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智能空間操控理論與應用 版權信息
- ISBN：9787118131703
- 條形碼：9787118131703 ; 978-7-118-13170-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能空間操控理論與應用 內容簡介
航天是高新技術聚集的領域，一直都處于科學技術、國家戰略、社會發展的前沿。人工智能的發展和*新成果的廣泛應用為航天技術研究開創了新的領域。本書介紹了人工智能在航天操控領域的應用技術以及未來可能的應用與發展趨勢，主要以智能航天器、空間智能機器人等為對象，面向近地應用、載人航天、月球/深空探測、天文觀測等領域，通過闡釋相關基礎理論與*新研究成果，展示了如何利用人工智能技術解決智能空間操控的相關問題，例如環境感知、故障容錯、決策規劃、多智協同等。本書體現了“人工智能+空間操控”的深度融合，并為空間操控的智能化提供理論指導和方法支撐，以促進人工智能在航天領域的實際應用。本書適用于對航天領域感興趣的本科生、研究生以及科研工作者。
智能空間操控理論與應用 目錄
第1章 引言
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的研究范疇
1.1.3 人工智能歷史進展
1.1.4 各國人工智能發展趨勢
1.2 人工智能的研究分支
1.2.1 專家系統
1.2.2 機器學習
1.2.3 圖像識別
1.2.4 自然語言處理
1.2.5 機器人學
1.3 應用案例簡介
1.3.1 AlphaGo簡介
1.3.2 Siri簡介
1.3.3 無人駕駛汽車
1.3.4 城市大腦
1.3.5 智能物流機器人
1.4 人工智能與航天發展
1.4.1 基于人工智能的航天新科研手段
1.4.2 人工智能的航天應用
1.4.3 人工智能與航天軍事
參考文獻
第2章 空間非合作目標參數智能識別
2.1 空間非合作目標特征辨識概述
2.2 基于機器學習圖像信息的空間非合作目標位姿參數識別
2.2.1 空間非合作目標位姿測量技術
2.2.2 空間非合作目標位姿估計方法
2.3 基于AI識別光流信息的空間非合作目標載荷識別
2.4 空間非合作目標的運動參數濾波估計與智能識別
2.4.1 基于深度混合神經網絡的空間非合作目標參數識別
2.4.2 空間非合作目標三維重建識別自由翻滾空間非合作目標
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 故障檢測、隔離與恢復
3.1 航天器FDIR技術
3.1.1 FDIR概念
3.1.2 航天器故障特點
3.1.3 航天器FDIR技術內涵
3.2 航天器FDIR技術中的人工智能方法
3.2.1 基于知識的FDIR智能算法
3.2.2 基于淺層機器學習的數據驅動FDIR智能算法
3.2.3 基于深度機器學習的數據驅動FDIR智能算法
3.2.4 基于遷移機器學習的數據驅動FDIR智能算法
3.3 航天器故障診斷的人工智能方法應用案例
3.3.1 基于卷積神經網絡的航天器飛輪軸承故障診斷方法
3.3.2 基于遷移學習的航天器姿態控制系統故障診斷方法
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 空間任務規劃與碎片清除
4.1 空間任務規劃概念
4.2 空間任務規劃發展
4.3 空間碎片清除任務規劃
4.3.1 面向空間碎片清除的任務規劃問題描述
4.3.2 基于智能仿生學算法的優化求解
4.3.3 基于強化學習算法的優化求解
4.3.4 基于深度強化學習算法的優化求解
4.4 智能方法在碎片清除任務規劃中的應用案例
4.4.1 基于APSO和IGA的碎片清除任務規劃方法
4.4.2 基于強化學習的碎片清除任務規劃方法
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 航天測控、遙操作與空間靶場
5.1 人工智能在航天測控中的應用
5.1.1 基于人工智能的測控資源優化調度
5.1.2 人工智能在軌道預報與優化中的應用
5.2 遙操作系統
5.2.1 空間機器人遙操作系統
5.2.2 虛擬現實技術在遙操作中的應用
5.2.3 人工智能技術在遙操作中的應用
5.2.4 典型案例
5.3 太空靶場
5.3.1 賽博空間與網絡靶場
5.3.2 太空靶場技術
5.3.3 人工智能在太空靶場中的應用
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 群體智能與多航天器編隊
6.1 群體智能
6.1.1 概念簡介
6.1.2 群體智能的社會性
6.1.3 粒子群研究的當前進展
6.2 多航天器系統
6.2.1 多航天器系統概述
6.2.2 自主任務、資源分配技術
6.2.3 自主任務規劃技術
6.2.4 自主協商技術
6.3 同構與異構多智能體系統博弈技術
6.3.1 博弈論簡述
6.3.2 多智能體合作博弈技術
6.3.3 多智能體非合作博弈技術
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 載人航天與月球探測
7.1 載人航天與月球探測發展趨勢
7.2 智能機器人運動規劃
7.2.1 智能機器人運動規劃概述
7.2.2 機器人運動規劃基本算法
7.2.3 人工智能與機器人運動規劃算法
7.3 載人航天與空間智能機器人發展
7.3.1 艙內智能機器人
7.3.2 輔助工作機器人
7.3.3 生活陪伴機器人
7.4 載人航天與智能可穿戴裝備發展
7.4.1 智能可穿戴裝備概念
7.4.2 智能可穿戴裝備特點
7.4.3 外骨骼可穿戴智能裝備
7.4.4 基于智能可穿戴裝備的載人航天訓練
7.5 月球探測與月面智能機器人概念
7.5.1 月面巡視機器人
7.5.2 月面挖掘機器人
7.5.3 月面搭建機器人
7.5.4 月面搬運機器人
7.5.5 月面服務機器人
7.5.6 月面群體智能機器人
7.6 本章小結
參考文獻
第8章 深空探測與天文觀測
8.1 機器學習與深空飛行
8.1.1 深空飛行軌道設計
8.1.2 深空探測器姿態控制
8.1.3 天體著陸制導控制
8.2 圖像識別與目標檢測
8.2.1 傳統圖像識別
8.2.2 智能圖像識別
8.2.3 目標檢測
8.3 大數據處理與天文觀測
8.3.1 天文觀測手段及數據庫類型
8.3.2 大數據處理方法
8.3.3 典型數據挖掘算法
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的研究范疇
1.1.3 人工智能歷史進展
1.1.4 各國人工智能發展趨勢
1.2 人工智能的研究分支
1.2.1 專家系統
1.2.2 機器學習
1.2.3 圖像識別
1.2.4 自然語言處理
1.2.5 機器人學
1.3 應用案例簡介
1.3.1 AlphaGo簡介
1.3.2 Siri簡介
1.3.3 無人駕駛汽車
1.3.4 城市大腦
1.3.5 智能物流機器人
1.4 人工智能與航天發展
1.4.1 基于人工智能的航天新科研手段
1.4.2 人工智能的航天應用
1.4.3 人工智能與航天軍事
參考文獻
第2章 空間非合作目標參數智能識別
2.1 空間非合作目標特征辨識概述
2.2 基于機器學習圖像信息的空間非合作目標位姿參數識別
2.2.1 空間非合作目標位姿測量技術
2.2.2 空間非合作目標位姿估計方法
2.3 基于AI識別光流信息的空間非合作目標載荷識別
2.4 空間非合作目標的運動參數濾波估計與智能識別
2.4.1 基于深度混合神經網絡的空間非合作目標參數識別
2.4.2 空間非合作目標三維重建識別自由翻滾空間非合作目標
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 故障檢測、隔離與恢復
3.1 航天器FDIR技術
3.1.1 FDIR概念
3.1.2 航天器故障特點
3.1.3 航天器FDIR技術內涵
3.2 航天器FDIR技術中的人工智能方法
3.2.1 基于知識的FDIR智能算法
3.2.2 基于淺層機器學習的數據驅動FDIR智能算法
3.2.3 基于深度機器學習的數據驅動FDIR智能算法
3.2.4 基于遷移機器學習的數據驅動FDIR智能算法
3.3 航天器故障診斷的人工智能方法應用案例
3.3.1 基于卷積神經網絡的航天器飛輪軸承故障診斷方法
3.3.2 基于遷移學習的航天器姿態控制系統故障診斷方法
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 空間任務規劃與碎片清除
4.1 空間任務規劃概念
4.2 空間任務規劃發展
4.3 空間碎片清除任務規劃
4.3.1 面向空間碎片清除的任務規劃問題描述
4.3.2 基于智能仿生學算法的優化求解
4.3.3 基于強化學習算法的優化求解
4.3.4 基于深度強化學習算法的優化求解
4.4 智能方法在碎片清除任務規劃中的應用案例
4.4.1 基于APSO和IGA的碎片清除任務規劃方法
4.4.2 基于強化學習的碎片清除任務規劃方法
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 航天測控、遙操作與空間靶場
5.1 人工智能在航天測控中的應用
5.1.1 基于人工智能的測控資源優化調度
5.1.2 人工智能在軌道預報與優化中的應用
5.2 遙操作系統
5.2.1 空間機器人遙操作系統
5.2.2 虛擬現實技術在遙操作中的應用
5.2.3 人工智能技術在遙操作中的應用
5.2.4 典型案例
5.3 太空靶場
5.3.1 賽博空間與網絡靶場
5.3.2 太空靶場技術
5.3.3 人工智能在太空靶場中的應用
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 群體智能與多航天器編隊
6.1 群體智能
6.1.1 概念簡介
6.1.2 群體智能的社會性
6.1.3 粒子群研究的當前進展
6.2 多航天器系統
6.2.1 多航天器系統概述
6.2.2 自主任務、資源分配技術
6.2.3 自主任務規劃技術
6.2.4 自主協商技術
6.3 同構與異構多智能體系統博弈技術
6.3.1 博弈論簡述
6.3.2 多智能體合作博弈技術
6.3.3 多智能體非合作博弈技術
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 載人航天與月球探測
7.1 載人航天與月球探測發展趨勢
7.2 智能機器人運動規劃
7.2.1 智能機器人運動規劃概述
7.2.2 機器人運動規劃基本算法
7.2.3 人工智能與機器人運動規劃算法
7.3 載人航天與空間智能機器人發展
7.3.1 艙內智能機器人
7.3.2 輔助工作機器人
7.3.3 生活陪伴機器人
7.4 載人航天與智能可穿戴裝備發展
7.4.1 智能可穿戴裝備概念
7.4.2 智能可穿戴裝備特點
7.4.3 外骨骼可穿戴智能裝備
7.4.4 基于智能可穿戴裝備的載人航天訓練
7.5 月球探測與月面智能機器人概念
7.5.1 月面巡視機器人
7.5.2 月面挖掘機器人
7.5.3 月面搭建機器人
7.5.4 月面搬運機器人
7.5.5 月面服務機器人
7.5.6 月面群體智能機器人
7.6 本章小結
參考文獻
第8章 深空探測與天文觀測
8.1 機器學習與深空飛行
8.1.1 深空飛行軌道設計
8.1.2 深空探測器姿態控制
8.1.3 天體著陸制導控制
8.2 圖像識別與目標檢測
8.2.1 傳統圖像識別
8.2.2 智能圖像識別
8.2.3 目標檢測
8.3 大數據處理與天文觀測
8.3.1 天文觀測手段及數據庫類型
8.3.2 大數據處理方法
8.3.3 典型數據挖掘算法
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智能空間操控理論與應用 作者簡介
朱戰霞，西北工業大學航天學院教授。主要研究方向包括飛行動力學與控制、智能規劃與空間操控、地面微重力實驗等。近年來主持 863計劃、 921計劃、 自然科學基金、某創新特區項目等重要科研項目近20項，研究成果獲軍隊科技進步一等獎2項、在 外學術期刊和學術會議上發表論文150余篇，已獲授權專利40余項，已獲軟件著作權6項，出版專著1部，參編教材2部。
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