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主编推荐语

本书系统研究了移动机器人自主控制问题。

内容简介

书中着重研究了各种人工智能理论与方法在移动机器人自主导航与路径规划、机器人视觉与环境感知、机器人同步定位与建图、多机器人协作等方面的具体解决思路,并给出实验结果和分析。

全书分为8章,包括绪论、移动机器人导航、移动机器人路径规划、机器人视觉技术、机器人环境感知、机器人同步定位与建图、多机器人协作以及移动机器人自主控制进展与展望。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 移动机器人简介
  • 1.2 移动机器人的关键技术
  • 1.3 移动机器人的研究进展
  • 1.4 本书的主要内容和结构安排
  • 1.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 移动机器人导航
  • 2.1 移动机器人导航概述
  • 2.2 基于改进强化学习的移动机器人导航
  • 2.3 模糊控制与虚拟力场法相结合的移动机器人导航
  • 2.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 移动机器人路径规划
  • 3.1 移动机器人路径规划概述
  • 3.2 传统路径规划方法简介
  • 3.3 基于人工蜂群算法的移动机器人路径规划
  • 3.4 基于蛙跳算法的移动机器人路径规划
  • 3.5 基于文化基因算法的路径规划
  • 3.6 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 移动机器人视觉
  • 4.1 移动机器人视觉技术概述
  • 4.2 基于改进ViBe的运动目标检测
  • 4.3 基于KCF的运动目标跟踪
  • 4.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 移动机器人环境感知
  • 5.1 移动机器人环境感知概述
  • 5.2 基于改进ORB的场景特征提取与匹配
  • 5.3 半稠密地图的构建
  • 5.4 基于深度神经网络的移动机器人道路场景分类
  • 5.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第6章 移动机器人同步定位与建图
  • 6.1 移动机器人同步定位与建图概述
  • 6.2 基于改进扩展卡尔曼滤波的移动机器人SLAM算法
  • 6.3 基于改进生物启发方法的移动机器人SLAM算法
  • 6.4 基于深度学习的移动机器人语义SLAM算法
  • 6.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第7章 多机器人协作
  • 7.1 多机器人协作概述
  • 7.2 基于自组织神经网络的任务分配算法
  • 7.3 基于动态生物刺激神经网络的多机器人系统编队
  • 7.4 基于精确势博弈的多无人机协同覆盖搜索
  • 7.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第8章 移动机器人自主控制进展
  • 8.1 移动机器人自主控制的研究进展
  • 8.2 基于改进脊椎神经系统的异构多AUV协同围捕算法
  • 8.3 基于改进肉芽肿形成算法的移动机器人故障自恢复算法
  • 8.4 本章小结
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。