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| 內容簡介： |
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本书介绍机器人学的相关内容，将串联机器人技术、并联机器人技术和移动机器人技术有机集成，是一部系统和全面反映机器人技术的教材。本书共分11章，内容涉及机器人概况、机器人数学基础、机器人运动学分析、机器人速度及静力学分析、机器人动力学分析、机器人传感器及计算机视觉算法、机器人物体识别、机器人定位及地图构建、机器人路径规划与避障、机器人控制，以及机器人的驱动执行系统与编程等。 本书特别适合作为高年级本科生和研究生的机器人学学习教材，也适合从事机器人研究、开发和应用的科技人员学习参考。 本书配有电子课件，欢迎选用本书作为教材的老师登录www.cmpedu.com注册下载，或发邮件至jinacmp@163.com索取。
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前言第1章绪论11.1机器人学的起源与发展11.1.1机器人学的起源11.1.2机器人学的发展21.2机器人的分类31.2.1按机器人的连接方式分类31.2.2按机器人的移动性分类51.2.3按机器人的控制方式分类81.2.4按机器人的几何结构分类81.2.5按机器人的智能程度分类81.2.6按机器人的用途分类91.3机器人学综述91.3.1机器人运动学技术91.3.2机器人静力学与动力学技术111.3.3机器人感知与物体识别技术121.3.4机器人定位与地图构建121.3.5机器人的路径规划与避障技术121.3.6机器人控制技术121.3.7机器人驱动与编程技术12习题13第2章机器人数学基础142.1齐次坐标及位姿矩阵142.1.1齐次坐标142.1.2位姿矩阵162.2齐次变换192.2.1平移齐次变换192.2.2旋转齐次变换212.2.3复合变换及左、右乘规则25习题26第3章机器人运动学分析283.1机器人坐标系的建立283.1.1StandardDH坐标系283.1.2ModifiedDH坐标系313.2相邻两连杆坐标系的位姿关系333.2.1相邻两连杆坐标系的位姿表示333.2.2相邻两连杆坐标系的位姿确定333.3机器人正运动学343.3.1机器人运动方程343.3.2斯坦福机器人运动方程353.4机器人逆运动学373.4.1机器人逆运动学的解383.4.2斯坦福机器人逆运动学求解393.4.3机器人的逆运动学编程433.4.4机器人的退化443.4.5DH表示法的基本问题443.5驱动器空间、关节空间和笛卡儿空间443.5.1智能移动小车关节空间与驱动器空间之间的转换463.5.2并联机构（腰部关节）驱动器空间与关节空间的转换49习题53第4章机器人速度及静力学分析554.1机器人微分运动554.1.1微分平移和微分旋转554.1.2微分运动的等价变换594.2机器人的雅可比矩阵614.2.1雅可比矩阵的定义614.2.2雅可比矩阵的求解方法634.2.3雅可比矩阵求解举例644.2.4雅可比矩阵的逆694.3机器人速度分析694.3.1机器人速度计算694.3.2机器人的奇异位形714.4机器人静力学分析724.4.1机器人杆件受力分析724.4.2机器人力雅可比矩阵724.4.3机器人静力计算74习题75第5章机器人动力学分析775.1牛顿欧拉方程775.2虚位移原理785.2.1虚位移785.2.2理想约束785.2.3虚位移原理的含义795.2.4广义坐标与广义力795.3动力学普遍方程和拉格朗日方程805.3.1动力学普遍方程805.3.2拉格朗日方程815.3.3拉格朗日方程的应用举例83习题86第6章机器人传感器及计算机视觉算法876.1机器人传感器876.1.1机器人传感器的分类876.1.2传感器的特性指标896.1.3接近与距离觉传感器906.1.4视觉传感器976.1.5其他外部传感器1026.1.6机器人内部传感器1056.2图像处理算法1086.2.1计算机视觉算法分类1086.2.2图像预处理1096.2.3匹配信号和图像1136.2.4特征检测1136.2.5区域处理1146.3几何和语义计算机视觉方面1186.3.1像素分类1186.3.2计算立体视觉1186.4双目视觉系统1226.4.1摄像头的参数标定1226.4.2双目立体视觉定位实例126习题128第7章机器人物体识别1297.1物体识别概述1297.1.1物体识别的理解1297.1.2物体识别的发展历程1307.2传统的物体识别1307.2.1维奥拉琼斯检测器1317.2.2方向梯度直方图检测器1317.2.3形变目标识别1327.3基于深度学习的目标检测算法1327.3.1基于候选区域的深度学习目标检测算法1337.3.2基于回归方法的深度学习目标检测算法1387.4YOLO识别算法1397.4.1滑动窗口与CNN1397.4.2设计理念1417.4.3网络设计1427.4.4网络训练1437.4.5网络预测1457.5障碍物识别方法1477.5.1障碍证据1477.5.2障碍物识别系统的性能1487.6实例1497.6.1障碍物识别1497.6.2树枝识别1507.6.3目标识别152习题153第8章机器人定位及地图构建1548.1地图表示与环境感知1548.1.1地图表示方法1548.1.2栅格地图的构建1568.1.3线段特征地图的构建1588.1.4拓扑地图的构建1608.2自主定位1628.2.1基于外部观测信息的定位1638.2.2基于本体观测信息的定位1648.2.3控制与观测相融合的自主定位1698.3同时定位及地图构建(SLAM)1828.3.1经典的SLAM框架1838.3.2SLAM算法介绍1838.3.3视觉SLAM1898.3.4激光SLAM195习题196第9章机器人路径规划与避障1979.1引言1979.2路径规划与避障1979.2.1路径规划1989.2.2避障2049.3机器人轨迹生成2139.3.1路径和轨迹2139.3.2轨迹规划2139.3.3关节空间的轨迹规划2149.3.4工作空间的轨迹规划217习题221第10章机器人控制22210.1机器人的控制特点和控制技术22210.1.1机器人的控制特点22210.1.2机器人的控制技术22410.2关节空间控制22610.2.1机器人单关节建模22610.2.2机器人线性控制22810.2.3基于模型的关节系统线性控制23110.2.4基于模型的关节系统非线性控制23510.2.5非模型关节空间控制方法23910.2.6关节空间控制系统24010.3工作空间控制24310.3.1与基于关节空间控制方法的比较24310.3.2笛卡儿空间的直接控制方法24410.3.3笛卡儿空间的解
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自世界上台工业机器人诞生至今已有60多年了，作为一门高度交叉的前沿学科，机器人技术引起了人们越来越多的关注和深入研究。目前，机器人技术发展迅速，已取得令人瞩目的成就。进入21世纪以来，机器人产业发展速度明显加快，年增长率达到30%左右。其中，亚洲机器人增长速度尤为突出，高达43%，机器人市场的前景被广泛看好，而我国则有望成为世界的机器人市场。近年来，世界主要机器人大国正争先恐后地发展智能机器人技术，这必将促进国际上机器人的研究与应用，推动机器人技术的进一步发展。 本书第1章简述机器人学的起源与发展，讨论机器人的分类，介绍机器人的建模与控制。第2章讨论机器人数学基础，包括空间点的位置和姿态变换、坐标变换、齐次坐标变换、物体的变换和逆变换，以及通用旋转变换等。第3章首先对机器人的位姿进行分析，然后通过举例来说明机器人的正向运动学及逆向运动学的求解方法，后分析了小车和并联机器人腰部动平台在关节空间和驱动器空间之间的转换等。第4章介绍与机器人速度和静力学有关的雅可比矩阵，并在此基础上进行机器人的静力学分析等。第5章着重分析机械手动力学方程的拉格朗日功能平衡法求解算法，然后总结出建立拉格朗日方程的步骤，后探讨机器人的动态特性和静态特性。第6章对机器人的传感器和计算机视觉算法进行介绍，首先介绍传感器的基本特性和几种重要的机器人传感器，然后讲解计算机视觉算法的相关知识，并详细介绍几种常见的计算机视觉算法。第7章介绍机器人的各种工程应用的物体识别算法。第8章对机器人的定位及地图构建进行介绍，并围绕定位和地图构建这两个主题进行展开。第9章讨论机器人路径规划与避障，通过机器人传感器、机器人地图构建技术、定位技术，论述机器人的认知。第10章分析机器人的控制特点和控制技术，讨论机器人关节空间控制、工作空间控制和力控制。第11章介绍机器人的驱动执行系统与编程。 本书特别适合作为本科生高年级和研究生教材。本书作为本科生低年级教材时，可以跳过一些内容偏难的章节；作为研究生教材时，教师可补充一些反映研究进展的学术论文和专题研究资料。本书也适合从事机器人学研究、机器人开发和应用的科技人员学习参考。 本书由西北工业大学樊泽明、吴娟、余孝军、袁学兵和西安财经大学任静编著，具体分工为：樊泽明编写第1章和第6章，吴娟编写第2、4、5章，樊泽明和吴娟共同编写第3章，任静编写第7、8章，余孝军编写第9、11章，袁学兵编写第10章。本书由樊泽明全面负责整理和统稿。西北工业大学研究生万昊、康美琳、陈洋、杨佳伟、王兴铎、徐栋、张傲、王鹏博、卢蓓蓓、余霖靓等完成了大量的资料收集、整理、编写、算法实现、校正等工作。 本书在编写和出版过程中，得到众多领导、专家、教授、朋友和学生的热情鼓励与帮助。本书参考了许多机器人专著、教材及网络资源材料，在此对参考的专著、教材及网络资源作者致以衷心的感谢。 编者
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