机器人感知技术
作者: 李新德，朱博，谈英姿 编著18.11万字80人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (161章)
倒序
正文
001 引言002 引言-1.1 机器人感知技术概述003 .1.1 度量层环境感知技术004 .1.2 拓扑层环境感知技术005 .1.3 语义层环境感知技术006 .1.4 复合环境感知技术007 引言-1.2 机器人与环境的交互机制概述008 引言-参考文献(1)009 引言-参考文献(2)010 引言-参考文献(3)011 引言-参考文献(4)012 引言-参考文献(5)013 数学基础014 数学基础-2.1 线性代数015 .1.1 向量016 .1.2 标量017 .1.3 矩阵018 .1.4 张量019 .1.5 矩阵的运算和操作020 .1.6 向量的线性相关与独立021 .1.7 矩阵的秩022 .1.8 单位矩阵或恒等运算符023 .1.9 矩阵的行列式024 .1.10 逆矩阵025 .1.11 向量的范数（模）026 .1.12 伪逆矩阵027 .1.13 以特定向量为方向的单位向量028 .1.14 一个向量在另一个向量方向上的投影029 .1.15 特征向量和特征值030 .1.16 矩阵的特征方程031 .2.1 微分032 .2.2 函数的梯度033 .2.3 连续偏导数034 .2.4 链式法则035 .2.5 反向传播算法036 .3.1 梯度下降法037 .3.2 梯度下降法的变式038 数学基础-2.4 二维空间位姿描述039 数学基础-2.5 三维空间位姿描述040 .5.1 正交旋转矩阵041 .5.2 三角度表示法042 .5.3 奇异点043 .5.4 单位四元数044 .5.5 平移与旋转组合045 数学基础-2.6 张量046 数学基础-2.7 概率基础047 .7.1 随机实验和样本空间048 .7.2 并集、交集和条件概率049 .7.3 事件联合概率050 .7.4 事件的互斥051 .7.5 事件的独立052 .7.6 条件独立053 .7.7 贝叶斯公式054 .7.8 概率质量函数055 .7.9 概率密度函数056 .7.10 随机变量的数学期望057 .7.11 随机变量的方差058 .7.12 偏度和峰度059 .7.13 协方差060 .7.14 相关性系数061 .7.15 一些常见的概率分布062 .7.16 似然函数063 .7.17 最大似然估计064 .7.18 中心极限定理065 数学基础-2.8 习题066 数学基础-参考文献067 环境信息采集与度量层数据处理068 .1.1 超声波传感器工作原理与关键指标069 .1.2 超声波传感器测量数据特性070 .1.3 基于超声波传感器的地图创建071 .2.1 激光雷达工作原理072 .2.2 基于激光雷达的地图创建073 .3.1 图像的数据表达074 .3.2 针孔相机模型与立体视觉075 .3.3 深度传感器及颜色-深度传感器076 .3.4 视觉SLAM(1)077 .3.4 视觉SLAM(2)078 .3.4 视觉SLAM(3)079 环境信息采集与度量层数据处理-3.4 常见触觉传感器080 .4.1 力传感器及其数据处理081 .4.2 接触觉传感器及其数据处理082 .4.3 压觉传感器及其数据处理083 .4.4 滑觉传感器及其数据处理084 .5.1 听觉传感器及其数据处理085 .5.2 味觉传感器及其数据处理086 .5.3 嗅觉传感器及其数据处理087 .5.4 接近觉传感器及其数据处理088 环境信息采集与度量层数据处理-3.6 习题089 环境信息采集与度量层数据处理-参考文献090 静态目标检测与识别091 .1.1 基于度量数据的障碍物检测092 .1.2 基于深度神经网络的物体检测(1)093 .1.2 基于深度神经网络的物体检测(2)094 .1.2 基于深度神经网络的物体检测(3)095 .1.2 基于深度神经网络的物体检测(4)096 .1.3 基于传统特征的物体分类识别097 .1.4 基于CNN的物体识别098 静态目标检测与识别-4.2 基于三维信息的物体检测与识别099 .2.1 可行区域检测100 .2.2 目标物体检测与识别101 .3.1 滑移检测(1)102 .3.1 滑移检测(2)103 .3.2 物体触觉识别104 静态目标检测与识别-4.4 习题105 静态目标检测与识别-参考文献106 动态目标检测与识别107 动态目标检测与识别-5.1 动态障碍物的检测108 .2.1 人脸检测(1)109 .2.1 人脸检测(2)110 .2.1 人脸检测(3)111 .2.2 人脸跟踪112 动态目标检测与识别-5.3 人体检测113 .3.1 图像预处理114 .3.2 梯度方向直方图特征115 .3.3 基于有监督学习的人体检测116 动态目标检测与识别-5.4 人体运动检测与跟踪117 .4.1 人体运动检测118 .4.2 人体运动跟踪119 动态目标检测与识别-5.5 习题120 动态目标检测与识别-参考文献121 场所语义级环境描述与理解122 场所语义级环境描述与理解-6.1 场所描述与理解概述123 .2.1 基于物体类别的方法124 .2.2 物体类别结合物体信息的方法125 场所语义级环境描述与理解-6.3 基于全局特征的场所描述与理解126 场所语义级环境描述与理解-6.4 基于自然语言的场所描述与理解127 .4.1 识别模型框架128 .4.2 数据预处理129 .4.3 模型结构130 .4.4 训练方法131 .4.5 实验验证132 场所语义级环境描述与理解-6.5 习题133 场所语义级环境描述与理解-参考文献(1)134 场所语义级环境描述与理解-参考文献(2)135 场所语义级环境描述与理解-参考文献(3)136 移动机器人语义地图与导航应用137 移动机器人语义地图与导航应用-7.1 基于手绘语义地图的视觉导航138 移动机器人语义地图与导航应用-7.2 手绘地图与实际地图的关联139 移动机器人语义地图与导航应用-7.3 基于预测估计的视觉导航140 .3.1 在线预测估计方法141 .3.2 无约束导航算法(1)142 .3.2 无约束导航算法(2)143 .3.3 动态避障导航算法144 移动机器人语义地图与导航应用-7.4 基于实体语义类别的视觉导航145 .4.1 SBoW模型自然路标识别算法(1)146 .4.1 SBoW模型自然路标识别算法(2)147 .4.2 基于模糊颜色直方图的SBoW路标识别算法148 .4.3 基于自然路标识别的无障碍导航149 移动机器人语义地图与导航应用-7.5 基于自然语言的视觉导航150 .5.1 导航意向图的生成151 .5.2 基于受限自然语言路径的导航实验152 .5.3 基于完全自然语言路径的导航实验153 附录A 实验指导书-A.1 激光雷达实验154 附录A 实验指导书-A.2 摄像头传感器（Webots）155 附录A 实验指导书-A.3 基于激光点云的道路检测156 附录A 实验指导书-A.4 传统CNN检测157 附录A 实验指导书-A.5 Yolo检测与识别158 附录A 实验指导书-A.6 人脸检测与识别159 附录A 实验指导书-A.7 人体检测与识别160 附录A 实验指导书-A.8 使用经典VGG-16、VGG-19、ResNet50、ResNet101网络实现场景分类161 附录A 实验指导书-A.9 语义感知综合应用系统实验
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