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機器人傳感器及其信息融合技術 版權信息
- ISBN：9787122283658
- 條形碼：9787122283658 ; 978-7-122-28365-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器人傳感器及其信息融合技術 本書特色
本書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，后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。
機器人傳感器及其信息融合技術 內容簡介
感器技術是一門實踐性很強的技術。本書在綜述常用傳感器技術基礎上，詳細介紹了機器人系統中的常用傳感器的原理和特點，討論了在使用傳感器過程中的標定和校準問題。另外，結合目前科技前沿知識，闡述了多傳感器信息融合的相關知識和在工業機器人中的應用實例。該書結構嚴謹，內容豐富，既注重理論性與系統性，又注重實用性和前瞻性。
機器人傳感器及其信息融合技術 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
1.2傳感器的組成和分類1
1.3傳感器的標定7
1.4機器人與傳感器9
1.5傳感器及其技術的發展趨勢10
1.6多傳感器信息融合的應用領域12
第2章機器人系統組成
2.1 機器人系統組成概述14
2.2機械結構系統14
2.2.1機械構件14
2.2.2傳動機構20第1章傳感器的基礎知識
1.1傳感器的定義和特點1
1.2傳感器的組成和分類1
1.3傳感器的標定7
1.4機器人與傳感器9
1.5傳感器及其技術的發展趨勢10
1.6多傳感器信息融合的應用領域12
第2章機器人系統組成
2.1 機器人系統組成概述14
2.2機械結構系統14
2.2.1機械構件14
2.2.2傳動機構20
2.3驅動系統27
2.3.1液壓驅動27
2.3.2氣壓驅動29
2.3.3電氣驅動30
2.4感知系統32
2.4.1機器人對傳感器的要求32
2.4.2常用傳感器的特性34
2.5控制系統35
2.6人機交互系統37
2.7機器人-環境交互系統37
第3章機器人常用的傳感器
3.1機器人傳感器的分類38
3.2常用的內部傳感器39
3.2.1位置傳感器39
3.2.2速度傳感器42
3.2.3加速度傳感器43
3.2.4傾斜角傳感器45
3.2.5力覺傳感器46
3.3常用外部傳感器48
3.3.1視覺傳感器48
3.3.2觸覺傳感器51
3.3.3接近度傳感器54
3.3.4激光傳感器58
第4章智能傳感器
4.1智能傳感器概述60
4.1.1智能傳感器的定義60
4.1.2智能傳感器的構成61
4.1.3智能傳感器的關鍵技術61
4.2智能傳感器的功能與特點65
4.2.1智能傳感器的功能65
4.2.2智能傳感器的特點66
4.3智能傳感器的實現技術67
4.3.1非集成化智能傳感器68
4.3.2集成化智能傳感器68
4.3.3混合式智能傳感器69
4.4無線傳感網絡技術及其應用70
4.4.1無線傳感網絡技術70
4.4.2無線傳感器網絡在移動機器人通信中的應用74
4.5智能模糊傳感器技術及其應用76
4.5.1智能模糊傳感器技術76
4.5.2模糊傳感器在測量血壓中的應用79
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81
5.2多傳感器信息融合的分類81
5.3多傳感器信息融合的系統結構86
5.4多傳感器信息融合的方法87
第6章多傳感器的定量信息融合
6.1傳感器的建模91
6.1.1觀測模型92
6.1.2相關模型93
6.1.3狀態模型94
6.2傳感數據的一致性檢驗94
6.2.1假設檢驗法95
6.2.2距離檢驗法96
6.2.3人工神經網絡方法98
6.3基于參數估計的信息融合方法99
第7章多傳感器的定性信息融合
7.1Bayes方法103
7.1.1Bayes條件概率103
7.1.2Bayes方法在信息融合中的應用103
7.1.3基于目標分類的Bayes決策方法104
7.2Dempster-Shafer證據推理106
7.2.1D-S理論的基礎概念106
7.2.2Dempster合成法則107
7.2.3D-S證據理論在融合中的應用108
7.3模糊理論110
7.3.1模糊理論110
7.3.2模糊理論在融合中的應用111
7.4神經網絡法111
7.4.1神經網絡融合信息的一般方法112
7.4.2神經網絡在融合中的應用113
7.5粗糙集理論114
7.5.1粗糙集理論114
7.5.2基于粗糙集理論的多傳感器信息融合118
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123
8.2位姿傳感器124
8.3柔性腕力傳感器127
8.4工件識別傳感器128
8.5視覺傳感系統129
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131
9.2電弧傳感系統131
9.3超聲傳感跟蹤系統133
9.4視覺傳感跟蹤系統135
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137
10.2多傳感器信息融合在移動機器人導航中的應用139
10.3多傳感器信息融合在移動機器人測距中的應用143
10.4多傳感器信息融合在移動機器人避障中的應用157
參考文獻
信息
1.1傳感器的定義和特點1
1.2傳感器的組成和分類1
1.3傳感器的標定7
1.4機器人與傳感器9
1.5傳感器及其技術的發展趨勢10
1.6多傳感器信息融合的應用領域12
第2章機器人系統組成
2.1 機器人系統組成概述14
2.2機械結構系統14
2.2.1機械構件14
2.2.2傳動機構20第1章傳感器的基礎知識
1.1傳感器的定義和特點1
1.2傳感器的組成和分類1
1.3傳感器的標定7
1.4機器人與傳感器9
1.5傳感器及其技術的發展趨勢10
1.6多傳感器信息融合的應用領域12
第2章機器人系統組成
2.1 機器人系統組成概述14
2.2機械結構系統14
2.2.1機械構件14
2.2.2傳動機構20
2.3驅動系統27
2.3.1液壓驅動27
2.3.2氣壓驅動29
2.3.3電氣驅動30
2.4感知系統32
2.4.1機器人對傳感器的要求32
2.4.2常用傳感器的特性34
2.5控制系統35
2.6人機交互系統37
2.7機器人-環境交互系統37
第3章機器人常用的傳感器
3.1機器人傳感器的分類38
3.2常用的內部傳感器39
3.2.1位置傳感器39
3.2.2速度傳感器42
3.2.3加速度傳感器43
3.2.4傾斜角傳感器45
3.2.5力覺傳感器46
3.3常用外部傳感器48
3.3.1視覺傳感器48
3.3.2觸覺傳感器51
3.3.3接近度傳感器54
3.3.4激光傳感器58
第4章智能傳感器
4.1智能傳感器概述60
4.1.1智能傳感器的定義60
4.1.2智能傳感器的構成61
4.1.3智能傳感器的關鍵技術61
4.2智能傳感器的功能與特點65
4.2.1智能傳感器的功能65
4.2.2智能傳感器的特點66
4.3智能傳感器的實現技術67
4.3.1非集成化智能傳感器68
4.3.2集成化智能傳感器68
4.3.3混合式智能傳感器69
4.4無線傳感網絡技術及其應用70
4.4.1無線傳感網絡技術70
4.4.2無線傳感器網絡在移動機器人通信中的應用74
4.5智能模糊傳感器技術及其應用76
4.5.1智能模糊傳感器技術76
4.5.2模糊傳感器在測量血壓中的應用79
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81
5.2多傳感器信息融合的分類81
5.3多傳感器信息融合的系統結構86
5.4多傳感器信息融合的方法87
第6章多傳感器的定量信息融合
6.1傳感器的建模91
6.1.1觀測模型92
6.1.2相關模型93
6.1.3狀態模型94
6.2傳感數據的一致性檢驗94
6.2.1假設檢驗法95
6.2.2距離檢驗法96
6.2.3人工神經網絡方法98
6.3基于參數估計的信息融合方法99
第7章多傳感器的定性信息融合
7.1Bayes方法103
7.1.1Bayes條件概率103
7.1.2Bayes方法在信息融合中的應用103
7.1.3基于目標分類的Bayes決策方法104
7.2Dempster-Shafer證據推理106
7.2.1D-S理論的基礎概念106
7.2.2Dempster合成法則107
7.2.3D-S證據理論在融合中的應用108
7.3模糊理論110
7.3.1模糊理論110
7.3.2模糊理論在融合中的應用111
7.4神經網絡法111
7.4.1神經網絡融合信息的一般方法112
7.4.2神經網絡在融合中的應用113
7.5粗糙集理論114
7.5.1粗糙集理論114
7.5.2基于粗糙集理論的多傳感器信息融合118
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123
8.2位姿傳感器124
8.3柔性腕力傳感器127
8.4工件識別傳感器128
8.5視覺傳感系統129
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131
9.2電弧傳感系統131
9.3超聲傳感跟蹤系統133
9.4視覺傳感跟蹤系統135
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137
10.2多傳感器信息融合在移動機器人導航中的應用139
10.3多傳感器信息融合在移動機器人測距中的應用143
10.4多傳感器信息融合在移動機器人避障中的應用157
參考文獻
信息
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機器人傳感器及其信息融合技術 作者簡介
郭彤穎，沈陽建筑大學，副教授，郭彤穎，副教授，博士畢業于中國科學院沈陽自動化研究所，具有多年在機器人控制及其相關領域的教學和科研經驗。先后在國內外重要期刊及學術會議上發表論文與機器人相關論文30余篇，其中EI檢索論文10余篇，主持和參加20余項省部級科研項目，具有豐富的實際工程經驗。
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