智能機器人導論（微課視頻版）

本書系統、全面地介紹了機器人感知、處理和控制的關鍵技術、方法和應用。本書共7章，內容包括機器人的組成結構、機械裝置、感知系統、處理系統、電源系統、驅動與運動控制系統，以及近年來在各類智能機器人系統中出現的視覺識別、路徑規劃和導航技術。書中還穿插了ROS、PID控制和模糊PID控制等機器人關鍵系統的基礎知識。本書內容新穎，基礎理論、應用技術與應用案例相結合，方便讀者快速學習機器人知識，掌握機器人智能化技術，瞭解行業發展趨勢。 本書可作為高等院校軟件工程、電腦、自動化、機電一體化和信息工程等相關專業的本科生教材，也可作為工程技術人員與科研工作者的參考書籍。

目錄

第1章緒論

1.1機器人的定義

1.1.1機器人的起源定義

1.1.2機器人的廣義定義

1.1.3機器人倫理學

1.2機器人的發展歷史

1.2.1古代機器人

1.2.2第一代： 固定作業型機器人

1.2.3第二代： 感知作業型機器人

1.2.4第三代： 智能作業型機器人

1.3機器人的組成和分類

1.3.1機器人的體系結構

1.3.2機器人的結構組成

1.3.3機器人的分類

1.4機器人的應用

1.4.1工業機器人

1.4.2服務機器人

1.4.3特種機器人

1.4.4自動駕駛汽車

1.5水下機器人概述

1.5.1水下機器人分類

1.5.2水下機器人發展

1.5.3ROV的應用領域

小結

習題

第2章機器人本體結構

2.1機器人的基本參數

2.1.1雙足機器人的基本參數

2.1.2水下機器人的基本參數

2.2機器人的基本機械結構

2.2.1機器人的主體結構

2.2.2機器人的運動機構

2.2.3機器人的動作機構

2.2.4輔助機構

2.3電源電路的組成

2.3.1供電和電源變換

2.3.2外部供電系統

2.3.3電池管理系統

2.4水下機器人基本結構

2.4.1水下機器人外觀和結構特點

2.4.2水下機器人的推進器結構

2.4.3水下機器人的線纜系統

2.4.4水下機器人的供電系統

2.4.5防水密封結構

小結

習題

第3章機器人的傳感器系統

3.1傳感器系統結構組成

3.1.1傳感器系統組成

3.1.2傳感器系統部署特性

3.2常見的數字傳感器

3.2.1距離和位置傳感器

3.2.2姿態傳感器

3.2.3觸覺和壓力傳感器

3.2.4圖像傳感器

3.2.5電路狀態傳感器

3.2.6其他傳感器

3.3傳感器的信息融合技術

3.3.1信息融合的關鍵方法

3.3.2慣性導航與自動駕駛

3.4水下機器人的傳感器系統

3.4.1傳感器系統組成

3.4.2特殊應用傳感器

3.4.3聲吶系統

小結

習題

第4章機器人的微控制系統

4.1機器人微控制器平臺

4.1.1單片機系統

4.1.2樹莓派微處理器系統

4.2微控制器的控制接口

4.2.1時鐘與復位系統

4.2.2通用輸入輸出接口（GPIO）

4.2.3定時器（Timer）

4.2.4脈沖寬度調制（PWM）輸出

4.2.5串行通信接口USART

4.2.6STM32的中斷系統

4.2.7模數（A/D）轉換器

4.3外部傳感器的數據讀取

4.3.1GNSS定位模塊GTU13

4.3.2AB相編碼器

4.3.3溫濕度傳感器DHT11

4.3.4陀螺儀和加速度傳感器MPU6050

4.3.5電流傳感器ACS714/ACS758

4.4機器人的數據通信

4.4.1傳統無線通信模塊

4.4.2WiFi模塊

4.4.3雙絞線和電力線載波

4.4.4光纖傳輸

4.4.5衛星鏈路通信

4.5ROV的水下無線通信

4.5.1水下電磁波通信技術

4.5.2水下無線光通信

4.5.3水下聲學通信

小結

習題

第5章機器人運動控制

5.1機器人的運動機構

5.1.1輪式運動機構

5.1.2履帶式運動結構

5.1.3直流有刷電動機

5.1.4直流無刷電動機

5.1.5步進電動機

5.1.6舵機

5.2機器人的驅動控制

5.2.1PWM驅動原理

5.2.2H橋驅動電路

5.2.3電調電路

5.2.4步進電動機驅動電路

5.3機器人的驅動電源系統

5.3.1功率開關電源系統

5.3.2動力電池系統

5.4運動控制基礎算法

5.4.1PID控制

5.4.2模糊控制

5.4.3模糊PID控制

5.5水下機器人的運動控制

5.5.1電力推進系統

5.5.2液壓推進系統

小結

習題

第6章機器人的視覺感知識別

6.1機器視覺的技術基礎

6.1.1機器視覺技術設備基礎

6.1.2機器視覺技術光學基礎

6.1.3空間幾何變換基礎

6.1.4空間幾何變換不變量

6.1.5歐氏空間的剛體變換

6.1.6攝像機透視投影模型

6.2機器視覺發展現狀

6.2.1機器視覺的歷史成就

6.2.2機器視覺的技術歷史

6.2.3機器視覺的當前現狀

6.2.4基於捲積神經網絡的電腦視覺技術

6.3機器人視覺系統結構

6.3.1機器人視覺系統組成

6.3.2單目視覺系統

6.3.3多目視覺系統

6.4圖像增強技術

6.4.1圖像增強的分類

6.4.2點處理和鄰域處理

6.4.3直方圖均衡

6.4.4灰度變換

6.4.5圖像平滑

6.4.6圖像銳化

小結

習題

第7章機器人的路徑規劃和導航

7.1數字地圖的表示方法

7.1.1拓撲地圖

7.1.2特徵地圖

7.1.3柵格地圖

7.2路徑規劃方法

7.2.1路徑規劃方法分類

7.2.2人工勢場法

7.2.3柵格建模法

7.2.4神經網絡法

7.3ROS的同步定位與地圖構建

7.3.1SLAM工作流程和分類

7.3.2ROS基礎

7.3.3ROS下的SLAM模擬

7.3.4ROS下的vSLAM系統

7.4無人駕駛中的視覺處理技術

7.4.1無人駕駛技術的技術特點

7.4.2無人駕駛系統的定位技術

7.4.3深度學習和無人駕駛視覺感知

7.4.4無人駕駛規劃

小結

習題

參考文獻