移动作业机器人感知规划与控制(精)/智能机器人技术丛书

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。

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，德国洪堡很好学者，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。

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
5.3 移动机器人神经动力学的运动规划方法
5.3.1 运动规划问题描述
5.3.2 改进型神经动力学运动规划方法
5.3.3 性能分析
5.3.4 静态仿真对比
5.3.5 动态未知场景仿真
第6章 移动机器人基于采样的运动规划
6.1 移动机器人采样运动规划方法概述
6.2 移动机器人采样运动规划基础知识
6.2.1 采样运动规划的基本原理
6.2.2 采样运动规划的特点
6.3 移动机器人采样运动规划方法
6.3.1 运动规划问题描述
6.3.2 局部环境增量采样运动规划方法
6.3.3 性能分析
6.3.4 仿真对比及分析
6.3.5 极限情况下仿真验证
6.3.6 移动机器人运动规划的实验验证
第7章 移动作业机器人神经网络滑模控制
7.1 移动作业机器人滑模变结构控制概述
7.1.1 滑模变结构的基本概念
7.1.2 变结构控制的基本原理
7.1.3 变结构控制的特点
7.1.4 变结构控制的抖振问题
7.2 移动作业机器人滑模跟踪控制方法
7.2.1 移动作业机器人控制问题描述
7.2.2 移动作业机器人滑模控制器设计
7.2.3 移动作业机器人滑模控制仿真实验
7.3 移动作业机器人神经网络滑模跟踪控制方法
7.3.1 神经网络基础知识
7.3.2 移动作业机器人神经网络滑模控制器设计
7.3.3 移动作业机器人神经网络滑模控制仿真实验
第8章 移动作业机器人模糊CMAC鲁棒控制
8.1 移动作业机器人鲁棒控制综述
8.2 模糊CMAC神经网络
8.2.1 CMAC神经网络
8.2.2 模糊CMAC神经网络的原理和结构
8.3 移动作业机器人的模糊CMAC神经网络鲁棒控制
8.3.1 模糊CMAC神经网络建模
8.3.2 鲁棒H∞控制与稳定性分析
8.4 仿真实验
8.4.1 实验l
8.4.2 实验2
8.4.3 实验3
第9章 移动作业机器人的鲁棒自适应控制
9.1 移动作业机器人的鲁棒自适应控制综述
9.2 移动平台子系统的鲁棒自适应控制
9.2.1 运动学控制器设计
9.2.2 基于动力学系统的Lyapunov函数设计
9.3 机械臂子系统的鲁棒自适应控制
9.4 移动作业机器人的鲁棒自适应控制
9.4.1 移动作业机器人的Lyapunov函数设计
9.4.2 部分参数已知情况下鲁棒自适应控制器
9.4.3 全部参数均未知情况下鲁棒自适应控制器
9.5 仿真实验
9.5.1 实验1
9.5.2 实验2
0章 移动作业机器人的应用
10.1 移动机器人感知技术在智能车辆中的应用
10.1.1 智能车辆总体结构
10.1.2 智能车辆视觉环境感知应用平台
10.1.3 智能车辆环境视觉感知
10.2 作业型飞行机器人应用
10.2.1 作业型飞行机器人总体结构