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目錄
前言
縮略語
第1章 緒論 1
1.1 智能無人系統(tǒng)概述 1
1.2 多運(yùn)動體智能無人系統(tǒng)協(xié)同導(dǎo)航與控制研究現(xiàn)狀 7
1.2.1 多運(yùn)動體智能無人系統(tǒng)體系架構(gòu)簡介 7
1.2.2 網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)簡介 8
1.2.3 高穿透力低頻磁場及測距測向方法研究現(xiàn)狀 9
1.2.4 協(xié)同定位算法研究現(xiàn)狀 12
1.2.5 SLAM研究現(xiàn)狀 16
1.2.6 智能規(guī)劃與編隊(duì)控制研究現(xiàn)狀.19
1.3 多運(yùn)動體智能無人系統(tǒng)關(guān)鍵問題 24
1.3.1 測距測向關(guān)鍵問題 24
1.3.2 協(xié)同定位與導(dǎo)航關(guān)鍵問題 25
1.3.3 同時(shí)定位與地圖協(xié)同構(gòu)建關(guān)鍵問題 25
1.3.4 智能規(guī)劃與編隊(duì)控制關(guān)鍵問題 26
1.4 內(nèi)容與章節(jié)安排 26
第2章 無線電傳感器及測距測向 28
2.1 無線電傳感器 28
2.1.1 信號強(qiáng)度類無線電傳感器 28
2.1.2 信號傳輸類無線電傳感器 29
2.2 無線電測距方法 31
2.2.1 基于接收信號強(qiáng)度指示的無線電測距方法 31
2.2.2 基于TOF偽距的無線電測距方法 33
2.2.3 UWB多節(jié)點(diǎn)自組織互測距方法 49
2.3 無線電測向方法 63
2.3.1 基于比幅法的無線電測向方法 63
2.3.2 基于干涉儀法的無線電測向方法 64
2.3.3 基于空間譜法的無線電測向方法 72
2.4 本章小結(jié) 82
第3章 高穿透力低頻磁場測距測向 83
3.1 磁傳感器簡介與磁信標(biāo)測距測向原理 83
3.1.1 磁傳感器簡介 83
3.1.2 基于高穿透低頻磁場的磁信標(biāo)測距測向原理 86
3.2 磁信標(biāo)磁場分布模型及分析 89
3.2.1 電磁信標(biāo)磁場分布模型 90
3.2.2 基于旋轉(zhuǎn)永磁體的磁信標(biāo)磁場分布模型分析 96
3.3 磁信標(biāo)測距測向方法 99
3.3.1 單磁信標(biāo)測距測向方法 99
3.3.2 多磁信標(biāo)測距測向方法 109
3.3.3 磁傳感器陣列測距測向方法 112
3.4 磁測距測向信號辨識方法 114
3.4.1 磁場信號噪聲分析 115
3.4.2 基于諧波小波和自適應(yīng)譜線增強(qiáng)的信號辨識方法 116
3.4.3 低信噪比正弦信號辨識實(shí)驗(yàn) 121
3.5 磁測距測向誤差分析124
3.5.1 磁信標(biāo)結(jié)構(gòu)誤差分析 124
3.5.2 磁強(qiáng)計(jì)與全局坐標(biāo)系未對齊誤差分析 127
3.5.3 磁矩及傳播介質(zhì)誤差分析 128
3.5.4 基于磁場方向向量的磁信標(biāo)標(biāo)定方法 129
3.6 本章小結(jié) 134
第4章 多運(yùn)動體協(xié)同定位 135
4.1 多運(yùn)動體協(xié)同定位建模 135
4.1.1 單運(yùn)動體和多運(yùn)動體運(yùn)動學(xué)模型 135
4.1.2 相對距離和相對方位量測模型 138
4.1.3 多運(yùn)動體協(xié)同定位原理與模型 139
4.2 基于濾波的協(xié)同定位算法 145
4.2.1 基于EKF的協(xié)同定位算法 145
4.2.2 基于UKF的協(xié)同定位算法 147
4.2.3 基于CKF的協(xié)同定位算法 149
4.2.4 仿真驗(yàn)證 151
4.3 協(xié)同定位系統(tǒng)性能分析及節(jié)點(diǎn)選取方法 153
4.3.1 協(xié)同定位系統(tǒng)誤差傳播機(jī)理分析 154
4.3.2 協(xié)同定位系統(tǒng)可觀測性分析 164
4.3.3 協(xié)同定位系統(tǒng)克拉默-拉奧下界分析 171
4.3.4 協(xié)同定位節(jié)點(diǎn)選取算法 179
4.4 基于Huber估計(jì)的魯棒協(xié)同定位算法 187
4.4.1 異常數(shù)據(jù)鑒別算法 187
4.4.2 魯棒協(xié)同定位算法 189
4.4.3 仿真驗(yàn)證 193
4.5 基于噪聲自適應(yīng)的協(xié)同定位算法 194
4.5.1 Myers-Tapley自適應(yīng)算法 195
4.5.2 漸消記憶統(tǒng)計(jì)自適應(yīng)算法 196
4.5.3 仿真驗(yàn)證 197
4.6 基于時(shí)延補(bǔ)償?shù)膮f(xié)同定位算法 199
4.6.1 基于測距測角的協(xié)同定位算法 199
4.6.2 時(shí)間延遲誤差分析 200
4.6.3 基于慣性信息輔助的時(shí)延補(bǔ)償算法 203
4.7 本章小結(jié) 205
第5章 同時(shí)定位與地圖協(xié)同構(gòu)建 207
5.1 同時(shí)定位與地圖構(gòu)建算法 207
5.1.1 SLAM簡介與定位原理 207
5.1.2 三維空間剛體運(yùn)動與位姿表示 208
5.1.3 相機(jī)成像模型 212
5.1.4 SLAM地圖 214
5.1.5 視覺/慣性SLAM.216
5.1.6 激光雷達(dá)/視覺/慣性SLAM 225
5.2 協(xié)同SLAM中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 234
5.2.1 協(xié)同SLAM中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題描述 234
5.2.2 集中式數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與分布式數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 237
5.2.3 關(guān)聯(lián)沖突的分布式檢測與消除 239
5.2.4 仿真驗(yàn)證 242
5.3 多運(yùn)動體協(xié)同視覺SLAM 243
5.3.1 個(gè)體SLAM信息交換接口的規(guī)范化 243
5.3.2 子地圖拼接與融合 245
5.3.3 基于詞袋模型的重疊區(qū)域檢測 250
5.3.4 中心化協(xié)同SLAM 253
5.3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 254
5.4 本章小結(jié) 258
第6章 智能協(xié)同編隊(duì)與路徑規(guī)劃 259
6.1 基于共情理論的編隊(duì)隊(duì)形選擇方法 259
6.1.1 人工共情理論 259
6.1.2 基于共情效用模型的大規(guī)模編隊(duì)隊(duì)形選擇方法 282
6.2 基于概率推理的編隊(duì)運(yùn)動規(guī)劃方法 291
6.2.1 全局編隊(duì)規(guī)劃方法 291
6.2.2 基于概率推理的軌跡生成方法 293
6.2.3 仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 295
6.3 基于仿射變換的協(xié)同編隊(duì)控制方法 299
6.3.1 仿射變換理論 299
6.3.2 基于仿射變換的有限時(shí)間抗擾動協(xié)同編隊(duì)控制方法 303
6.3.3 基于仿射變換的抗飽和協(xié)同編隊(duì)控制方法 312
6.4 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動態(tài)環(huán)境路徑規(guī)劃方法 317
6.4.1 動態(tài)環(huán)境路徑規(guī)劃問題描述 317
6.4.2 路徑規(guī)劃MDP模型 317
6.4.3 Dyna-Q算法及其改進(jìn) 318
6.4.4 仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 321
6.5 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的協(xié)同路徑規(guī)劃方法 326
6.5.1 協(xié)同路徑規(guī)劃問題描述 326
6.5.2 分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)同路徑規(guī)劃方法及仿真驗(yàn)證 327
6.6 本章小結(jié) 336
參考文獻(xiàn) 337