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  • ISBN:9787576303919
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:24cm
  • 页数:332页
  • 出版时间:2021-11-01
  • 条形码:9787576303919 ; 978-7-5763-0391-9

本书特色

《陆上无人系统行驶空间自主导航》一书整合了无人系统自主导航过程中全局地图或高精度地图构建、全局任务及路径规划、传感器信息融合及精确定位、局部路径规划及运动控制等关键核心技术,系统地介绍了以“度量感知”“语义认知”“行为策控”为基础的陆上无人系统行驶空间自主导航体系架构,其中大部分内容创新性突出。本书核心内容达到国内领先、国际先进水平。

内容简介

本书面向复杂、动态、多约束的地面与近地面作业场景,将无人车、无人机、水陆两栖无人船等平台自主导航技术进行统一整合,提出了一整套完整的陆上无人系统自主导航体系架构,并在该理论框架下详细介绍了无人系统自主导航过程中的若干核心关键技术。

目录

第1 章 陆上无人系统概述…………………………………………… 1

1. 1  陆上无人系统简介 …………………………………………… 1 

1. 2  陆上无人系统现状与发展 …………………………………… 3 

1. 3  陆上无人系统自主导航体系架构 …………………………… 9 

1. 4  行驶空间概述 ………………………………………………… 12 

1. 5  本书的主要内容 ……………………………………………… 14 

第2 章 度量空间: 多传感器标定 ………………………………… 17

2. 1  双目相机成像与标定 ………………………………………… 17 

2. 1. 1  相机模型与畸变校正……………………………………… 17 

2. 1. 2  双目相机成像原理与标定方法 …………………………… 24 

2. 1. 3  双目相机标定实例………………………………………… 26 

2. 2  全景相机成像与标定 ………………………………………… 35 

2. 2. 1  多项式通用相机模型……………………………………… 35 

2. 2. 2  全景相机系统空间感知模型 ……………………………… 37 

2. 2. 3  全景相机系统内参标定方法 ……………………………… 39 

2. 2. 4  全景相机系统外参标定方法 ……………………………… 40 

2. 2. 5  全景相机系统标定实例…………………………………… 41 

2. 3  激光雷达与相机的标定 ……………………………………… 47 

2. 3. 1  激光雷达与相机联合感知模型 …………………………… 47 

2. 3. 2  激光雷达与相机联合标定实例 …………………………… 49 

2. 4  本章小结 ……………………………………………………… 56 

第3 章 度量空间: 全局地图构建 ………………………………… 57

3. 1  地图构建技术概述 …………………………………………… 57 

3. 2  三维激光点云地图构建 ……………………………………… 60 

3. 2. 1  投影图获取 ……………………………………………… 61 

3. 2. 2  特征提取 ………………………………………………… 62 

3. 2. 3  帧间位姿配准 …………………………………………… 65 

3. 2. 4  后端位姿优化 …………………………………………… 70 

3. 3  二维激光占据栅格地图构建 ………………………………… 76 

3. 3. 1  激光扫描信息预处理……………………………………… 77 

3. 3. 2  关键点提取 ……………………………………………… 79 

3. 3. 3  扫描匹配与位姿优化……………………………………… 81 

3. 3. 4  栅格地图构建及更新……………………………………… 86 

3. 4  稀疏特征点云地图构建 ……………………………………… 87 

3. 4. 1  视觉里程计 ……………………………………………… 88 

3. 4. 2  后端位姿优化 …………………………………………… 93 

3. 4. 3  稀疏特征点云地图构建…………………………………… 97 

3. 5  稠密彩色点云地图构建 ……………………………………… 99 

3. 5. 1  稠密视差计算 …………………………………………… 100 

3. 5. 2  多视图融合 ……………………………………………… 105 

3. 6  地空协同联合定位与建图 ………………………………… 111 

3. 6. 1  系统框架 ………………………………………………… 113 

3. 6. 2  基于语义信息优化的激光里程计 ……………………… 114 

3. 6. 3  基于学习的交叉视角配准算法 ………………………… 119 

3. 6. 4  多视角位姿优化 ………………………………………… 128 

3. 7  本章小结 …………………………………………………… 131 

第4 章 语义空间: 图像信息语义理解 ………………………… 133

4. 1  像素级语义分割 …………………………………………… 133 

4. 1. 1  从全连接到全卷积 ……………………………………… 134 

4. 1. 2  优化算法 ………………………………………………… 143 

4. 1. 3  像素级语义分割野外环境测试 ………………………… 147 

4. 2  图像目标检测、 定位与跟踪 ……………………………… 151 

4. 2. 1  目标识别算法概述 ……………………………………… 151 

4. 2. 2  视觉目标跟踪 …………………………………………… 163 

4. 3  本章小结 …………………………………………………… 173 

第5 章 语义空间: 激光信息语义理解 ………………………… 175

5. 1  激光点云目标检测 ………………………………………… 176 

5. 1. 1  三维目标的数学表达方法和基于分类器的分类策略 …… 176 

5. 1. 2  难点及主流方法 ………………………………………… 178 

5. 2  激光点云目标检测方法设计 ……………………………… 181 

5. 2. 1  极坐标栅格地图构建 …………………………………… 181 

5. 2. 2  可通行区域提取 ………………………………………… 183 

5. 2. 3 基于全局运动补偿与混合高斯模型的

动态目标检测算法 ……………………………………… 185 

5. 3  激光点云语义模型识别方法 ……………………………… 190 

5. 3. 1  三维点云的地面点滤波 ………………………………… 193 

5. 3. 2  点云分割 ………………………………………………… 196 

5. 3. 3  训练样本生成 …………………………………………… 200 

5. 3. 4  离线语义模型训练 ……………………………………… 201 

5. 3. 5  点云块在线识别 ………………………………………… 212 

5. 3. 6  激光点云语义模型识别测试 …………………………… 213 

5. 4  本章小结 …………………………………………………… 215 

第6 章 行为空间: 路径规划 …………………………………… 217

6. 1  代价地图构建 ……………………………………………… 218 

6. 2  行为决策 …………………………………………………… 219 

6. 3  全局路径规划 ……………………………………………… 220 

6. 3. 1  基于搜索的方法 ………………………………………… 222 

6. 3. 2  基于采样的方法 ………………………………………… 236 

6. 4  局部路径规划 ……………………………………………… 238 

6. 4. 1  非结构化环境下的局部路径规划 ……………………… 240 

6. 4. 2  结构化环境下的局部路径规划 ………………………… 242 

6. 5  本章小结 …………………………………………………… 249 

第7 章 行为空间: 运动控制 …………………………………… 251

7. 1  车辆模型构建 ……………………………………………… 251 

7. 1. 1  运动学模型构建 ………………………………………… 251 

7. 1. 2  动力学模型构建 ………………………………………… 256 

7. 2  路径跟踪与控制 …………………………………………… 262 

7. 2. 1  运动控制问题描述 ……………………………………… 263 

7. 2. 2  局部参考轨迹特征分析 ………………………………… 264 

7. 2. 3  控制器设计 ……………………………………………… 267 

7. 2. 4  运动控制系统的稳定条件分析 ………………………… 274 

7. 3  本章小结 …………………………………………………… 282 

第8 章 行驶空间自主导航系统实例 …………………………… 283

8. 1  度量空间构建实例 ………………………………………… 283 

8. 1. 1  测试数据来源 …………………………………………… 284 

8. 1. 2  稀疏点云地图构建 ……………………………………… 285 

8. 2  语义空间构建实例 ………………………………………… 287 

8. 2. 1  测试数据来源 …………………………………………… 288 

8. 2. 2  全景语义分割实例 ……………………………………… 288 

8. 3  行为空间构建实例 ………………………………………… 289 

8. 3. 1  多源信息融合与局部地图构建 ………………………… 290 

8. 3. 2  自主驾驶决策与规划 …………………………………… 291 

8. 4  行驶空间协同实例 ………………………………………… 295 

8. 4. 1  空地无人平台协同实例 ………………………………… 295 

8. 4. 2  无人车跟驰实例 ………………………………………… 299 

8. 5  本章小结 …………………………………………………… 302 

参考文献 …………………………………………………………… 305


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作者简介

付梦印,男,教授,博士生导师,内蒙古鄂尔多斯人。现任南京理工大学党委副书记、校长,中国惯性技术学会常务理事,教育部长江学者奖励计划特聘教授,何梁何利科技奖获得者,全国创新争先奖获得者,光华工程科技青年奖获得者,享受国务院政府特殊津贴,教育部长江学者创新团队带头人,国防科技创新团队带头人。长期从事陆用武器导航、制导与控制的理论研究、技术攻关和工程应用,主持国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目、重点项目、重大军贸等项目。获国家科技进步一等奖1项、二等奖2项,国家技术发明二等奖1项,省部级奖15项,出版专著、教材10余部,授权发明专利70余项。

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