未知环境下移动机器人目标跟踪理论与方法PDF电子书下载

第1章 概述 1

1.1 研究背景 1

1.2 未知环境下机器人定位与环境构建研究进展 2

1.3 未知环境下机器人目标跟踪研究进展 5

参考文献 11

第2章 未知环境下移动机器人目标跟踪相关概念与模型 21

2.1 机器人运动模型 21

2.2 目标运动模型 22

2.3 系统观测模型 24

2.4 状态不确定性传播关系 28

2.5 实体机器人体系结构 29

参考文献 32

第3章 基于扫描点匹配的机器人位姿矫正和环境构建 33

3.1 基于扫描点匹配的机器人SLAM算法 33

3.2 基于柱状图匹配的改进ICP-SMA算法 39

3.3 基于拓扑局部地图的扫描点一致性分布研究 48

参考文献 56

第4章 移动机器人目标侦测 57

4.1 基于占用栅格地图的运动物体侦测 57

4.2 基于摄像机的CamShift目标识别方法 68

4.3 摄像机激光扫描仪联合目标识别与侦测方法 72

参考文献 74

第5章 多传感器环境特征提取和表示方法 75

5.1 基于激光扫描仪的环境角点特征提取和表示方法 75

5.2 基于激光扫描仪的环境直线特征提取和表示方法 76

5.3 基于摄像机的环境直线特征提取和表示方法 79

参考文献 89

第6章 基于粒子滤波的机器人未知环境下目标跟踪算法 90

6.1 SLAMOT问题贝叶斯估计过程描述 90

6.2 粒子滤波器和Rao-Blackwellised粒子滤波器介绍 93

6.3 基于Rao-Blackwellised粒子滤波的SLAMOT算法 94

6.4 基于联合概率数据关联粒子滤波的多目标SLAMOT算法 103

参考文献 108

第7章 基于扩展式卡尔曼滤波的机器人未知环境下目标跟踪算法 110

7.1 基于EKF的机器人SLAMOT算法 110

7.2 基于交互多模滤波的机器人SLAMOT算法 129

7.3 基于概率数据关联交互多模滤波的机器人复杂未知环境下目标跟踪算法 138

参考文献 155

第8章 基于信息融合的机器人未知环境下目标跟踪方法 156

8.1 多传感器联合标定方法研究 156

8.2 环境特征和目标观测值状态融合方法研究 171

8.3 多传感器联合标定在线参数优化方法研究 185

8.4 基于多传感器信息融合的EKF_SLAMOT流程及实验分析 191

参考文献 192

第9章 未知环境下多机器人协作目标跟踪算法研究 195

9.1 基于极限环的多机器人协作围捕控制算法 195

9.2 基于协方差交集的分布式多机器人协作SLAMOT算法 202

参考文献 218

第10章 未知环境下移动机器人目标跟踪研究展望 220

10.1 相关工作成果 220

10.2 未来研究方向 221