本书介绍了导航拒止环境下无人机自主导航与运动规划技术的研究现状，着重描述了无人机自主导航、运动规划的方法与应用。根据国内外在该领域的最新研究成果及课题组最新研究进展，凝练其中的关键问题与设计方法。针对导航拒止环境下的无人机自主导航问题，分别提出了基于视觉的无人机自主导航方法、基于激光雷达的无人机自主导航方法、基于多传感器融合的无人机自主导航方法。针对复杂多障碍环境下的无人机自主运动规划问题，分别描述了感知受限条件下的无人机实时局部运动规划方法、面向未知环境的无人机自主探测运动规划方法。针对真实导航拒止环境，设计了一套面向室外复杂环境的无人机自主飞行系统。最后，基于搭建的实物平台展开闭环飞行实验，验证了本书提出的无人机自主导航与运动规划方法的有效性。
本书适合自动化相关专业的本科生及研究生阅读，同时可供对无人机自主导航与运动规划感兴趣的高校师生、科研工作者和工程技术人员阅读参考。

宗群，1961年生，教授、博士生导师。现为天津大学电气与自动化工程学院控制理论与控制工程学科带头人；天津大学电子信息工程学院副院长；天津大学无人机联合研究中心主任；教育部重大专项专家组副组长，教育部科技委国防学部委员，教育部新型飞行器联合研究中心副主任，教育部新型飞行器制导与控制中心主任；IEEEMember；中国自动化学会理事，中国自动化学会控制理论专业委员会委员，中国航空学会制导、导航与控制委员会委员，中国自动化学会技术过程故障诊断与安全性专业委员会委员，中国自动化学会过程控制专业委员会委员；中国人工智能学会智能空天系统专业委员会委员；天津自动化学会理事；国家863项目评审专家；国家自然科学基金评审专家；天津市科技项目评审专家；《控制理论与应用》编委、《信息与控制》编委、《哈尔滨工业大学学报》编委。近年来作为项目负责人先后主持完成30多项国家基金、教育部重大项目培育基金、天津市重点基金、天津市重点科技攻关等项目。在国内外学术刊物发表学术论文150多篇，其中SCI／EI检索l00多篇。获天津市科技进步奖二等奖、三等奖各1项，获授权发明专利16项。研究方向主要为：飞行器建模、控制与仿真，飞行器轨迹优化与姿态协同控制、多智能体编队协同控制，智能自主飞行控制。

前言
第1章 绪论
1.1 无人机自主导航与运动规划研究现状
1.1.1 相关研究项目概述
1.1.2 导航拒止环境下无人机自主导航方法研究现状
1.1.3 多障碍环境下无人机运动规划方法研究现状
1.2 导航拒止环境下无人机自主导航与运动规划难点分析
1.2.1 不依赖外部传感器信息的无人机自主导航
1.2.2 考虑避障与传感器视场约束的无人机运动规划
1.2.3 面向复杂导航拒止环境的无人机自主飞行
1.3 本书主要内容
参考文献
第2章 坐标系定义与坐标变换
2.1 无人机坐标系定义
2.1.1 参考坐标系
2.1.2 机体坐标系
2.1.3 相机坐标系
2.1.4 激光雷达坐标系
2.2 坐标系间的变换关系
2.2.1 旋转矩阵
2.2.2 旋转向量
2.2.3 欧拉角
2.2.4 四元数
2.2.5 变换矩阵
2.3 李群与李代数
2.3.1 李群
2.3.2 李代数
2.3.3 李群与李代数间的映射关系
2.3.4 李代数雅可比
2.4 本章小结
参考文献
第3章 基于视觉的无人机自主导航方法
3.1 概述
3.1.1 相关工作
3.1.2 基于视觉的无人机自主导航方法结构设计
3.1.3 问题描述
3.2 传感器工作原理
3.2.1 针孔相机模型与畸变校正方法
3.2.2 双目相机模型
3.2.3 惯性测量单元
3.3 基于视觉的无人机自主导航前端数据处理
3.3.1 图像特征提取
3.3.2 图像特征匹配
3.3.3 特征点深度恢复
3.4 基于滤波后端的无人机自主导航方法
3.4.1 状态变量定义
3.4.2 滤波预测模型
3.4.3 滤波更新模型
3.5 基于优化后端的无人机自主导航方法
3.5.1 状态变量定义
3.5.2 非线性优化问题构建
3.5.3 非线性优化问题求解
3.6 实验验证
3.7 本章小结
参考文献
第4章 基于激光雷达的无人机自主导航方法
4.1 概述
4.1.1 相关工作
4.1.2 基于激光雷达的无人机自主导航方法结构设计
4.1.3 问题描述
4.2 基于激光雷达的无人机自主导航前端数据处理
4.2.1 传感器模型
4.2.2 点云畸变产生的原因与畸变校正方法
4.2.3 点云特征提取
4.3 基于激光雷达点云地图后端的无人机自主导航方法
4.3.1 特征点云地图构建
4.3.2 残差函数构建
4.3.3 非线性优化问题求解
4.4 基于激光雷达体素地图后端的无人机自主导航方法
4.4.1 体素地图构建
4.4.2 残差函数构建
4.4.3 非线性优化问题求解
4.5 实验验证
4.6 本章小结
参考文献
第5章 基于多传感器融合的无人机自主导航方法
5.1 概述
5.1.1 相关工作
5.1.2 基于多传感器融合的无人机自主导航方法结构设计
5.1.3 问题描述
5.2 基于视觉雷达融合的无人机自主导航前端数据处理
5.2.1 视觉与激光雷达融合的时间同步方法
5.2.2 视觉与激光雷达融合的空间同步方法
5.2.3 视觉特征点深度恢复
5.3 基于视觉雷达融合的无人机自主导航方法
5.3.1 基于视觉雷达松耦合的无人机自主导航方法
5.3.2 基于视觉雷达紧耦合的无人机自主导航方法
5.4 实验验证
5.4.1 基于视觉雷达松耦合的无人机自主导航方法实验验证
5.4.2 基于视觉雷达紧耦合的无人机自主导航方法实验验证
5.5 本章小结
参考文献
第6章 感知受限条件下的无人机实时局部运动规划方法
6.1 概述
6.1.1 相关工作
6.1.2 无人机局部运动规划方法结构设计
6.1.3 无人机局部运动规划问题广义表达形式
6.1.4 并行化地图更新
6.2 基于模型预测路径积分控制的轨迹规划
6.2.1 路径积分控制理论推导
6.2.2 路径积分控制具体步骤
6.2.3 模型预测控制实现
6.3 有限视场角范围约束的自主飞行
6.3.1 有限视场角约束
6.3.2 未探索区域安全性约束
6.3.3 实验验证
6.4 稀疏特征场景下的自主感知飞行
6.4.1 兴趣点观测约束
6.4.2 实验验证
6.5 本章小结
参考文献
第7章 面向未知环境的无人机自主探测运动规划方法
7.1 概述
7.1.1 相关工作
7.1.2 无人机自主探测方法结构设计
7.2 基于前端边界的探测引导路径生成
7.2.1 相关概念定义
7.2.2 边界增量式更新
7.2.3 信息结构更新
7.2.4 旅行商问题构建与求解
7.3 基于边界增益约束的后端局部运动规划
7.3.1 边界体素滤波
7.3.2 边界约束设计
7.4 实验验证
7.4.1 仿真分析
7.4.2 实物验证
7.5 本章小结
参考文献
第8章 面向室外复杂环境的无人机自主飞行系统
8.1 概述
8.1.1 相关工作
8.1.2 面向室外复杂环境的无人机自主飞行系统结构设计
8.2 感知系统设计
8.2.1 多传感器融合状态估计
8.2.2