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| 內容簡介： |
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本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， *部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。
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| 目錄：
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第1章绪言
1.1关于本书
1.1.1MATLAB软件
1.1.2读者对象及必备知识
1.1.3符号与约定
1.1.4怎样使用本书
1.1.5使用本书教学
1.1.6本书梗概
第一部分基 础 知 识
第2章位置与姿态描述
2.1二维空间位姿描述
2.2三维空间位姿描述
2.2.1三维空间姿态描述
2.2.2平移与旋转组合
2.3本章总结
延伸阅读
习题
第3章时间与运动
3.1轨迹
3.1.1平滑一维轨迹
3.1.2多维的情况
3.1.3多段轨迹
3.1.4三维空间姿态插值
3.1.5笛卡儿运动
3.2时变坐标系
3.2.1旋转坐标系
3．2．2增量运动
3.2.3惯性导航系统
3.3本章总结
延伸阅读
习题
第二部分移动机器人
第4章移动机器人载体
4.1机动性
4．2移动机器人小车
4.2.1移动到一个点
4.2.2跟踪一条直线
4.2.3跟踪一般路径
4.2.4运动到一个位姿
4.3飞行机器人
4.4本章总结
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习题
第5章机器人导航
5.1反应式导航
5.1.1Braitenberg车
5.1.2简单自动机
5.2基于地图的路径规划
5.2.1距离变换
5.2.2D*
5.2.3沃罗诺伊路线图法
5.2.4概率路线图方法
5.2.5RRT
5.3本章总结
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习题
第6章机器人定位
6．1航迹推算
6．1．1机器人建模
6.1.2位姿估计
6.2使用地图
6.3创建地图
6.4定位并制图
6.5蒙特卡罗定位
6.6本章总结
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习题
第三部分臂型机器人
第7章机械臂运动学
7.1描述一台机械臂
7.2正运动学
7.2.1两连杆机器人
7.2.2六轴机器人
7.3逆运动学
7.3.1封闭形式解
7.3.2数值解
7.3.3欠驱动机械臂
7.3.4冗余机械臂
7.4轨迹
7.4.1关节空间运动
7.4.2笛卡儿运动
7.4.3通过奇异位形的运动
7.4.4位形转换
7.5高级问题
7.5.1关节角偏移
7.5.2确定D-H参数
7.5.3改进D-H参数
7.6应用： 绘图
7.7应用： 一个简单的步行机器人
7.7.1运动学
7.7.2单腿运动
7.7.3四腿运动
7.8本章总结
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习题
第8章速度关系
8.1机械手的雅可比矩阵
8.1.1坐标系之间的速度转换
8.1.2末端执行器坐标系的雅可比矩阵
8.1.3解析雅可比矩阵
8.1.4雅可比条件及可操纵性
8.2分解速率运动控制
8.2.1雅可比矩阵的奇异性
8.2.2欠驱动机器人的雅可比矩阵
8.2.3过驱动机器人的雅可比矩阵
8.3力的关系
8.3.1坐标系间的力旋量转换
8.3.2力旋量转换至关节空间
8.4逆运动学： 一个通用数值方法
8.5本章总结
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习题
第9章动力学与控制
9.1运动方程
9.1.1重力
9.1.2惯量矩阵
9.1.3科氏矩阵
9.1.4有效载荷的影响
9.1.5基座力
9.1.6动态可操作性
9.2传动系统
9.2.1摩擦
9.3正向动力学
9.4机械臂关节控制
9.4.1驱动器
9.4.2独立关节控制
9.4.3刚体动力学补偿
9.4.4柔性传动
9.5本章总结
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习题
第四部分计算机视觉
第10章光与色彩
10.1光的谱表示
10.1.1吸收
10.1.2反射
10.2色彩
10.2.1颜色再造
10.2.2色度空间
10.2.3色彩名称
10.2.4其他颜色空间
10.2.5两种原色之间的转换
10.2.6什么是白色
10.3高级议题
10.3.1颜色的不变性
10.3.2白平衡
10.3.3由于吸收的颜色变化
10.3.4伽玛
10.3.5应用： 彩色图像
10.4本章总结
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习题
第11章图像形成
11.1透视变换
11.1.1透镜畸变
11.2相机标定
11.2.1齐次变换法
11.2.2分解相机标定矩阵
11.2.3位姿估计
11.2.4相机标定工具箱
11.3非透视成像模型
11.3.1鱼眼镜头相机
11.3.2反射折射相机
11.3.3球形相机
11.4统一化成像
11.4.1映射广角图像到球面上
11.4.2合成透视图像
11.5本章总结
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习题
第12章图像处理
12.1获取图像
12.1.1来自文件的图像
12.1.2来自附带相机的图像
12.1.3来自电影文件的图像
12.1.4来自网络的图像
12.1.5来自代码的图像
12.2一元操作
12.3二元操作
12.4空间操作
12.4.1互相关
12.4.2模板匹配
12.4.3非线性操作
12.5数学形态学
12.5.1去除噪声
12.5.2边界检测
12.5.3形态交离变换
12.6形状变化
12.6.1裁剪
12.6.2图像缩放
12.6.3图像金字塔
12.6.4图像变形
12.7本章总结
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习题
第13章图像特征提取
13.1区域特征
13.1.1分类
13.1.2图像表示
13.1.3图像描述
13.1.4简要回顾
13.2直线特征
13.3点特征
13.3.1经典角点检测器
13.3.2尺度空间角点检测器
13.4本章总结
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习题
第14章使用多幅图像
14.1特征匹配
14.2多视图几何学
14.2.1基本矩阵
14.2.2本质矩阵
14.2.3估计基本矩阵
14.2.4平面单应性
14.3立体视觉
14.3.1稀疏立体匹配
14.3.2密集立体匹配
14.3.3峰值细化
14.3.4清理和重构
14.3.5三维纹理映射显示
14.3.6补色立体图
14.3.7图像矫正
14.3.8平面拟合
14.3.93D点集匹配
14.4结构和运动
14.5应用： 透视矫正
14.6应用： 拼接
14.7应用： 图像匹配和检索
14.8应用： 图像序列处理
14.9本章总结
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习题
第五部分机器人学、 视觉与控制
第15章基于视觉的控制
15.1基于位置的视觉伺服
15.2基于图像的视觉伺服
15.2.1相机和图像运动
15.2.2控制特征运动
15.2.3深度
15.2.4控制性能分析
15.3使用其他图像特征
15.3.1直线特征
15.3.2圆特征
15.4本章总结
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习题
第16章高级视觉伺服
16.1XYZ分割的IBVS
16.2使用极坐标的IBVS
16.3对一个球面相机的IBVS
16.4应用： 机械臂机器人
16.5应用： 移动机器人
16.5.1完整约束移动机器人
16.5.2非完整约束移动机器人
16.6应用： 飞行机器人
16.7本章总结
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习题
附录
附录A安装工具箱
附录BSimulink软件
附录CMATLAB对象
附录D线性代数复习
附录E椭圆
附录F高斯随机变量
附录G雅克比矩阵
附录H卡尔曼滤波
附录I齐次坐标系
附录J图
附录K峰值搜索
术语
参考文献
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