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  • 书名 移动智能自主系统
  • 书号 978-7-118-11594-9
  • 作者 (印) 吉填德拉 R.
  • 出版时间 2018年09月
  • 译者 贾继红, 钱继锋, 徐柳
  • 版次 1版1次
  • 开本 16
  • 装帧 精装
  • 出版基金 装备科技译著出版基金
  • 页数 765
  • 字数 910
  • 中图分类 TN87
  • 丛书名
  • 定价

移动智能自主系统(MIAS)是一个新兴、快速发展的研究领域,被普遍认为是通用的研发领域。就现有研究成果而言,其研究对象主要面向机器人学,如野外机器人等。然而,本书中MIAS不仅仅面向机器人领域,还包括几项与之密切相关的技术,这些技术的一些要素如机动性、智能和/或自主性操作,不仅适用于机器人,而且适用于其他移动工具,如微型飞行器 (MAV)和无人飞行器(UAV)。MIAS研发中重要的子领域是:感知和推理;机动性能、自主性能和导航性能;触觉和远程操作;图像融合或计算机视觉;机器人及其操纵器的数学建模;机器人架构规划和学习行为的硬件或软件体系结构;交通工具中的机器人的路径与运动规划和控制;用于用户与机器人(含其他交通工具)之间交流的人机交互界面。人工神经网络(ANN)系统、模糊逻辑系统(FLS)、概率推理和近似推理(PAR)、静态和动态贝叶斯网络(SDBN)以及遗传算法(GA)等的应用促进了上述诸多领域的发展。在多层面的数据融合过程中,位置、纯方位跟踪运动融合,用于场景识别的图像融合和跟踪,用于构建全局模型的信息融合,用于跟踪和控制行动的决策融合以及多传感器数据融合(MSDF)技术也起着至关重要的作用。对于复杂任务的自动化、危险和敌对环境中的监视、困难作业中的人力援助、医疗和野外机器人、医院接收系统、自动诊断系统以及包括挖掘机器人在内的民用和军事系统而言,MIAS是一项非常有用的技术。MIAS 的其他重要研究领域包括传感器和执行器的建模、传感器故障检测、管理与重构、对象场景理解、知识获取与表征以及学习和决策等。在MIAS中,通常被当作动态系统的有自主系统如无人地面车辆(UGV)、无人飞行器(UAV)、微型飞行器(MAV)、水下机器人、固定和自主移动机器人系统、灵巧机械手机器人、挖掘机器人、监视系统和网络化多机器人系统。本书共有35章,涉及上述部分的各个方面。许多章节涉及崭新的研究主题以及近三四年来的研究进展。关于机器人技术的各个方面研究成果丰富,但存在对某些方面的论述有限或高度专业化,有些又过于笼统的问题。本书论述的综合性较强,涵盖了几个相关的学科,这将有助于读者从系统理论和实践的角度来理解机器人技术和MIAS。总的来说,本书在阐明术语的基础上,从开始就客观地陈述了与MIAS相关的各个方面的情况以及当前面临的问题,其主要目的是讨论审议建立自主和/或智能移动系统所需学科;不过,本书并未涉及交通工具的机械和结构方面的内容。在可能的情况下,一些章节通过MATLAB中的数值仿真编码举例说明了某些概念和理论。需要明确指出的是,本书所给的公式没有推导过程,读者可参见参考文献。此外,并非所有章节都讨论了移动性、自主性和智能化的各个方面。从整体来看,本书章节并未重复讨论各种基础概念、 MIAS/机器人系统以及与MIAS/机器人技术相关的技术。 MIAS/机器人 (理论与实践)这一集成技术的最终用户将是系统控制教育机构,研发实验室,航空航天机械和其他工业、运输和自动化行业、医疗和挖掘机器人开发机构等相关行业。

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