（Grid Maps）、点云（Point Clouds）、以及更抽象的拓扑地图（Topological Maps）。特别值得一提的是，本书对概率占据栅格地图（PGM）的构建、更新和信息熵分析进行了细致的讨论，为机器人进行“信息获取最大化”的探索策略提供了理论支撑。 第二部分：探索策略与信息增益 自主探索的精髓在于“哪里值得去？”。第二部分的核心在于将环境建模的成果转化为有效的探索决策。本书摒弃了传统的随机或覆盖式搜索，转而深入探讨基于信息增益的探索理论。 我们探讨了如何量化“新信息”的价值，引入了信息熵最小化和期望信息增益（EIG）作为评估候选探索点的关键指标。书中详细阐述了基于预测模型的主动学习（Active Learning）框架，机器人不再是被动地接收数据，而是主动地选择最佳视角来最大化其对未知区域的了解。 本书还详细区分并比较了全局探索与局部重定位的策略差异。对于大型或地下环境，我们分析了如何利用信息性路径规划（Informative Path Planning, IPP）算法，如基于最优控制的规划器，来生成既能覆盖未知区域又能保证自身安全的最优轨迹。此外，对于连通性分析和循环检测的优化方法，也提供了详尽的算法实现细节。 第三部分：地标的识别、特征提取与语义关联 “地标”不仅仅是一个坐标点，它更是机器人对环境进行高层理解的锚点。本书的第三部分是全书的技术高潮，专注于地标的确定与深度语义理解。 地标的确定始于特征提取。我们详尽回顾了经典的几何特征（如角点、边缘）提取方法，并重点介绍了基于深度学习的视觉地标描述符（如SuperPoint, D2-Net等）在应对光照变化和视角剧变时的鲁棒性。 更进一步，本书转向了语义地标的概念。机器人需要区分“一扇门”、“一个水管”或“一个特定阀门”。为此，我们详细介绍了基于实例分割和目标检测的深度神经网络在机器人视觉中的集成方法。讨论了如何训练和部署轻量级模型以实现实时的地标识别。 核心难点在于地标的持久性和关联性。本书深入探讨了地标描述符的度量学习，确保即使地标的外观发生变化，机器人也能将其识别为同一实体。对于动态环境中的地标管理，我们引入了时间一致性模型，处理地标的出现、消失和状态变化。 第四部分：高级应用与系统集成 最后一部分将理论与实际应用紧密结合。本书详细介绍了多机器人系统（MRS）中的协作探索，重点研究了如何设计去中心化的通信协议和任务分配机制，以避免冗余覆盖并加速整体环境建模进程。 此外，本书还涵盖了极端环境下的应用挑战，如水下机器人（AUV）和火星漫游车的导航需求。在这些领域，传感器模型、通信延迟和资源限制对传统算法提出了严峻的考验，本书提供了针对性的优化技术和实用的工程案例。 面向读者 《机器人探索与地标确定》是为希望深入理解现代自主系统底层逻辑的机器人学博士研究生、从事环境感知与导航算法开发的研究人员、以及需要构建下一代自主装备的工程技术人员量身打造的。通过系统学习，读者将不仅掌握构建稳健探索系统的技术工具，更将获得理解和创新未来机器人智能体所需的核心理论洞察力。本书的每一个章节都充满了数学严谨性与工程实践性的完美结合。 ---
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