移动智能自主系统
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作者[印度] Jitendra R. Raol,[南非] Ajith K. Gopal
出版社国防工业出版社
ISBN9787118115949
出版时间2018-09
装帧精装
开本其他
定价258元
货号1201818638
上书时间2024-06-11
商品详情
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作者简介
吉填德拉R.劳伊（Jitendra R.Raol），于1971年和1973年获得瓦多达拉巴罗达M.S.大学电气工程工学学士学位和工程硕士学位。1986年获得加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学电气和计算机工程博士学位，并兼任研究员和助教。曾在瓦多达拉巴罗达M.S.大学执教两年，后于1975年加入国家航天实验室(NAL)。在NAL参与基于固定和运动飞行模拟器的驾驶员模型研究。1986年博士毕业后，以G-科学家（NAL飞行力学与控制部(FM-CD)主管）的身份重新加入NAL，直至2007年7月31日退休。随团访问叙利亚、德国、英国、加拿大、中国、美国和南非等国家。就系统识别、神经网络、参数估计、多传感器数据融合和机器人技术问题的研究，多次在靠前会议上发表过技术论文，并进行客座演讲。他是英国靠前电气工程师学会会员、美国靠前电气和电子工程师学会不错会员，也是印度航空学会终身会员以及印度系统学会的终身会员。1976年，凭借非线性滤波研究成果，获得印度工程师机构的K.F.Antia纪念奖。凭借关于不稳定系统参数估计研究成果，获得由印度工程师协会颁发证书；凭借关于传感器数据融合研究成果获得了很好海报论文奖；凭借一篇与目标追踪相关研究成果，获得了印度电子和电信工程师协会所颁发的品牌和证书。因其对国家航空航天飞行器综合飞行力学与控制技术发展所做出的贡献，于2003年被授予南非科学与工业研究理事会(CSIR)有名的科技徽章，因在科技领域的突出表现，被授予盾形徽章、证书并获得67000美元的奖金。
目录
绪论
参考文献
部分 MIAS基础概念
章 神经-模糊-遗传算法-人工智能范式
1.1 引言
1.2 人工神经网络
1.3 前馈神经网络
1.3.1 学习算法
1.4 递归神经网络
1.4.1 一些RNN变异型
1.5 基于Hopfield神经网络-RNN的参数估计
1.6 模糊逻辑和模糊系统
1.6.1 模糊推理机／系统
1.7 遗传算法
1.7.1 典型的遗传算法过程
1.7.2 遗传编程
1.8 与人工神经网络相结合的理念以及分类
1.8.1 结合人工神经网络的模糊逻辑方法输出或结果的分类
1.8.2 与人工神经网络的输出／结果相结合的基于GA的方法
1.8.3 GA-FL混合方法
1.9 机器人技术中模糊神经遗传算法的一些可能应用
1.9.1 基于人工神经网络摄像头：机器人协同
1.9.2 机器人的人工神经网络路径规划
1.9.3 GA-FL综合合成
1.10 人工智能
1.10.1 像人类一样思考
1.10.2 像人类一样行动
1.10.3 理性思考或理性思维
1.10.4 理性行为
1.10.5 AI前景
1.10.6 智能代理
1.10.7 智能：MIAS／机器人系统
参考文献
第2章 机器人运动的数学模型
2.1 引言
2.2 机器人空间定位
2.2.1 机器人位置
2.2.2 机器人及其连杆定位
2.2.3 旋转矩阵
2.2.4 齐次变换
2.3 机器人运动学
2.4 动态模型
2.4.1 运动方程
2.5 机器人的行走
2.6 概率机器人运动模型
2.6.1 测距法
2.6.2 航位推算法
参考文献
第3章 移动智能自主系统中的数据融合
3.1 引言
3.2 为什么MIAS需要数据融合
3.3 MIAS数据融合方法概述
3.4 结束语
参考文献
第4章 图像配准与融合
4.1 引言
4.2 图像配准
4.2.1 图像配准的步骤
4.2.2 卫星图像配准
4.2.3 文献综述
4.2.4 卫星图像配准方法
4.3 图像融合
4.3.1 图像融合模式
4.3.2 不同级别图像融合
4.3.3 图像使用方法
4.3.4 图像融合性能评价
4.3.5 利用模糊逻辑的图像融合
4.3.6 图像融合的Ⅱ型模糊逻辑
参考文献
第5章 利用离散余弦变换的多传感器图像融合方法
5.1 引言
5.2 离散余弦变换的基础知识
5.3 多分辨率离散余弦变换
5.4 多传感器图像融合
5.5 融合质量评价指标
5.6 彩色图像融合
5.7 结果与讨论
5.8 结束语
参考文献
第6章 使用频谱框架的运动分割
6.1 引言
6.2 运动分割的主要方法
6.3 运动矢量的计算
6.4 优选似然框架
6.5 运动分割方法
6.5.1 运动检测
6.5.2 运动估计
6.5.3 谱框架聚类算法
6.6 结果讨论
6.7 结束语
参考文献
第7章 具有丢包链路的多智能体系统编队控制
7.1 引言
7.2 问题描述
7.3 基于估计的编队控制算法
7.4 在发生数据包丢失事件中传送数据以获得最佳估计
7.5 结果与讨论
7.6 结束语
参考文献
第2部分 MIAS与机器人
……
第3部分 MIAS/机器人的联合技术
附录A 数值统计概念
附录B 与机器人学相关的软件和算法注释
内容摘要
移动智能自主系统（MIAS）是一个迅速兴起并广泛发展的研究领域，本书主要介绍机器人理论和典型机器人，但就MIAS的实现目的而言，MIAS不应该也不能有且只有于传统机器人。本书主要内容：路径和运动规划、在动态环境中的避障、移动机器人大脑的直接控制、传感器与图像数据融合、机器人的自主决策与行为建模、水电式米娜机器人技术、智能天线自适应算法、自主微型飞行器的控制方法、基于模糊神经网络与容错的自动着陆式飞机、基于同时定位估计的H∞滤波器。
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