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Description
Contents
Reviews
Language
Unknown
ISBN
978-1979070676
引言
智能与实例
一个机器人研究者的问题
Ratslife
移动自主机器人的挑战
自主操作的挑战
运动和操作
运动和操作实例
静态和动态稳定性
自由度
正运动学和逆运动学
坐标系和参考系
矩阵符号
从一个坐标系映射到另一个坐标系
变换算术
其他的方向表示
所选机制的正运动学
一个简单的手臂的正运动学
差速轮机器人的正运动学
类似汽车转向的正运动学
使用Denavit-Hartenberg方案的正运动学
一些机制的反运动学
可解性
简单操作臂的逆运动学
移动机器人逆运动学
使用反馈控制的逆运动学
移动机器人的反馈控制
逆雅可比技术
路径规划
地图表示
路径规划算法
机器人实例
Dijkstra算法
A*
基于采样的路径规划
基本算法
将顶点与树相连
碰撞检测
路径平滑
在规模不同的尺度上规划
其他路径规划应用
总结和展望
传感器
机器人传感器
机器人运动学和内力的本体感知
基于光的传感器
反射
相移
飞行时间
基于声音的传感器
超声距离传感器
纹理识别
基于惯量的传感器
加速度计
陀螺仪
基于信标的传感器
术语
视觉
作为二维信号的图像
从信号到信息
基本的图像操作
基于卷积的滤波器
基于阈值的操作
形态操作
特征提取
把特征检测看作信息减少问题
特征
直线识别
使用最小二乘法的直线拟合
分割和合并算法
随机抽样与共识（Random Sample and Consensus，RANSAC）
霍夫变换
尺度不变特征变换
概述
使用比例不变特征的对象识别
不确定性和误差传播
机器人中的不确定性作为随机变量
误差传播
示例：直线拟合
示例：里程计
课后补充
定位
动机示例
马尔可夫定位
感知更新
动作更新
小结和示例
粒子滤波器
卡尔曼滤波器
基于概率地图的定位
最优的传感器融合
对预测与更新积分：卡尔曼滤波器
扩展卡尔曼滤波器
使用卡尔曼滤波器的方程式
抓取
如何找到成功的抓取？
同步定位与建图（SLAM）
引言
特殊情况一：单一特征
特殊情况二：两个特征
协方差矩阵
EKF SLAM
基于图的SLAM
SLAM作为最大似然估计问题
基于图SLAM的数值技术
RGB-D SLAM
将距离数据转换为点云数据
迭代最近点（ICP）算法
匹配点
点对的权重
抛弃点对
误差度量和最小化算法
RGB-D建图
三角法
逆三角法
三角等式
线性代数
点积
叉积
矩阵乘法
矩阵的逆
统计
随机变量和概率分布
正态分布
二维正态分布
条件概率和贝叶斯规则
两个随机过程的和
独立高斯随机变量的线性组合
检验统计意义
分布上的空假设
测试两个分布是否独立
真假测试的统计显著性
小结
如何写研究论文
原创研究
假设：或者，我们从这项工作中学到什么？
综述和教程
写出来！
样本课程
自主移动机器人简介
概述
材料
内容
自主操作介绍
概述
材料
内容
课堂辩论
参考文献
索引
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