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本书主要介绍移动机器人的结构、SLAM、ROS等移动机器人相关内容。全书共分为9章3个部分：第1部分为移动机器人基础（第1～5章），详细介绍了移动机器人的基本概念、结构、数学模型、定位、路径规划等，侧重于原理性介绍，为后续内容奠定基础；第2部分为SLAM（第6、7章），主要介绍了激光SLAM原理与视觉SLAM相关原理，并且结合案例对原理进行了说明，侧重于理论与案例的结合；第3部分为ROS移动机器人实战（第8、9章），主要介绍了基于ROS仿真环境的移动机器人SLAM开发，侧重于动手实践。通过全书3个部分，从原理到案例再到实践，读者可以充分了解移动机器人SLAM技术。本书可以作为机器人工程、人工智能、自动化、控制科学与工程、计算机科学、电子信息、传感器技术、信息处理等相关学科的大学本科和研究生的专业基础教材，也可以作为有志从事移动机器人相关研究的从业者的参考资料。

第1章 绪论1

1.1 移动机器人的基本概念2

1.1.1 机器人的定义2

1.1.2 移动机器人概述2

1.2 移动机器人的发展3

1.3 移动机器人的分类7

1.3.1 按照应用场景分类7

1.3.2 按照移动机构分类9

1.4 移动机器人的关键技术12

1.4.1 环境建模12

1.4.2 自主定位13

1.4.3 导航规划14

1.5 本章小结15

习题116

第2章 移动机器人的结构17

2.1 引言18

2.2 控制器18

2.2.1 单片机19

2.2.2 嵌入式控制器19

2.2.3 工控机19

2.3 驱动器20

2.3.1 常用的驱动器20

2.3.2 直流电机21

2.3.3 伺服电机23

2.3.4 步进电机24

2.4 传感器24

2.4.1 传感器及其分类25

2.4.2 内部传感器26

2.4.3 外部传感器28

2.5 本章小结33

习题233

第3章 移动机器人的数学模型35

3.1 移动机器人的运动学模型35

3.1.1 移动机器人坐标系36

3.1.2 双轮差速移动机器人的运动学模型38

3.1.3 全方位移动机器人的运动学模型39

3.2 移动机器人的动力学模型42

3.2.1 双轮差速移动机器人的动力学模型42

3.2.2 全方位移动机器人的动力学模型43

3.3 本章小结47

习题347

第4章 移动机器人定位48

4.1 环境地图构建方法49

4.1.1 几何特征地图50

4.1.2 拓扑地图50

4.1.3 点云地图51

4.1.4 八叉树地图53

4.1.5 栅格地图55

4.2 定位问题的分类56

4.2.1 局部定位与全局定位56

4.2.2 静态环境定位与动态环境定位57

4.2.3 被动定位与主动定位57

4.2.4 单机器人定位与多机器人定位58

4.3 定位的常用方法58

4.3.1 GPS定位58

4.3.2 基于地图的定位60

4.3.3 基于概率方法的定位61

4.4 本章小结67

习题467

第5章 移动机器人路径规划68

5.1 引言69

5.2 路径规划的传统算法70

5.2.1 全局路径规划70

5.2.2 局部路径规划80

5.3 基于采样的路径规划86

5.3.1 概率路图法86

5.3.2 快速扩展随机树法88

5.4 现代智能路径规划90

5.4.1 模糊逻辑算法90

5.4.2 神经网络算法92

5.4.3 遗传算法92

5.4.4 蚁群算法94

5.4.5 粒子群优化算法95

5.4.6 禁忌搜索算法96

5.5 案例分析：烟花算法96

5.5.1 基本烟花算法97

5.5.2 基本烟花算法在路径规划中的实现101

5.6 本章小结105

习题5105

第6章 激光SLAM106

6.1 SLAM的概念及分类107

6.2 SLAM的数学表述110

6.2.1 基本概念110

6.2.2 SLAM问题的数学表述111

6.3 滤波激光SLAM113

6.3.1 激光SLAM系统模型114

6.3.2 贝叶斯滤波115

6.3.3 扩展卡尔曼滤波SLAM算法116

6.3.4 粒子滤波118

*** Gmapping算法120

***.1 FastSLAM算法120

***.2 Gmapping算法概述121

***.3 Gmapping算法流程123

6.5 图优化SLAM算法131

6.5.1 图优化SLAM算法概述131

6.5.2 图优化SLAM算法原理132

6.6 Cartographer算法134

6.6.1 激光扫描匹配135

6.6.2 闭环检测136

6.6.3 位姿图优化138

6.7 激光SLAM的案例分析140

6.7.1 传感器模型141

6.7.2 基于粒子滤波的移动机器人定位143

6.7.3 环境地图构建147

6.8 本章小结151

习题6152

第7章 视觉SLAM153

7.1 视觉SLAM概述154

7.1.1 视觉SLAM的概念与框架154

7.1.2 视觉SLAM的主要算法155

7.2 视觉前端——视觉里程计157

7.2.1 视觉里程计的数学模型157

7.2.2 特征点法160

7.2.3 直接法170

7.3 后端优化174

7.3.1 基本概念174

7.3.2 状态估计问题174

7.3.3 非线性小二乘175

7.3.4 位姿图优化179

7.4 回环检测181

7.4.1 基本概念181

7.4.2 词袋模型181

7.4.3 评价指标——准确率和召回率184

7.5 案例分析：ORB-SLAM2算法184

7.5.1 ORB-SLAM概述184

7.5.2 ORB-SLAM2基本原理186

7.6 案例分析：动态视觉SLAM188

7.6.1 动态点的识别188

7.6.2 动态视觉SLAM的整体框架194

7.6.3 后端优化197

7.*** 动态环境下的三维地图构建201

7.7 本章小结205

习题7205

第8章 机器人操作系统207

8.1 ROS简介208

8.1.1 ROS的发展208

8.1.2 ROS的安装208

8.1.3 配置ROS210

8.1.4 测试ROS210

8.2 catkin文件系统211

8.2.1 catkin编译系统211

8.2.2 catkin工作空间212

8.2.3 package功能包213

8.2.4 常见文件类型215

8.3 ROS通信机制217

8.3.1 topic217

8.3.2 service218

8.3.3 action219

8.4 ROS工具220

8.4.1 仿真工具Gazebo220

8.4.2 三维可视化工具RViz220

8.4.3 ROS GUI开发工具rqt220

8.5 本章小结221

习题8221

第9章 移动机器人仿真开发223

9.1 搭建移动机器人模型224

9.2 搭建仿真物理环境模型235

9.3 定位与导航238

9.3.1 键盘控制238

9.3.2 定位与建图239

9.3.3 导航242

9.3.4 自主探索244

9.4 本章小结247

习题9247

莫宏伟，工学博士，教授，博士生导师。1996年7月-2001年8月，哈尔滨工程大学自动化学院，助教，团委书记，辅导员；2001年9月-2003年8月，哈尔滨工程大学自动化学院，讲师；2003年9月-2004年9月，美国加州大学戴维斯分校访问学者；2004年10月-2007年8月，哈尔滨工程大学自动化学院，副教授；2005年9月-2007年12月，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，博士后；2007年9月-至今，哈尔滨工程大学自动化学院，教授。参加的学术组织及任职情况：黑龙江省多学科协同人工智能重点实验室主任。中国人工智能学会自然计算与数字城市专业委员会（发起人）副主任，中国人工智能学会智能空天系统专委会常务委员，中国人工智能学会智能医疗专业委员会委员，全国高校人工智能与大数据创新联盟副理事长，黑龙江省高等教育学会人工智能教育专业委员会创始人、理事长，黑龙江省人工智能学会秘书长（2007-2019），黑龙江省生物医学工程学会理事。黑龙江省医师协会智慧医疗分会理事。国际期刊Research of Information Technology、International Journal of Swarm Intelligence Research、International Journal of Robotics and Automation Technology、《电子学报》、《导航与授时》编委。IEEE Tran on Industrial Informatics 2018 专刊《医疗卫生中的大数据处理》副主编。Journal of Big Data Research主编。获得的个人荣誉和集体荣誉：黑龙江省杰出青年科学基金获得者。全国高校人工智能与大数据创新联盟人工智能教育"个人创新奖”。哈尔滨工程大学"人工智能导论”精品在线课程负责人。智慧树"2021年双一流高校学科建设精品课程”人工智能导论负责人。省级一流课程负责人。出版的主要著作：《人工免疫系统》，科学出版社，2009；《Handbook of Research on Artificial Immune Systems and Natural Computing: Applying Complex Adaptive Technologies》，IGI Global,USA，2009；《免疫调度原理与应用》，科学出版社，2013；《自然计算》，科学出版社，2016；《磁性细菌优化算法》，科学出版社，2017；《人工智能导论》，人民邮电出版社，2020；《深度学习》，人民邮电出版社，2020。所承担的重点科研项目：1.2013年1月-2015年12月，基于蜂群智能的无人机集群协同飞行控制策略研究，黑龙江省杰出青年科学基金，负责人；2.2014年1月-2016年9月，脑机接口控制机器人，总装预研，负责人；3.2014年1月-2016年6月，桥梁检测无人机，横向，负责人；4.2018.9-2018.12 智能手术导航系统，横向，负责人；5.2019.1-2021.12 智能光谱识别系统，横向，负责人；6.2019.9-2019.12 人工智能疾病分析系统，横向，负责人；7.2020.1-2022.12 海陆空智能无人系统-火星车目标跟踪系统，科技部国家重点研发计划，课题分项目负责人；8.2021.1-2022.12 认知智能移动机器人平台研究，横向，负责人；9 基于自然语言处理的领域本体系统构建，装发预研，负责人。教学成果获奖情况：智慧树2021年高校思政精品课程卓越奖（个人），智慧树"2021年双一流高校学科建设精品课程”，省级线上一流课程。

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