本书对智能机器人SLAM与路径规划进行了详细的介绍，内容涵盖传感器、移动机器人平台、路径规划和跟踪、传感器融合方法、障碍回避和SLAM等。本书对目前主流的位姿SLAM、视觉SLAM和语义SLAM算法进行了介绍与比较，也对深度学习技术在智能机器人SLAM与路径规划中的作用进行了较为详细的介绍，以便为学习者提供更多的参考信息。 本书可作为人工智能、计算机科学与技术、电气工程及其自动化、电子信息工程等专业的本科生、研究生的教材，也可作为相关专业的工程技术人员、机器人爱好者的参考书。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本书研究内容
第2章 SLAM前端算法
2.1 引言
2.2 特征提取
2.3 位姿估计
2.3.1 霍恩法
2.3.2 奇异值分解法
2.4 误差传播
2.4.1 匹配点误差传播
2.4.2 点云误差传播
2.4.3 误差传播试验
2.5 实验与分析
2.6 本章小结
第3章 SLAM后端算法
3.1 引言
3.2 位姿SLAM算法的预备知识
3.2.1 状态增强
3.2.2 状态更新
3.2.3 数据关联
3.2.4 状态稀疏性
3.3 六自由度位姿SLAM算法
3.3.1 欧拉角参数化
3.3.2 四元数参数化
3.4 遍历性地图的构建
3.5 位姿SLAM建图
3.5.1 视觉里程计
3.5.2 三维体积地图
3.5.3 三维遍历地图
3.6 本章小结
第4章 基于激光传感器的SLAM算法
4.1 引言
4.2 基于激光传感器的SLAM算法模型
4.2.1 SLAM问题的概率模型
4.2.2 EKF-SLAM算法
4.2.3 基于粒子滤波的SLAM算法
4.2.4 基于滤波的SLAM算法的局限性
4.3 改进滤波SLAM算法
4.3.1 建议分布函数的计算
4.3.2 算法流程
4.4 实验与分析
4.4.1 仿真环境中的算法对比
4.4.2 真实环境中的算法对比
4.5 本章小结
第5章 位姿SLAM在置信空间中的路径规划
5.1 引言
5.2 位姿SLAM路径规划算法的原理
5.2.1 提高位姿SLAM图的连通性
5.2.2 路径步长的不确定性
5.2.3 沿路径的最小不确定性
5.3 位姿SLAM路径规划算法的实现
5.4 实验与分析
5.4.1 合成数据集实验
5.4.2 室内数据集实验
5.4.3 大规模数据集
5.4.4 密集三维建图数据集
5.4.5 真实机器人导航
5.4.6 基于图优化的SLAM算法的路径规划
5.5 本章小结
第6章 RRT*路径规划算法
6.1 引言
6.2 RRT*路径规划算法的基本原理
6.3 RRT*路径规划算法的局限性
6.4 改进RRT*路径规划算法
6.4.1 标准离散时间MPC
6.4.2 动态环境中的随机最优化
6.5 实验与分析
6.5.1 仿真环境中的算法实验
6.5.2 真实环境中的算法实验
6.6 本章小结
第7章 主动式SLAM
7.1 引言
7.2 动作集
7.2.1 探索性动作
7.2.2 位置重访动作
7.3 动作的效用
7.4 重新规划
7.5 实验与分析
7.5.1 路径探测
7.5.2 路径重新规划
7.5.3 与基于边界的探索的比较
7.5.4 基于图优化的SLAM的探索
7.6 本章小结
第8章 多机器人编队SLAM
8.1 引言
8.2 多机器人系统
8.3 基于SLAM的机器人探测方法
8.3.1 位姿跟踪方法
8.3.2 二维与三维联合建图方法
8.4 多机器人定位与建图
8.5 本章小结
第9章 基于VSLAM的几何地图构建算法
9.1 引言
9.2 RGB-D三维建图算法
9.3 ORB算法
9.4 点云生成与点云配准
9.4.1 点云生成
9.4.2 点云配准
9.5 地图优化
9.6 实验与分析
9.6.1 机器人系统配置
9.6.2 几何地图构建
9.6.3 分析与评估
9.7 本章小结
第10章 基于视觉与定位系统融合的地图构建
10.1 引言
10.2 RGB-D信息获取的原理
10.3 基于RGB-D摄像头的VSLAM系统构建
10.3.1 VSLAM系统模块
10.3.2 机器人系统建模
10.3.3 Kinect摄像头的标定
10.4 基于图像数据与运动数据融合的三维建图
10.4.1 特征提取与特征匹配
10.4.2 MICP算法
10.4.3 FastSLAM算法
10.5 实验与分析
10.5.1 机器人软硬件配置及实验环境
10.5.2 VSLAM算法的性能评估
10.6 本章小结
第11章 基于VSLAM的环境语义地图构建方法
11.1 引言
11.2 Mask RCNN算法
11.3 Mask RCNN算法测试
11.3.1 自建数据集实验
11.3.2 连续场景实验
11.3.3 分析与评估
11.4 语义SLAM算法
11.5 DynaSLAM算法
11.5.1 系统综述
11.5.2 动态障碍物分割
11.6 MaskFusion算法
11.6.1 MaskFusion系统综述
11.6.2 帧间追踪
11.6.3 语义与几何分割
11.7 OMASK-SLAM算法
11.7.1 系统框架
11.7.2 几何特征与语义信息的融合
11.7.3 动态障碍物处理
11.8 实验与分析
11.8.1 实验平台
11.8.2 语义地图构建
11.8.3 分析与评估
11.9 本章小结
第12章 基于行为识别的三维语义建图
12.1 引言
12.2 语义建图系统建模
12.2.1 问题表述
12.2.2 运动传感器信息源
12.2.3 活动位置信息源
12.2.4 运动信息与位置信息融合
12.2.5 语义地图信息反馈
12.3 基于可穿戴式运动传感器的人体活动识别
12.3.1 人体活动识别方法的分类
12.3.2 人体活动识