全向轮，全向移动2,3,4轮小车，变换矩阵。

使用vc编写PSO算法，实现粒子的寻优，其中运用了龙格库塔进行轨迹优化。

序言 第1章 引言 1.1 引言 1.2 本书综述 第2章 运动 2.1 引言 2.1.1 运动的关键问题 2.2 腿式移动机器人 2.2.1 腿的构造与稳定性 2.2.2 腿式机器人运动的例子 2.3 轮式移动机器人 2.3.1 轮子运动：设计空间 2.3.2 轮子运动：实例研究 第3章 移动机器人运动学 3.1 引言 3.2 运动学模型和约束 3.2.1 表示机器人的位置 3.2.2 前向运动学模型 3.2.3 轮子运动学约束 3.2.4 机器人运动学约束 3.2.5 举例：机器人运动学模型和约束 3.3 移动机器人的机动性 3.3.1 活动性的程度 3.3.2 可操纵度 3.3.3 机器人的机动性 3.4 移动机器人工作空间 3.4.1 自由度 3.4.2 完整机器人 3.4.3 路径和轨迹的考虑 3.5 基本运动学之外 3.6 运动控制 3.6.1 开环控制 3.6.2 反馈控制 第4章 感知 4.1 移动机器人的传感器 4.1.1 传感器分类 4.1.2 表征传感器的特性指标 4.1.3 轮子／电机传感器 4.1.4 导向传感器 4.1.5 基于地面的信标 4.1.6 有源测距 4.1.7 运动／速度传感器 4.1.8 基于视觉的传感器 4.2 表示不确定性 4.2.1 统计的表示 4.2.2 误差传播：对不确定的测量进行组合 4.3 特征提取 4.3.1 基于距离数据的特征提取(激光、超声和基于视觉测距) 4.3.2 基于可视表象的特征提取 第5章 移动机器人的定位 5.1 引言 5.2 定位的挑战：噪声和混叠 5.2.1 传感器噪声 5.2.2 传感器混叠 5.2.3 执行器噪声 5.2.4 里程表位置估计的误差模型 5.3 定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比 5.4 信任度的表示 5.4.1 单假设信任度 5.4.2 多假设信任度 5.5 地图表示方法 5.5.1 连续的表示方法 5.5.2 分解策略 5.5.3 发展水平：地图表示方法的最新挑战 5.6 基于概率地图的定位 5.6.1 引言 5.6.2 马尔可夫定位 5.6.3 卡尔曼滤波器定位 5.7 定位系统的其他例子 5.7.1 基于路标的导航 5.7.2 全局唯一定位 5.7.3 定位信标系统 5.7.4 基于路由的定位 5.8 自主地图的构建 5.8.1 随机构图的技术 5.8.2 其他的构图技术 第6章 规划与导航 6.1 引言 6.2 导航能力：规划和反应 6.2.1 路径规划 6.2.2 避障 6.3 导航的体系结构 6.3.1 代码重用与共享的模块性 6.3.2 控制定位 6.3.3 分解技术 6.3.4 实例研究：分层机器人结构 参考文献

国外经典控制理论教材 Nonlinear Systems Third Edition(中文版)，详细介绍关于非线性系统的设计方法！! 预测控制 国内经典模型预测控制教材 基于模型预测控制无人车和移动机器人的轨迹跟踪论文

研究针对遗传算法（GA）提出了一种新的变异算子，并将其应用于动态环境下移动机器人的路径规划问题。移动机器人的路径规划在障碍物环境中发现从起始节点到目标节点的可行路径。 通过利用其强大的优化能力，遗传算法已被广泛用于生成最优路径。虽然简单遗传算法或其他改进的变异算子中的常规随机变异算子会导致不可行路径，但所提出的变异算子不会并且避免早熟收敛。为了证明所提出的方法的成功，它被应用于两种不同的动态环境，并且与之前在文献中改进的GA研究进行了比较。与所提出的变异算子相比，遗传算法寻找最优路径的次数要多得多，并且比其他方法收敛得更快。

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基于RGB-D传感器的SLAM，也称为RGB-D SLAM，是移动机器人研究中的一个重要课题。 文中，提出了对基 于Kinect相机的RGB-D SLAM算法进行介绍。 在ROS开源环境中，系统使用简单，可广泛应用于家庭服务等环境和任务，为移 动机器人的发展提供借鉴和参考。

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