Sensor Modelling and Data Processing for Autonomous Navigation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Adams, Martin David

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1999-4

价格:$ 71.19

装帧:

isbn号码:9789810234966

丛书系列:

图书标签:

传感器建模
数据处理
自主导航
机器人
SLAM
计算机视觉
传感器融合
滤波算法
导航算法
嵌入式系统

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具体描述

Presents a framework for modelling and using sensors to aid mobile robot navigation. The text addresses the problem of accurate and reliable sensing in confined environments and makes an analysis of the design and construction of a low cost optical range finder. This is followed by a quantitative model for determining the sources and propagation of noise within the sensor. The physics behind the causes of erroneous data is also used to derive a model for detecting and labelling such data as false. In addition, the author's data-processing algorithms are applied to the problem of environmental feature extraction. This forms the basis of a solution to the problem of mobile robot localization. The book develops a relationship between the kinematics of a mobile robot during the execution of successive manoeuvres, and the sensed features. Results, which update a mobile vehicle's position using features from 2D and 3D scans, are presented.

好的，这里为您提供一份关于《传感器建模与自主导航数据处理》的图书简介，该简介将侧重于该领域的核心技术、挑战与前沿应用，确保内容详实且具有专业性，同时避免提及您提到的原书名及其具体内容。 --- 图书简介：《传感器建模与自主导航数据处理》导论：复杂环境下的感知与决策在高度依赖自主系统（如自动驾驶汽车、无人机、服务机器人）的时代，系统的安全性、可靠性与性能直接取决于其环境感知能力和对传感器数据的有效处理水平。本书旨在深入探讨现代自主导航系统中，如何对物理世界进行精确建模，并利用先进的数据处理技术，从海量、多源异构的传感器数据中提取出高置信度的环境信息，从而支撑系统做出实时、鲁棒的决策。本书的核心关注点在于连接“物理世界建模”与“数字信息处理”之间的关键桥梁——即如何将真实的物理过程（如光照变化、材料反射、运动模糊、传感器噪声等）转化为可计算、可量化的数学模型，并在此基础上构建高效的数据融合与状态估计框架。第一部分：传感器机理与模型构建自主导航系统的心脏是其感知套件。本部分将详细剖析当前主流导航传感器的工作原理、内在局限性，并构建精确的数学模型，这是后续数据处理的基础。 1. 激光雷达（LiDAR）建模与误差分析：我们将从光束传播、目标反射截面（RCS）的角度，建立激光雷达的点云生成模型。重点分析由环境因素（如雨、雾、灰尘）引起的光束衰减、多径效应，以及传感器自身引起的系统性误差（如扫描器校准误差、相位误差）。讨论如何通过物理约束对原始点云进行预处理和去噪。 2. 视觉系统（相机）的几何与辐射度量：详细阐述小孔成像模型、畸变校正（径向与切向畸变）的数学原理。超越基础的几何模型，本书深入研究图像传感器的辐射响应特性，包括曝光时间、动态范围限制、饱和效应和CMOS/CCD噪声模型的建立（如泊松噪声与高斯噪声的叠加）。这对于理解图像在低照度或高动态范围场景下的性能至关重要。 3. 惯性测量单元（IMU）与里程计的动力学建模：针对加速度计和陀螺仪，本书构建详细的误差模型，包括零偏（Bias）、比例因子（Scale Factor）、随机游走（Random Walk）以及角速率随机游走。同时，对轮式里程计的滑动、漂移等非完整约束误差进行系统性建模，为后续的状态估计提供准确的噪声协方差参数。 4. 传感器间的异构性与时间同步：自主系统通常采用多传感器冗余与互补策略。本部分强调对不同传感器采集频率、采集时间戳之间的时间偏差（Time Offset）进行精确估计与补偿的必要性，探讨基于硬件触发或后验时间对齐的技术路线。第二部分：先进数据处理与特征提取在获得精确的传感器模型后，数据处理阶段的目标是将原始数据转化为具有物理意义的语义信息或精确的状态参数。 1. 几何特征与语义信息提取：针对点云数据，重点介绍基于几何拓扑的特征提取方法，例如法向量估计、曲率分析、以及平面、柱面等基本结构元素的分割算法。对于视觉数据，探讨从低级特征（边缘、角点）到高级语义分割（如道路、行人、车辆）的深度学习流水线，关注模型在嵌入式设备上的高效部署。 2. 运动估计与场景重建：阐述基于视觉（V-SLAM/VIO）和激光雷达（L-SLAM）的即时定位与地图构建（SLAM）方法。本书详细对比基于优化（Bundle Adjustment, Graph Optimization）和基于滤波（EKF, UKF）的后端优化策略，尤其关注处理传感器稀疏观测值和处理大规模地图回环检测的挑战。 3. 鲁棒性与异常检测：真实世界充满了不可预测的干扰。本部分聚焦于在数据中识别和隔离异常值（Outliers）的技术，包括基于统计学的方法（如M-估计）和基于几何一致性的方法。讨论如何设计自适应的阈值机制，以应对环境光照突变或传感器间歇性故障。第三部分：多源信息融合与状态估计数据融合是自主导航系统的核心技术，它利用不同传感器的互补性，实现比任何单一传感器都更精确、更鲁棒的状态估计。 1. 概率融合理论基础：从信息论的角度回顾卡尔曼滤波（KF）家族在非线性系统中的局限性，并深入探讨扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）在线性化和采样过程中的误差来源。 2. 基于优化的融合框架（Factor Graph Optimization）：详细介绍如何将IMU预积分、视觉观测、GPS/GNSS接收机数据以及里程计约束统一构建到因子图模型中。阐述如何利用高斯-牛顿法或信赖域法求解大规模稀疏非线性最小二乘问题，以实现全局一致性的状态估计。 3. 鲁棒的概率框架：针对传感器数据中固有的非高斯噪声和潜在的恶意干扰，本书引入鲁棒状态估计技术，如Tukey's Biweight、Huber Loss等，用于降低极端异常值对整个状态估计轨迹的破坏性影响。讨论如何动态调整传感器权重（Covariance Tuning），以适应实时的环境变化。结论与展望本书的最终目标是为系统工程师和研究人员提供一套完整的工具箱，用于设计、分析和验证下一代自主导航系统的数据处理架构。展望部分将讨论新兴技术，如事件相机（Event-based Cameras）的建模挑战、基于深度学习的直接状态估计方法的潜力与可解释性问题，以及信息论在传感器资源管理中的应用，为未来自主系统在极端环境下的可靠运行奠定理论与实践基础。目标读者：机器人学、自动驾驶、航空航天、计算机视觉及控制工程领域的研究人员、高级工程师和研究生。