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第1章 引言1

1.1 机器人2

1.2 集群计算3

1.3 本书概述5

第2章 集群与机器人7

2.1 并行计算8

2.1.1 并行架构8

2.1.2 多处理器9

2.1.3 多计算机10

2.2 集群技术12

2.2.1 术语12

2.2.2 集群配置13

2.2.3 集群编程14

2.2.4 集群配置14

2.2.5 基于OpenMPI的简单集群配置14

2.2.6 连接集群与机器人15

2.3 总结17

参考文献18

第3章 集群编程20

3.1 并行编程方法20

3.2 MPI编程23

3.2.1 信息传递23

3.2.2 单程序多数据模型24

3.2.3 集合通信25

3.3 MPI程序的编译和运行27

3.4 并行计算时间复杂度分析28

3.4.1 加速比和阿姆达尔（Amdahl）定律29

3.4.2 通信和计算29

3.4.3 通信模型30

3.5 总结32

参考文献33

第4章 机器人运动35

4.1 二维移动式机器人运动学36

4.2 航迹推算37

4.2.1 分区：数据块分解38

4.2.2 程序设计39

4.2.3 分析44

4.3 带中间结果的航迹推测44

4.3.1 分区45

4.3.2 程序设计46

4.3.3 分析47

4.4 多机器人的航迹推算48

4.4.1 分区49

4.4.2 程序设计50

4.4.3 分析51

4.4.4 局部和全局缓存52

4.5 总结53

参考文献54

第5章 传感器55

5.1 传感器采集信息的转换56

5.1.1 分区：单机器人位置58

5.1.2 分析59

5.1.3 分区：多机器人位置60

5.1.4 分析61

5.2 由声呐数据绘制地图62

5.2.1 利用Hough变换检测直线63

5.2.2 分区64

5.2.3 程序设计65

5.2.4 分析66

5.2.5 并行Hough的负荷均衡67

5.2.6 分析68

5.3 激光扫描测量的配准69

5.3.1 极坐标匹配70

5.3.2 分区及分析72

5.3.3 程序设计73

5.4 总结76

参考文献77

第6章 地图构建与定位78

6.1 构建空间占用地图80

6.1.1 声呐概率模型80

6.1.2 贝叶斯滤波81

6.1.3 地图数据分区82

6.1.4 程序设计83

6.1.5 分析89

6.1.6 基于传感器读数的数据划分90

6.1.7 程序设计90

6.1.8 分析91

6.2 蒙特卡罗定位92

6.2.1 分区93

6.2.2 程序设计94

6.2.3 分析95

6.2.4 改进串行部分96

6.3 总结98

参考文献99

第7章 视觉与跟踪101

7.1 道路跟踪103

7.2 图像处理103

7.2.1 数据分区104

7.2.2 程序设计105

7.2.3 分析106

7.2.4 空间像素运算107

7.2.5 数据分区108

7.2.6 程序设计109

7.3 多尺度图像处理110

7.4 图像跟踪113

7.4.1 空间直方图114

7.4.2 条件信度传播（Condensation）图像跟踪算法116

7.4.3 数据分区117

7.4.4 程序设计118

7.5 总结119

参考文献121

第8章 路标学习123

8.1 路标空间直方图124

8.2 K均值聚类算法126

8.2.1 分区127

8.2.2 程序设计128

8.2.3 分析129

8.3 EM算法130

8.3.1 分区131

8.3.2 程序设计132

8.3.3 分析133

8.4 总结133

参考文献134

第9章 机器人架构136

9.1 基于行为的机器人技术136

9.2 静态的基于行为的结构138

9.2.1 分区140

9.2.2 程序设计140

9.2.3 分析144

9.3 动态的基于结构的行为146

9.3.1 程序设计147

9.3.2 分析150

9.4 总结150

参考文献151

附录Ⅰ 关于mpirun命令的OpenMPI帮助文档概要153

附录Ⅱ MPI数据类型157

附录Ⅲ MPI归约操作159

附录Ⅳ MPI应用编程接口（API）160

参考文献166

索引173