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移动机器人一直是机器人领域的重要研究方向，相关从业人员众多。本书基于作者企业内部培训资料，将理论和实践紧密结合，围绕移动机器人的技术发展和实际应用展开。全书分为三个部分。部分介绍基础理论和视觉系统。第二部分介绍机器人控制理论，包括运动学和动力学建模及定位技术。第三部分介绍R0S和SLAM实践，后给出工程调试优化方法。

本书可供机器人、机器视觉及工业控制的专业技术人员参考。

第1章 线性代数与矩阵论

1.1 近世代数

1.2 线性空间

1.3 多项式矩阵

1.4 内积

1.5 向量微积分

1.6 矩阵分解

第2章 概率论与随机过程

2.1 测度论

2.2 概率测度

2.3 随机变量

2.4 随机向量

2.5 随机序列

2.6 随机过程

第3章 化方法

3.1 矢量分析与场论

3.2 几何概念

3.3 一维搜索方法

3.4 优化方法

3.5 带约束的线性规划

3.6 无约束非线性优化

3.7 带约束非线性优化

3.8 二次型优化

第4章 状态估计理论

4.1 估计准则

4.2 估计方法

4.3 统计方法

4.4 概率方法

第5章 模式识别与机器学习

5.1 线性回归

5.2 逻辑回归

5.3 支持向量机

5.4 神经网络

第6章 机器视觉

6.1 颜色工程

6.2 视觉系统

6.3 图像处理

第7章 运动控制

7.1 PID控制

7.2 电机

7.3 驱动器

7.4 控制器

7.5 其他机械部件

第8章 机器人建模

8.1 空间几何学

8.2 约束和完整性

8.3 二轮模型

8.4 二轮差速模型

第9章 机器人定位

9.1 标志定位

9.2 概率定位

第10章 机器人导航

10.1 全局路径规划

10.2 局部运动规划

10.3 轨迹跟踪

10.4 特定曲线设计

第11章 ROS的SLAM框架

11.1 ROS简介

11.2 SLAM简介

11.3 建图分析

11.4 定位分析

11.5 导航分析

第12章 物流AGV系统设计

12.1 硬件设计

12.2 开发与部署

12.3 SLAM调试优化

参考文献

张德好，男，汉族，出生于江苏省徐州市邳县，机械电子工程专业，在职研究生学历，中国电机工程学会会员、浙江省光学学会理事、浙江省智能制造专家委员会专家，长期从事机器人、机器视觉、人工智能的技术开发和项目管理，在元器件检测、自动测试系统、半导体设备、物流AGV等智能制造领域具有一定工作经验，主持完成多项国家和省、市级科研项目，获得授权专利20余项，发表论文5篇。

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书籍介绍

移动机器人一直是机器人领域的重要研究方向，尤其在无人驾驶和人工智能技术兴起后，更加受到国内外技术人员的关注。

本书内容基于作者企业内部的培训材料，将理论和实践紧密结合，围绕移动机器人的技术发展和实际应用，系统介绍了移动机器人的数学基础、理论模荆以及应用技术等多个方面。

全书一共12章，分为三个部分。

第一部分包括第1~6章。 第1章介绍建模和控制必需的线性代数内容，第2章介绍定位和导航必需的概率统计内容。 第3 章介绍最优化方法，第4 章介绍状态估计理论，第5章介绍模式识别与机器学习，共同构成后续理论部分的基础，第6章介绍颜色工程、机器视觉系统和图像处理技术。

第二部分为移动机器人理论，包括第7~10章。 第7章介绍运动控制系统的控制器、驱动器和执行器，构成机器人理论的共有技术。 第8章介绍机器人建模，基于空间几何学的状态描述和分析力学的约束与完整性，推导运动学和动力学模荆。 第9章介绍若干实用定位技术，包括工业界大量应用的反光板和二维码定位。 第10章介绍路径规划和轨迹跟踪的常用算法。

第三部分包括第11章和第12章。 第11章介绍ROS系统的SLAM框架，限于篇幅并没有过多介绍ROS和SLAM的基础知识，默认读者已经掌握该部分内容。 第12章介绍物流AGV系统设计，以及ROS-SLAM的调试方法和优化技巧。

本书立足于企业实践，使用了一些实用标记方法。 例如变换矩阵G>t T，利用左上标到左下标的箭头，表示了从全局坐标框架到机器人坐标框架的运动方向。 再如马尔可夫的一步转移矩阵A:：K