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第1章 引言1

1.1引言1

1.2本书综述9

第2章 运动11

2.1引言11

2.1.1运动的关键问题14

2.2腿式移动机器人14

2.2.1腿的构造与稳定性15

2.2.2动力学考虑18

2.2.3腿式机器人运动的例子20

2.3轮式移动机器人28

2.3.1轮式运动：设计空间28

2.3.2轮式运动：实例研究34

2.4飞行移动机器人39

2.4.1引言39

2.4.2飞机器结构41

2.4.3自主VTOL最新技术水平42

2.5习题44

第3章 移动机器人运动学46

3.1引言46

3.2运动学模型和约束47

3.2.1表示机器人的位置47

3.2.2前向运动学模型49

3.2.3轮子运动学约束51

3.2.4机器人运动学约束56

3.2.5举例：机器人运动学模型和约束57

3.3移动机器人的机动性60

3.3.1移动性的程度60

3.3.2可操纵度64

3.3.3机器人的机动性64

3.4移动机器人工作空间66

3.4.1自由度66

3.4.2完整机器人67

3.4.3路径和轨迹的考虑68

3.5基本运动学之外70

3.6运动控制71

3.6.1开环控制71

3.6.2反馈控制72

3.7习题76

第4章 感知77

4.1移动机器人的传感器77

4.1.1传感器分类77

4.1.2表征传感器的特性指标78

4.1.3表示不确定性83

4.1.4轮子/电机传感器87

4.1.5导向传感器88

4.1.6加速度计90

4.1.7惯性测量单元91

4.1.8基于地面的信标92

4.1.9有源测距94

4.1.10运动/速度传感器106

4.1.11视觉传感器107

4.2计算机视觉的基本原理107

4.2.1引言107

4.2.2数字摄像机108

4.2.3图像形成112

4.2.4全向摄像机120

4.2.5立体结构127

4.2.6运动结构136

4.2.7运动与光流142

4.2.8颜色跟踪144

4.3图像处理基础146

4.3.1图像滤波146

4.3.2边缘检测149

4.3.3计算图像相似性154

4.4特征提取155

4.5图像特征提取：兴趣点检测器158

4.5.1引言158

4.5.2理想的特征检测器属性158

4.5.3角检测器159

4.5.4光度测定和几何变化的不变性164

4.5.5斑块检测器170

4.6位置识别175

4.6.1引言175

4.6.2从特征包到视觉词176

4.6.3使用倒排文件的有效位置识别177

4.6.4鲁棒位置识别的几何验证178

4.6.5应用178

4.6.6位置识别的其它图像表象178

4.7基于距离数据（激光，超声）的特征提取181

4.7.1直线提取182

4.7.2 6个直线提取算法186

4.7.3距离直方图特征195

4.7.4其他几何特征提取196

4.8习题197

第5章 移动机器人的定位199

5.1引言199

5.2定位的挑战：噪声和混叠199

5.2.1传感器噪声200

5.2.2传感器混叠201

5.2.3执行器噪声202

5.2.4里程表位置估计的误差模型203

5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比206

5.4信任度的表示208

5.4.1单假设信任度210

5.4.2多假设信任度211

5.5地图表示方法213

5.5.1连续的表示方法213

5.5.2分解策略215

5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战220

5.6基于概率地图的定位222

5.6.1引言222

5.6.2机器人定位问题223

5.6.3概率论的基本概念225

5.6.4术语226

5.6.5基于概率地图定位的组成228

5.6.6定位问题的分类229

5.6.7马尔可夫定位229

5.6.8卡尔曼滤波器定位242

5.7定位系统的其他例子256

5.7.1基于路标的导航256

5.7.2全局唯一定位257

5.7.3定位信标系统258

5.7.4基于路由的定位259

5.8自动制图259

5.8.1引言259

5.8.2 SLAM：同时定位和制图问题261

5.8.3 SLAM的数学定义261

5.8.4扩展卡尔曼滤波器（EKF）的SLAM263

5.8.5具有单摄像机的视觉SLAM265

5.8.6对EKF SLAM的讨论268

5.8.7基于图形的SLAM270

5.8.8粒子滤波器的SLAM271

5.8.9 SLAM中公开的难题272

5.8.10开放源代码SLAM的软件和其它资源273

5.9习题273

第6章 规划和导航275

6.1引言275

6.2导航能力：规划和反应275

6.3路径规划277

6.3.1图形搜索278

6.3.2势场路径规划289

6.4 避障293

6.4.1 Bug算法293

6.4.2向量场直方图297

6.4.3气泡带技术299

6.4.4曲率速度技术300

6.4.5动态窗口方法301

6.4.6 Schlegel避障方法302

6.4.7接近图303

6.4.8梯度法303

6.4.9加上动态约束303

6.4.10其他方法304

6.4.11综述304

6.5导航的体系结构306

6.5.1代码重用与共享的模块性306

6.5.2控制定位307

6.5.3分解技术307

6.5.4实例研究：分层机器人结构311

6.6习题316

参考文献318