移動機器人原理與應用

仉新，沈陽理工大學副教授，碩士生導師，沈陽市拔尖人才，東北大學及中國科學院沈陽計算技術研究所博士後。長期從事機器人及人工智能等方面的教學與科研工作。主持遼寧省科技廳、遼寧省教育廳、沈陽市科技人才專項、教育部教育育人及協同育人項目多項。參與國家級項目2項，省級項目多項。主編出版教材3部，發表學術論文30余篇。

目    錄

 

第1章  機器人概述 1

1.1  機器人的定義 2

1.2  機器人發展歷程 2

1.2.1  國外機器人發展歷程 2

1.2.2  國內機器人發展歷程 6

1.3  機器人分類 7

1.4  機器人應用 11

1.5  機器人組成部分 12

1.6  機器人認知實驗 12

課後習題 15

第2章  計算機系統的運算功能 16

2.1  機器人移動機構 17

2.1.1  輪式移動機構 17

2.1.2  履帶式移動機構 20

2.1.3  足式移動機構 21

2.2  機器人控制 21

2.3  機器人驅動系統 25

2.4  機器人末端執行器 26

2.5  機械臂仿真實驗 27

課後習題 28

第3章  機器人運動學 29

3.1  機器人位姿描述與坐標變換 30

3.1.1  位姿描述 30

3.1.2  齊次坐標 31

3.1.3  齊次變換 32

3.2  機器人運動學方程 37

3.2.1  機械手運動表示 37

3.2.2  平移變換 39

3.2.3  旋轉變換 41

3.3  正向運動學 43

3.3.1  廣義連桿 43

3.3.2  廣義變換矩陣 44

3.3.3  連桿坐標系的建立 45

3.4  逆向運動學 47

3.4.1  逆運動學求解的一般問題 47

3.4.2  逆運動學的解析解法 49

3.5  機器人運動學分析 52

課後習題 59

第4章  機器人動力學 62

4.1  機器人靜力分析 63

4.1.1  機械臂連桿受力與關節平衡

驅動力 63

4.1.2   靜力平衡方程與靜力映射

分析 68

4.1.3  靜力學的逆問題 70

4.1.4  力與力矩的坐標轉換 70

4.2  拉格朗日動力學方法 71

4.2.1  拉格朗日動力學建模 71

4.2.2  拉格朗日動力學方程分析 74

4.3  牛頓-歐拉動力學方法 75

4.3.1  慣性矩、慣性積、慣性

張量 75

4.3.2  牛頓方程與歐拉方程 75

4.3.3  遞推的牛頓-歐拉動力學

方法 76

4.4  凱恩動力學法 78

4.5  機器人動力學仿真實驗 83

課後習題 83

第5章  機器人視覺 85

5.1  機器人視覺概述 86

5.2  視覺成像原理 86

5.2.1  針孔相機模型 87

5.2.2  單目相機 91

5.2.3  雙目相機模型 92

5.2.4  RGB-D相機模型 94

5.3  特征提取 96

5.3.1  局部特征提取 97

5.3.2  全局特征提取 99

5.4  特征匹配 100

5.5  運動估計 102

5.5.1  對極幾何 102

5.5.2  透視-點匹配 104

5.5.3  疊代最近點 108

5.6  機器人視覺實驗 110

課後習題 112

第6章  機器人語音識別 113

6.1  語音合成 114

6.1.1  語音合成分類 114

6.1.2  語音合成技術 119

6.2  語音識別 123

6.2.1  語音識別原理 123

6.2.2  語音識別預處理 124

6.2.3  語音識別特征提取 128

6.3  智能機器人的語音定位 132

6.4  語音合成與識別系統 133

6.5  機器人語音系統實驗 134

課後習題 136

第7章  定位與建圖 137

7.1  卡爾曼濾波 138

7.2  粒子濾波 139

7.3  同時定位與地圖構建 141

7.4  地圖表示方法 144

7.5  移動機器人視覺SLAM實驗 148

課後習題 151

第8章  機器人智能 152

8.1  機器理解 153

8.1.1  知識表達 153

8.1.2  常見知識表達方法 155

8.2  機器推理 157

8.2.1  謂詞及謂詞公式 157

8.2.2  自然演繹法 158

8.2.3  歸結反演推理系統 158

8.2.4  基於規則的演繹推理 160

8.2.5  不確定性推理 161

8.3  機器學習 162

8.3.1  機器學習的策略和系統

結構 164

8.3.2  決策樹學習 165

8.3.3  貝葉斯學習 167

8.3.4  強化學習 170

8.3.5  深度學習 172

8.4  人機交互 173

8.4.1  多模式人機交互 174

8.4.2  交互過程 175

8.5  機器人手勢識別實驗 176

8.5.1  實驗原理 176

8.5.2  仿真實驗內容 177

8.5.3  註意事項 178

課後習題 178

第9章  機器人運動規劃 179

9.1  機器人路徑規劃 180

9.1.1  全局路徑規劃 180

9.1.2  局部路徑規劃 184

9.2  機器人的軌跡規劃 187

9.2.1  關節空間的軌跡規劃 187

9.2.2  操作空間的軌跡規劃 196

9.3  機器人運動規劃實驗 198

9.3.1  機器人關節空間規劃 198

9.3.2  機器人笛卡爾空間規劃 203

課後習題 207

第10章  特種機器人 209

10.1  無人機 210

10.1.1  無人機的發展歷程 210

10.1.2  無人機的分類 211

10.1.3  無人機的應用 213

10.2  水下機器人 215

10.2.1  水下機器人的發展歷程 215

10.2.2  水下機器人涉及的關鍵

 技術 217

10.2.3  多學科技術融合的挑戰

 與機遇 218

10.2.4  水下機器人的發展趨勢 218

10.2.5  水下機器人的分類 220

10.2.6  水下機器人的應用 224

10.3  軍用機器人 226

10.3.1  地面軍用機器人 226

10.3.2  水下軍用機器人 227

10.3.3  空中軍用機器人 228

10.3.4  空間軍用機器人 230

10.4  醫療機器人 234

10.4.1  醫療機器人的發展歷程 234

10.4.2  醫療機器人的分類

 及應用 235

10.5  救援機器人 236

10.5.1  救援機器人的發展歷程 236

10.5.2  救援機器人的分類 237

10.5.3  救援機器人的應用 238

10.6  機器人示教實驗 239

10.6.1  實驗原理 239

10.6.2  實驗內容 240

10.6.3  註意事項 241

課後習題 242

參考文獻 243