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智能機器人技術叢書移動作業機器人感知規劃與控制(精)/智能機器人技術叢書
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智能機器人技術叢書移動作業機器人感知規劃與控制(精)/智能機器人技術叢書 版權信息
- ISBN：9787118120790
- 條形碼：9787118120790 ; 978-7-118-12079-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
智能機器人技術叢書移動作業機器人感知規劃與控制(精)/智能機器人技術叢書 內容簡介
本書系統深入地介紹了移動作業機器人系統的視覺感知與智能控制的方法及應用。全書共10章，內容包括作者近年來在移動作業機器人視覺標定、目標檢測、目標識別、神經動力學運動規劃、采樣運動規劃、智能魯棒控制、自適應魯棒控制等方面的一系列原創性成果，并提供了在智能車輛、作業型飛行機器人、面向特種作業的冷凝器清洗機器人等實際系統中的應用案例。 本書可作為工程技術人員和科研工作者的參考書，很好適合具有機器人感知、規劃與控制相關基礎知識的不錯研究人員閱讀，也可作為高等院校相關專業高年級本科生和研究生的參考書。
智能機器人技術叢書移動作業機器人感知規劃與控制(精)/智能機器人技術叢書 目錄
第1章 緒論
1．1 移動作業機器人發展概況
1．1．1 移動作業機器人通用平臺
1．1．2 服務機器人
1．1．3 無人駕駛智能車輛
1．1．4 工業自主機器人
1．1．5 搜救機器人
1．1．6 軍用自主式移動機器人
1．1．7 外太空星球探測機器人
1．1．8 航空制造裝配作業機器人
1．1．9 作業型飛行機器人
1．2 移動作業機器人技術發展趨勢
1．2．1 移動作業機器人環境感知
1．2．2 移動作業機器人運動規劃
1．2．3 移動作業機器人控制技術
1．3 本書內容與組織結構
第2章 移動機器人視覺標定
2．1 移動機器人感知技術
2．1．1 移動機器人傳感器
2．1．2 單目視覺感知系統
2．1．3 雙目視覺感知系統
2．1．4 視覺與其他傳感器組合感知系統
2．2 移動機器人在線視覺標定方法
2．2．1 攝像機標定基礎知識
2．2．2 基于內參數約束的在線標定
2．2．3 基于場景特性的在線標定
第3章 移動機器人目標檢測
3．1 移動機器人目標檢測概述
3．1．1 圖像預處理
3．1．2 感興趣區域定位
3．1．3 基于分割的方法
3．1．4 基于模式分類的方法
3．1．5 基于深度學習的方法
3．2 移動機器人分辨率自適應的目標檢測
3．2．1 低分辨率下目標檢測問題
3．2．2 高、低分辨率特征融合方法
3．2．3 高、低分辨率特征融合數學模型
3．2．4 高、低分辨率特征融合模型求解
3．2．5 算法收斂性分析
第4章 移動機器人目標識別
4．1 移動機器人目標識別概述
4．1．1 基于模板匹配的方法
4．1．2 基于模式學習的方法
4．1．3 移動機器人目標識別面臨的挑戰
4．2 移動機器人多模態測度學習的目標識別
4．2．1 測度學習基本知識
4．2．2 多模態測度學習方法
4．3 移動機器人多任務學習的目標識別
4．3．1 多任務學習基本知識
4．3．2 多模態多任務學習方法
第5章 移動機器人神經動力學的運動規劃
5．1 神經動力學運動規劃概述
5．2 神經動力學的基本概念
5．2．1 神經動力學的基本原理
5．2．2 神經動力學的特點
5．2．3 神經動力學在極限情況下的問題
……
第6章 移動機器人基于采樣的運動規劃
第7章 移動作業機器人神經網絡滑模控制
第8章 移動作業機器人模糊CMAC魯棒控制
第9章 移動作業機器人的魯棒自適應控制
第10章 移動作業機器人的應用
附錄A 移動作業機器人的數學模型
附錄B 定理3．2 證明
參考文獻
1．1 移動作業機器人發展概況
1．1．1 移動作業機器人通用平臺
1．1．2 服務機器人
1．1．3 無人駕駛智能車輛
1．1．4 工業自主機器人
1．1．5 搜救機器人
1．1．6 軍用自主式移動機器人
1．1．7 外太空星球探測機器人
1．1．8 航空制造裝配作業機器人
1．1．9 作業型飛行機器人
1．2 移動作業機器人技術發展趨勢
1．2．1 移動作業機器人環境感知
1．2．2 移動作業機器人運動規劃
1．2．3 移動作業機器人控制技術
1．3 本書內容與組織結構
第2章 移動機器人視覺標定
2．1 移動機器人感知技術
2．1．1 移動機器人傳感器
2．1．2 單目視覺感知系統
2．1．3 雙目視覺感知系統
2．1．4 視覺與其他傳感器組合感知系統
2．2 移動機器人在線視覺標定方法
2．2．1 攝像機標定基礎知識
2．2．2 基于內參數約束的在線標定
2．2．3 基于場景特性的在線標定
第3章 移動機器人目標檢測
3．1 移動機器人目標檢測概述
3．1．1 圖像預處理
3．1．2 感興趣區域定位
3．1．3 基于分割的方法
3．1．4 基于模式分類的方法
3．1．5 基于深度學習的方法
3．2 移動機器人分辨率自適應的目標檢測
3．2．1 低分辨率下目標檢測問題
3．2．2 高、低分辨率特征融合方法
3．2．3 高、低分辨率特征融合數學模型
3．2．4 高、低分辨率特征融合模型求解
3．2．5 算法收斂性分析
第4章 移動機器人目標識別
4．1 移動機器人目標識別概述
4．1．1 基于模板匹配的方法
4．1．2 基于模式學習的方法
4．1．3 移動機器人目標識別面臨的挑戰
4．2 移動機器人多模態測度學習的目標識別
4．2．1 測度學習基本知識
4．2．2 多模態測度學習方法
4．3 移動機器人多任務學習的目標識別
4．3．1 多任務學習基本知識
4．3．2 多模態多任務學習方法
第5章 移動機器人神經動力學的運動規劃
5．1 神經動力學運動規劃概述
5．2 神經動力學的基本概念
5．2．1 神經動力學的基本原理
5．2．2 神經動力學的特點
5．2．3 神經動力學在極限情況下的問題
……
第6章 移動機器人基于采樣的運動規劃
第7章 移動作業機器人神經網絡滑模控制
第8章 移動作業機器人模糊CMAC魯棒控制
第9章 移動作業機器人的魯棒自適應控制
第10章 移動作業機器人的應用
附錄A 移動作業機器人的數學模型
附錄B 定理3．2 證明
參考文獻
展開全部
智能機器人技術叢書移動作業機器人感知規劃與控制(精)/智能機器人技術叢書 作者簡介
王耀南,教授、博士生導師、湖南大學電氣與信息工程學院院長。國家“十二五”863智能機器人主題專家，機器人視覺感知與控制技術國家工程實驗室主任。德國Bremen大學客座教授，國家“百千萬人才工程”入選者，德國洪堡優秀學者，國家973項目和國家自然科學基金委員會評審委員、中國自動化學會常務理事，中國電子學會理事、中國人工智能學會理事、中國電工技術學會理事、湖南省自動化學會理事長。
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