《移动机器人原理与设计 原书第2版 》读书笔记思维导图

思维导图PPT模板《移动机器人原理与设计原书第2版》最新版读书笔记，下载可以直接修改习题参考答案第章原理模型贝叶斯控制控制器滤波器矩阵微分线性方法定义向量帆船卡尔曼内容导引本书关键字分析思维导图01第1章三维建模第3章无模型控制第5章实时定位第2章反馈线性化第4章导引第6章辨识目录030502040607第7章卡尔曼滤波器参考文献第8章贝叶斯滤波器索引目录0908010内容摘要本书介绍设计移动机器人的不同工具和方法，主要内容包括三维建模、反馈线性化、无模型控制、导引、实时定位、辨识、卡尔曼滤波器和贝叶斯滤波器等，涵盖执行器、传感器、导航和控制理论等方面。相比上一版，本版新增了贝叶斯滤波器的内容，在线性和高斯情况下，贝叶斯滤波等价于卡尔曼滤波，了解贝叶斯滤波有助于读者更好地学习卡尔曼滤波。第1章三维建模学过《高等数学》《线性代数》《概率论与数理统计》阅读这本书仍有困难。1.1旋转矩阵1.2欧拉角1.3惯性单元1.4动力学建模1.5习题1.6习题参考答案010302040506第1章三维建模1.1.1定义1.1.2李群1.1.3李代数1.1.4旋转向量1.1旋转矩阵1.1.5伴随矩阵1.1.7坐标系变换1.1.6罗德里格斯旋转公式1.1旋转矩阵1.2.2运动欧拉矩阵的旋转向量1.2.1定义1.2欧拉角1.4.2四旋翼建模1.4.1原理1.4动力学建模第2章反馈线性化2.1控制一个积分链2.2引例2.3反馈线性化方法的原理2.4二轮车2.5控制三轮车2.6帆船010302040506第2章反馈线性化2.7滑动模态2.8运动学模型和动力学模型2.9习题2.10习题参考答案第2章反馈线性化2.1.2比例–积分–微分控制器2.1.1比例–微分控制器2.1控制一个积分链2.3.1原理2.3.2相对次数2.3.3微分延迟矩阵2.3.4奇异点2.3反馈线性化方法的原理2.4.2二阶模型2.4.1一阶模型2.4二轮车2.5.1速度和转向模型2.5.3选择另一个输出2.5.2位置控制2.5控制三轮车2.6.1极坐标曲线2.6.2微分延迟2.6.3反馈线性化方法2.6.4极坐标曲线控制2.6帆船2.8.1原理2.8.3伺服电动机2.8.2倒立摆系统2.8运动学模型和动力学模型第3章无模型控制3.1无人车的无模型控制3.2雪橇车3.3帆船3.4习题3.5习题参考答案12345第3章无模型控制3.1.2方向的比例–微分控制器3.1.1方向和速度的比例控制器3.1无人车的无模型控制3.2.1模型3.2.2正弦驱动控制3.2.3最大推力控制3.2.4快速动态特性的简化3.2雪橇车3.3.1问题3.3.2控制器3.3.3导航3.3.4实验3.3帆船第4章导引4.1球面上的导引4.2路径规划4.3维诺图4.4人工势场法4.5习题4.6习题参考答案010302040506第4章导引4.2.2贝塞尔多项式4.2.1简单示例4.2路径规划第5章实时定位5.1传感器5.2测角定位5.3多点定位5.4习题5.5习题参考答案12345第5章实时定位5.2.1问题描述5.2.2内接角5.2.3平面机器人的静态三角测量5.2.4动态三角测量5.2测角定位第6章辨识6.1二次函数6.2最小二乘法6.3习题6.4习题参考答案第6章辨识6.1.1定义6.1.2二次型的导数6.1.3二次函数的特征值6.1.4二次函数的最小化6.1二次函数6.2.2非线性情形6.2.1线性情形6.2最小二乘法第7章卡尔曼滤波器7.1协方差矩阵7.2无偏正交估计器7.3线性估计的应用7.4卡尔曼滤波器第7章卡尔曼滤波器7.5卡布滤波器7.6扩展卡尔曼滤波器7.7习题7.8习题参考答案第7章卡尔曼滤波器7.1.1定义和解释7.1.2性质7.1.3置信椭圆7.1.4生成高斯随机向量7.1协方差矩阵第8章贝叶斯滤波器8.1引言8.2概率的基本概念8.3贝叶斯滤波器8.4贝叶斯平滑器第