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第1章 绪论 1

1.1移动机器人应用 1

1.2移动机器人分类 2

1.2.1地面自主移动机器人 2

1.2.2服务机器人 2

1.2.3清洁和草坪护理机器人 3

1.2.4社交机器人 3

1.2.5野外机器人 4

1.2.6检测、侦查、监控和勘探机器人 5

1.3移动机器人工程 6

1.3.1移动机器人子系统 6

1.3.2全书概述 6

1.3.3轮式移动机器人基础 8

1.3.4参考文献与延伸阅读 9

1.3.5习题 9

第2章 数学基础 10

2.1约定和定义 10

2.1.1符号约定 10

2.1.2附体坐标系 14

2.1.3参考文献与延伸阅读 16

2.2矩阵基础 17

2.2.1矩阵运算 17

2.2.2矩阵函数 19

2.2.3矩阵求逆 20

2.2.4秩-零化度定理 22

2.2.5 矩阵代数 23

2.2.6矩阵微积分 25

2.2.7莱布尼茨法则 31

2.2.8参考文献与延伸阅读 32

2.2.9习题 32

2.3刚体变换基础 33

2.3.1定义 33

2.3.2为什么使用齐次变换 33

2.3.3语义和解释 34

2.3.4参考文献与延伸阅读 43

2.3.5习题 44

2.4机构运动学 45

2.4.1正运动学 45

2.4.2逆运动学 49

2.4.3微分运动学 52

2.4.4参考文献与延伸阅读 54

2.4.5习题 54

2.5方向和角速度 55

2.5.1欧拉角形式的方向表示 56

2.5.2角速度和小角度 59

2.5.3欧拉角形式的角速度与方向变化率 61

2.5.4轴角形式的角速度与方向变化率 62

2.5.5参考文献与延伸阅读 63

2.5.6习题 64

2.6传感器的运动学模型 64

2.6.1摄像机的运动学模型 64

2.6.2激光测距传感器的运动学模型 65

2.6.3参考文献与延伸阅读 71

2.6.4习题 71

2.7变换图与位姿网络 71

2.7.1关系变换 71

2.7.2位姿网络求解 74

2.7.3过约束网络 75

2.7.4用于一般位置坐标系的微分运动学 77

2.7.5参考文献与延伸阅读 81

2.7.6习题 81

2.8四元数 82

2.8.1表示和符号 82

2.8.2四元数乘法 83

2.8.3其他四元数运算 85

2.8.4三维旋转表示 86

2.8.5姿态和角速度 88

2.8.6参考文献与延伸阅读 90

2.8.7习题 90

第3章 数值方法 92

3.1向量函数的线性化和优化 92

3.1.1线性化 93

3.1.2目标函数优化 94

3.1.3约束优化 98

3.1.4参考文献与延伸阅读 103

3.1.5习题 103

3.2方程组 103

3.2.1线性系统 103

3.2.2非线性系统 108

3.2.3参考文献与延伸阅读 110

3.2.4习题 110

3.3非线性优化和约束优化 111

3.3.1非线性优化 111

3.3.2约束优化 116

3.3.3参考文献与延伸阅读 119

3.3.4习题 120

3.4微分代数系统 120

3.4.1约束动力学 121

3.4.2一阶和二阶约束运动学系统 123

3.4.3拉格朗日动力学 125

3.4.4约束 129

3.4.5参考文献与延伸阅读 133

3.4.6习题 133

3.5微分方程的积分 134

3.5.1状态空间中的动力学模型 134

3.5.2状态空间模型的积分 134

3.5.3参考文献与延伸阅读 137

3.5.4习题 137

第4章 动力学 138

4.1动坐标系 138

4.1.1观测问题 138

4.1.2改变参考系 139

4.1.3应用实例：姿态稳定裕度估计 143

4.1.4运动状态的递归变换 145

4.1.5参考文献和延伸阅读 148

4.1.6习题 149

4.2轮式移动机器人运动学 149

4.2.1刚体运动概况 150

4.2.2轮式移动机器人固定接触点的速度运动学 152

4.2.3常用转向系统配置 155

4.2.4参考文献和延伸阅读 159

4.2.5习题 160

4.3约束运动学与动力学 160

4.3.1禁止方向的约束 161

4.3.2纯滚动（无侧滑）约束 165

4.3.3拉格朗日动力学 168

4.3.4地形接触 173

4.3.5轨迹估计与预测 175

4.3.6参考文献和延伸阅读 179

4.3.7习题 180

4.4线性系统理论概述 181

4.4.1线性定常系统 181

4.4.2线性动态系统的状态空间表示 187

4.4.3非线性动态系统 190

4.4.4非线性动态系统的扰动动力学 192

4.4.5参考文献与延伸阅读 194

4.4.6习题 195

4.5预测模型与系统辨识 195

4.5.1制动 196

4.5.2转向 197

4.5.3车辆翻倒 199

4.5.4车轮打滑和偏航稳定性 202

4.5.5动力学模型的参数化和线性化 204

4.5.6系统辨识 207

4.5.7参考文献与延伸阅读 213

4.5.8习题 214

第5章 最优估计 215

5.1随机变量、随机过程与随机变换 215

5.1.1不确定性的表征 215

5.1.2随机变量 216

5.1.3不确定性变换 222

5.1.4随机过程 229

5.1.5参考文献与延伸阅读 234

5.1.6习题 234

5.2协方差传播与最优估计 235

5.2.1连续积分与平均过程的方差 235

5.2.2随机积分 239

5.2.3最优估计 244

5.2.4参考文献与延伸阅读 251

5.2.5习题 251

5.3状态空间卡尔曼滤波器 252

5.3.1引言 252

5.3.2线性离散时间卡尔曼滤波 254

5.3.3非线性系统的卡尔曼滤波 256

5.3.4简单应用实例：二维平面的移动机器人 260

5.3.5关于卡尔曼滤波的实用信息 269

5.3.6其他形式的卡尔曼滤波 274

5.3.7参考文献与延伸阅读 274

5.3.8习题 275

5.4贝叶斯估计 276

5.4.1定义 276

5.4.2贝叶斯法则 278

5.4.3贝叶斯滤波 282

5.4.4贝叶斯建图 286

5.4.5贝叶斯定位 292

5.4.6参考文献与延伸阅读 295

5.4.7习题 295

第6章 状态估计 296

6.1位姿估计的数学基础 296

6.1.1位姿修正与航位推算法 296

6.1.2位姿修正 298

6.1.3三角测量中的误差传播 300

6.1.4实际位姿修正系统 307

6.1.5航位推算法 308

6.1.6实际航位推算系统 316

6.1.7参考文献与延伸阅读 316

6.1.8习题 317

6.2用于状态估计的传感器 318

6.2.1关节传感器 318

6.2.2环境场传感器 319

6.2.3惯性参考系 320

6.2.4惯性传感器 322

6.2.5参考文献与延伸阅读 327

6.2.6习题 327

6.3惯性导航系统 328

6.3.1引言 328

6.3.2惯性导航的数学原理 328

6.3.3惯性导航中的误差和辅助系统 332

6.3.4应用实例：简单的里程计辅助姿态航向基准系统 335

6.3.5参考文献与延伸阅读 338

6.3.6习题 338

6.4卫星导航系统 339

6.4.1引言 339

6.4.2工作原理 339

6.4.3状态测量 340

6.4.4性能参数 343

6.4.5运行模式 345

6.4.6参考文献与延伸阅读 346

6.4.7习题 346

第7章 控制 348

7.1经典控制 348

7.1.1引言 348

7.1.2虚拟弹簧阻尼系统 351

7.1.3反馈控制 353

7.1.4参考模型和前馈控制 358

7.1.5参考文献与延伸阅读 361

7.1.6习题 361

7.2状态空间控制 362

7.2.1引言 362

7.2.2状态空间反馈控制 363

7.2.3应用实例：机器人轨迹跟踪 366

7.2.4感知控制 370

7.2.5转向轨迹生成 372

7.2.6参考文献与延伸阅读 377

7.2.7习题 378

7.3预测控制的优化与建模 378

7.3.1变分法 378

7.3.2最优控制 381

7.3.3模型预测控制 385

7.3.4求解最优控制问题的方法 387

7.3.5参数化最优控制 390

7.3.6参考文献与延伸阅读 393

7.3.7习题 394

7.4智能控制 394

7.4.1引言 395

7.4.2评价 397

7.4.3表达 399

7.4.4搜索 405

7.4.5参考文献与延伸阅读 409

7.4.6习题 410

第8章 感知 411

8.1图像处理算子与算法 411

8.1.1计算机视觉算法分类 412

8.1.2高通滤波算子 413

8.1.3低通算子 417

8.1.4信号和图像匹配 418

8.1.5特征检测 420

8.1.6区域处理 422

8.1.7参考文献与延伸阅读 425

8.1.8习题 425

8.2非接触传感器的物理特性及原理 426

8.2.1非接触传感器 426

8.2.2测距技术 427

8.2.3辐射信号 430

8.2.4透镜、滤光片和反射镜 436

8.2.5参考文献与延伸阅读 439

8.2.6习题 440

8.3感知传感器 440

8.3.1激光测距传感器 440

8.3.2超声波测距传感器 444

8.3.3可见光摄像机 445

8.3.4中远红外波长摄像机 447

8.3.5雷达 449

8.3.6参考文献与延伸阅读 451

8.3.7习题 451

8.4几何级与语义级计算机视觉概述 451

8.4.1像素级分类 451

8.4.2计算立体视觉 453

8.4.3障碍物探测 456

8.4.4参考文献与延伸阅读 459

8.4.5习题 459

第9章 定位和地图构建 462

9.1表示和问题 462

9.1.1引言 462

9.1.2表示 463

9.1.3定时和运动问题 465

9.1.4定位的相关问题 466

9.1.5结构概述 468

9.1.6应用实例：无人地面车辆的地形地图 469

9.1.7参考文献与延伸阅读 473

9.1.8 习题 473

9.2视觉定位和运动估计 473

9.2.1引言 473

9.2.2定位和运动估计的信号对准 479

9.2.3用于定位和运动估计的特征匹配 483

9.2.4搜索最优位姿 488

9.2.5参考文献与延伸阅读 496

9.2.6习题 497

9.3同步定位与地图构建 498

9.3.1引言 498

9.3.2循环构建地图的全局一致性 499

9.3.3回访检测 503

9.3.4离散路标的EKF SLAM 505

9.3.5应用实例：激光反射器的自动探测 508

9.3.6参考文献与延伸阅读 510

9.3.7习题 511

第10章 运动规划 512

10.1引言 512

10.1.1路径规划简介 513

10.1.2路径规划的系统阐述 514

10.1.3无障碍运动规划 515

10.1.4参考文献与延伸阅读 516

10.1.5习题 517

10.2全局路径规划的表示与搜索 517

10.2.1连续运动规划 517

10.2.2最优搜索的重要创意 522

10.2.3一致代价序贯规划算法 525

10.2.4加权序贯规划 529

10.2.5序贯运动规划的实现 536

10.2.6参考文献与延伸阅读 538

10.2.7习题 539

10.3实时全局运动规划：在未知的动态环境中的移动 539

10.3.1引言 539

10.3.2有限深度搜索 541

10.3.3实时方法 543

10.3.4规划修正方法：D*算法 544

10.3.5分层规划 551

10.3.6参考文献与延伸阅读 553

10.3.7习题 553

索引 554