基于动态系统约束规划的水下机器人可靠定位方法

　　《基于动态系统约束规划的水下机器人可靠定位方法》针对水下机器人定位领域存在的强烈不确定性和感知困难所带来的挑战，巧妙地采用时间约束和跨时间度量，提出了在非结构化水下环境中机器人的鲁棒性自主定位新方法。首先，对水下机器人的定位问题做了综述，明确了所面临的问题，介绍了目前常用的定位方法，给出了区间分析、约束、收缩子和集逆的概念。其次，引入包络边界函数的概念及其相关属性、代数收缩子和实施。然后提出一种新的包络边界函数收缩子来解决微分约束方程问题，使用移动机器人的动态定位和漂移时钟校正这两个示例证明新收缩子的有效性，并通过相关测试验证了机器人执行期内没有受到位置不确定性的影响。后，提出一种新的基于约束的解决方案（即全新的具有鲁棒性的原始数据SLAM方法），并通过Daurade AUV实验证明了该方法在应用领域的巨大潜力。书中提出的鲁棒性定位新方法突破了传统导航定位的体系架构，同时给出了相关核心代码，具有很高的参考价值。《基于动态系统约束规划的水下机器人可靠定位方法》适合移动机器人学、非线性控制系统、水下机器人学、区间分析和约束规划领域的研究人员和学生阅读、参考。

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绪论
0．1 水下所面临的挑战
0．1．1 浩瀚的未知区域
0．1．2 恶劣的水下环境
0．1．3 自主式水下航行器
0．2 定位问题
0．2．1 状态空间描述构建
0．2．2 航位推算法的缺点
0．2．3 水下声学定位系统
0．2．4 SLAM：一种独立的解决方案
0．3 本书的贡献
0．3．1 适用于恶劣环境的新定位方法
0．3．2 面向非线性和不确定性的集员估计方法
0．3．3 适用于动态系统的约束规划方法
0．3．4 本书的章节安排与内容分配
部分 区间分析方法
第1章 静态集员状态估计
1．1 概述
1．2 区间分析
1．2．1 研究背景
1．2．2 区间
1．2．3 区间扩展函数
1．2．4 负面效果和包围效应
1．3 约束传播
1．3．1 约束网络
1．3．2 收缩子
1．3．3 在基于测距的静态机器人定位中的应用
1．4 基于区间分析的集逆算法
1．4．1 子空间
1．4．2 基于SIVIA的集逆算法
1．4．3 收缩子的原理框图
1．4．4 区间函数的核心特征
1．5 讨论
1．5．1 传感器测量误差分布
1．5．2 数值精确程度
1．5．3 用于理论证明的工具
1．6 小结
第2章 状态轨线集的约束
2．1 动态状态估计概述
2．1．1 研究动机
2．1．2 解决思路
2．2 包络边界函数
2．2．1 定义
2．2．2 包络边界函数分析
2．2．3 收缩子
2．3 算法实现
2．3．1 数据结构
2．3．2 基于实际数据集的包络边界函数构建
2．3．3 Tubex专用包络边界函数库
2．4 应用：移动机器人的航位推算
2．4．1 测试示例
2．4．2 约束网络
2．4．3 解决方案
2．5 讨论
2．5．1 方法的局限件
……
第二部分 与约束相关的贡献
第三部分 与机器人相关的贡献
参考文献