無人系統 環境感知 規劃控制與集群智能

刘勇

博士，浙江大学控制科学与工程学院教授，浙江大学控制学院智能驾驶与未来交通中心主任，浙江大学先进智能系统研究中心副主任，浙江大学控制科学与工程学院党委委员，浙江省机器换人专 家。获浙江省自然科学一等奖、浙江省科学技术一等奖、浙江省科学技术进步一等奖、浙江省自然科学学术二等奖、浙江省杰出青年科学基金项目，入选中组部万人计划青年拔尖人才、浙江省有突出贡献青年科技人才、2022年杭州市钱江特聘专 家和浙江省 151 人才项目，以第 一作者或通讯作者在IEEE Transactions、ICRA、CVPR、IJCAI、ICCV、IROS、ICLR、AAAI/IAAI等期刊和机器人会议发表论文百余篇。主要研究方向：自主机器人与智能系统、机器人自主规划与导航控制、视觉识别与模式识别、SLAM技术及多传感器融合技术。

 

第 1章　無人系統概述 1

1.1　無人系統的概念　1

1.2　無人系統的應用　2

1.3　發展無人系統的意義　3

1.4　無人系統的未來發展趨勢　5

 

第 2章　無人系統的動力系統　6

2.1　無人車的動力系統　6

2.2　無人機的動力系統　8

2.3　無人艇的動力系統　14

2.3.1　無人艇的推進方式　14

2.3.2　常見的無人艇動力系統　15

 

第3章　無人系統的通信系統　18

3.1　無人系統通信系統應具備的功能　18

3.2　無人系統常用的通信手段　20

3.2.1　無人車的通信系統　20

3.2.2　無人機的通信系統　20

3.2.3　無人艇的通信系統　21

3.2.4　無人潛航器的通信系統　22

3.3　適用於無人系統的通信網絡　22

3.3.1　移動自組織網絡　22

3.3.2　無線網狀網絡　28

3.3.3　移動自組織網絡與無線網狀網絡的主要區別　34

 

第4章　無人系統的任務載荷　35

4.1　無人車的任務載荷　35

4.1.1　光電載荷　35

4.1.2　穿牆雷達　36

4.1.3　遙控消防水炮　37

4.1.4　工程機械設備　38

4.1.5　機械臂　38

4.1.6　氣象設備　40

4.1.7　CBRN探測設備　41

4.1.8　武器系統　42

4.2　無人機的任務載荷　43

4.2.1　光電弔艙　43

4.2.2　激光雷達　45

4.2.3　多光譜照相機　46

4.2.4　合成孔徑雷達　47

4.2.5　氣體檢測儀　48

4.2.6　雷達生命探測儀　49

4.2.7　播撒系統　50

4.2.8　聲光設備　51

4.2.9　應答器　52

4.3　無人艇的任務載荷　53

4.3.1　光電載荷　53

4.3.2　激光雷達　54

4.3.3　前視聲吶　55

4.3.4　側掃聲吶　55

4.3.5　淺地層剖面儀　56

4.3.6　多波束測深系統　57

4.3.7　合成孔徑聲吶　57

4.3.8　水文監測傳感器　58

4.3.9　弔放絞車　60

4.4　無人系統任務載荷的未來發展趨勢　61

 

第5章　無人系統的操控終端　62

5.1　操控終端的基本組成和功能　62

5.2　操控終端涉及的關鍵技術　64

5.3　無人車的操控終端　65

5.3.1　車載式操控終端　65

5.3.2　便攜式操控終端　67

5.3.3　手持式操控終端　68

5.3.4　穿戴式操控終端　68

5.4　無人機地面站　69

5.4.1　軍用級無人機地面站　70

5.4.2　行業級無人機地面站　72

5.4.3　消費級無人機地面站　75

5.4.4　通用化無人機地面站軟件　76

5.5　無人艇的操控終端　77

5.5.1　固定式控制基站　77

5.5.2　便攜式操控終端　78

5.5.3　手持式遙控器　79

5.6　多平臺集群操控終端　80

5.6.1　無人機集群控制系統　81

5.6.2　空地異構無人平臺控制系統　83

5.6.3　海上多域無人平臺控制系統　85

5.7　輔助操控系統　86

5.7.1　立體視覺顯示系統　87

5.7.2　基於彩色測距出租車兵臨場感系統　87

5.7.3　駕駛員感知和變化監測系統　88

5.7.4　裝甲透視系統　90

5.7.5　超遠程無人平臺控制系統　91

5.7.6　腦機接口操控系統　91

5.7.7　手勢控制系統　92

5.7.8　虛擬現實設備　93

5.8　無人系統操控終端的未來發展趨勢　94

 

第6章　無人系統的模擬測試　95

6.1　主要的智能機器人模擬軟件　95

6.1.1　Gazebo　96

6.1.2　Webots　96

6.1.3　CoppeliaSim　98

6.2　主要的地面自動駕駛模擬軟件　100

6.2.1　基於真實採集數據的自動駕駛模擬軟件　101

6.2.2　基於模擬生成數據的自動駕駛模擬軟件　102

6.2.3　基於虛實合成數據的自動駕駛模擬軟件　109

6.3　無人機軟件在環模擬　113

6.3.1　APM/PX4　113

6.3.2　XTDrone　115

6.4　主要的水中無人平臺模擬軟件　116

6.5　模擬軟件需要重點關註的方向　118

 

第7章　無人系統的環境感知　120

7.1　定位導航　121

7.1.1　全球導航衛星系統　121

7.1.2　慣性導航系統　124

7.1.3　組合導航系統　125

7.1.4　SLAM及應用　125

7.2　單傳感器環境感知　127

7.2.1　相機與視覺感知經典算法　127

7.2.2　激光雷達　138

7.2.3　毫米波雷達　146

7.2.4　其他傳感器　157

7.3　多模態信息融合SLAM　164

7.3.1　多模態信息融合技術的層次與分類原則　164

7.3.2　多特徵基元融合　165

7.3.3　多傳感器融合　170

7.3.4　多維度信息融合　173

 

第8章　無人系統的運動規劃與行為決策　176

8.1　無人系統運動規劃　176

8.1.1　傳統路徑規劃方法　177

8.1.2　基於採樣的路徑規劃算法　180

8.1.3　運動規劃算法原理　183

8.1.4　智能運動規劃　185

8.1.5　運動規劃算法的發展趨勢　187

8.2　無人系統行為決策　188

8.2.1　無人系統的軌跡預測　189

8.2.2　基於規則的行為決策　193

8.2.3　基於馬爾可夫決策過程的行為決策　194

 

第9章　無人系統的自主控制　197

9.1　無人系統自主控制概述　197

9.1.1　自主無人控制系統簡介　197

9.1.2　自主控制的相關概念　199

9.2　無人系統運動模型　199

9.2.1　無人機動力學模型　200

9.2.2　無人車運動學模型　202

9.2.3　無人艇模型　206

9.3　無人系統運動控制　209

9.3.1　參考軌跡的生成　210

9.3.2　線性控制　211

9.3.3　無人機系統運動控制　215

9.3.4　無人車系統運動控制　224

9.3.5　無人艇系統運動控制　229

9.4　無人系統安全控制　237

9.4.1　無人機系統安全控制　238

9.4.2　無人車系統安全控制　240

9.4.3　無人艇系統安全控制　243

 

第 10章　無人系統集群　248

10.1　無人系統集群概述　248

10.1.1　無人系統集群的定義及特點　248

10.1.2　無人系統集群的優勢　249

10.1.3　無人系統集群的異構性　250

10.1.4　典型的無人系統集群　251

10.2　無人系統集群的建模　252

10.2.1　同構無人系統集群模型　252

10.2.2　異構無人系統集群模型　253

10.2.3　生物學啟發模型　255

10.3　無人系統集群的協同運動與路徑規劃　256

10.3.1　無人系統集群的協同運動方式　261

10.3.2　圖分解法　263

10.3.3　基於採樣的方法　264

10.3.4　基於數學優化的方法　266

10.3.5　基於生物啟發的方法　267

10.4　無人系統集群的協同控制　267

10.4.1　無人系統集群協同控制要素　268

10.4.2　無人機集群協同控制　269

10.4.3　無人車集群協同控制　271

10.4.4　無人艇集群協同控制　277

10.5　其他集群行為　281

10.5.1　智能交互　281

10.5.2　集群感知　281

 

參考文獻　283