本书是一本从工程实践角度介绍无人系统驾控技术的书籍。本书以Autoware自动驾驶平台为核心,全面介绍了Autoware平台中各个模块的主要功能,详细讲述了利用Autoware平台实现无人系统驾控的操作过程。本书首先介绍了Autoware自动驾驶平台平台的基本架构与安装过程,然后介绍了常用传感器、感知模块、定位模块、路径规划模块和控制模块的操作过程, 介绍无人车的激光循迹实践案例。本书旨在帮助读者快速熟悉Autoware自动驾驶平台的核心操作,掌握无人系统驾控的关键技术。
如何估计机器人在空间中移动时的状态(如位置、方向)是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器,而它们往往受噪声影响,这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型,以及如何在现买世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法(如卡尔曼滤波)以及 为现代的方法(如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归)。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说,本书将是一份宝贵的资料。