基于可视性的最优路径与运动规划

计算机技术的不断发展与进步，加速了计算机及机器视觉的发展，计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。如今机器正在试图模仿人类和许多生物，如昆虫的视觉。如今的机器视觉正在与人工智能相结合。本书中，作者在一个更广泛的意义上去考虑“视觉”，构成视觉的基本元素的“眼睛”可能与利用声波、电磁或其他形式的机器与环境相互作用的传感器相对应。用于处理各种可视性为基础的路径和运动规划问题，如行星表面的勘探和测绘、使用固定或移动机器人进行环境监测、全球空气/污染物循环成像等。

本书共6章：1.引言：主要是一些应用问题的介绍与概述，包括行星表面映射、三维物体的观测、活细胞成像、微分布式系统健康监测与控制、全球大气环流的光学成像、小行星观测及结构化网络的路径规划等；2.数学预备知识：包括观察对象、可视性的概念、复杂对象的观测等；3.静态最优能见度问题：包括单点/多点静态最优能见度问题、相关算法与实例剖析；4.基于可视性的最优路径规划：包括二维/三维物体的观测：最优性条件、算法与计算实例；5.基于可视性的最优运动规划：包括解的存在性、最优性条件、小行星观测的最优运动规划问题、实时观测运动规划等；6.多个观测器协同与非协同运动规划优化：包括不同情况下研究问题的介绍、通信延时观测器的设计、基于可见性的广义最优路径运动规划问题。

作者Paul KengChieh Wang现为美国加利福尼亚大学电气工程系教授。

本书从应用数学的诸多领域，如计算几何、集覆盖、非光滑优化、组合优化和最优控制等对所述问题进行了分析，由简单的例子入手，不断深化。每一章都有一个专门的参考书目及练习题，读者可以对所研究的问题进行跟踪。本书适合工程、计算机科学和应用数学领域的学生和研究人员阅读参考。

李亚宁，博士研究生

（中国科学院自动化研究所）