圖解機器人感知技術

李鶯歌

圖解機器人感知技術

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商品描述

本書系統介紹了機器人智能感知技術的核心原理、關鍵方法及典型應用，全面覆蓋從基礎概念、融合算法、軟件仿真到前沿應用的知識體系。全書共分為七章，內容由淺入深，結構清晰，註重圖文結合，便於讀者理解覆雜的技術細節。第1章概述機器人的定義、分類及感知技術的意義和重要性，為後續內容奠定基礎。第2章深入講解視覺感知技術，包括機器視覺基礎、硬件與軟件系統、深度學習應用、立體視覺及紅外圖像傳感器等，涵蓋從單目到多目、從2D到3D的多種視覺感知方式。第3章聚焦接近覺感知技術，詳細解析超聲波、激光與紅外傳感器的工作原理與實際應用。第4章介紹機器人定位與導航技術，包括GNSS、IMU以及SLAM等關鍵系統。第5章探討多傳感器信息融合算法，涉及貝葉斯方法、卡爾曼濾波及自適應加權數據融合等 數據處理技術。第6章通過工業、服務與農業機器人的實際案例，展示感知技術在不同領域的廣泛應用。 一章介紹基於ROS軟件環境的人形機器人目標識別、定位與導航的實踐步驟。本書適合高等學校機器人工程、自動化、電子信息、測控技術與儀器、人工智能等相關專業的學生、研究人員及工程師閱讀，既可作為教材，也可作為技術參考書，幫助讀者構建完整的機器人感知知識體系，掌握智能機器人的“感官”設計與實現方法。

目錄大綱

第1章 機器人與感知技術
1.1 機器人的定義和分類
1.1.1 機器人的發展歷程
1.1.2 機器人的定義
1.1.3 機器人的分類
1.2 機器人感知系統
1.2.1 機器人感知系統概述
1.2.2 機器人感知技術的意義和重要性
1.2.3 機器人感知技術的應用案例
第2章 視覺感知技術
2.1 機器視覺（machine vision，MV）基礎
2.1.1 機器視覺概念
2.1.2 機器人的視覺感知系統簡介
2.2 機器人視覺感知硬件系統和軟件系統
2.2.1 機器人視覺感知硬件系統組成
2.2.2 機器人視覺感知軟件系統組成
2.3 深度學習在視覺感知中的應用
2.3.1 深度學習技術概述
2.3.2 應用案例
2.4 立體視覺技術
2.4.1 立體視覺技術概述
2.4.2 單目視覺技術
2.4.3 雙目視覺技術
2.4.4 多目視覺技術
2.4.5 光場3D成像（電子覆眼或陣列相機）
2.4.6 3D視覺傳感器的工作原理和應用
2.5 紅外圖像傳感器
2.5.1 紅外圖像傳感器的工作原理
2.5.2 紅外圖像傳感器的應用
第3章 機器人接近覺感知技術
3.1 超聲波傳感器
3.1.1 超聲波的波形及其轉換
3.1.2 超聲波傳感器介紹
3.1.3 超聲波傳感器的工作原理
3.1.4 超聲波傳感器的應用局限
3.2 激光傳感器
3.2.1 激光傳感器介紹
3.2.2 激光雷達的工作原理
3.3 紅外傳感器
3.3.1 紅外傳感器介紹
3.3.2 紅外傳感器的工作原理
第4章 機器人定位與導航技術
4.1 GNSS的工作原理及應用
4.1.1 GPS
4.1.2 北鬥衛星導航系統
4.2 慣性測量單元（IMU）的工作原理和應用
4.2.1 工作原理
4.2.2 應用
4.3 SLAM技術的工作原理及應用
第5章 多傳感器信息融合算法
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方法
5.4 多傳感器信息融合算法的原理
5.4.1 貝葉斯方法傳感器定性信息融合
5.4.2 基於卡爾曼濾波的多傳感器數據融合方法
5.4.3 智能檢測系統的自適應加權數據融合
第6章 感知技術的應用
6.1 工業機器人中的感知技術應用
6.2 服務機器人中的感知技術應用
6.2.1 服務機器人的定義
6.2.2 服務機器人視覺處理的基本概念
6.3 農業機器人中的感知技術應用
6.3.1 農業機器人的定義
6.3.2 農業機器人的發展簡介
6.3.3 農業機器人的機器視覺
第7章 人形機器人目標識別、定位與導航實踐步驟
7.1 任務概述與環境準備
7.1.1 項目目標與任務概述
7.1.2 硬件平臺與軟件環境
7.1.3 開發環境搭建
7.2 任務一：基於攝像頭的目標識別、定位與導航
7.2.1 攝像頭數據采集與預處理
7.2.2 基於YOLO的目標識別模型部署
7.2.3 目標定位與坐標轉換
7.2.4 基於move_base的自主導航實現
7.3 任務二：基於攝像頭與激光雷達融合的目標識別、定位與導航
7.3.1 多傳感器數據融合基礎
7.3.2 融合感知與目標識別
7.3.3 高精度定位與建圖
7.3.4 融合導航策略實現
7.4 常見問題與解決方案
7.4.1 定位漂移與粒子退化問題
7.4.2 傳感器數據不同步或丟失問題
7.4.3 路徑規劃失敗、路徑振蕩等導航問題
參考文獻

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