1  无人系统计算平台
  1.1  无人系统概述
  1.2  无人系统的计算平台
    1.2.1  计算平台简介
    1.2.2  两种计算平台的介绍
  1.3  无人系统的软件平台
    1.3.1  无人系统的软件架构
    1.3.2  无人系统的操作系统
  本章小结
2  自主移动平台
  2.1  基于SLAMCube的移动平台方案设计
    2.1.1  系统框架
    2.1.2  结构设计
  2.2  思岚机器人平台
    2.2.1  雅典娜Athena 2.0 PRO MAX通用机器人平台
    2.2.2  Hermes PR0 MAX通用机器人平台
  本章小结
3  无人系统环境感知
  3.1  无人系统环境感知概述
    3.1.1  图像场景理解
    3.1.2  点云分割与标注
    3.1.3  跨模态学习
  3.2  激光雷达传感器
    3.2.1  激光雷达传感器的分类
    3.2.2  激光雷达传感器的基本原理
    3.2.3  激光雷达传感器在无人系统中应用
  3.3  视觉传感器
    3.3.1  视觉传感器的分类
    3.3.2  视觉传感器的基本原理
    3.3.3  视觉传感器的主要参数
    3.3.4  视觉传感器在无人系统中的应用
  3.4  无人系统中激光点云和视觉图像的融合
    3.4.1  KITTI数据集
    3.4.2  激光点云和视觉图像的数据对齐
    3.4.3  实验验证及结果分析
    本章小结
4  无人系统定位技术
  4.1  无人系统定位技术概述
  4.2  传统地图与高精度地图
    4.2.1  传统地图
    4.2.2  高精度地图
  4.3  定位技术
    4.3.1  卫星定位技术
    4.3.2  惯性导航技术
    4.3.3  视觉定位技术
    4.3.4  激光定位技术
    4.3.5  多传感器融合定位技术
    4.3.6  新兴的定位技术
  4.4  面向定位的三维点云处理及配准
    4.4.1  基于几何特征的三维点云预处理
    4.4.2  点云特征提取算法
    4.4.3  点云配准优化方法
    本章小结
5  无人系统的规划与控制技术
  5.1  概述
  5.2  路由寻径
    5.2.1  路由寻径简介
    5.2.2  路由寻径算法
  5.3  行为决策
    5.3.1  行为决策简介
    5.3.2  有限马尔可夫决策过程
    5.3.3  基于场景划分和规则的行为决策方法
  5.4  动作规划
    5.4.1  动作规划概述
    5.4.2  轨迹规划
    5.4.3  速度规划
  5.5  反馈控制
    5.5.1  反馈控制简介
    5.5.2  自行车模型
    5.5.3  PID反馈控制
    本章小结
6  多传感器融合感知导航系统(SCube)
  6.1  SCube简介
  6.2  SCube配置
  6.3  SCube组件
    6.3.1  硬件组件
    6.3.2  软件组件
  6.4  SCube操作
    6.4.1  传感器节点启动
    6.4.2  传感器的话题和消息
    6.4.3  传感器消息的录制
    6.4.4  数据导出
    本章小结
7  多源融合定位导航算法实践
  7.1  概述
  7.2  SCube传感器标定
    7.2.1  相机内参
    7.2.2  IMU内参
    7.2.3  lMU与相机外参
    7.2.4  相机与速腾聚创激光雷达的外参
    7.2.5  相机与Livox激光雷达的外参
  7.3  多源融合定位导航算法部署
    7.3.1  FAST—LIO算法
    7.3.2  FAST—LIVO算法
    7.3.3  GVINS算法
    7.3.4  InGVIO算法
    本章小结
学习考核表
测试题及答案
参考文献