本书以小型机器人平台为应用背景，重点介绍自主导航的数学基础、原理及自主感知和定位技术、路径规划、避障等内容，为开展小型机器人平台的自主导航提供理论基础和方法。本书包含绪论、导航理论基础、惯性导航方法与原理、自主导航系统的环境感知、自主导航系统的定位技术、路径规划与避障、自主导航系统应用案例共7 章内容。 　　本书为高等学校自动化专业的本科生教材，也可作为控制科学与工程，导航、制导与控制，电气工程等专业的研究生教学用书，还可供从事自主智能控制工程的技术人员参考。

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目录
前言
第1章绪论
1.1引言
1.2典型自主导航技术简介
1.2.1惯性导航
1.2.2天文导航
1.2.3地球物理场导航
1.2.4视觉导航
1.3自主导航的关键技术简介
1.4自主导航技术的应用领域
1.5自主导航技术的趋势
第2章导航理论基础
2.1常用坐标系
2.1.1常用坐标系的定义
2.1.2坐标变换
2.2地球物理特性
2.2.1地球参考椭球与曲率半径
2.2.2垂线、纬度与高程
2.2.3地球重力场
2.3运动方程及表示
2.3.1轮式机器人运动方程及表示
2.3.2小型无人机运动方程
2.4载体姿态及表示
2.4.1轮式机器人的姿态表示
2.4.2小型无人机的姿态表示
2.5本章小结
第3章惯性导航方法与原理
3.1惯性传感器
3.1.1陀螺仪
3.1.2加速度计
3.2惯性导航系统
3.2.1平台式惯性导航系统
3.2.2平台式惯性导航系统力学编排方程
3.2.3捷联式惯性导航系统
3.2.4捷联式惯性导航系统的力学编排方程
3.3组合导航系统
3.3.1组合导航的组合类型
3.3.2典型惯性组合导航系统
3.4多源信息融合方法
3.4.1信息融合的基本概念
3.4.2信息融合的常用方法
3.4.3卡尔曼滤波算法
3.5本章小结
第4章自主导航系统的环境感知
4.1环境感知常用传感器
4.1.1激光雷达原理及数据处理
4.1.2视觉传感器
4.1.3视觉传感器标定方法
4.1.4图像特征的提取匹配方法——SIFT算法
4.2环境建模
4.2.1二维环境地图建立
4.2.2三维环境地图建立
4.2.3环境地图比较与分析
4.3本章小结
第5章自主导航系统的定位技术
5.1SLAM数学基础及原理
5.1.1SLAM总体框架
5.1.2三维空间位姿表示
5.1.3SLAM问题的求解
5.2激光雷达SLAM
5.2.1Gmapping算法
5.2.2Cartographer 算法
5.2.3LOAM算法
5.3视觉SLAM
5.3.1ORBSLAM算法
5.3.2RGBDSLAM方法
5.4本章小结
第6章路径规划与避障
6.1路径规划概述
6.2路径规划的常用方法
6.2.1全局路径规划算法
6.2.2局部路径规划算法
6.3深度强化学习路径规划方法
6.4避障策略
6.5本章小结
第7章自主导航系统应用案例
7.1ROS及使用
7.1.1什么是ROS
7.1.2ROS架构
7.1.3相关名词解释
7.1.4ROS通信机制
7.1.5ROS使用简例
7.2激光雷达导航系统实例
7.2.1ROS中的导航功能简介
7.2.2导航机器人模型搭建
7.2.3激光雷达导航实现
7.3视觉导航系统实例
7.3.1深度相机模型实现
7.3.2深度相机建图导航实现
7.4机器人平台自主导航实例
7.4.1环境搭建
7.4.2仿真测试
7.5无人机平台自主导航实例
7.5.1实现框架
7.5.2环境搭建及仿真实现
7.6本章小结
参考文献