Introducetoautonomousmobilerobots,RollandSiegwartIIIahR.Nourabakhsh.

序言第1章引言1.1引言1.2本书综述第2章运动2.1引言2.1.1运动的关键问题2.2腿式移动机器人2.2.1腿的构造与稳定性2.2.2腿式机器人运动的例子2.3轮式移动机器人2.3.1轮子运动：设计空间2.3.2轮子运动：实例研究第3章移动机器人运动学3.1引言3.2运动学模型和约束3.2.1表示机器人的位置3.2.2前向运动学模型3.2.3轮子运动学约束3.2.4机器人运动学约束3.2.5举例：机器人运动学模型和约束3.3移动机器人的机动性3.3.1活动性的程度3.3.2可操纵度3.3.3机器人的机动性3.4移动机器人工作空间3.4.1自由度3.4.2完整机器人3.4.3路径和轨迹的考虑3.5基本运动学之外3.6运动控制3.6.1开环控制3.6.2反馈控制第4章感知4.1移动机器人的传感器4.1.1传感器分类4.1.2表征传感器的特性指标4.1.3轮子／电机传感器4.1.4导向传感器4.1.5基于地面的信标4.1.6有源测距4.1.7运动／速度传感器4.1.8基于视觉的传感器4.2表示不确定性4.2.1统计的表示4.2.2误差传播：对不确定的测量进行组合4.3特征提取4.3.1基于距离数据的特征提取(激光、超声和基于视觉测距)4.3.2基于可视表象的特征提取第5章移动机器人的定位5.1引言5.2定位的挑战：噪声和混叠5.2.1传感器噪声5.2.2传感器混叠5.2.3执行器噪声5.2.4里程表位置估计的误差模型5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比5.4信任度的表示5.4.1单假设信任度5.4.2多假设信任度5.5地图表示方法5.5.1连续的表示方法5.5.2分解策略5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战5.6基于概率地图的定位5.6.1引言5.6.2马尔可夫定位5.6.3卡尔曼滤波器定位5.7定位系统的其他例子5.7.1基于路标的导航5.7.2全局唯一定位5.7.3定位信标系统5.7.4基于路由的定位5.8自主地图的构建5.8.1随机构图的技术5.8.2其他的构图技术第6章规划与导航6.1引言6.2导航能力：规划和反应6.2.1路径规划6.2.2避障6.3导航的体系结构6.3.1代码重用与共享的模块性6.3.2控制定位6.3.3分解技术6.3.4实例研究：分层机器人结构参考文献

详细介绍使用MATLAB完成一个双轮差速驱动的移动机器人“走8字”的仿真，并生成视频，及相应的matlab文件

本文主要介绍了基于SAT路径规划算法以及路径规划系统的设计方案。
通过移动机器人抓取积木为例，介绍了基于SAT路径规划算法包括的规划问题的命题表示方法以及如何使用SAT求解器对规划命题进行求解。
该系统较传统的路径规划系统而言，路径规划解提取速度较快，无需传感器的反复检测初始状态及目标状态，规划效率较高。

机器人的视觉相当于机器人的眼睛，机器人视觉系统是当下研究热点。
本文次要研究基于视觉信息的机器人系统，通过对获得的图像信息的处理来实现对机器人的控制。
详细讨论了摄像机标定、图像处理等方面的设计，实现了对机器人控制系统的设计。

无人车辆轨迹跟踪入门必备本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。

基于RGB-D传感器的SLAM，也称为RGB-DSLAM，是移动机器人研究中的一个重要课题。
文中，提出了对基于Kinect相机的RGB-DSLAM算法进行引见。
在ROS开源环境中，系统使用简单，可广泛应用于家庭服务等环境和任务，为移动机器人的发展提供借鉴和参考。

智能机器人的研究目前已成为国际机器人学术界研究的热点问题。
智能机器人的避障系统的设计包括障碍物的检测与定位、路径规划、导航，信息融合等方面。
本文次要讨论了其中的障碍物检测与定位。

智能机器人的研究目前已成为国际机器人学术界研究的热点问题。
智能机器人的避障系统的设计包括障碍物的检测与定位、路径规划、导航，信息融合等方面。
本文次要讨论了其中的障碍物检测与定位。

人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(OussamaKhatib，Real-TimeobstacleAvoidanceforManipulatorsandMobileRobots.ProcofThe1994IEEE.)。
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。