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智能空间操控理论与应用 版权信息
- ISBN：9787118131703
- 条形码：9787118131703 ; 978-7-118-13170-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能空间操控理论与应用 内容简介
航天是高新技术聚集的领域，一直都处于科学技术、国家战略、社会发展的前沿。人工智能的发展和*新成果的广泛应用为航天技术研究开创了新的领域。本书介绍了人工智能在航天操控领域的应用技术以及未来可能的应用与发展趋势，主要以智能航天器、空间智能机器人等为对象，面向近地应用、载人航天、月球/深空探测、天文观测等领域，通过阐释相关基础理论与*新研究成果，展示了如何利用人工智能技术解决智能空间操控的相关问题，例如环境感知、故障容错、决策规划、多智协同等。本书体现了“人工智能+空间操控”的深度融合，并为空间操控的智能化提供理论指导和方法支撑，以促进人工智能在航天领域的实际应用。本书适用于对航天领域感兴趣的本科生、研究生以及科研工作者。
智能空间操控理论与应用 目录
第1章 引言
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能的研究范畴
1.1.3 人工智能历史进展
1.1.4 各国人工智能发展趋势
1.2 人工智能的研究分支
1.2.1 专家系统
1.2.2 机器学习
1.2.3 图像识别
1.2.4 自然语言处理
1.2.5 机器人学
1.3 应用案例简介
1.3.1 AlphaGo简介
1.3.2 Siri简介
1.3.3 无人驾驶汽车
1.3.4 城市大脑
1.3.5 智能物流机器人
1.4 人工智能与航天发展
1.4.1 基于人工智能的航天新科研手段
1.4.2 人工智能的航天应用
1.4.3 人工智能与航天军事
参考文献
第2章 空间非合作目标参数智能识别
2.1 空间非合作目标特征辨识概述
2.2 基于机器学习图像信息的空间非合作目标位姿参数识别
2.2.1 空间非合作目标位姿测量技术
2.2.2 空间非合作目标位姿估计方法
2.3 基于AI识别光流信息的空间非合作目标载荷识别
2.4 空间非合作目标的运动参数滤波估计与智能识别
2.4.1 基于深度混合神经网络的空间非合作目标参数识别
2.4.2 空间非合作目标三维重建识别自由翻滚空间非合作目标
2.5 本章小结
参考文献
第3章 故障检测、隔离与恢复
3.1 航天器FDIR技术
3.1.1 FDIR概念
3.1.2 航天器故障特点
3.1.3 航天器FDIR技术内涵
3.2 航天器FDIR技术中的人工智能方法
3.2.1 基于知识的FDIR智能算法
3.2.2 基于浅层机器学习的数据驱动FDIR智能算法
3.2.3 基于深度机器学习的数据驱动FDIR智能算法
3.2.4 基于迁移机器学习的数据驱动FDIR智能算法
3.3 航天器故障诊断的人工智能方法应用案例
3.3.1 基于卷积神经网络的航天器飞轮轴承故障诊断方法
3.3.2 基于迁移学习的航天器姿态控制系统故障诊断方法
3.4 本章小结
参考文献
第4章 空间任务规划与碎片清除
4.1 空间任务规划概念
4.2 空间任务规划发展
4.3 空间碎片清除任务规划
4.3.1 面向空间碎片清除的任务规划问题描述
4.3.2 基于智能仿生学算法的优化求解
4.3.3 基于强化学习算法的优化求解
4.3.4 基于深度强化学习算法的优化求解
4.4 智能方法在碎片清除任务规划中的应用案例
4.4.1 基于APSO和IGA的碎片清除任务规划方法
4.4.2 基于强化学习的碎片清除任务规划方法
4.5 本章小结
参考文献
第5章 航天测控、遥操作与空间靶场
5.1 人工智能在航天测控中的应用
5.1.1 基于人工智能的测控资源优化调度
5.1.2 人工智能在轨道预报与优化中的应用
5.2 遥操作系统
5.2.1 空间机器人遥操作系统
5.2.2 虚拟现实技术在遥操作中的应用
5.2.3 人工智能技术在遥操作中的应用
5.2.4 典型案例
5.3 太空靶场
5.3.1 赛博空间与网络靶场
5.3.2 太空靶场技术
5.3.3 人工智能在太空靶场中的应用
5.4 本章小结
参考文献
第6章 群体智能与多航天器编队
6.1 群体智能
6.1.1 概念简介
6.1.2 群体智能的社会性
6.1.3 粒子群研究的当前进展
6.2 多航天器系统
6.2.1 多航天器系统概述
6.2.2 自主任务、资源分配技术
6.2.3 自主任务规划技术
6.2.4 自主协商技术
6.3 同构与异构多智能体系统博弈技术
6.3.1 博弈论简述
6.3.2 多智能体合作博弈技术
6.3.3 多智能体非合作博弈技术
6.4 本章小结
参考文献
第7章 载人航天与月球探测
7.1 载人航天与月球探测发展趋势
7.2 智能机器人运动规划
7.2.1 智能机器人运动规划概述
7.2.2 机器人运动规划基本算法
7.2.3 人工智能与机器人运动规划算法
7.3 载人航天与空间智能机器人发展
7.3.1 舱内智能机器人
7.3.2 辅助工作机器人
7.3.3 生活陪伴机器人
7.4 载人航天与智能可穿戴装备发展
7.4.1 智能可穿戴装备概念
7.4.2 智能可穿戴装备特点
7.4.3 外骨骼可穿戴智能装备
7.4.4 基于智能可穿戴装备的载人航天训练
7.5 月球探测与月面智能机器人概念
7.5.1 月面巡视机器人
7.5.2 月面挖掘机器人
7.5.3 月面搭建机器人
7.5.4 月面搬运机器人
7.5.5 月面服务机器人
7.5.6 月面群体智能机器人
7.6 本章小结
参考文献
第8章 深空探测与天文观测
8.1 机器学习与深空飞行
8.1.1 深空飞行轨道设计
8.1.2 深空探测器姿态控制
8.1.3 天体着陆制导控制
8.2 图像识别与目标检测
8.2.1 传统图像识别
8.2.2 智能图像识别
8.2.3 目标检测
8.3 大数据处理与天文观测
8.3.1 天文观测手段及数据库类型
8.3.2 大数据处理方法
8.3.3 典型数据挖掘算法
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能的研究范畴
1.1.3 人工智能历史进展
1.1.4 各国人工智能发展趋势
1.2 人工智能的研究分支
1.2.1 专家系统
1.2.2 机器学习
1.2.3 图像识别
1.2.4 自然语言处理
1.2.5 机器人学
1.3 应用案例简介
1.3.1 AlphaGo简介
1.3.2 Siri简介
1.3.3 无人驾驶汽车
1.3.4 城市大脑
1.3.5 智能物流机器人
1.4 人工智能与航天发展
1.4.1 基于人工智能的航天新科研手段
1.4.2 人工智能的航天应用
1.4.3 人工智能与航天军事
参考文献
第2章 空间非合作目标参数智能识别
2.1 空间非合作目标特征辨识概述
2.2 基于机器学习图像信息的空间非合作目标位姿参数识别
2.2.1 空间非合作目标位姿测量技术
2.2.2 空间非合作目标位姿估计方法
2.3 基于AI识别光流信息的空间非合作目标载荷识别
2.4 空间非合作目标的运动参数滤波估计与智能识别
2.4.1 基于深度混合神经网络的空间非合作目标参数识别
2.4.2 空间非合作目标三维重建识别自由翻滚空间非合作目标
2.5 本章小结
参考文献
第3章 故障检测、隔离与恢复
3.1 航天器FDIR技术
3.1.1 FDIR概念
3.1.2 航天器故障特点
3.1.3 航天器FDIR技术内涵
3.2 航天器FDIR技术中的人工智能方法
3.2.1 基于知识的FDIR智能算法
3.2.2 基于浅层机器学习的数据驱动FDIR智能算法
3.2.3 基于深度机器学习的数据驱动FDIR智能算法
3.2.4 基于迁移机器学习的数据驱动FDIR智能算法
3.3 航天器故障诊断的人工智能方法应用案例
3.3.1 基于卷积神经网络的航天器飞轮轴承故障诊断方法
3.3.2 基于迁移学习的航天器姿态控制系统故障诊断方法
3.4 本章小结
参考文献
第4章 空间任务规划与碎片清除
4.1 空间任务规划概念
4.2 空间任务规划发展
4.3 空间碎片清除任务规划
4.3.1 面向空间碎片清除的任务规划问题描述
4.3.2 基于智能仿生学算法的优化求解
4.3.3 基于强化学习算法的优化求解
4.3.4 基于深度强化学习算法的优化求解
4.4 智能方法在碎片清除任务规划中的应用案例
4.4.1 基于APSO和IGA的碎片清除任务规划方法
4.4.2 基于强化学习的碎片清除任务规划方法
4.5 本章小结
参考文献
第5章 航天测控、遥操作与空间靶场
5.1 人工智能在航天测控中的应用
5.1.1 基于人工智能的测控资源优化调度
5.1.2 人工智能在轨道预报与优化中的应用
5.2 遥操作系统
5.2.1 空间机器人遥操作系统
5.2.2 虚拟现实技术在遥操作中的应用
5.2.3 人工智能技术在遥操作中的应用
5.2.4 典型案例
5.3 太空靶场
5.3.1 赛博空间与网络靶场
5.3.2 太空靶场技术
5.3.3 人工智能在太空靶场中的应用
5.4 本章小结
参考文献
第6章 群体智能与多航天器编队
6.1 群体智能
6.1.1 概念简介
6.1.2 群体智能的社会性
6.1.3 粒子群研究的当前进展
6.2 多航天器系统
6.2.1 多航天器系统概述
6.2.2 自主任务、资源分配技术
6.2.3 自主任务规划技术
6.2.4 自主协商技术
6.3 同构与异构多智能体系统博弈技术
6.3.1 博弈论简述
6.3.2 多智能体合作博弈技术
6.3.3 多智能体非合作博弈技术
6.4 本章小结
参考文献
第7章 载人航天与月球探测
7.1 载人航天与月球探测发展趋势
7.2 智能机器人运动规划
7.2.1 智能机器人运动规划概述
7.2.2 机器人运动规划基本算法
7.2.3 人工智能与机器人运动规划算法
7.3 载人航天与空间智能机器人发展
7.3.1 舱内智能机器人
7.3.2 辅助工作机器人
7.3.3 生活陪伴机器人
7.4 载人航天与智能可穿戴装备发展
7.4.1 智能可穿戴装备概念
7.4.2 智能可穿戴装备特点
7.4.3 外骨骼可穿戴智能装备
7.4.4 基于智能可穿戴装备的载人航天训练
7.5 月球探测与月面智能机器人概念
7.5.1 月面巡视机器人
7.5.2 月面挖掘机器人
7.5.3 月面搭建机器人
7.5.4 月面搬运机器人
7.5.5 月面服务机器人
7.5.6 月面群体智能机器人
7.6 本章小结
参考文献
第8章 深空探测与天文观测
8.1 机器学习与深空飞行
8.1.1 深空飞行轨道设计
8.1.2 深空探测器姿态控制
8.1.3 天体着陆制导控制
8.2 图像识别与目标检测
8.2.1 传统图像识别
8.2.2 智能图像识别
8.2.3 目标检测
8.3 大数据处理与天文观测
8.3.1 天文观测手段及数据库类型
8.3.2 大数据处理方法
8.3.3 典型数据挖掘算法
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智能空间操控理论与应用 作者简介
朱战霞，西北工业大学航天学院教授。主要研究方向包括飞行动力学与控制、智能规划与空间操控、地面微重力实验等。近年来主持 863计划、 921计划、 自然科学基金、某创新特区项目等重要科研项目近20项，研究成果获军队科技进步一等奖2项、在 外学术期刊和学术会议上发表论文150余篇，已获授权专利40余项，已获软件著作权6项，出版专著1部，参编教材2部。
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