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內(nèi)容簡介

　　《基于動態(tài)系統(tǒng)約束規(guī)劃的水下機器人可靠定位方法》針對水下機器人定位領域存在的強烈不確定性和感知困難所帶來的挑戰(zhàn)，巧妙地采用時間約束和跨時間度量，提出了在非結構化水下環(huán)境中機器人的魯棒性自主定位新方法。首先，對水下機器人的定位問題做了綜述，明確了所面臨的問題，介紹了目前常用的定位方法，給出了區(qū)間分析、約束、收縮子和集逆的概念。其次，引入包絡邊界函數(shù)的概念及其相關屬性、代數(shù)收縮子和實施。然后提出一種新的包絡邊界函數(shù)收縮子來解決微分約束方程問題，使用移動機器人的動態(tài)定位和漂移時鐘校正這兩個示例證明新收縮子的有效性，并通過相關測試驗證了機器人執(zhí)行期內(nèi)沒有受到位置不確定性的影響。后，提出一種新的基于約束的解決方案（即全新的具有魯棒性的原始數(shù)據(jù)SLAM方法），并通過Daurade AUV實驗證明了該方法在應用領域的巨大潛力。書中提出的魯棒性定位新方法突破了傳統(tǒng)導航定位的體系架構，同時給出了相關核心代碼，具有很高的參考價值。《基于動態(tài)系統(tǒng)約束規(guī)劃的水下機器人可靠定位方法》適合移動機器人學、非線性控制系統(tǒng)、水下機器人學、區(qū)間分析和約束規(guī)劃領域的研究人員和學生閱讀、參考。

作者簡介

暫缺《基于動態(tài)系統(tǒng)約束規(guī)劃的水下機器人可靠定位方法》作者簡介

圖書目錄

緒論
0．1 水下所面臨的挑戰(zhàn)
0．1．1 浩瀚的未知區(qū)域
0．1．2 惡劣的水下環(huán)境
0．1．3 自主式水下航行器
0．2 定位問題
0．2．1 狀態(tài)空間描述構建
0．2．2 航位推算法的缺點
0．2．3 水下聲學定位系統(tǒng)
0．2．4 SLAM：一種獨立的解決方案
0．3 本書的貢獻
0．3．1 適用于惡劣環(huán)境的新定位方法
0．3．2 面向非線性和不確定性的集員估計方法
0．3．3 適用于動態(tài)系統(tǒng)的約束規(guī)劃方法
0．3．4 本書的章節(jié)安排與內(nèi)容分配
部分區(qū)間分析方法
第1章靜態(tài)集員狀態(tài)估計
1．1 概述
1．2 區(qū)間分析
1．2．1 研究背景
1．2．2 區(qū)間
1．2．3 區(qū)間擴展函數(shù)
1．2．4 負面效果和包圍效應
1．3 約束傳播
1．3．1 約束網(wǎng)絡
1．3．2 收縮子
1．3．3 在基于測距的靜態(tài)機器人定位中的應用
1．4 基于區(qū)間分析的集逆算法
1．4．1 子空間
1．4．2 基于SIVIA的集逆算法
1．4．3 收縮子的原理框圖
1．4．4 區(qū)間函數(shù)的核心特征
1．5 討論
1．5．1 傳感器測量誤差分布
1．5．2 數(shù)值精確程度
1．5．3 用于理論證明的工具
1．6 小結
第2章狀態(tài)軌線集的約束
2．1 動態(tài)狀態(tài)估計概述
2．1．1 研究動機
2．1．2 解決思路
2．2 包絡邊界函數(shù)
2．2．1 定義
2．2．2 包絡邊界函數(shù)分析
2．2．3 收縮子
2．3 算法實現(xiàn)
2．3．1 數(shù)據(jù)結構
2．3．2 基于實際數(shù)據(jù)集的包絡邊界函數(shù)構建
2．3．3 Tubex專用包絡邊界函數(shù)庫
2．4 應用：移動機器人的航位推算
2．4．1 測試示例
2．4．2 約束網(wǎng)絡
2．4．3 解決方案
2．5 討論
2．5．1 方法的局限件
……
第二部分與約束相關的貢獻
第三部分與機器人相關的貢獻
參考文獻