自主移动机器人导论：智能机器人与自主代理

"Introduction to Autonomous Mobile Robots（自主移动机器人导论第二版）" 该书是瑞士联邦理工学院苏黎世（ETH）和洛桑（EPFL）、卡内基梅隆大学机器人研究所（CMU）以及其他全球各地研究者和学生智慧与贡献的结晶。作者们感谢所有在移动机器人领域工作的研究者，他们通过分享目标和愿景丰富了这个领域，并提供了编写本书的基础材料。 "路径规划"是这本书中的一个重要标签，这表明书中的内容会深入探讨自主移动机器人如何在未知环境中有效地规划自己的运动路径。路径规划是机器人学中的核心问题，涉及到避障、最优路径寻找以及实时决策等多个方面。在自主移动机器人的应用中，例如无人驾驶汽车、无人机或服务机器人，有效的路径规划算法能够确保机器人在复杂环境中安全、高效地移动。 在自主移动机器人领域，本书第二版可能会涵盖以下知识点： 1. **基础理论**：包括机器人运动学、动力学、感知系统和控制理论等基础知识，这些都是理解机器人行为和路径规划的前提。 2. **环境感知**：通过激光雷达、摄像头等传感器获取数据，实现对周围环境的三维重建和障碍物检测，这对于安全导航至关重要。 3. **定位与建图**：SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）技术，使机器人能够在未知环境中构建地图并确定自身位置。 4. **路径规划算法**：如A*算法、Dijkstra算法、RRT（快速随机树）算法等，用于找到从起点到终点的最优或近似最优路径。 5. **避障策略**：机器人如何根据环境变化实时调整路径，避免碰撞，可能涉及动态规划和反应式避障方法。 6. **多机器人协作**：在多个机器人协同工作时，如何有效地进行路径规划和协调，避免冲突。 7. **学习与适应**：机器学习在路径规划中的应用，使机器人能从经验中学习并适应新环境。 8. **实时性和鲁棒性**：讨论如何在有限计算资源下实现快速且可靠的路径规划，以及面对不确定性时的容错机制。 9. **案例分析**：书中可能包含实际应用场景的案例，如搜索救援任务、仓库自动化或城市交通，展示理论在实践中的应用。 10. **未来趋势**：探讨当前挑战和未来可能的技术发展方向，如全自动驾驶车辆的普及、机器人在服务行业的应用等。 通过这些详细的知识点，读者可以全面了解自主移动机器人的设计原理和实现技术，对于科研人员和工程技术人员来说是一本宝贵的参考书。