图书介绍

机器人地图创建与环境探索2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

（德）斯塔赫尼克著著
出版社：北京：国防工业出版社
ISBN：9787118086300
出版时间：2013
标注页数：164页
文件大小：33MB
文件页数：177页
主题词：智能机器人－应用－计算机图形学

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图书目录

第1章绪论1

第2章基本技术5

2.1粒子滤波器概述5

2.1.1基于粒子滤波器的移动机器人定位9

2.2栅格地图10

2.2.1占用概率地图构建方法11

2.2.2激光测距传感器模型13

2.2.3声纳传感器模型13

2.2.4反射概率地图构建方法16

第一部分机器人位姿已知的探索19

第3章基于决策论的覆盖率地图探索19

3.1概述19

3.2覆盖率地图的定义20

3.3基于传感器输入的覆盖率地图更新21

3.4基于决策论的覆盖率地图探索24

3.4.1选择最近的目标位置25

3.4.2基于信息增益的探索25

3.4.3在局部窗口中使用IG27

3.4.4 IG和CL的结合（IG_ CL）27

3.5基于占用栅格地图的探索27

3.6实验结果28

3.6.1带噪声传感器的建图28

3.6.2观测点选择策略的比较30

3.6.3扫描计数方法的优点31

3.7相关工作33

3.8结论34

第4章多机器人协作探索35

4.1概述35

4.2机器人团队协作探索36

4.2.1到达目标位置的代价37

4.2.2边界单元的效用计算38

4.2.3目标点的选择39

4.2.4通信范围有限时的协作40

4.3移动机器人团队的协作建图41

4.4实验结果42

4.4.1移动机器人团队探索42

4.4.2非协作探索与协作探索的比较42

4.4.3仿真实验44

4.4.4有限通信范围下的探索47

4.5与其他协作技术的比较50

4.5.1基于匈牙利算法的目标分配50

4.5.2使用优先级策略的机器人团队协作51

4.5.3通过解决TSP来进行机器人团队协作52

4.6相关工作54

4.7小结57

第5章基于语义地标的多机器人探索58

5.1概述58

5.2语义地标58

5.3目标位置的地标估计62

5.4采用语义地标信息的高效多机器人探索64

5.5实验结果65

5.5.1使用语义地点信息改进性能65

5.5.2语义地点信息中的噪声影响68

5.5.3在新环境中应用训练好的分类器68

5.5.4改进的HMM滤波及分类器的误差分析70

5.6相关工作71

5.7小结72

第二部分机器人位姿未知的建图和探索75

第6章高效的Rao - Blackwellized建图技术75

6.1概述75

6.2 Rao-Blackwellized建图概念76

6.3改进提议分布和选择性重采样78

6.3.1使用激光扫描数据计算改进的提议分布78

6.3.2选择性采样81

6.4复杂性82

6.5实验结果83

6.5.1建图结果84

6.5.2量化结果85

6.5.3改进提议分布和自适应重采样的有效性87

6.5.4扫描匹配失败的情况89

6.5.5计算代价91

6.6相关工作91

6.7小结93

第7章主动闭环探索94

7.1概述94

7.2主动闭环95

7.2.1闭环检测的时机96

7.2.2位姿不确定下的行为表示98

7.2.3闭环过程的终止98

7.2.4探索时间的缩短100

7.2.5多重嵌套环的处理102

7.3实验结果102

7.3.1真实世界探索102

7.3.2主动闭环vs.基于边界的探索103

7.3.3定量分析104

7.3.4终止条件的重要性105

7.3.5 Neff的演变106

7.3.6多重嵌套环107

7.3.7计算资源108

7.4相关工作108

7.5小结109

第8章粒子多样性修复110

8.1概述110

8.2闭环后粒子多样性修复111

8.3实验结果113

8.4相关工作115

8.5小结116

第9章基于信息增益的探索117

9.1概述117

9.2 Rao-Blackwellized建图方法的不确定性118

9.3预期信息增益121

9.4行为集的计算124

9.5实验结果125

9.5.1真实世界的应用125

9.5.2决策过程125

9.5.3与之前方法的比较128

9.5.4走廊探索129

9.6相关工作130

9.7小结131

第10章非静态环境下的建图和定位133

10.1概述133

10.2低动态环境下的地图学习134

10.2.1地图分割134

10.2.2学习环境的形态／配置135

10.2.3地图聚类136

10.3基于地图块（patch-map）的蒙特卡罗定位137

10.4实验结果139

10.4.1在办公室环境中的应用140

10.4.2机器人定位和环境状态估计140

10.4.3全局定位142

10.5相关工作143

10.6小结145

第11章结论146

附录150

A.1概率论150

A.1.1乘积法则150

A.1.2独立性150

A.1.3贝叶斯规则（Bayes’Rule）150

A.1.4边缘化150

A.1.5全概率法则151

A.1.6马尔可夫假设151

符号表152

参考文献153