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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
智能导航技术具有多学科交叉的鲜明特色，涉及信息科学、控制科学、机械工程、仪器科学、计算机科学等众多学科知识。机器人是最佳的智能导航技术研究载体，其中机器人感知、规划、控制等任务都与导航定位密切相关。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书内容涵盖了机器人智能导航的概念与内涵、机器人导航的数学基础、基于模型的机器人自主导航方法、基于模型的机器人非自主导航方法、基于学习的机器人智能导航方法、多机器人协同导航技术以及机器人导航规划等基础知识。此外，为了提升实践性，本书还介绍了激光雷达与IMU融合同步定位与建图、未知环境自主探索与路径规划、多无人机协同导航等实践案例，可为学生掌握典型的室内外机器人导航技术提供基础，支撑学生开展机器人导航实践。
本书可作为普通高校机器人工程、自动化、导航工程、车辆工程和人工智能等专业的高年级本科生和研究生教材，也可作为相关领域工程技术人员的参考用书。
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| 目錄：
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序
前言
第1章 绪论 1
1.1 机器人智能导航的概念与内涵 1
1.2 机器人智能导航的发展现状 2
1.2.1 环境测量感知与理解关键技术的发展 2
1.2.2 动态路径规划与决策关键技术的发展 13
1.3 本书章节的逻辑关系 16
本章小结 17
思考题与习题 18
参考文献 18
第2章 机器人导航的数学基础 25
2.1 机器人导航定位的概率描述与滤波方法 25
2.1.1 机器人状态估计与概率描述 25
2.1.2 贝叶斯滤波框架 28
2.1.3 典型的机器人导航滤波算法 30
2.2 机器人导航定位的刚体运动描述 34
2.2.1 平移运动的数学描述 34
2.2.2 旋转运动的数学描述 35
2.3 用李群与李代数描述机器人运动 40
2.3.1 李群SO(3)描述机器人姿态 40
2.3.2 李代数so(3)描述机器人姿态 41
2.3.3 李群SE(3)描述机器人位姿 42
2.3.4 李代数se(3)描述机器人位姿 42
2.4 非线性优化求解机器人位姿方法 44
2.4.1 非线性观测模型的建立 44
2.4.2 非线性模型的迭代优化求解 45
2.4.3 常用的非线性优化函数库 48
本章小结 49
思考题与习题 49
参考文献 49
第3章 基于模型的机器人自主导航方法 51
3.1 惯性导航 51
3.1.1 惯性导航微分方程 52
3.1.2 初始对准 55
3.1.3 捷联惯性导航解算 55
3.2 视觉建图与定位 58
3.2.1 光流估计 58
3.2.2 视觉特征提取 60
3.2.3 光束法平差 65
3.2.4 闭环检测 66
3.2.5 典型视觉建图与定位方法 68
3.3 激光建图与定位 69
3.3.1 激光雷达点云数据的获取与处理 69
3.3.2 迭代最近点算法 74
3.3.3 曲率特征提取与特征匹配 75
3.3.4 扫描匹配与位姿优化 76
3.4 多传感器组合导航 78
3.4.1 多传感器时空同步 78
3.4.2 基于滤波的多传感器组合导航算法 79
3.4.3 基于优化的多传感器组合导航算法 84
本章小结 87
思考题与习题 87
参考文献 87
第4章 基于模型的机器人非自主导航方法 89
4.1 卫星导航技术 89
4.1.1 卫星导航的基本原理 89
4.1.2 定位误差分析 91
4.1.3 卫星导航技术拓展 93
4.2 无线网络定位技术 96
4.2.1 无线网络定位技术简介 96
4.2.2 RSS信号采集与特性分析 97
4.2.3 无线网络指纹定位算法 99
4.3 蓝牙定位技术 100
4.3.1 蓝牙定位技术简介 100
4.3.2 蓝牙定位原理 101
4.3.3 蓝牙定位系统设计 103
4.4 射频识别定位技术 104
4.4.1 射频识别定位技术简介 104
4.4.2 射频识别定位原理 105
4.5 二维码定位技术 106
4.5.1 二维码简介 106
4.5.2 二维码识别算法 109
4.5.3 二维码定位原理 110
4.6 磁场定位技术 111
4.6.1 磁场定位技术简介 111
4.6.2 低频磁信号的产生与提取 112
4.6.3 多磁信标定位算法 113
本章小结 114
思考题与习题 114
参考文献 115
第5章 基于学习的机器人智能导航方法 116
5.1 基于学习的机器人智能导航基础 116
5.1.1 机器人学习算法概述 116
5.1.2 基于学习的机器人智能导航原理 118
5.1.3 学习算法在机器人导航中的问题和挑战 119
5.2 基于传统机器学习的智能导航方法 121
5.2.1 决策树导航策略 121
5.2.2 随机森林路径规划 123
5.2.3 支持向量机避障策略 125
5.3 基于深度学习的智能导航方法 127
5.3.1 基于深度学习的环境语义感知 128
5.3.2 基于深度学习的机器人状态估计 133
5.3.3 基于深度学习的同步定位与建图 135
5.4 基于强化学习的智能导航方法 139
5.4.1 基于值函数的强化学习导航 140
5.4.2 基于策略梯度的强化学习导航 143
5.4.3 基于深度强化学习方法的导航 145
本章小结 148
思考题与习题 148
参考文献 148
第6章 多机器人协同导航技术 150
6.1 多机器人协同导航状态估计架构 150
6.2 协同导航相对观测方式及协同导航算法 152
6.2.1 基于超宽带测距的协同导航算法 152
6.2.2 基于激光测距的协同导航算法 158
6.2.3 基于交叉视图的协同导航算法 160
6.3 多机器人协同导航时空一致性标定技术 162
6.3.1 多机器人时间一致性标定技术 162
6.3.2 多机器人空间一致性标定技术 163
6.4 多机器人协同导航系统案例 164
6.4.1 无人机集群协同导航系统 164
6.4.2 地面机器人协同导航系统 167
本章小结 170
思考题与习题 170
参考文献 170
第7章 机器人导航规划 172
7.1 地图表示 172
7.1.1 度量地图 172
7.1.2 拓扑地图 174
7.2 全局路径规划 175
7.2.1 A*规划算法 176
7.2.2 波前传播规划算法 177
7.2.3 快速扩展随机树算法 178
7.3 局部路径规划 179
7.3.1 避障控制 179
7.3.2 路径平滑 181
7.3.3 未知环境自主探索 183
7.3.4 TEB算法 185
本章小结 188
思考题与习题 189
参考文献 189
第8章 机器人智能导航实践 190
8.1 机器人操作系统简介 190
8.1.1 Ubuntu操作系统与ROS 190
8.1.2 ROS通信机制 193
8.1.3 ROS结构 196
8.1.4 Gazebo仿真环境 199
8.2 激光雷达与IMU融合同步定位与建图实验 199
8.2.1 实验设置 201
8.2.2 LOAM方法实践 204
8.3 未知环境自主探索与路径规划实验 205
8.3.1 实验设置 205
8.3.2 TARE方法实践 206
8.4 多无人机协同导航实验 207
8.4.1 实验设置 209
8.4.2 EGO-Swarm方法实践 210
本章小结 212
思考题与习题 212
参考文献 212
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| 內容試閱：
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《中国制造2025》中明确提出要加快推进机器人应用，其中智能导航技术是机器人可靠、准确执行任务的信息保障和技术前提，被《新一代人工智能发展规划》列为亟待发展的人工智能关键共性技术。经典的导航技术以获得空间几何信息为主要目标，主要采用各种人工建立的模型驱动，大部分应用于“特定终端、单一场景”。近年来，随着计算机硬件技术的快速发展，以深度学习为代表的人工智能迎来了爆发期，融合人工智能的导航技术应运而生。智能导航通过模型和数据共同驱动，越来越精准、越来越可靠、越来越具有弹性，能更好地适应复杂和陌生的环境，理解高级的任务意图。智能导航技术在智能物流、自动驾驶、智能制造等新兴领域具有广阔的应用前景。为了使学生更好地理解和掌握机器人智能导航技术的相关知识，从而在学习实践中培养解决机器人导航问题的工程能力，编写一本包含经典导航知识和融合人工智能前沿导航技术的教材显得尤为迫切。
本书围绕机器人导航需求，重点介绍机器人导航的数学基础、基于模型的机器人自主以及非自主导航、基于学习的机器人智能导航、多机器人协同导航以及机器人导航规划等。全书共分为8章，第1章介绍机器人智能导航的概念与内涵、发展现状；第2章介绍机器人导航定位的概率描述与滤波方法、刚体运动描述、李代数与非线性优化等相关数学基础知识；第3章介绍经典的惯性导航、视觉建图与定位、激光建图与定位等基于模型的机器人自主导航方法；第4章介绍经典的卫星导航技术、无线网络定位技术、蓝牙定位技术、射频识别定位技术、二维码定位技术等基于模型的机器人非自主导航方法；第5章介绍基于传统机器学习、深度学习以及强化学习的智能导航方法；第6章围绕多机器人协同导航介绍协同导航状态估计架构、相对观测方式、时空一致性标定以及典型的协同导航系统；第7章围绕机器人导航规划介绍地图表示、全局路径规划及局部路径规划方法；第8章以机器人操作系统为软件运行环境，介绍了激光雷达与IMU融合同步定位与建图、未知环境自主探索与路径规划、多无人机协同导航三个实验。
全书由吴美平构思、编排和统稿，其中张礼廉参与了第1章、第3章和第4章的编写，于清华参与了第2章和第3章的编写，陈谢沅澧参与了第5章的编写，毛军参与了第6章的编写，黄开宏参与了第7章和第8章的编写。书中的文字、公式、图片的格式修改由熊志明、屈豪、李贵贤、陈云龙、王宇新和李世康等协助完成。
在编写本书的过程中，得到了新一代信息技术（人工智能与机器人）战略性新兴领域教材建设团队负责人王耀南院士的悉心指导，在此表示诚挚的感谢！
机器人智能导航技术是一个持续发展的前沿研究领域，其概念内涵仍在不断发展中，鉴于编者水平有限，书中疏漏和不当之处在所难免，恳请读者批评指正。
编 者
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