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未知環境下移動機器人目標跟蹤理論與方法
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未知環境下移動機器人目標跟蹤理論與方法 版權信息
- ISBN：9787561252796
- 條形碼：9787561252796 ; 978-7-5612-5279-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
未知環境下移動機器人目標跟蹤理論與方法 內容簡介
未知環境下移動機器人目標跟蹤研究的是機器人同時定位、地圖構建與目標跟蹤的耦合課題！ 段粗h境下移動機器人目標跟蹤理論與方法》全面介紹作者伍明對該課題的研究成果，針對研究對象數學建模、動態目標偵測與跟蹤、多對象狀態耦合估計、多信息源融合估計和多機器人協作目標狀態估計等問題展開研究和論述，介紹基于全概率卡爾曼濾波、粒子濾波和協方差交集信息融合的解決方法，系統地闡述該課題相關的理論與應用技術，內容翔實，具有創新性和實用性！ 段粗h境下移動機器人目標跟蹤理論與方法》可供高等院校有關專業本科生、研究生以及從事機器人導航和控制應用的科技工作者學習和參考。
未知環境下移動機器人目標跟蹤理論與方法 目錄
第1章 概述
1．1 研究背景
1．2 未知環境下機器人定位與環境構建研究進展
1．3 未知環境下機器人目標跟蹤研究進展
參考文獻
第2章 未知環境下移動機器人目標跟蹤相關概念與模型
2．1 機器人運動模型
2．2 目標運動模型
2．3 系統觀測模型
2．4 狀態不確定性傳播關系
2．5 實體機器人體系結構
參考文獻
第3章 基于掃描點匹配的機器人位姿矯正和環境構建
3．1 基于掃描點匹配的機器人SLAM算法
3．2 基于柱狀圖匹配的改進ICP-SMA算法
3．3 基于拓撲局部地圖的掃描點一致性分布研究
參考文獻
第4章 移動機器人目標偵測
4．1 基于占用柵格地圖的運動物體偵測
4．2 基于攝像機的CamShift目標識別方法
4．3 攝像機激光掃描儀聯合目標識別與偵測方法
參考文獻
第5章 多傳感器環境特征提取和表示方法
5．1 基于激光掃描儀的環境角點特征提取和表示方法
5．2 基于激光掃描儀的環境直線特征提取和表示方法
5．3 基于攝像機的環境直線特征提取和表示方法
參考文獻
第6章 基于粒子濾波的機器人未知環境下目標跟蹤算法
6．1 SLAMOT問題貝葉斯估計過程描述
6．2 粒子濾波器和Rao-Blackwellised粒子濾波器介紹
6．3 基于Rao-Blackwellised粒子濾波的SLAMOT算法
6．4 基于聯合概率數據關聯粒子濾波的多目標SLAMOT算法
參考文獻
第7章 基于擴展式卡爾曼濾波的機器人未知環境下目標跟蹤算法
7．1 基于EKF的機器人SLAMOT算法
7．2 基于交互多模濾波的機器人SLAMOT算法
7．3 基于概率數據關聯交互多模濾波的機器人復雜未知環境下目標跟蹤算法
參考文獻
第8章 基于信息融合的機器人未知環境下目標跟蹤方法
8．1 多傳感器聯合標定方法研究
8．2 環境特征和目標觀測值狀態融合方法研究
8．3 多傳感器聯合標定在線參數優化方法研究
8．4 基于多傳感器信息融合的EKF-SLAMOT流程及實驗分析
參考文獻
第9章 未知環境下多機器人協作目標跟蹤算法研究
9．1 基于極限環的多機器人協作圍捕控制算法
9．2 基于協方差交集的分布式多機器人協作SLAMOT算法
參考文獻
第10章 未知環境下移動機器人目標跟蹤研究展望
10．1 相關工作成果
10．2 未來研究方向
1．1 研究背景
1．2 未知環境下機器人定位與環境構建研究進展
1．3 未知環境下機器人目標跟蹤研究進展
參考文獻
第2章 未知環境下移動機器人目標跟蹤相關概念與模型
2．1 機器人運動模型
2．2 目標運動模型
2．3 系統觀測模型
2．4 狀態不確定性傳播關系
2．5 實體機器人體系結構
參考文獻
第3章 基于掃描點匹配的機器人位姿矯正和環境構建
3．1 基于掃描點匹配的機器人SLAM算法
3．2 基于柱狀圖匹配的改進ICP-SMA算法
3．3 基于拓撲局部地圖的掃描點一致性分布研究
參考文獻
第4章 移動機器人目標偵測
4．1 基于占用柵格地圖的運動物體偵測
4．2 基于攝像機的CamShift目標識別方法
4．3 攝像機激光掃描儀聯合目標識別與偵測方法
參考文獻
第5章 多傳感器環境特征提取和表示方法
5．1 基于激光掃描儀的環境角點特征提取和表示方法
5．2 基于激光掃描儀的環境直線特征提取和表示方法
5．3 基于攝像機的環境直線特征提取和表示方法
參考文獻
第6章 基于粒子濾波的機器人未知環境下目標跟蹤算法
6．1 SLAMOT問題貝葉斯估計過程描述
6．2 粒子濾波器和Rao-Blackwellised粒子濾波器介紹
6．3 基于Rao-Blackwellised粒子濾波的SLAMOT算法
6．4 基于聯合概率數據關聯粒子濾波的多目標SLAMOT算法
參考文獻
第7章 基于擴展式卡爾曼濾波的機器人未知環境下目標跟蹤算法
7．1 基于EKF的機器人SLAMOT算法
7．2 基于交互多模濾波的機器人SLAMOT算法
7．3 基于概率數據關聯交互多模濾波的機器人復雜未知環境下目標跟蹤算法
參考文獻
第8章 基于信息融合的機器人未知環境下目標跟蹤方法
8．1 多傳感器聯合標定方法研究
8．2 環境特征和目標觀測值狀態融合方法研究
8．3 多傳感器聯合標定在線參數優化方法研究
8．4 基于多傳感器信息融合的EKF-SLAMOT流程及實驗分析
參考文獻
第9章 未知環境下多機器人協作目標跟蹤算法研究
9．1 基于極限環的多機器人協作圍捕控制算法
9．2 基于協方差交集的分布式多機器人協作SLAMOT算法
參考文獻
第10章 未知環境下移動機器人目標跟蹤研究展望
10．1 相關工作成果
10．2 未來研究方向
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