機器人系統開發與優化：算法、感知與控制策略

徐奇偉，就職於重慶大學，博導。長期專註於包括特種電機的設計和控制、智能控制理論和機電系統的**控制方法。近年來，他的研究重點是加速復雜機電系統的大規模模型訓練和優化計算能力調度，旨在提高計算效率和資源利用率，促進大規模人工智能模型在復雜機電系統中的有效應用。

第1部分 機器人基礎架構與環境感知
第1章 機器人算法基礎與基本系統架構
1.1 機器人系統組成與分層結構
1.1.1 感知層、決策層與執行層
1.1.2 機器人常見硬件開發平臺
1.1.3 控制接口與傳感器標準化規範
1.1.4 實時性與安全性設計原則
1.2 機器人算法的分類與發展路徑
1.2.1 從幾何法到學習型方法
1.2.2 SLAM、路徑規劃與控制
1.2.3 多模態與認知驅動算法
1.3 算法開發環境介紹
1.3.1 基於Linux的通信框架：ROS/ROS2簡介
1.3.2 Gazebo、Isaac Sim與Webots仿真簡介
1.3.3 RViz與MoveIt調試框架簡介
1.3.4 Docker與跨平臺部署簡介
1.4 算法實戰項目工程結構
1.4.1 多節點系統架構
1.4.2 數據接口與消息傳輸
1.4.3 模塊依賴與調用
1.4.4 常見的調試流程
1.5 本章小結
第2章 多模態感知與目標識別技術簡介
2.1 圖像感知與目標檢測算法
2.1.1 YOLOv8與Faster R-CNN結構詳解
2.1.2 GroundingDINO與文字指令目標識別
2.1.3 關鍵點檢測與姿態估計技術
2.1.4 工業目標檢測數據集解析與數據增強
2.2 深度估計與三維重建
2.2.1 單目深度估計網絡：Monodepth2
2.2.2 雙目匹配與立體視覺SLAM配合方式
2.2.3 稠密重建技術：COLMAP與NeRF
2.2.4 深度圖融合與點雲生成算法
2.3 3D點雲處理與語義分割
2.3.1 點雲濾波與下采樣
2.3.2 PointNet/PointNet++的特征提取
2.3.3 激光雷達語義分割網絡：KPConv與RandLA-Net
2.3.4 多幀點雲配準與動態障礙跟蹤
2.4 多模態融合感知技術
2.4.1 相機+雷達+IMU數據融合
2.4.2 貝葉斯濾波與擴展卡爾曼濾波
2.4.3 Transformer感知融合
2.4.4 多源異構數據同步與時序校準
2.5 本章小結
第3章 SLAM定位建圖技術
3.1 經典SLAM理論與數據結構
3.1.1 EKF-SLAM與FastSLAM模型
3.1.2 前端匹配與後端優化流程
3.1.3 回環檢測與圖優化技術
3.1.4 G2O與Ceres Solver優化
3.2 視覺SLAM系統實現
3.2.1 ORB-SLAM3系統結構與線程分工
3.2.2 關鍵幀管理
3.2.3 VINS-Fusion視覺預積分模型
3.2.4 DSO/Direct-SLAM光度誤差模型
3.3 激光SLAM與多傳感器建圖
3.3.1 Gmapping與Hector SLAM原理解析
3.3.2 Cartographer多傳感器子圖拼接
3.3.3 激光+IMU定位系統
3.4 神經網絡與學習型SLAM發展
3.4.1 DeepVO與PoseNet端到端視覺
3.4.2 NICE-SLAM中體素場編碼機制
3.5 本章小結
第2部分 運動控制與操作執行
第4章 路徑規劃算法
4.1 基礎路徑規劃算法
4.1.1 A*算法
4.1.2 Dijkstra算法
4.1.3 D算法
4.2 優化類路徑規劃
4.2.1 PRM算法
4.2.2 RRT算法
4.2.3 RRT*算法
4.2.4 時間彈性軌跡規劃：TEB Planner
4.2.5 運動學約束下的路徑可達性分析
4.3 局部避障與動態障礙規避
4.3.1 DWA局部避障
4.3.2 局部地圖生成與滑窗路徑重規劃
4.3.3 基於CNN的學習型局部避障策略
4.3.4 可變速度控制與緊急停止機制
4.4 本章小結
第5章 機器人運動控制算法
5.1 移動機器人運動建模
5.1.1 差速驅動、全向輪與麥克納姆輪簡介
5.1.2 運動學算法相關依賴庫
5.1.3 底盤狀態估計
5.1.4 誤差反饋設計
5.2 PID與經典控制策略
5.2.1 單變量PID調節
5.2.2 串級PID控制
5.2.3 LQR控制
5.2.4 PID與LQR對比分析
5.3 高級控制方法：MPC與非線性控制
5.3.1 模型預測控制
5.3.2 常見的非線性控制算法
5.3.3 Backstepping與Sliding Mode Control
5.4 四足與二足機器人的步態控制
5.4.1 LIPM模型與ZMP理論簡介
5.4.2 步態周期生成與動態步態穩定性
5.4.3 運動優化器：TOWR與Motion Primitive
5.5 本章小結
第6章 機械臂規劃算法
6.1 機械臂運動學建模
6.1.1 正運動學與DH參數模型
6.1.2 逆運動學求解方法：解析法與數值法
6.1.3 多自由度冗餘系統求解優化
6.2 軌跡規劃與軌跡跟蹤
6.2.1 空間軌跡插值與時間參數化
6.2.2 MoveIt路徑規劃器
6.2.3 動力學約束軌跡優化方法
6.2.4 路徑擾動處理
6.3 操作控制與順應控制機制
6.3.1 力/位置混合控制
6.3.2 阻抗控制與機械臂柔順性調節
6.3.3 末端執行器穩定性與抗擾能力分析
6.3.4 人機協作操作場景下的力