Springer 国际系列:非 holonomic 运动规划与机器人技术
"该资源是施普林格工程和计算机国际丛书中的一部分,涉及的主题广泛,包括非 holonomic 运动规划、机器人学、视觉识别、多传感器系统控制、低级视觉的不确定性建模、视觉与导航、任务导向的传感器融合、视觉纹理分析、感官信息处理系统的数据融合、并行架构和算法以及机器人运动规划等。这些书籍由各领域的专家撰写,旨在深入探讨和理解机器人技术、计算机视觉和自动化系统的关键概念和技术。" 以下是对相关知识点的详细说明: 1. **非 holonomic 运动规划**:非 holonomic 系统是指受到某些约束的动态系统,如车辆或轮式机器人,它们不能独立地改变所有坐标的速度。这种运动规划涉及设计路径和速度规划,同时考虑到这些限制,确保机器人能够安全有效地移动。 2. **机器人学**:涵盖从机械臂的运动建模、识别和控制到多传感器集成,机器人学是研究机器人的设计、操作和应用的学科。书籍中提到的《KINEMATIC MODELING, IDENTIFICATION AND CONTROL OF ROBOT MANIPULATORS》深入讨论了这一领域。 3. **计算机视觉与图像识别**:通过《OBJECT RECOGNITION USING VISION AND TOUCH》等书籍,读者可以学习如何利用视觉信息和触觉反馈进行对象识别,这是自动化和机器人领域的重要组成部分。 4. **多传感器系统**:在《INTEGRATION, COORDINATION AND CONTROL OF MULTI-SENSOR ROBOT SYSTEMS》中,讨论了如何集成和协调多个传感器,以提高机器人系统的性能和鲁棒性。 5. **低级视觉的不确定性建模**:《BAYESIAN MODEUNG OF UNCERTAINTY IN LOW-LEVEL VISION》关注的是如何用贝叶斯方法来处理视觉处理中的不确定性,这对于提高视觉系统的精度和可靠性至关重要。 6. **视觉导航**:《VISION AND NAVIGATION: THE CMU NAV LAB》介绍了视觉在机器人自主导航中的应用,包括环境感知和路径规划。 7. **任务导向的传感器融合与规划**:《TASK-DIRECTED SENSOR FUSION AND PLANNING》讲述了如何结合传感器数据进行智能决策和规划,以完成特定任务。 8. **视觉纹理分析**:《COMPUTER ANALYSIS OF VISUAL TEXTURES》探讨了如何使用计算机算法理解和处理视觉纹理信息,这在图像分析和识别中有广泛应用。 9. **数据融合**:《DATA FUSION FOR SENSORY INFORMATION PROCESSING SYSTEMS》关注如何有效地整合来自不同传感器的数据,以优化信息处理。 10. **并行架构和算法**:《PARALLEL ARCHITECTURES AND PARALLEL ALGORITHMS FOR INTEGRATED VISION SYSTEMS》讨论了并行计算在视觉系统中的应用,以提高处理速度和效率。 11. **机器人运动规划**:《ROBOT MOTION PLANNING》涵盖了机器人如何在复杂环境中找到有效的、无碰撞的路径,这是机器人自主行动的基础。 这些书籍集合提供了丰富的理论知识和实践经验,对于从事机器人技术、计算机视觉和自动化领域的研究人员和工程师来说是宝贵的资源。通过深入学习这些内容,读者可以提升对相关领域的理解,解决实际问题,并推动技术的创新与发展。
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