本书围绕使机器人运动与动力学行为显著退化的奇异位形展开，对所有与奇异位形相关的问题进行了全面、系统的总结，内容包括：奇异位形的概念、分类，所有类型奇异点的数值计算方法，避奇异约束的机器人运动路径规划，以及避奇异与其他附加条件共同约束的路径规划。

本书是讲述ChatGPT等人工智能内容生成技术对社会的影响与未来展望的科普图书，主要面向广大民众，以及教育、文化、新闻等相关行业从业人员，以通俗易懂的语言、图文并茂的形式，编写一部适合普通民众和青少年阅读的科普作品。

本文主要研究单视图数据和多视图数据的子空间聚类模型和算法。首先针对单视图数据，研究数据的非线性、非凸低秩表示，以及非高斯噪声的抑制，并提出了相应的子空间聚类算法。然后针对多视图数据子空间聚类的问题，采用低秩核约束的思路，通过协同学习方法来获得各视图的连通表示，进而把单视图子空间聚类推广到多视图数据聚类中。

本书主要从工程应用的视角研究ATR自动目标识别问题，并从ATR系统核心能力构成上来梳理相关核心技术体系。本书从目标特性与特征基础技术，到系统体系架构与动态任务规划等系统总体技术，再到融合处理识别与在线学习演进系统核心技术，最后到识别能力测试评估来分析阐述ATR系统相关技术内容，并形成技术内容的闭环。重点研究包括目标特性

本书围绕三维视觉SLAM中的视觉特征提取、视觉里程计、闭环检测、构建地图这4个核心问题展开论述，在这些研究中重点论述多种信息的合理融合与使用的问题，最终构建了一套完整的三维视觉SLAM系统，实现机器人在室内环境与室外环境下的实时精确的定位，同时建立了稠密的三维环境地图。

本书系统地阐述了机器学习控制及其策略，全面介绍了当前有关机器学习控制在线性系统、非线性系统和湍流控制中的实验案例，展望了机器学习控制技术的未来发展和潜在应用。内容包括：反馈控制及其在实际复杂问题中面临的挑战；机器学习控制、实现方法及案例；线性控制理论中的几种经典方法；机器学习控制与经典控制方法的比较；非线性系统的机器学

本书围绕计算机代码的验证工作，以代码验证的背景和历史发展为切入点，从微分方程出发，提出了一个逐步验证代码精度阶的方法和流程。重点讨论了在验证过程中如何设计一套具有覆盖性的测试相关问题。详细介绍了精度阶验证的有关内容，包括代码验证和解验证、代码确认的区别，人造精确解方法，并给出了精度阶验证的实例。

本书分析了复杂仿真模型可信度评估的研究现状及面临的挑战，建立了可信度评估研究的总体框架，重点研究了定量评估方法、基于大群体决策的可信度评估方法、基于云模型的评估结果融合方法、基于混合判断矩阵的指标权重计算方法，以及多指标综合评估方法等，并结合典型应用案例进行了实验验证与分析。

本书系统地研究了适用于水下恶劣复杂环境下的鲁棒滤波定位方法的实现、执行以及评估体系，重点内容在于处理水下机器人定位领域存在的强烈不确定性和感知困难所带来的挑战，层层深入地阐述所提出的鲁棒性定位新方法，并提出一种新的具有鲁棒性的SLAM方法，以及该方法在机器人层面和约束层面的贡献。

本书围绕航空光电成像高分辨率、宽覆盖及激光三维成像三个方面展开，就其研究现状、系统方案及实现过程中所遇到的问题及解决方案进行详细论述。第一部分像元超高分辨成像，主要介绍了亚像元、L形异形像元及空间编码扫描等效异形像元超分辨成像原理、工程实现及实验结果；第二部分大视场高分辨率成像系统，介绍了共心多尺度成像系统、面阵动态多