图书介绍
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- (英)拉瓦利著 著
- 出版社: 北京:清华大学出版社
- ISBN:9787302230410
- 出版时间:2011
- 标注页数:686页
- 文件大小:78MB
- 文件页数:706页
- 主题词:算法-教材
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图书目录
第Ⅰ部分 介绍性的资料2
第1章 绪论2
1.1 从规划(的过程)到规划(的结果)2
1.2 实例与应用3
1.3 规划的基本组成11
1.4 算法、规划器与规划12
1.4.1 算法12
1.4.2 规划器13
1.4.3 规划13
1.5 本书的组织安排15
第2章 离散规划18
2.1 离散可行规划简介18
2.1.1 问题表述18
2.1.2 离散规划的实例19
2.2 可行规划的搜索21
2.2.1 一般前向搜索21
2.2.2 特殊前向搜索23
2.2.3 其他搜索方案26
2.2.4 搜索方法的统一描述28
2.3 离散最优规划29
2.3.1 最优定长规划30
2.3.2 不指定长度的最优规划34
2.3.3 再论Dijkstra算法37
2.4 用逻辑来表示离散规划38
2.4.1 类似STRIPS的表示39
2.4.2 转换到状态空间表示41
2.5 基于逻辑的规划方法42
2.5.1 部分规划空间中的搜索43
2.5.2 建立规划图44
2.5.3 满足性规划46
进一步阅读48
习题49
实现50
第Ⅱ部分 运动规划55
第3章 几何表示与变换55
3.1 几何建模55
3.1.1 多边形与多面体模型56
3.1.2 半代数模型59
3.1.3 其他模型60
3.2 刚体变换62
3.2.1 一般概念62
3.2.2 二维变换64
3.2.3 三维变换65
3.3 物体运动链的变换68
3.3.1 二维运动链68
3.3.2 三维运动链70
3.4 运动树的变换77
3.5 非刚体的变换82
进一步阅读83
习题83
实现85
第4章 位形空间86
4.1 拓扑的基本概念86
4.1.1 拓扑空间86
4.1.2 流形90
4.1.3 路径与连通94
4.2 位形空间97
4.2.1 二维刚体:SE(2)97
4.2.2 三维刚体:SE(3)100
4.2.3 物体的链与树103
4.3 位形空间障碍物104
4.3.1 基本运动规划问题104
4.3.2 显式建模Cobs:平移情况106
4.3.3 显式建模Cobs:一般情形110
4.4 闭运动链112
4.4.1 数学概念113
4.4.2 R2上的运动链115
4.4.3 定义一般连杆组的簇118
进一步阅读121
习题121
实现124
第5章 基于采样的运动规划125
5.1 C-空间中的距离与体积126
5.1.1 度量空间126
5.1.2 运动规划中重要的度量空间127
5.1.3 基本测度理论的定义129
5.1.4 使用正确的测度130
5.2 采样理论131
5.2.1 目的与基本概念131
5.2.2 随机采样133
5.2.3 低离散度采样135
5.2.4 低差异采样139
5.3 碰撞检测141
5.3.1 基本概念141
5.3.2 层次法142
5.3.3 增量法143
5.3.4 检验路径片段144
5.4 递增采样与搜索147
5.4.1 一般架构147
5.4.2 改进离散搜索算法149
5.4.3 随机势场152
5.4.4 其他方法153
5.5 快速探索稠密树154
5.5.1 探索算法155
5.5.2 有效地发现最近点157
5.5.3 在规划中使用树159
5.6 多疑问问题的路线图方法160
5.6.1 基本方法160
5.6.2 可视路线图163
5.6.3 改进路线图的启发式方法164
进一步阅读166
习题167
实现168
第6章 组合运动规划169
6.1 简介169
6.2 多边形障碍区域170
6.2.1 问题的表示170
6.2.2 垂直胞腔剖分172
6.2.3 最大间隙路线图175
6.2.4 最短路径路线图176
6.3 胞腔剖分179
6.3.1 一般定义179
6.3.2 二维剖分181
6.3.3 三维垂直剖分183
6.3.4 线段机器人的剖分184
6.4 计算代数几何190
6.4.1 基本定义与概念190
6.4.2 圆柱代数剖分193
6.4.3 Canny的路线图算法198
6.5 运动规划的复杂性201
6.5.1 下界202
6.5.2 Davenport-Schinzel序列204
6.5.3 上界205
进一步阅读207
习题208
实现209
第7章 基本运动规划的扩展210
7.1 时变问题210
7.1.1 问题的表述210
7.1.2 直接解212
7.1.3 速度调节方法214
7.2 多机器人215
7.2.1 问题的表述215
7.2.2 解耦规划218
7.3 离散与连续空间的混合空间221
7.3.1 混合系统的架构221
7.3.2 操作规划225
7.4 闭运动链的规划228
7.4.1 运动规划算法的适应性修改229
7.4.2 主动-被动连杆的分解232
7.5 机器人学和生物学中的折叠问题235
7.6 覆盖规划239
7.7 最优运动规划241
7.7.1 一个机器人的最优性241
7.7.2 多机器人的最优性245
进一步阅读246
习题247
实现248
第8章 反馈运动规划250
8.1 目的250
8.2 离散状态空间251
8.2.1 反馈规划251
8.2.2 将反馈规划作为导航函数253
8.2.3 运动规划的基于栅格的导航函数255
8.3 向量场与积分曲线257
8.3.1 Rn上的向量场258
8.3.2 平滑流形263
8.4 连续空间中的完备方法269
8.4.1 反馈运动规划269
8.4.2 胞腔复形上的向量场272
8.4.3 最优导航函数273
8.4.4 考虑动力学的向量场275
8.5 连续空间中基于采样的方法279
8.5.1 计算一个漏斗组合279
8.5.2 带插值的动态规划283
进一步阅读290
习题291
实现292
第Ⅲ部分 决策论规划295
第9章 基本决策理论295
9.1 基本概念295
9.1.1 最优化295
9.1.2 回顾概率论298
9.1.3 随机策略300
9.2 与大自然之间的对策301
9.2.1 对大自然的建模301
9.2.2 非确定模型和概率模型302
9.2.3 利用观测305
9.2.4 最优决策的例子307
9.3 两人零和对策310
9.3.1 对策表述310
9.3.2 确定的策略311
9.3.3 随机策略314
9.4 非零和对策317
9.4.1 两人对策317
9.4.2 多人对策322
9.5 对决策理论的进一步思考323
9.5.1 效用理论与合理性324
9.5.2 关于概率模型的问题328
9.5.3 关于非确定模型的问题330
9.5.4 关于对策论的有关问题332
进一步阅读332
习题333
实现335
第10章 序贯决策理论336
10.1 与大自然之间的序贯对策336
10.1.1 模型定义336
10.1.2 前向投影与后向投影340
10.1.3 一个规划及其执行343
10.2 计算反馈规划的算法345
10.2.1 值迭代345
10.2.2 策略迭代349
10.2.3 图搜索方法351
10.3 无限范围问题354
10.3.1 问题表述354
10.3.2 求解技术355
10.4 强化学习358
10.4.1 一般原理358
10.4.2 通过模拟来评估规划359
10.4.3 Q-学习:计算最优规划362
10.5 序贯对策论363
10.5.1 对策树364
10.5.2 状态空间上的序贯对策369
10.5.3 其他序贯对策372
10.6 连续状态空间374
进一步阅读377
习题378
实现379
第11章 传感器与信息空间380
11.1 离散状态空间381
11.1.1 传感器381
11.1.2 历史信息空间384
11.1.3 定义规划问题385
11.2 衍生的信息空间388
11.2.1 信息映射388
11.2.2 非确定的信息空间390
11.2.3 概率信息空间392
11.2.4 有限记忆信息空间394
11.3 离散状态空间的实例394
11.3.1 基本的非确定性的实例394
11.3.2 非确定的有限自动机397
11.3.3 概率情形:POMDPs400
11.4 连续状态空间400
11.4.1 离散阶段信息空间400
11.4.2 连续时间信息空间401
11.4.3 衍生的信息空间402
11.5 连续状态空间的例子407
11.5.1 传感器模型407
115.2 简单投影的例子412
11.5.3 大自然感测行动的例子414
11.5.4 在没有传感器的情况下获得信息416
11.6 计算概率信息状态417
11.6.1 卡尔曼滤波417
11.6.2 基于采样的方法419
11.7 对策论中的信息空间421
11.7.1 对策树中的信息状态421
11.7.2 状态空间上对策的信息空间424
进一步阅读426
习题427
实现429
第12章 存在感测不确定性条件下的规划430
12.1 一般方法431
12.1.1 将信息空间作为一个大的状态空间431
12.1.2 非确定的I-空间中的算法433
12.1.3 概率I-空间中的算法(POMDPs)434
12.2 定位435
12.2.1 离散定位435
12.2.2 连续定位的组合方法440
12.2.3 定位的概率方法442
12.3 环境不确定性与制图444
12.3.1 栅格问题445
12.3.2 Stentz算法(D*)450
12.3.3 未知连续环境中的规划452
12.3.4 没有几何模型情况下的最优导航456
12.3.5 概率定位与制图460
12.4 基于可视性的追-逃问题462
12.4.1 问题的表述462
12.4.2 一个完备算法465
12.4.3 其他类型467
12.5 存在感测不确定性下的操作规划468
12.5.1 原像规划468
12.5.2 非抓握操作473
进一步阅读476
习题477
实现479
第Ⅳ部分 微分约束条件下的规划482
第13章 微分模型482
13.1 位形空间上的速度约束482
13.1.1 隐含表示与参数表示482
13.1.2 轮式系统的运动学487
13.1.3 速度约束的其他实例492
13.2 动力系统的相空间表示495
13.2.1 通过增加维数来减小自由度496
13.2.2 线性系统498
13.2.3 非线性系统499
13.2.4 通过增加积分器来对模型进行扩展500
13.3 基本牛顿-欧拉力学502
13.3.1 牛顿模型503
13.3.2 质点运动504
13.3.3 刚体运动508
13.4 先进的力学概念513
13.4.1 拉格朗日力学514
13.4.2 一般拉格朗日表达式518
13.4.3 欧拉-拉格朗日方程的扩展521
13.4.4 哈密顿力学524
13.5 多决策者526
13.5.1 微分决策526
13.5.2 微分对策论527
进一步阅读528
习题529
实现530
第14章 微分约束条件下基于采样的规划531
14.1 简介531
14.1.1 问题表述531
14.1.2 不同类型的规划问题533
14.1.3 相空间中的障碍物535
14.2 可达性与完备性538
14.2.1 可达集合538
14.2.2 离散时间模型540
14.2.3 运动本原545
14.3 再论基于采样的运动规划546
14.3.1 基本组成546
14.3.2 系统模拟器548
14.3.3 局部规划551
14.3.4 微分约束下的一般框架552
14.4 递增采样和搜索方法553
14.4.1 在网格上进行搜索554
14.4.2 结合状态空间离散化559
14.4.3 RDT方法562
14.4.4 其他方法565
14.5 微分约束条件下的反馈规划566
14.5.1 问题的定义566
14.5.2 带插值的动态规划566
14.6 解耦规划法568
14.6.1 解耦大问题的不同方法568
14.6.2 规划与变换569
14.6.3 具有路径约束的轨迹规划571
14.7 基于梯度的轨迹优化577
进一步阅读579
习题580
实现580
第15章 系统理论与分析技术582
15.1 系统的基本特性582
15.1.1 稳定性582
15.1.2 李亚普诺夫函数584
15.1.3 可控性586
15.2 连续时间动态规划588
15.2.1 Hamilton-Jacobi-Bellman方程588
15.2.2 线性二次型问题590
15.2.3 庞特里亚金最小值原理591
15.3 一些轮式车辆的最优路径595
15.3.1 Dubins曲线595
15.3.2 Reeds-Shepp曲线598
15.3.3 Balkcom-Mason曲线600
15.4 非完整性系统理论602
15.4.1 仿射控制系统602
15.4.2 确定一个系统是否是非完整的604
15.4.3 确定可控性611
15.5 非完整性系统的操控方法616
15.5.1 使用Philip Hall基616
15.5.2 采用正弦行动轨迹621
15.5.3 其他操控方法624
进一步阅读625
习题626
实现627
参考文献628
英汉词汇对照表674