因子圖組合導航理論與應用 賴際舟 白師宇 呂品等 9787030811615 【台灣高等教育出版社】

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書名：因子圖組合導航理論與應用
ISBN：9787030811615
出版社：科學
著編譯者：賴際舟 白師宇 呂品等
頁數：251
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1732129
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內容簡介

因子圖作為一種狀態估計與推理方法，可實現組合導航系統中多源感測器的「即插即用」，在組合導航領域受到廣泛關注。本書系統講述了因子圖組合導航的概念內涵、理論梁構及其實現，介紹了因子圖融合理論、慣性預積分理論、基於因子圖優化的多源融合方法等，並結合車載導航、行人導航、視覺SLAM、激光雷達SLAM以及多無人機協同導航應用場景需求，介紹了因子圖組合導航的優化架構及其實現方案等。 本書可供從事無人系統感知導航相關研究與技術開發的專業人員參考使用，亦可作為導航及相關技術方向的研究生教材，在適度簡化部分內容后，還可用於導航工程、自動化、人工智能等專業高年級本科生的教學。

目錄

第1章 緒論
1 1 引言
1 2 導航的基本概念及無人系統中的導航
1 2 1 導航的基本概念
1 2 2 無人系統中的導航
1 3 常用的導航感測器及其導航方式
1 3 1 常用導航感測器
1 3 2 導航方式分類
1 4 本章小結
第2章 慣性導航及組合導航理論基礎
2 1 引言
2 2 導航的基本知識
2 2 1 常用坐標系
2 2 2 導航參數的表達與變換
2 3 捷聯慣性導航解算原理
2 3 1 捷聯慣性導航系統的特點
2 3 2 捷聯慣性導航系統的姿態算法
2 3 3 捷聯慣性導航速度和位置的解算
2 4 多源信息組合導航系統基礎
2 4 1 概述
2 4 2 慣性基組合導航系統的模式與架構
2 4 3 卡爾曼濾波方法及其在組合導航系統中的應用
2 4 4 其他濾波技術及特點
2 5 本章小結
第3章 因子圖融合理論與方法
3 1 引言
3 2 因子圖的建立與發展概述
3 3 因子圖理論基礎
3 3 1 因子圖的一般模型
3 3 2 概率圖與因子圖模型
3 3 3 因子圖模型的和積算法
3 4 因子圖組合導航方法理論基礎
3 4 1 因子圖優化的內涵
3 4 2 因子圖組合導航基本架構
3 4 3 因子圖在組合導航中的應用及發展
3 5 本章小結
第4章 基於慣性預積分的因子圖組合導航方法
4 1 引言
4 2 基於慣性預積分的因子圖優化融合理論
4 2 1 多源導航信息融合中的因子圖優化方法研究
4 2 2 傳統慣性預積分方法及問題分析
4 3 高精度慣性器件的慣性預積分方法
4 3 1 高精度慣性器件輸出建模
4 3 2 高精度慣性導航解算方法研究
4 3 3 改進的高精度慣性預積分方法研究
4 4 模擬與驗證
4 4 1 車輛航跡模擬設計
4 4 2 模擬結果分析
4 5 本章小結
第5章 慣性/衛星因子圖組合導航方法
5 1 引言
5 2 慣性/衛星組合導航方法概述
5 3 基於時間差分載波相位的高精度迴環因子圖
5 3 1 基於時間差分載波相位的慣性/衛星緊耦合融合機制分析
5 3 2 高精度迴環因子圖模型
5 4 基於高精度迴環約束的慣性/衛星緊耦合因子圖優化融合方法
5 4 1 慣性/衛星緊耦合因子圖優化融合模型
5 4 2 驗證與分析
5 5 本章小結
第6章 面向多源異類信息的因子圖組合導航方法
6 1 引言
6 2 多源信息組合導航方法概述
6 3 絕對、相對量測信息融合方法
6 3 1 絕對、相對量測信息模型
6 3 2 隨機克隆卡爾曼濾波
6 3 3 滑動窗口因子圖模型構建
6 4 等間隔自適應因子圖優化融合方法
6 4 1 等間隔自適應因子圖構建方法
6 4 2 基於期望最大化的自適應融合方法
6 4 3 驗證與分析
6 5 本章小結
第7章 因子圖在車載導航中的應用
7 1 引言
7 2 慣性/里程計組合導航技術概述
7 3 慣性/里程計組合導航技術原理
7 3 1 里程計及相關坐標系定義
7 3 2 里程計導航量測模型構建
7 4 基於增廣預積分的慣性/里程計因子圖優化模型構建
7 4 1 慣性/里程計增廣預積分建模方法
7 4 2 基於增廣預積分的慣性/里程計因子圖優化融合方法
7 5 驗證與分析
7 5 1 數據集驗證
7 5 2 無人車驗證
7 6 本章小結
第8章 因子圖在行人導航中的應用
8 1 引言
8 2 行人零速檢測慣性導航技術概述
8 3 基於因子圖的行人慣性導航技術原理
8 3 1 行人導航零速檢測原理與誤差分析
8 3 2 基於零速檢測算法的行人定位方法
8 4 基於因子圖優化的行人導航技術
8 4 1 基於因子圖優化的行人導航框架
8 4 2 基於歷史數據的最大概率零速檢測方法
8 4 3 基於預積分的行人位姿預測方法
8 4 4 基於因子圖的IPDR融合方法
8 5 驗證與分析
8 6 本章小結
第9章 因子圖在無人系統視覺SLAM中的應用
9 1 引言
9 2 慣性/視覺組合導航技術概述
9 3 基於優化的慣性/視覺組合導航技術原理
9 3 1 慣性/視覺里程計原理與誤差分析
9 3 2 基於因子圖優化的慣性/視覺SLAM方法
9 4 魯棒慣性/視覺里程計方法
9 4 1 相機畸變參數在線自標定的VIO算法架構
9 4 2 基於滑動窗口的緊耦合因子圖優化方法
9 5 驗證與分析
9 6 本章小結
第10章 因子圖在無人系統激光雷達SLAM中的應用
10 1 引言
10 2 激光雷達SLAM技術概述
10 3 激光雷達點雲匹配與位姿估計原理
10 3 1 激光雷達測量誤差建模
10 3 2 點雲體素濾波過程介紹
10 3 3 點到面迭代最近點雲匹配方法分析
10 4 慣性/激光雷達緊耦合因子圖優化融合方法
10 5 驗證與分析
10 5 1 激光雷達/慣性/輪速計緊耦合算法試驗設計
10 5 2 激光雷達/慣性/輪速計緊耦合算法試驗結果分析
10 6 本章小結
第11章 因子圖在多無人機協同導航中的應用
11 1 引言
11 2 無人
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