自主移动机器人与多机器人系统：运动规划、通信和集群

　　本书首先介绍了在具有完整位置和速度信息的全局坐标系中导航和运动规划的模型和算法。第二部分研究了机器人在势场中的运动，势场是由机器人的期望和知识的环境状态定义的。第三部分介绍了机器人在未知环境中的运动以及利用感测信息进行环境映射的相应任务。第四部分从二维和三维两个方面研究了多机器人系统和群体动力学。

　　尤金卡根（Eugene Kagan），以色列阿里尔大学工业工程系高级讲师，魏茨曼科学研究所数学系顾问，特拉维夫大学AI、机器学习和业务数据分析实验室（LAMBDA）的副研究员。尼尔什瓦布（Nir Shvalb），以色列阿里尔大学工程学院的教授，也是该校运动学和计算几何学实验室的联合负责人。伊拉德本-加尔（Irad Ben-Gal），以色列特拉维夫大学工业工程系教授，也是该校AI、机器学习、业务和数据分析实验室（LAMBDA）的负责人。译者简介：喻俊志，北京大学博雅特聘教授，博士生导师，IEEE Fellow，国家杰出青年基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、入选国家百千万人才工程等。（曾）担任多个国际期刊包括IEEE Transactions on Robotics、IEEE/ASME Transactions on Mechatronics、Bioinspiration & Biomimetics、Journal of Bionic Engineering的编委。主要研究方向为智能机器人、机电一体化、计算智能等。

贡献者名单
译者序
前言
致谢
配套资源
第1章绪论1
11机器人的早期历史1
12自主机器人2
13机械臂5
14移动机器人6
15多机器人系统和集群机器人9
16本书的宗旨和结构12
参考文献13
第2章全局坐标系下的运动规划17
21动机17
22符号表示17
221构型空间17
222工作空间18
223权重函数18
23已知构型空间的运动规划19
231势场法19
232基于网格的算法21
233基于采样的算法23
24已知部分构型空间的运动规划24
241BUG025
242BUG126
243BUG226
25小结26
参考文献27
第3章基础感知28
31传感器基本方案28
32障碍传感器（安全保险杆）29
33里程计传感器38
34距离传感器41
341飞行时间测距仪41
342相移测距仪44
343三角测距仪46
344超声波测距仪46
35小结49
参考文献49
第4章全局坐标系下的运动表示50
41移动机器人模型50
411轮式移动机器人50
412空中移动机器人51
42Hilare型移动机器人的运动学与控制53
421Hilare型移动机器人的前向运动学53
422Hilare型移动机器人的速度控制54
423轨迹跟踪55
43四旋翼移动机器人的运动学与控制57
431四旋翼移动机器人的动力学57
432螺旋桨的力与转矩58
433姿态变换58
434四旋翼动力学模型60
435简化动力学模型61
436四旋翼的轨迹跟踪控制61
437仿真63
参考文献65
第5章势场和导航函数下的运动66
51问题描述66
52梯度下降法67
521无约束的梯度下降67
522有约束的梯度下降69
53闵可夫斯基和70
54人工势场法71
55导航函数法74
551静态确定性环境下的导航函数74
552静态不确定性环境下的导航函数76
553动态环境下的导航函数与势场78
56小结79
参考文献80
第6章全球卫星导航系统与机器人定位81
61卫星导航概论81
62位置计算82
621多径信号82
622GNSS精度分析83
623精度因子83
63坐标系84
631纬度、经度和海拔84
632UTM投影85
633局部笛卡儿坐标系85
64速度计算86
641计算大纲86
642插入说明86
65城市导航87
651城市峡谷导航87
652地图匹配88
653航位推算——惯性传感器88
66GNSS数据与INS结合88
661改进的粒子滤波器89
662结合GNSS和INS估计速度89
67GNSS协议90
68其他类型的GPS91
681辅助全球定位系统91
682差分全球定位系统91
683实时动态导航92
69GNSS威胁92
691GNSS干扰92
692GNSS欺骗92
参考文献92
第7章局部坐标系下的运动94
71全局运动规划与导航94
72不确定性运动规划96
721运载器性能的不确定性96
722传感器的不确定性97
723适应不确定性的运动规划97
73在线运动规划98
731带微分约束的运动规划99
732被动运动规划101
74利用局部地图进行全局定位101
75三维空间中无人机的运动规划103
76小结105
参考文献105
第8章未知环境中的运动108
81基于概率地图的定位108
811信念分布与马尔可夫定位110
812运动预测与卡尔曼定位113
82未知环境建图与决策116
821建图和定位116
822不确定性条件下的决策121
83概率运动规划实例127
831信念空间中的运动规划127
832环境建图132
84小结134
参考文献135
第9章移动机器人的能量限制与能量效率138
91引言138
92移动机器人的能量限制问题138
93移动机器人功率管理和能量控制的精选文献分析139
94移动机器人的能量模型140
95移动机器人推进141
951轮式移动机器人的推进142
952履带式移动机器人的推进143
96机械能源的能量模型145
961内燃机145
962锂电池146
97小结146
参考文献147
第10章多机器人系统与集群149
101多智能体系统与机器人集群149
1011多智能体系统原理149
1012基本蜂拥规则与聚合和避碰的方法155
102智能体的控制与集群的定位163
1021基于智能体的模型164
1022集群动力学的概率模型175
103小结178
参考文献179
第11章基于共享环境地图的协作运动182
111基于共享信息的协作运动182
1111公共势场中的运动183
1112共享本地环境信息的地形中的运动187
112异构环境中的集群动力学189
1121异构环境和外部势场下的基础集群189
1122基于公共概率地图的集群搜索193<>