Autonomous mobile robots : planning, navigation and simulation

Autonomous Mobile Robots: Planning, Navigation, and Simulation presents detailed coverage of the domain of robotics in motion planning and associated topics in navigation. This book covers numerous base planning methods from diverse schools of learning, including deliberative planning methods, react...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Kala, Rahul [verfasserIn]

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Cambridge, MA: Academic Press ; 2023

Schlagwörter:	Mobile robots Autonomous robots Robots mobiles Robots autonomes

Anmerkung:	Includes index
Umfang:	1 Online-Ressource

Links:	Link aufrufen Link aufrufen Inhaltsverzeichnis
ISBN:	978-0-443-18909-8 0-443-18909-9

Katalog-ID:	1880510332

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This book covers numerous base planning methods from diverse schools of learning, including deliberative planning methods, reactive planning methods, task planning methods, fusion of different methods, and cognitive architectures. It is a good resource for doing initial project work in robotics, providing an overview, methods and simulation software in one resource. For more advanced readers, it presents a variety of planning algorithms to choose from, presenting the tradeoffs between the algorithms to ascertain a good choice. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Testzugang ZHB Lübeck</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">12-03-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">132</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0959</subfield><subfield code="b">4506287762</subfield><subfield code="h">EBS Elsevier</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="u">i</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-06-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">2057</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">DE-L189</subfield><subfield code="b">4483072269</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">n</subfield><subfield code="k">Campuslizenz</subfield><subfield code="y">l01</subfield><subfield code="z">12-02-24</subfield></datafield><datafield tag="981" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="r">https://www.sciencedirect.com/science/book/9780443189081</subfield></datafield><datafield tag="981" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">105</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0841</subfield><subfield code="r">https://www.sciencedirect.com/science/book/9780443189081</subfield></datafield><datafield tag="981" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">132</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0959</subfield><subfield code="y">Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz</subfield><subfield code="r">https://www.sciencedirect.com/science/book/9780443189081</subfield></datafield><datafield tag="981" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">370</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">4370</subfield><subfield code="y">E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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fulltext	Preface xix Acknowledgements xxiii An introduction to robotics Introduction … Application areas … Hardware perspectives … Actuators … Vision sensors … Proximity and other sensors … Kinematics … Transformations … TF tree … Manipulators … Mobile robots … Computer vision … Calibration … Pre-processing … Segmentation and detection … Machine learning … Recognition … Pose and depth estimation … Point clouds and depth images … Tracking … Human-robot interface … Questions … References … Localization and mapping Introduction … AI primer … Localization primer … Localization using motion models … Localization using observation models: Camera … Localization using observation models: Lidar … Mapping primer … Planning … Control … Tracking … Kalman Filters … Extended Kalman Filters … Particle Filters … Localization … Motion model … Motion model for encoders … Measurement model using landmarks and camera … Measurement model using landmarks and Lidar … Measurement model for dense maps … Examples … Mapping … Occupancy maps … Geometric, semantic, and feature maps … Simultaneous Localization and Mapping … Questions … References … Visual SLAM, planning, and control Introduction … Visual simultaneous localization and mapping … Visual odometry … Bundle adjustment … Loop closure and loop closure detection … Loop closure correction … Configuration space and problem formulation … Planning objectives … Assessment … Complexity … Completeness, optimality, and soundness … Terminologies … Control … PID controller … Mobile robot control … Other control laws … Bug algorithms … Bug … algorithm … Bug … algorithm … Bug … algorithm … Tangent Bug … Practical implementations … Questions … References … Intelligent graph search basics Introduction … An overview of graphs … Breadth-first search … General graph search working … Algorithm working … Example … State space approach … Uniform cost search … Algorithm … Example … Linear memory complexity searches … A* algorithm … Heuristics … Algorithm … Example … Admissibility and consistency … Heuristic function design … Suboptimal variants … Adversarial search … Game trees … Example … Pruning … Stochastic games … Questions … References … Graph search-based motion planning Introduction … Motion planning using A* algorithm … Vertices … Edges … Post-processing and smoothing techniques … Planning with robot's kinematics … Planning in dynamic environments with the D* algorithm … Using a backward search … Raised and lowered waves … D* algorithm principle … D* algorithm … D* algorithm example … Lifelong planning A* … D* lite … Other variants … Anytime A* … Theta* … Learning heuristics … Learning real-time A* … ALT heuristics … Questions … References … Configuration space and collision checking Introduction … Configuration and configuration space … Collision detection and proximity query primer … Collision checking with spheres … Collision checking with polygons for a point robot … Collision checking between polygons … Intersection checks with the GJK algorithm … Types of maps … Space partitioning … k- … tree … Oct-trees … Collision checking with oct-trees … Bounding volume hierarchy … Continuous collision detection … Representations … Point and spherical robots … Representation of orientation … Mobile robots … Manipulators … Composite robots and multirobot systems … State spaces … Questions … References … Roadmap and cell decomposition-based motion planning Introduction … Roadmaps … Visibility graphs … Concepts … Construction … Completeness and optimality … Voronoi … Deformation retracts … Generalized Voronoi diagram … Construction of GVD: Polygon maps … Construction of GVD: Grid maps … Construction of GVD: By a sensor-based robot … Generalized Voronoi graph … Cell decomposition … Single-resolution cell decomposition … MuItiresolution decomposition … Quadtree approach … Trapezoids … Construction … Complete coverage … Occupancy grid maps … Other decompositions … Navigation mesh … Homotopy and homology … Questions … References … Probabilistic roadmap Introduction to sampling-based motion planning … Probabilistic roadmaps … Vertices and edges … Local planner … The algorithm … Completeness and optimality … Sampling techniques … Uniform sampling … Obstacle-based sampling … Gaussian sampling … Bridge test sampling … Maximum clearance sampling … Medial axis sampling … Grid sampling … Toggle PRM … Hybrid sampling … Edge connection strategies … Connecting connected components … Disjoint forest … Expanding roadmap … Generating cycle-free roadmaps … Visibility PRM … Complexity revisited … Lazy PRM … Questions … References … Rapidly-exploring random trees Introduction … The algorithm … Goal biased RRT … Parameters and optimality … RRT variants … Bi-directional RRT … RRT-connect … RRT* … Lazy RRT … Anytime RRT … Kinodynamic planning using RRT … Expansive search trees … Kinematic planning by interior-exterior cell exploration (KPIECE) … Sampling-based roadmap of trees … Parallel implementations of RRT … Multi-tree approaches … Local trees … Rapidly-exploring random graphs … CForest … Distance functions … Topological aspects of configuration spaces … Questions … References … Artificial potential field Introduction … Artificial potential field … Attractive potential modelling … Repulsive potential modelling … Artificial potential field algorithm … Working of artificial potential field in different settings … Artificial potential field with a proximity sensing robot … Artificial potential field with known maps … Problems with potential fields … Navigation functions … Social potential field … Force modelling … Groups … Other modelling techniques … Elastic strip … Environment modelling … Elastic strip … Modelling … Discussions … Adaptive roadmap … Questions … References … Geometric and fuzzy logic-based motion planning Introduction … Velocity obstacle method … An intuitive example … Velocity obstacles … Reachable velocities … Deciding immediate velocity … Global search … Variants … Vector field histogram … Modelling … Histogram construction … Candidate selection … VFH+ … VFH* … Other geometric approaches … Largest gap … Largest distance with nongeometric obstacles … Fuzzy logic … Classic logical rule-based systems … Fuzzy sets … Fuzzy operators … Aggregation … Defuzzification … Designing a fuzzy inference system … Training … Gradient-based optimization … Direct rule estimation … Questions … References … An introduction to machine learning and deep learning Introduction … Neural network architecture … Perceptron … XOR problem … Activation functions … Multi-layer perceptron … Universal approximator … Learning … Bias-variance dilemma … Back-propagation algorithm … Momentum … Convergence and stopping criterion … Normalization … Batches … Cross-validation … Limited connectivity and shared weight neural networks … Recurrent neural networks … Deep learning … Auto-encoders … Deep convolution neural networks … Convolution … Pooling and subsampling … Training … Long-short term memory networks … Problems with recurrent neural networks … Long-short term memory networks … Adaptive neuro-fuzzy inference system … Questions … References … Learning from demonstrations for robotics Introduction … Incorporating machine learning in SLAM … Visual place recognition … Sequential and deep learning-based place recognition … Handling multiple domains … Benefiting from semantics … Dealing with dynamic objects … Localization as a machine learning problem … Dealing with a lack of data … Data set creation for supervised learning … Some other concepts and architectures … Robot motion planning with embedded neurons … Robot motion planning using behaviour cloning … Goal seeking using raw sensor inputs … Driving with high level commands … Goal seeking avoiding dynamic obstacles … Generation of data … Augmenting rare data … Dealing with drift … Limitations … Questions … References … Motion planning using reinforcement learning Introduction … Planning in uncertainty … Problem modelling … Utility and policy … Discounting … Value iteration … Policy iteration … Reinforcement learning … Passive reinforcement learning … Q-learning … Deep reinforcement learning … Deep Q-learning … Policy gradients … Deterministic policy gradients … Soft actor critic … Pretraining using imitation learning from demonstrations … Inverse Reinforcement Learning … Inverse Reinforcement Learning for finite spaces with a known policy … Apprenticeship learning … Maximum entropy feature expectation matching … Generative adversarial neural networks … Generative Adversarial Imitation Learning … Reinforcement learning for motion planning … Navigation of a robot using raw lidar sensor readings … Navigation of a robot amidst moving people in a group … Partially observable Markov decision process … Questions … References … An introduction to evolutionary computation Introduction … Genetic algorithms … An introduction to genetic algorithms … Real-coded genetic algorithms … Selection … Crossover … Mutation … Other operators and the evolution process … Analysis … Particle swarm optimization … Modelling … Example … Analysis … Topologies … Differential evolution … Mutation … Recombination … Algorithm … Example … Self-adaptive differential evolution … Evolutionary ensembles … Local search … Hill climbing … Simulated annealing … Memetic computing … Questions … References … Evolutionary robot motion planning Introduction … Diversity preservation … Fitness sharing … Crowding … Other techniques … Multiobjective optimization … Pareto front … Goodness of a Pareto front … MOEA/D … Path planning using a fixed size individual … Path planning using a variable sized individual … Fitness function … Multiresolution fitness evaluation … Diversity preservation … Incremental evolution … Genetic operators and evolution … Evolutionary motion planning variants … Evolving smooth trajectories … Adaptive trajectories for dynamic environments … Multiobjective optimization … Optimization in control spaces … Simulation results … Questions … References … Hybrid planning techniques Introduction … Fusion of deliberative and reactive algorithms … Deliberative planning … Reactive planning … The need for fusion and hybridization … Fusion of deliberative and reactive planning … Behaviours … Fusion of multiple behaviours … Horizontal decomposition … Vertical decomposition … Subsumption architecture … Behavioural finite state machines … Behaviour Trees … Fusion of cell decomposition and fuzzy logic … Fusion with deadlock avoidance … Deadlock avoidance … Modelling behavioural finite state machine … Results … Bi-level genetic algorithm … Coarser genetic algorithm … Finer genetic algorithm … Dynamic obstacle avoidance strategy … Overall algorithm and results … Questions … References … Multi-robot motion planning Multi-robot systems … Coordination … Centralized and decentralized systems … Applications … Planning in multi-robot systems … Problem definition … Metrics … Coordination … Importance of speeds … Centralized motion planning … Centralized configuration space … Centralized search-based planning … Centralized probabilistic roadmap based planning … Centralized optimization-based planning … Decentralized motion planning … Reactive multi-robot motion planning … Congestion avoidance in decentralized planning … Prioritization … Path velocity decomposition … Repelling robot trajectories … Co-evolutionary approaches … Motivation … Algorithm … Master-slave cooperative evolution … Analysis of co-evolutionary algorithm … Motion planning using co-evolution … Questions … References … Task planning approaches Task planning in robotics … Representations … Representing states … Representing actions … Backward search … Backward search instead of forward search … Heuristics … Planning graphs … Mutexes … Planning graphs as a heuristic function … GRAPHPLAN algorithm … Constraint satisfaction … Constraint satisfaction problems … Modelling planning as a CSP … Modelling constraints … Getting a solution … Partial order planning … Concept … Working of the algorithm … Threats … Integration of task and geometric planning … Temporal logic … Model verification … Model verification in robot mission planning … Linear temporal logic … Computational tree logic … Other specification formats … Questions … References … Swarm and evolutionary robotics Swarm robotics … Characteristics of swarm robotics … Hardware perspectives … Swarm robotics problems … Aggregation … Dispersion … Chaining … Collective movement … Olfaction … Shape formation … Robot sorting … Seeking goal of a robot … Neuro-evolution … Evolution of a fixed architecture neural network … Evolution of a variable architecture neural network … Co-operative evolution of neural networks … Multiobjective neuro-evolution … Evolutionary robotics … Fitness evaluation … Speeding up evolution … Evolution of multiple robots and swarms … Evolution of the goal-seeking behaviour … Simulations with ARGOS … Evolutionary mission planning … Mission planning with Boolean specifications … Mission planning with sequencing and Boolean specifications … Mission planning with generic temporal specifications … Questions … References … Simulation systems and case studies Introduction 1001 General simulation framework 1002 Graphics and dynamics 1003 Modules and services 1005 Planning and programming 1006 Robot Operating System 1007 Understanding topics 1009 Services and commands 1012 Navigation 1014 Example 1016 Simulation software 1022 Motion planning libraries 1022 Crowd simulation with Menge 1023 Vehicle simulation with Carla 1023 Other simulators 1024 Traffic simulation 1025 Kinematic wave theory 1025 Fundamental diagrams 1027 Kinematic waves 1028 Intelligent Driver Model 1029 Other behaviours and simulation units 1031 Planning humanoids 1032 Footstep planning 1032 Whole-body motion planning 1034 Planning with manifolds 1036 Case studies 1038 Pioneer LX as a service robot 1038 Pioneer LX as a tourist guide 1039 Chaining of Amigobot robots 1041 Pick and place using the Baxter robot 1043 Dancing NaO robots 1044 Questions 1044 References 1046 Index 1049
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