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| 編輯推薦： |
本书突出贡献在以下四个方面：
*介绍户外移动机器人领域的新方法
*讨论包括云机器人在内的新技术
*覆盖了户外移动机器人设计的所有基础知识
*横跨了美国、韩国、中国在内的研究和应用
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| 內容簡介： |
《户外未知环境中的自主移动机器人》探讨了户外自主移动机器人系统的很多方面，包括机构设计、运动控制、定位和制图等。首先，从户外移动机器人的运动机构开始讨论，通过移动性和可操纵性介绍和分析了具有柔性梁结构的轮式模块化移动机器人（CFMMR）原型；然后，引入了一个通用的协作运动控制和传感器架构，并定义了架构中每个子系统及其相应的设计要求，包括运动学控制子系统、动力学控制子系统和传感子系统；然后，讨论了如何设计这些子系统以满足机器人控制系统的设计要求，并详尽阐述了具体的算法且在CFMMR上进行了实验验证。
《户外未知环境中的自主移动机器人》针对户外未知环境中的自主移动机器人讨论架构和算法设计，希望激发自主移动机器人、人工智能甚至自动驾驶技术的研发人员去开展更多新的研究。
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| 關於作者： |
朱晓蕊，于1998年和2000年分别在哈尔滨工业大学取得学士和硕士学位，于2006年在美国犹他大学取得博士学位，专业均为机械工程；2007年至2020年为哈尔滨工业大学（深圳）自动化系教授；现为珠海岭南大数据研究院院长；同时，是包括深圳大疆创新和深圳速腾聚创在内的几家知名高科技公司的首席科学家和联合创始人；主要研究领域包括移动机器人、无人机、自动驾驶和三维建模。
金福岩（Youngshik Kim），于1996年在韩国仁荷大学取得学士学位，于2003年和2008年分别在美国犹他大学取得硕士和博士学位，专业均为机械工程；现在是韩国国立韩巴大学机械工程系的副教授；主要研究领域包括记忆合金驱动器、仿生机器人、传感器融合以及柔性机器人系统的运动控制、机动性和操纵。
马克·安德鲁·迈纳（Mark Andrew Minor），于1993年在美国密歇根大学机械工程系取得学士学位，于1996年和2000年分别在美国密歇根州立大学机械工程系取得硕士和博士学位；自2000年任教至今，现在是美国犹他大学机械工程系的终身教授；主要研究领域包括移动机器人系统的设计和控制、自主移动机器人、飞行机器人、康复系统和虚拟现实系统。
邱纯鑫，于2007年在燕山大学取得学士学位，于2010年和2014年分别在哈尔滨工业大学（深圳）取得硕士和博士学位，专业均为自动化；现在是深圳速腾聚创科技有限公司的首席执行官。
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| 目錄：
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目录
译者序
作者简介
第1章引言
1.1户外移动机器人
1.2本书概述
第2章运动机构
2.1概述
2.2轮式移动机器人中的柔性设计
2.3具有柔性梁结构的轮式模块化移动机器人（CFMMR）
2.3.1机械结构
2.3.2通用运动学模型
2.3.3简化的运动学模型
2.3.4移动性和可操纵性
2.3.5通用动力学模型
第3章协作运动控制和传感器架构
3.1概述
3.2运动控制和传感策略
3.3运动学控制器
3.4动力学控制器
3.5传感系统
第4章运动学控制
4.1概述
4.2单轮机器人的控制
4.2.1运动学模型
4.2.2路径流形
4.2.3控制律
4.2.4控制器实现与评估
4.3多轴机器人的控制
4.3.1运动学模型
4.3.2控制律
4.3.3转向算法
4.3.4控制器评估
第5章多传感器融合系统
5.1概述
5.2相对位置传感器
5.2.1柔性梁模型
5.2.2安装实现
5.3层数据融合
5.4第二层数据融合
5.4.1协方差交叉滤波
5.4.2相对测量概率位姿误差校正（RMSPEC）
5.5RPS静态测试
5.5.1实验方法
5.5.2实验结果和讨论
5.6RPS测试及数据融合
5.6.1方法和步骤
5.6.2结果和讨论
第6章鲁棒运动控制
6.1概述
6.2运动学模型和动力学模型
6.2.1模块化动力学模型
6.2.2模块化运动学模型
6.2.3柔性梁模型
6.3单轴非线性阻尼控制器设计
6.3.1单轴模块的结构变换
6.3.2单轴控制器的性质和假设
6.3.3单轴模块的非线性阻尼控制器设计
6.3.4控制器设计中的柔性梁效应
6.4多轴分布式控制器设计
6.5控制器评价
6.5.1方法和步骤
6.5.2结论
6.5.3讨论
第7章闭环控制系统总体评估
7.1概述
7.2实验评估
7.2.1方法及程序
7.2.2实验结果和讨论
第8章基于地形坡度的定位与制图
8.1概述
8.2基于地形坡度的三维定位
8.2.1机器人地形坡度模型提取
8.2.2基于粒子滤波的地形坡度定位
8.3环境制图
8.3.1数据采集和点云分离
8.3.2基于ICP算法的制图
8.4实验结果和讨论
8.4.1方法和过程
8.4.2结果和讨论
第9章大范围环境下云机器人定位架构
9.1概述
9.2云机器人定位架构
9.2.1离线阶段
9.2.2在线阶段
9.3云机器人定位算法
9.3.1云端算法
9.3.2机器人端定位算法
9.4实验和讨论
9.4.1方法和步骤
9.4.2结果和讨论
参考文献
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| 內容試閱：
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译者序
移动机器人被越来越多地应用在许多不同的领域，如搜索和救援及太空探索等，而这些领域都要求机器人能在户外崎岖路面甚至环境下自主移动。本书为设计这类自主移动机器人系统提供了完整的架构和算法，是率先聚焦户外机器人领域的作品。
作为本书英文版作者和中文版译者，我从2000年开始从事移动机器人方向的研究，也是国际上早一批聚焦户外机器人领域的学者。从初关注机器人柔性机构、机器人鲁棒控制到机器人户外导航，我和我的科研伙伴们在长期科研过程中积累了大量的研究成果，在机器人领域的国际期刊IJRR、TRO和JFR发表了一系列的高水平论文。然而，遗憾的是我们当时未将这些研究成果进行系统讲解和阐述。2015年我在美国西雅图参加机器人领域顶会ICRA的时候，很荣幸入选了“Notable Women in Robotics”。也是在那次会议上，我遇到了美国CRC出版社的编辑。我和他聊过之后，认为是时候将我们之前有关户外移动机器人的长期研究成果汇总起来，形成一本著作。于是我联合了来自美国犹他大学、哈尔滨工业大学（深圳）和韩国国立韩巴大学的几位重要科研合作伙伴，历时两年半时间，形成了本书初的英文版书稿，并交由CRC出版社出版。我们的初衷是希望本书会在一定程度上启发并激励从事移动机器人的青年研究者，或者给移动机器人感兴趣的读者提供必要的基础知识和方法论。
当机械工业出版社买下本书中文版版权后，编辑时间联系到我，询问是否有兴趣翻译本书。我想没有人比我更熟悉本书内容了，再加上认为翻译成中文应该是件容易的事情，就很痛快地接下了翻译工作。然而，当我和我在哈尔滨工业大学（深圳）指导的研究生开始这项工作之后，发现其实这是专业性要求很高的工作，尤其是翻译这种艰涩的学术类著作，需要对每个专业词汇的中英文切换都非常熟悉。于是我断断续续利用业余时间，花了近两年时间才将其成稿。这里特此感谢协助我工作的学生们，感谢机械工业出版社对本书翻译工作的支持。另外也向所有从事学术翻译工作、意在促进学术交流的译者们致敬。
本书探讨了户外机器人系统的很多方面，包括机构设计、运动控制、定位和制图等。本书涉及的大部分方法被整合进一个原型轮式机器人——具有柔性梁结构的轮式模块化移动机器人（CFMMR），进行了实验验证。本书涉及的架构和算法均服务于在未知户外环境中的自主移动机器人系统设计。我相信这些技术能帮助和激发读者去开展更多户外机器人领域的新研究。
本书从户外移动机器人的运动机构开始讨论，通过移动性和可操纵性介绍和分析了原型机器人；随后，引入了一个通用的协作运动控制和传感器架构，并定义了架构中每个子系统及其相应的设计要求，包括运动学控制子系统、动力学控制子系统和传感子系统；然后，讨论了如何设计这些子系统以满足机器人控制系统的设计要求，并详尽阐述了具体的算法且在原型机器人CFMMR上进行了实验验证。
本书的定位和制图部分，探讨了对于户外移动机器人更具有普适性的方法论。这部分可以被认为是移动机器人系统更上层的设计。本书后讨论的是长期一致导航中的机器人自定位问题，探讨了一个云机器人架构，并进行了实际场景验证。
朱晓蕊
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