自主导航技术(导航技术系列教材) 胡小平 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

胡小平 著

图书标签:

• 自主导航
• 导航技术
• 机器人
• SLAM
• 传感器
• 路径规划
• 控制理论
• 胡小平
• 教材
• 无人驾驶

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118106077

商品编码：29800776894

包装：平装

出版时间：2016-02-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	自主导航技术(导航技术系列教材)
作者	胡
定价	65.00元
ISBN号	9787118106077
出版社	防工业出版社
出版日期	2016-02-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

插图

目录

内容提要

胡主编的《自主导航技术(导航技术系列教材)》作为导航技术专业的研究生教材，比较系统地介绍了自主导航的基础理论与应用技术。根据不同的导航需要，运动载体有时仅采用单一的自主导航手段能满足要求，有时则须将多种自主导航手段组合起来使用才能满足要求。自主导航技术涉及近代数学、物理学、力学、天文学、光学、材料学以及微电子技术、计算机技术、通信技术等诸多学科领域，内容十分丰富。

编辑推荐

作者介绍

序言

探索未知：人工智能时代的自主导航系统 在现代科技飞速发展的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的力量渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶汽车到智能机器人，从无人机侦察到深海探测，自主导航系统的能力已成为衡量一个国家科技实力的重要标志，也是未来社会发展不可或缺的核心技术。本书并非探讨某一特定领域的导航技术，而是着眼于自主导航系统背后的核心理念、关键技术及发展趋势，力求为读者构建一个全面而深刻的认识框架。 一、 自主导航的基石：感知与理解 任何自主导航系统的核心，都离不开对环境的精确感知和对环境信息的有效理解。这如同一个生物体，需要通过眼睛、耳朵等感官来接收外界信息，并通过大脑进行分析和决策。 传感器技术： 这是感知环境的“眼睛”与“耳朵”。本书将深入剖析各类先进传感器的工作原理、优缺点及在自主导航中的应用。 视觉传感器： 摄像头是获取环境几何信息和纹理信息的重要途径。我们将详细介绍单目、双目、鱼眼等不同类型摄像头的工作方式，以及图像处理技术，如特征提取（SIFT, SURF）、目标检测与识别（CNNs, YOLO）、语义分割等，如何帮助系统理解图像内容。 激光雷达（LiDAR）： LiDAR通过发射激光束并测量反射时间来精确测量距离，生成高精度的三维点云数据。我们将探讨不同类型的LiDAR（如机械式、固态式）的特点，以及点云配准、地面分割、障碍物提取等关键处理技术，它们在构建高精度地图和实时避障中扮演着至关重要的角色。 雷达（Radar）： 雷达利用无线电波探测目标，具有全天候工作能力，善于测量目标的距离、速度和角度。本书将介绍毫米波雷达、相控阵雷达等技术，以及目标跟踪、多传感器融合等技术，以克服单一传感器在恶劣天气下的局限性。 惯性测量单元（IMU）： IMU包含加速度计和陀螺仪，用于测量系统的线加速度和角速度。虽然IMU数据会随时间累积误差，但与其他传感器融合后，能提供高频的姿态和位置信息，是实现平稳导航的关键。 其他传感器： 超声波传感器、GPS/GNSS接收器、磁力计等，虽然在某些场景下有其局限性，但在特定应用中仍能发挥重要作用，本书也将简要介绍其原理与应用。 环境表示： 感知到的原始数据需要被转化为系统能够理解和利用的形式。 地图构建： 构建精确的环境地图是自主导航的基础。本书将介绍多种地图表示方法： 栅格地图（Occupancy Grid Maps）： 将环境划分为固定大小的网格，每个网格存储被占据或空的概率，适用于二维环境的表示。 特征地图（Feature Maps）： 存储环境中的关键特征点（如角点、线段），用于定位和重定位。 三维点云地图（3D Point Cloud Maps）： 直接存储LiDAR扫描到的三维点集，能够提供丰富的几何信息，是高精度定位和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的重要基础。 语义地图（Semantic Maps）： 在几何地图的基础上，附加环境的语义信息，如识别出道路、人行道、车辆、建筑物等，使系统能够进行更高级别的理解和决策。 状态估计： 传感器数据存在噪声和不确定性，需要通过算法来估计系统的真实状态（如位置、姿态、速度）。我们将详细讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）以及粒子滤波（Particle Filter）等概率滤波方法。 二、 定位与建图：知己知彼 自主导航的核心问题是如何在未知或已知环境中确定自身的位置（定位），并同时构建或更新环境地图（建图）。 同步定位与地图构建（SLAM）： SLAM是自主导航领域最具挑战性的技术之一，它允许机器人在未知环境中，在未知位置开始，一边移动一边绘制地图，同时通过地图来估计自己的位置。 视觉SLAM： 利用摄像头进行SLAM，是目前研究的热点。我们将介绍基于特征点法的SLAM（如ORB-SLAM）、直接法的SLAM（如LSD-SLAM, DSO）以及半直接法的SLAM，分析它们在不同场景下的适用性。 激光SLAM： 利用LiDAR数据进行SLAM，能够构建高精度的三维地图，在机器人导航和自动驾驶领域应用广泛。我们将探讨基于点云配准的SLAM（如LOAM, LIO-SAM）以及基于栅格的SLAM。 多传感器融合SLAM： 将不同传感器的优势结合起来，如视觉-惯性SLAM（VI-SLAM）、激光-惯性SLAM（LI-SLAM），以提高定位和建图的鲁棒性和精度。 定位（Localization）： 在已有地图的环境中，如何精确地确定自身位置。 基于GPS/GNSS的定位： 简单直接，但容易受到遮挡和信号干扰。 基于传感器的定位： 利用LiDAR、摄像头等传感器，与已知地图进行匹配，实现高精度定位。 里程计（Odometry）： 通过轮式编码器或IMU数据推算运动距离和方向，用于短时内的相对定位。 重定位（Relocalization）： 当系统丢失自身位置信息时，通过对环境进行扫描并与地图匹配，重新确定自身位置。 三、 路径规划与运动控制：行稳致远 在明确自身位置和环境地图后，自主导航系统需要规划出一条安全、高效的路径，并精确地执行。 路径规划（Path Planning）： 规划从起点到终点的最优或可行路径。 全局路径规划： 在已知地图上，规划出从起点到终点的完整路径。我们将介绍经典的算法，如Dijkstra算法、A算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）及其变种，以及基于采样的规划方法。 局部路径规划： 在动态环境中，根据实时传感器信息，动态调整路径以避开障碍物。我们将探讨动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）、人工势场法（Artificial Potential Field）等。 轨迹优化（Trajectory Optimization）： 对规划出的路径进行平滑和优化，使其更符合运动学和动力学约束。 运动控制（Motion Control）： 根据规划好的路径或轨迹，控制机器人的执行机构（如电机、舵机）实现精确运动。 PID控制： 最经典的反馈控制算法，广泛应用于各种控制系统中。 模型预测控制（MPC）： 基于系统模型，预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，能够处理复杂的约束条件。 模糊控制、神经网络控制： 智能控制方法，能够处理非线性系统和不确定性。 路径跟随（Path Following）： 确保机器人能够精确地沿着规划的路径行进。 四、 决策与行为：智能的体现 自主导航系统不仅仅是简单的“走”和“停”，更需要在复杂的环境中做出智能的决策。 行为决策： 根据环境信息和任务目标，决定执行何种行为。例如，在自动驾驶中，需要决定是加速、减速、变道还是停车。 有限状态机（Finite State Machine, FSM）： 将复杂的行为分解为一系列状态和状态之间的转移。 行为树（Behavior Tree）： 更具灵活性和可扩展性的行为组织方式，在游戏AI和机器人领域有广泛应用。 强化学习（Reinforcement Learning）： 通过与环境交互，学习最优的策略，在复杂决策任务中展现出巨大潜力。 风险评估与规避： 在任何导航任务中，安全性是首要考虑因素。系统需要能够评估潜在的风险，并采取措施规避。 碰撞检测（Collision Detection）： 实时检测机器人与环境中的障碍物是否会发生碰撞。 危险区域识别： 识别出可能存在的危险区域，并避免进入。 安全冗余设计： 系统在设计时应考虑冗余，以应对传感器失效等意外情况。 五、 前沿探索与未来展望 随着人工智能技术的不断突破，自主导航系统正迎来前所未有的发展机遇。 深度学习在导航中的应用： 深度学习在感知、定位、规划和决策等各个环节都展现出强大的能力，如端到端（End-to-End）的自动驾驶系统，将传感器输入直接映射到控制输出。 众包地图与众源定位： 利用大量移动设备或机器人收集数据，共同构建和更新地图，并利用众源数据进行更精确的定位。 人机协作导航： 在人与机器人共同工作的场景下，如何实现高效、安全的协作导航。 环境适应性与鲁棒性： 提升系统在不同光照、天气、地形条件下的适应能力，以及在传感器故障或环境突变时的鲁棒性。 伦理与社会影响： 随着自主导航系统在公共领域的广泛应用，其带来的伦理、法律和社会影响也需要深入探讨。 本书旨在为读者打开一扇通往自主导航技术世界的大门，从基础原理到前沿应用，从理论框架到实践挑战，提供一个系统、深入的视角。无论您是相关领域的学生、研究人员，还是对未来科技充满好奇的爱好者，本书都将为您提供宝贵的知识财富，激发您对这个激动人心领域的进一步探索。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了胡小平老师编写的《自主导航技术》，不得不说，这本书简直是打开了我对机器人和无人系统领域新世界的大门。我一直对那些能够在复杂环境中自主行动的机器非常着迷，从科幻电影中的无人机到现实生活中自动驾驶汽车的雏形，都让我充满了好奇。然而，在接触这本书之前，我总觉得这些技术离我非常遥远，充满了神秘感。这本书的出现，极大地改变了我的看法。作者在开篇就用通俗易懂的语言，结合大量生动形象的例子，介绍了自主导航的起源、发展以及在各个领域的应用前景，让我瞬间对这个学科产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《自主导航技术》的过程中，我最深的感受是作者对于知识的梳理和呈现方式。胡小平老师显然是经过了多年的教学和研究沉淀，才能将如此复杂和庞杂的技术体系，用一种既严谨又易于理解的方式呈现出来。他并没有直接抛出深奥的数学公式和算法，而是循序渐进，从最基础的传感器原理讲起，比如激光雷达、摄像头、IMU等，详细介绍了它们的工作方式、优缺点以及在自主导航中的作用。我尤其喜欢作者对于传感器融合部分的讲解，他用了一个非常贴切的比喻，将不同传感器的信息比作不同人的观察，通过整合这些信息，可以获得一个更全面、更准确的“世界观”。这种讲解方式，让我这个非专业背景的读者也能够轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书对数学和算法的讲解，是我一直以来比较头疼的部分，但《自主导航技术》却给了我意想不到的惊喜。胡小平老师在介绍SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等核心算法时，并没有直接跳到公式推导，而是先用非常直观的图示和逻辑分析，解释了算法背后的核心思想和解决的问题。比如，在讲解卡尔曼滤波时，他用了一个经典的“追踪导弹”的例子，详细阐述了如何利用历史数据和当前观测来不断优化对导弹位置的估计。这种“先理清逻辑，再引入数学”的方法，极大地降低了我的学习门槛，让我不再对数学感到畏惧，反而觉得它是一种非常有用的工具。

评分☆☆☆☆☆

《自主导航技术》在实际应用案例的选取上，也做得非常出色。书中穿插了大量的真实世界的应用场景，比如在工业自动化中的AGV（Automated Guided Vehicle）导航、在城市交通中的自动驾驶、在农业领域的无人农机，甚至是在深海探测和航空航天中的自主机器人。这些案例的引入，让我能够清晰地看到自主导航技术是如何解决实际问题的，也让我对这项技术在未来社会发展中的潜力有了更深刻的认识。我特别关注了关于在复杂和动态环境中进行导航的部分，作者详细分析了不同环境下的挑战，以及相应的技术解决方案，这对我目前的学习和未来研究方向提供了重要的启示。

评分☆☆☆☆☆

我对《自主导航技术》中关于“决策与规划”章节的评价非常高。在很多关于导航的书籍中，往往会侧重于“感知”和“定位”，而忽略了机器人如何根据环境信息做出最优决策并规划行动路径。胡小平老师在这本书中，花了相当大的篇幅来讲解路径规划、运动控制等内容，并详细介绍了A算法、Dijkstra算法等经典的路径规划方法，还对一些更先进的基于学习的规划方法进行了初步的介绍。我特别欣赏作者对于“动态障碍物避障”的讲解，这在实际应用中是至关重要的，而作者给出的解决方案，既有理论上的严谨性，又有实践上的可行性，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来说，《自主导航技术》在可读性和深度之间找到了一个非常好的平衡点。胡小平老师在保持学术严谨性的同时，非常注重语言的流畅性和表达的清晰度。他避免了过于晦涩的学术术语，而是用更易于理解的方式来解释概念。同时，这本书的深度也足以满足那些希望深入了解自主导航技术底层原理的读者。在某些关键技术点上，作者会提供相关的参考文献，方便读者进一步查阅和学习。我个人认为，这本书非常适合作为一名初学者进入自主导航领域的第一本入门读物，也能够为有一定基础的工程师和研究人员提供新的视角和启发。

评分☆☆☆☆☆

《自主导航技术》在结构设计上也体现了作者的用心良苦。全书的章节安排逻辑清晰，层层递进，从基础理论到高级应用，几乎涵盖了自主导航技术的各个方面。作者并没有将所有内容堆砌在一起，而是将相关的知识点有机地组织起来，使得读者在阅读过程中能够建立起完整的知识体系。我特别喜欢作者在每个章节末尾设置的“思考题”或者“案例分析”，这不仅能够帮助我巩固所学知识，还能够激发我进行更深入的思考和探索。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不仅仅是在阅读一本书，更是在与作者进行一场有意义的知识交流。

评分☆☆☆☆☆

我对《自主导航技术》中关于“仿真与测试”部分的讲解印象深刻。自主导航系统的开发和验证是一个复杂且耗时的过程，而仿真技术在其中扮演着至关重要的角色。胡小平老师详细介绍了常用的仿真平台，如Gazebo、ROS等，并讲解了如何利用这些平台来模拟不同的环境和场景，进行算法的测试和优化。他对仿真环境的搭建、模型库的构建以及测试用例的设计都进行了详细的阐述。这让我意识到，在理论学习之外，实际的系统搭建和测试能力同样重要，也为我未来进行实际项目开发指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“安全与伦理”在自主导航领域的重要性有了更深刻的认识。《自主导航技术》并没有回避这些敏感的话题，反而花了相当的篇幅来讨论。胡小平老师分析了自主导航系统在安全可靠性方面可能存在的风险，以及在隐私保护、责任界定等方面的伦理困境。他强调，技术的进步必须与社会责任并行，在追求高性能的同时，更要关注技术的社会影响。这种对技术的全面思考，让我觉得这本书不仅仅是一本技术教材，更是一本具有人文关怀的著作，它引导我们思考技术发展的真正意义。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《自主导航技术》是一本非常优秀的教材。胡小平老师以其深厚的学术功底和卓越的教学能力，为我们呈现了一部内容翔实、结构严谨、可读性强、应用广泛的自主导航技术著作。我个人觉得，这本书不仅能帮助我掌握自主导航的核心技术，更能激发我对这个领域的浓厚兴趣，引导我进行更深入的学习和研究。我非常推荐这本书给所有对机器人、无人系统、自动驾驶等领域感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获益良多。它就像一本宝藏，等待着我们去发掘其中的知识和智慧。