機器人傳感器及其信息融合技術
郭彤穎//張輝
- 出版商: 化學工業
- 出版日期: 2017-07-01
- 定價: $294
- 售價: 7.9 折 $232
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 161
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7122283658
- ISBN-13: 9787122283658
-
相關分類:
感測器 Sensor
立即出貨 (庫存=1)
買這商品的人也買了...
-
$327多源數據融合和傳感器管理 (電子科技大學特色教材) -
Low-cost Smart Antennas (Hardcover)$1,560$1,528 -
特徵工程不再難:資料科學新手也能輕鬆搞定! (Feature Engineering Made Easy: Identify unique features from your dataset in order to build powerful machine learning systems)$520$405 -
生成深度學習|訓練機器繪畫、作曲、寫作與玩遊戲 (Generative Deep Learning)$580$458 -
$768基於多域融合的複合維度通信關鍵技術 -
TinyML|TensorFlow Lite 機器學習 : 應用 Arduino 與低耗電微控制器 (Tinyml: Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers)$880$695 -
$810統計學習要素:機器學習中的數據挖掘、推斷與預測, 2/e (The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2/e) -
$648高精度 GNSS\INS 組合定位及測姿技術 -
$1,008複雜環境下語音信號處理的深度學習方法 -
$1,188人工智能硬件電路設計基礎及應用 -
特徵工程的藝術:通用技巧與實用案例$539$512 -
$369智能傳感器技術 -
$207敏捷硬件開發語言 Chisel 與數字系統設計 -
$417物聯網安全與深度學習技術 -
$402基於頻譜數據分析的電磁行為識別和網絡結構挖掘 -
會動的演算法:61 個演算法動畫+全圖解逐步拆解,人工智慧、資料分析必備$620$527 -
TinyML 經典範例集$520$410 -
$588雷達輻射式模擬信號分析與處理 -
$555聯邦學習原理與算法 -
$748智能傳感器系統(第三版) -
$652分佈式傳感器陣列定位技術 -
電磁頻譜監測$594$564 -
$499面向目標跟蹤的雷達資源管理方法 -
$708外輻射源雷達目標探測工程及應用 -
典型雷達目標微多普勒效應分析與分類識別技術$594$564
相關主題
商品描述
郭彤穎、張輝主編的《機器人傳感器及其信息融合技術》
詳細介紹了機器人傳感器的基礎知識和工作原理,以及多傳感器信息融合技術的應用實例。
全書共分10章,主要內容有傳感器的定義與分類、基本組成,機器人的系統組成,
機器人常用的傳感器,智能傳感器技術及應用,多傳感器信息融合技術的定義、分類,
多傳感器信息定量和定性融合的方法,最後介紹了多傳感器信息融合技術在裝配機器人、
焊接機器人、移動機器人導航、測距和避障中的應用實例。
本書既可作為從事機器人學研究、開發和應用,
以及正在學習機器人傳感器相關技術的工程師和技術人員的參考書或培訓教材,
也可以作為高等院校自動控制、電子工程、機械工程、機電一體化、計算機應用等相關專業的高年級本科生或研究生的教材。
目錄大綱
目錄
第1章傳感器的基礎知識
1.1傳感器的定義和特點
1.2傳感器的組成和分類
1.3傳感器的標定
1.4機器人與傳感器
1.5傳感器及其技術的發展趨勢
1.6多傳感器信息融合的應用領域
第2章機器人系統組成
2.1機器人系統組成概述
2.2機械結構系統
2.2.1機械構件
2.2.2傳動機構
2.3驅動系統
2.3.1液壓驅動
2.3.2氣壓驅動
2.3.3電氣驅動
2.4感知系統
2.4.1機器人對傳感器的要求
2.4.2常用傳感器的特性
2.5控制系統
2.6人機交互系統
2.7機器人-環境交互系統
第3章機器人常用的傳感器
3.1機器人傳感器的分類
3.2常用的內部傳感器
3.2.1位置傳感器
3.2.2速度傳感器
3.2.3加速度傳感器
3.2.4傾斜角傳感器
3.2.5力覺傳感器
3.3常用外部傳感器
3.3.1視覺傳感器
3.3.2觸覺傳感器
3.3.3接近度傳感器
3.3.4激光傳感器
第4章智能傳感器
4.1智能傳感器概述
4.1.1智能傳感器的定義
4.1.2智能傳感器的構成
4.1.3智能傳感器的關鍵技術
4.2智能傳感器的功能與特點
4.2.1智能傳感器的功能
4.2.2智能傳感器的特點
4.3智能傳感器的實現技術
4.3.1非集成化智能傳感器
4.3.2集成化智能傳感器
4.3.3混合式智能傳感器
4.4無線傳感網絡技術及其應用
4.4.1無線傳感網絡技術
4.4.2無線傳感器網絡在移動機器人通信中的應用
4.5智能模糊傳感器技術及其應用
4.5 .1智能模糊傳感器技術
4.5.2模糊傳感器在測量血壓中的應用
第5章多傳感器信息融合技術概述
5.1多傳感器信息融合的定義
5.2多傳感器信息融合的分類
5.3多傳感器信息融合的系統結構
5.4多傳感器信息融合的方法
第6章多傳感器的定量信息融合
6.1傳感器的建模
6.1.1觀測模型
6.1.2相關模型
6.1.3狀態模型
6.2傳感數據的一致性檢驗
6.2.1假設檢驗法
6.2.2距離檢驗法
6.2.3人工神經網絡方法
6.3基於參數估計的信息融合方法
第7章多傳感器的定性信息融合
7.1 Bayes方法
7.1.1 Bayes條件概率
7.1.2 Bayes方法在信息融合中的應用
7.1.3基於目標分類的Bayes決策方法
7.2 Dempster-Shafer證據推理
7.2.1 DS理論的基礎概念
7.2.2 Dempster合成法則
7.2.3 DS證據理論在融合中的應用
7.3模糊理論
7.3.1模糊理論
7.3.2模糊理論在融合中的應用
7.4神經網絡法
7.4.1神經網絡融合信息的一般方法
7.4.2神經網絡在融合中的應用
7.5粗糙集理論
7.5.1粗糙集理論
7.5.2基於粗糙集理論的多傳感器信息融合
第8章多傳感器在裝配機器人中的應用
8.1多傳感器信息融合系統組成
8.2位姿傳感器
8.3柔性腕力傳感器
8.4工件識別傳感器
8.5視覺傳感系統
第9章多傳感器在焊接機器人中的應用
9.1焊接機器人常用的傳感器
9.2電弧傳感系統
9.3超聲傳感跟蹤系統
9.4視覺傳感跟蹤系統
第10章多傳感器信息融合在移動機器人中的應用
10.1概述
10.2多傳感器信息融合在移動機器人導航中的應用
10.3多傳感器信息融合在移動機器人測距中的應用
10.4多傳感器信息融合在移動機器人避障中的應用
參考文獻
