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| 內容簡介： |
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本书系统研究了移动机器人自主控制问题，着重研究了各种人工智能理论与方法在移动机器人自主导航与路径规划、机器人视觉与环境感知、机器人同步定位与建图、多机器人协作等方面的具体解决思路，并给出实验结果和分析。全书分为8章，包括绪论、移动机器人导航、移动机器人路径规划、机器人视觉技术、机器人环境感知、机器人同步定位与建图、多机器人协作以及移动机器人自主控制进展与展望。
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| 關於作者： |
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倪建军，河海大学教授、博士生导师，电子与信息技术研究所所长。担任国家自然科学基金、国家重点研发计划、国家科技奖励以及江苏省、上海市等科技项目和科技奖励评审专家。系中国水利企业协会智慧水利分会专家、IEEE高级会员、中国人工智能学会高级会员、中国计算机学会高级会员、加拿大GUELPH大学与英国ESSEX大学访问教授、江苏省\333工程”中青年科学技术带头人。主要研究方向为信息获取与处理、人工智能与机器人、物联网技术与应用、智慧水利等，先后主持和参与国家自然科学基金5项，省部级项目8项，其他各级各类项目30余项。发表高水平论文100多篇，其中SCI、EI收录60余篇，授权发明专利与软著40余项（其中多项已经完成转化），出版学术专著和教材3部，获上海市科技进步奖1项。
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| 目錄：
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目 录第1章 绪论11.1 移动机器人简介11.1.1 移动机器人的定义11.1.2 移动机器人的组成21.1.3 移动机器人的特点41.2 移动机器人的关键技术51.2.1 环境感知51.2.2 导航与路径规划61.2.3 机器人视觉71.2.4 同步定位与地图构建71.2.5 多机器人协作81.3 移动机器人的研究进展81.3.1 移动机器人的发展历史81.3.2 移动机器人的研究展望101.4 本书的主要内容和结构安排121.5 本章小结13参考文献13第2章 移动机器人导航162.1 移动机器人导航概述162.1.1 移动机器人导航的发展历史162.1.2 移动机器人的常用导航方式172.1.3 传统导航方法简介182.2 基于改进强化学习的移动机器人导航202.2.1 强化学习概述202.2.2 基于生物刺激神经网络改进Q学习算法的移动机器人导航232.2.3 实验及结果分析272.3 模糊控制与虚拟力场法相结合的移动机器人导航302.3.1 虚拟力场法简介302.3.2 基于模糊控制改进虚拟力场法的移动机器人导航332.3.3 实验及结果分析372.4 本章小结41参考文献42第3章 移动机器人路径规划443.1 移动机器人路径规划概述443.2 传统路径规划方法简介453.2.1 构形空间法453.2.2 可视图法453.2.3 栅格法463.2.4 拓扑法473.2.5 概率路径图法483.3 基于人工蜂群算法的移动机器人路径规划493.3.1 人工蜂群算法简介493.3.2 基于改进人工蜂群算法的路径规划方法503.3.3 实验及结果分析543.4 基于蛙跳算法的移动机器人路径规划573.4.1 蛙跳算法简介573.4.2 基于改进蛙跳算法的路径规划583.4.3 实验及结果分析603.5 基于文化基因算法的路径规划633.5.1 文化基因算法简介633.5.2 基于改进文化基因算法的路径规划643.5.3 实验及结果分析683.6 本章小结72参考文献72第4章 移动机器人视觉744.1 移动机器人视觉技术概述744.1.1 机器人视觉技术简介744.1.2 移动机器人视觉技术的发展概况754.2 基于改进ViBe的运动目标检测764.2.1 改进ViBe算法的原理774.2.2 实验结果与分析804.2.3 基于I-ViBe的运动目标检测的背景更新机制和实时性844.3 基于KCF的运动目标跟踪854.3.1 基于改进KCF的运动目标跟踪864.3.2 实验结果与分析914.3.3 SLKCF跟踪算法在复杂环境中的性能954.4 本章小结96参考文献97第5章 移动机器人环境感知1005.1 移动机器人环境感知概述1005.1.1 环境感知的主要任务1005.1.2 移动机器人常用环境感知传感器1015.2 基于改进ORB的场景特征提取与匹配1045.2.1 图像特征提取与匹配算法简介1045.2.2 改进ORB特征提取与匹配算法1085.2.3 实验结果与分析1095.3 半稠密地图的构建1135.3.1 像素筛选策略1145.3.2 逆深度估计1155.3.3 基于图像金字塔的逆深度传递1175.3.4 实验与结果分析1195.4 基于深度神经网络的移动机器人道路场景分类1205.4.1 改进的场景分类深度神经网络1215.4.2 实验与结果分析1255.4.3 关于局部特征提取和全局特征提取的讨论1295.5 本章小结131参考文献131第6章 移动机器人同步定位与建图1346.1 移动机器人同步定位与建图概述1346.1.1 移动机器人定位概述1346.1.2 移动机器人地图建模概述1396.1.3 移动机器人SLAM概述1416.2 基于改进扩展卡尔曼滤波的移动机器人SLAM算法1446.2.1 算法描述1446.2.2 仿真实验和结果分析1476.3 基于改进生物启发方法的移动机器人SLAM算法1516.3.1 算法描述1516.3.2 室内移动机器人SLAM实验1576.4 基于深度学习的移动机器人语义SLAM算法1636.4.1 移动机器人语义SLAM算法概述1636.4.2 基于卷积神经网络的移动机器人语义SLAM算法1686.4.3 实验及结果分析1726.5 本章小结175参考文献175 第7章 多机器人协作1797.1 多机器人协作概述1797.1.1 多机器人协作的研究进展1797.1.2 多机器人协作的主要研究内容1837.2 基于自组织神经网络的任务分配算法1847.2.1 任务分配问题描述1857.2.2 任务分配算法1857.2.3 实验及结果分析1877.3 基于动态生物刺激神经网络的多机器人系统编队1907.3.1 编队问题的描述1917.3.2 基于动态生物刺激神经网络的多机器人系统导航1937.3.3 编队仿真实验及结果分析1957.4 基于精确势博弈的多无人机协同覆盖搜索1997.4.1 多无人机协同覆盖搜索概述1997.4.2 势博弈方法概述2007.4.3 基于精确势博弈的多无人机协同覆盖方法2027.4.4 实验及结果分析2077.5 本章小结213参考文献213第8章 移动机器人自主控制进展2188.1 移动机器人自主控制的研究进展2188.1.1 基于生物启发式算法的移动机器人自主控制2188.1.2 基于深度神经网络的移动机器人自主控制2258.2 基于改进脊椎神经系统的异构多AUV协同围捕算法2328.2.1 异构多AUV协同围捕问题描述2328.2.2 异构多AUV协同围捕算法2348.2.3 实验和结果分析2388.3 基于改进肉芽肿形成算法的移动机器人故障自恢复算法2458.3.1 移动机器人故障自恢复问题描述2458.3.2 机器人故障自恢复方法2488.3.3 实验及结果分析2568.4 本章小结264参考文献264
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