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| 編輯推薦： |
卡内基梅隆大学机器人研究所阿朗佐凯利教授经典教材，从理论和实践的角度涵盖移动机器人系统设计和编程的所有方面。介绍了控制、定位、映射、感知和规划的基本子系统。
北航机器人研究所王巍教授与北京化工大学崔维娜老师联袂翻译，忠实再现原书内涵与精华。
揭示如何把数学原理应用到移动机器人工程实践中的优秀指导书。
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| 內容簡介： |
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本书介绍与移动机器人的控制、感知和规划技术相关的数学基础、系统模型、传感器技术和算法。数学基础方面，涵盖矩阵理论、刚体变换、线性与非线性优化、微分代数与微分方程、*优估计等；系统模型方面，涵盖运动学和动力学模型、控制系统模型、传感器和环境模型等；传感器技术方面，涵盖常用的车轮里程计、超声波传感器、激光雷达以及各种视觉传感器；算法方面，涵盖位姿估计、观测误差估计、同步定位和地图构建、运动规划等。本书可作为机器人学相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供该领域的科研人员和工程技术人员参考。
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| 關於作者： |
---作者简介---
阿朗佐·凯利（Alonzo Kelly） 卡内基·梅隆大学机器人研究所教授，研究方向包括机器人的建模、控制、位置估计、运动规划以及人机交互。在回归学术界之前，他曾在航天工业领域从业十年。
---译者简介---
王巍北京航空航天大学机器人研究所教授，长期从事机器人学相关的科研与教学工作，研究方向为移动机器人系统设计和导航控制。承担多项科学基金和横向科研课题及工程，完成国家自然科学基金等项目40余项，发表论文100余篇，获得国家发明专利20余项。
崔维娜北京化工大学教师，主要从事工程制图、计算机辅助设计、计算机图形学、机器人学等方面的研究与教学工作。
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| 目錄：
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译者序
前言
第1章 绪论1
1.1 移动机器人应用1
1.2 移动机器人分类2
1.2.1 地面自主移动机器人2
1.2.2 服务机器人2
1.2.3 清洁和草坪护理机器人3
1.2.4 社交机器人3
1.2.5 野外机器人4
1.2.6 检测、侦查、监控和勘探机器人5
1.3 移动机器人工程6
1.3.1 移动机器人子系统6
1.3.2 全书概述6
1.3.3 轮式移动机器人基础8
1.3.4 参考文献与延伸阅读9
1.3.5 习题9
第2章 数学基础10
2.1 约定和定义10
2.1.1 符号约定10
2.1.2 附体坐标系14
2.1.3 参考文献与延伸阅读16
2.2 矩阵基础17
2.2.1 矩阵运算17
2.2.2 矩阵函数19
2.2.3 矩阵求逆20
2.2.4 秩–零化度定理22
2.2.5 矩阵代数23
2.2.6 矩阵微积分25
2.2.7 莱布尼茨法则31
2.2.8 参考文献与延伸阅读32
2.2.9 习题32
2.3 刚体变换基础33
2.3.1 定义33
2.3.2 为什么使用齐次变换33
2.3.3 语义和解释34
2.3.4 参考文献与延伸阅读43
2.3.5 习题44
2.4 机构运动学45
2.4.1 正运动学45
2.4.2 逆运动学49
2.4.3 微分运动学52
2.4.4 参考文献与延伸阅读54
2.4.5 习题54
2.5 方向和角速度55
2.5.1 欧拉角形式的方向表示56
2.5.2 角速度和小角度59
2.5.3 欧拉角形式的角速度与方向变化率61
2.5.4 轴角形式的角速度与方向变化率62
2.5.5 参考文献与延伸阅读63
2.5.6 习题64
2.6 传感器的运动学模型64
2.6.1 摄像机的运动学模型64
2.6.2 激光测距传感器的运动学模型65
2.6.3 参考文献与延伸阅读71
2.6.4 习题71
2.7 变换图与位姿网络71
2.7.1 关系变换71
2.7.2 位姿网络求解74
2.7.3 过约束网络75
2.7.4 用于一般位置坐标系的微分运动学77
2.7.5 参考文献与延伸阅读81
2.7.6 习题81
2.8 四元数82
2.8.1 表示和符号82
2.8.2 四元数乘法83
2.8.3 其他四元数运算85
2.8.4 三维旋转表示86
2.8.5 姿态和角速度88
2.8.6 参考文献与延伸阅读90
2.8.7 习题90
第3章 数值方法92
3.1 向量函数的线性化和优化92
3.1.1 线性化93
3.1.2 目标函数优化94
3.1.3 约束优化98
3.1.4 参考文献与延伸阅读103
3.1.5 习题103
3.2 方程组103
3.2.1 线性系统103
3.2.2 非线性系统108
3.2.3 参考文献与延伸阅读110
3.2.4 习题110
3.3 非线性优化和约束优化111
3.3.1 非线性优化111
3.3.2 约束优化116
3.3.3 参考文献与延伸阅读119
3.3.4 习题120
3.4 微分代数系统120
3.4.1 约束动力学121
3.4.2 一阶和二阶约束运动学系统123
3.4.3 拉格朗日动力学125
3.4.4 约束129
3.4.5 参考文献与延伸阅读133
3.4.6 习题133
3.5 微分方程的积分134
3.5.1 状态空间中的动力学模型134
3.5.2 状态空间模型的积分134
3.5.3 参考文献与延伸阅读137
3.5.4 习题137
第4章 动力学138
4.1 动坐标系138
4.1.1 观测问题138
4.1.2 改变参考系139
4.1.3 应用实例：姿态稳定裕度估计143
4.1.4 运动状态的递归变换145
4.1.5 参考文献和延伸阅读148
4.1.6 习题149
4.2 轮式移动机器人运动学149
4.2.1 刚体运动概况150
4.2.2 轮式移动机器人固定接触点的速度运动学152
4.2.3 常用转向系统配置155
4.2.4 参考文献和延伸阅读159
4.2.5 习题160
4.3 约束运动学与动力学160
4.3.1 禁止方向的约束161
4.3.2 纯滚动（无侧滑）约束165
4.3.3 拉格朗日动力学168
4.3.4 地形接触173
4.3.5 轨迹估计与预测175
4.3.6 参考文献和延伸阅读179
4.3.7 习题180
4.4 线性系统理论概述181
4.4.1 线性定常系统181
4.4.2 线性动态系统的状态空间表示187
4.4.3 非线性动态系统190
4.4.4 非线性动态系统的扰动动力学192
4.4.5 参考文献与延伸阅读194
4.4.6 习题195
4.5 预测模型与系统辨识195
4.5.1 制动196
4.5.2 转向197
4.5.3 车辆翻倒199
4.5.4 车轮打滑和偏航稳定性202
4.5.5 动力学模型的参数化和线性化204
4.5.6 系统辨识207
4.5.7 参考文献与延伸阅读213
4.5.8 习题214
第5章 最优估计215
5.1 随机变量、随机过程与随机变换215
5.1.1 不确定性的表征215
5.1.2 随机变量216
5.1.3 不确定性变换222
5.1.4 随机过程229
5.1.5 参考文献与延伸阅读234
5.1.6 习题234
5.2 协方差传播与最优估计235
5.2.1 连续积分与平均过程的方差235
5.2.2 随机积分239
5.2.3 最优估计244
5.2.4 参考文献与延伸阅读251
5.2.5 习题251
5.3 状态空间卡尔曼滤波器252
5.3.1 引言252
5.3.2 线性离散时间卡尔曼滤波254
5.3.3 非线性系统的卡尔曼滤波256
5.3.4 简单应用实例：二维平面的移动机器人260
5.
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| 內容試閱：
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机器人学是一个极具挑战性与成就感的研究领域。在绝大多数机器人学者的经历中，最重要的时刻，莫过于机器人在自己设计的软件和电路的指引下，第一次完成任务的时候。为了富有成效地探究和钻研机器人学，需要了解工程学、数学和物理学。然而，这些学科的内容却并不能带给我们“魔幻”的感觉，也就是当我们与自己亲手创造的那些有灵活反应的半智能设备交互时的奇妙感受。
本书介绍与一类机器人—移动机器人—相关的科学与工程学内容。尽管与机械臂有许多相似的部分，但移动机器人仍然具备相当多的特性，使其足够单独用一本书来讲解。虽然本书聚焦于轮式移动机器人，但是大部分内容与特定的运动本体子系统无关。
移动机器人领域正处于日新月异的快速发展时期，同时，许多专家从事的工作都兼顾研究与商业应用。任何一本涉及该领域的书，都只反映了它的一个方面，并受限于图书出版时对该领域的理解程度。然而，本领域快速发展的态势、持续数十年的研究历史以及日益扩展和流行的现状都表明，现在是时候整理一本初期读本，以一种更易被读者接受的方式来梳理领域中的一些基本思想。
即时性的另一个影响是，本书必然要忽略很多有用的信息。许多主题（如感知）仅做了简要描述，而足式移动、标定、仿真、人机界面和多机器人系统等内容则完全忽略了。这是因为，本书的主旨是从移动机器人的基础要素和深入研究中提取出一系列连贯的概念、方法和问题并进行清晰的阐释，这些内容不仅推动着前沿实践应用，而且代表了本领域独特的核心。
为此，本书的大部分素材都尽可能地限定于二维轮式机器人及结构化环境。这样的假设既可保证本书阐述内容的完整和一致，又使其足够丰富和易懂，同时，也不会使读者受困于针对某一特例的细节描述。
本书模仿构建移动机器人的次序来安排章节的逻辑结构。每一章呈现一个新的主题或一项新的功能，并以它们问世的时间来排序。这些主题包括：数值方法、信号处理、估计和控制理论、计算机视觉和人工智能。
在写作本书之时，名为“好奇号”的科学实验漫游车刚刚抵达火星。这是我们面向火星的第三个移动机器人任务，之前那些任务（火星探测漫游者）的成果已成为历史。本书并不是面向所有人群的读物，而是针对那些有所准备并有志于进入移动机器人领域的读者。如果你能掌握本书的内容，就能了解移动机器人的“大脑”里究竟有些什么，并为制作自己的移动机器人做好充分准备。
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