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- ISBN:9787118120790
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:234
- 出版时间:2020-08-01
- 条形码:9787118120790 ; 978-7-118-12079-0
内容简介
本书系统深入地介绍了移动作业机器人系统的视觉感知与智能控制的方法及应用。全书共10章,内容包括作者近年来在移动作业机器人视觉标定、目标检测、目标识别、神经动力学运动规划、采样运动规划、智能鲁棒控制、自适应鲁棒控制等方面的一系列原创性成果,并提供了在智能车辆、作业型飞行机器人、面向特种作业的冷凝器清洗机器人等实际系统中的应用案例。 本书可作为工程技术人员和科研工作者的参考书,很好适合具有机器人感知、规划与控制相关基础知识的不错研究人员阅读,也可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的参考书。
目录
第1章 绪论
1.1 移动作业机器人发展概况
1.1.1 移动作业机器人通用平台
1.1.2 服务机器人
1.1.3 无人驾驶智能车辆
1.1.4 工业自主机器人
1.1.5 搜救机器人
1.1.6 军用自主式移动机器人
1.1.7 外太空星球探测机器人
1.1.8 航空制造装配作业机器人
1.1.9 作业型飞行机器人
1.2 移动作业机器人技术发展趋势
1.2.1 移动作业机器人环境感知
1.2.2 移动作业机器人运动规划
1.2.3 移动作业机器人控制技术
1.3 本书内容与组织结构
第2章 移动机器人视觉标定
2.1 移动机器人感知技术
2.1.1 移动机器人传感器
2.1.2 单目视觉感知系统
2.1.3 双目视觉感知系统
2.1.4 视觉与其他传感器组合感知系统
2.2 移动机器人在线视觉标定方法
2.2.1 摄像机标定基础知识
2.2.2 基于内参数约束的在线标定
2.2.3 基于场景特性的在线标定
第3章 移动机器人目标检测
3.1 移动机器人目标检测概述
3.1.1 图像预处理
3.1.2 感兴趣区域定位
3.1.3 基于分割的方法
3.1.4 基于模式分类的方法
3.1.5 基于深度学习的方法
3.2 移动机器人分辨率自适应的目标检测
3.2.1 低分辨率下目标检测问题
3.2.2 高、低分辨率特征融合方法
3.2.3 高、低分辨率特征融合数学模型
3.2.4 高、低分辨率特征融合模型求解
3.2.5 算法收敛性分析
第4章 移动机器人目标识别
4.1 移动机器人目标识别概述
4.1.1 基于模板匹配的方法
4.1.2 基于模式学习的方法
4.1.3 移动机器人目标识别面临的挑战
4.2 移动机器人多模态测度学习的目标识别
4.2.1 测度学习基本知识
4.2.2 多模态测度学习方法
4.3 移动机器人多任务学习的目标识别
4.3.1 多任务学习基本知识
4.3.2 多模态多任务学习方法
第5章 移动机器人神经动力学的运动规划
5.1 神经动力学运动规划概述
5.2 神经动力学的基本概念
5.2.1 神经动力学的基本原理
5.2.2 神经动力学的特点
5.2.3 神经动力学在极限情况下的问题
……
第6章 移动机器人基于采样的运动规划
第7章 移动作业机器人神经网络滑模控制
第8章 移动作业机器人模糊CMAC鲁棒控制
第9章 移动作业机器人的鲁棒自适应控制
第10章 移动作业机器人的应用
附录A 移动作业机器人的数学模型
附录B 定理3.2 证明
参考文献
1.1 移动作业机器人发展概况
1.1.1 移动作业机器人通用平台
1.1.2 服务机器人
1.1.3 无人驾驶智能车辆
1.1.4 工业自主机器人
1.1.5 搜救机器人
1.1.6 军用自主式移动机器人
1.1.7 外太空星球探测机器人
1.1.8 航空制造装配作业机器人
1.1.9 作业型飞行机器人
1.2 移动作业机器人技术发展趋势
1.2.1 移动作业机器人环境感知
1.2.2 移动作业机器人运动规划
1.2.3 移动作业机器人控制技术
1.3 本书内容与组织结构
第2章 移动机器人视觉标定
2.1 移动机器人感知技术
2.1.1 移动机器人传感器
2.1.2 单目视觉感知系统
2.1.3 双目视觉感知系统
2.1.4 视觉与其他传感器组合感知系统
2.2 移动机器人在线视觉标定方法
2.2.1 摄像机标定基础知识
2.2.2 基于内参数约束的在线标定
2.2.3 基于场景特性的在线标定
第3章 移动机器人目标检测
3.1 移动机器人目标检测概述
3.1.1 图像预处理
3.1.2 感兴趣区域定位
3.1.3 基于分割的方法
3.1.4 基于模式分类的方法
3.1.5 基于深度学习的方法
3.2 移动机器人分辨率自适应的目标检测
3.2.1 低分辨率下目标检测问题
3.2.2 高、低分辨率特征融合方法
3.2.3 高、低分辨率特征融合数学模型
3.2.4 高、低分辨率特征融合模型求解
3.2.5 算法收敛性分析
第4章 移动机器人目标识别
4.1 移动机器人目标识别概述
4.1.1 基于模板匹配的方法
4.1.2 基于模式学习的方法
4.1.3 移动机器人目标识别面临的挑战
4.2 移动机器人多模态测度学习的目标识别
4.2.1 测度学习基本知识
4.2.2 多模态测度学习方法
4.3 移动机器人多任务学习的目标识别
4.3.1 多任务学习基本知识
4.3.2 多模态多任务学习方法
第5章 移动机器人神经动力学的运动规划
5.1 神经动力学运动规划概述
5.2 神经动力学的基本概念
5.2.1 神经动力学的基本原理
5.2.2 神经动力学的特点
5.2.3 神经动力学在极限情况下的问题
……
第6章 移动机器人基于采样的运动规划
第7章 移动作业机器人神经网络滑模控制
第8章 移动作业机器人模糊CMAC鲁棒控制
第9章 移动作业机器人的鲁棒自适应控制
第10章 移动作业机器人的应用
附录A 移动作业机器人的数学模型
附录B 定理3.2 证明
参考文献
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作者简介
王耀南,教授、博士生导师、湖南大学电气与信息工程学院院长。国家“十二五”863智能机器人主题专家,机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室主任。德国Bremen大学客座教授,国家“百千万人才工程”入选者,德国洪堡优秀学者,国家973项目和国家自然科学基金委员会评审委员、中国自动化学会常务理事,中国电子学会理事、中国人工智能学会理事、中国电工技术学会理事、湖南省自动化学会理事长。
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