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智能機器人與傳感器 版權(quán)信息
- ISBN：9787560659190
- 條形碼：9787560659190 ; 978-7-5606-5919-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能機器人與傳感器 內(nèi)容簡介
本書通過對組成智能機器人的硬件、軟件以及單傳感器信息處理及多傳感器信息融合算法四個方面的介紹，讓讀者對親手制作智能機器人的過程有一定的了解，并能跟著書本介紹的方法制作一款屬于自己的智能機器人。 本書是按照機器人內(nèi)部傳感器、外部傳感器以及多傳感器信息融合的順序進行介紹的，其中外部傳感器又分為觸覺、嗅覺、聽覺及視覺四個部分進行敘述。與人類從自然界獲取信息的途徑相似，聽覺與視覺是智能機器人獲取信息的主要途徑，所以本書對此進行了詳細敘述。本書采用信用卡大小的樹莓派電腦連接上述各類型的傳感器獲取數(shù)據(jù)、傳遞數(shù)據(jù)及處理數(shù)據(jù)。讀者在設(shè)計本書所介紹的智能機器人時，可以采取先局部后整體的開發(fā)設(shè)計策略：先逐個將傳感器與樹莓派連接并調(diào)試好，再選擇一種或多種合適的傳感器信息融合算法組裝機器人整體。本書所選的軟件及大部分硬件都是開源的，所基于的硬件平臺相當(dāng)便攜性好，選擇的軟件系統(tǒng)是Linux+ROS+Python的組合。 本書適合高職高專院校電子信息、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備制造等學(xué)科的專科生使用，也適合作為電子愛好者學(xué)習(xí)搭建智能機器人的參考資料。
智能機器人與傳感器 目錄
第1章 智能機器人的硬件 1
1.1 機器人簡介 2
1.2 智能機器人硬件概況 4
1.3 機器人的處理器(樹莓派)簡介及選型 8
1.4 機器人四肢的形成及動作的產(chǎn)生 12
1.4.1 舵機及機器臂 13
1.4.2 肢節(jié)鏈模型及機器人姿態(tài) 14
練習(xí)題 18
第2章 智能機器人的軟件 19
2.1 Linux操作系統(tǒng)介紹 21
2.2 樹莓派支持的操作系統(tǒng) 21
2.3 樹莓派遠程連接 23
2.3.1 在Windows環(huán)境下使用SSH客戶端連接字符終端 24
2.3.2 在Linux環(huán)境下使用SSH命令連接字符終端 25
2.3.3 在Windows 環(huán)境下連接樹莓派桌面終端 25
2.3.4 在Linux環(huán)境下使用VNC Viewer連接樹莓派桌面終端 26
2.4 機器人操作系統(tǒng)ROS 27
2.4.1 ROS系統(tǒng)安裝 30
2.4.2 基于ROS的智能機器人系統(tǒng)架構(gòu) 35
2.5 Python編程語言及其在人工智能中的應(yīng)用 37
練習(xí)題 38
第3章 智能機器人傳感器導(dǎo)論 40
3.1 傳感器的定義與作用 41
3.2 傳感器的組成與分類 42
3.3 機器人內(nèi)部傳感器 44
3.3.1 編碼器 44
3.3.2 陀螺儀 45
練習(xí)題 51
第4章 觸覺 53
4.1 接觸覺傳感器 54
4.1.1 按鈕與微動開關(guān) 54
4.1.2 電容式觸摸傳感器 54
4.1.3 樹莓派與開關(guān)量傳感器的連接 55
4.2 接近覺傳感器 57
4.2.1 紅外線傳感器 58
4.2.2 超聲波測距傳感器 60
4.3 壓覺、滑動覺及拉伸覺 63
4.3.1 壓覺傳感器介紹 63
4.3.2 滑動覺傳感器 68
4.3.3 拉伸覺傳感器 69
4.4 溫濕度傳感器 69
練習(xí)題 72
第5章 嗅覺 74
5.1 人類嗅覺與人工嗅覺系統(tǒng) 75
5.2 氣敏傳感器的定義及應(yīng)用 76
5.3 半導(dǎo)體氣敏傳感器的原理 76
5.4 半導(dǎo)體氣敏傳感器的應(yīng)用 78
5.5 半導(dǎo)體氣敏傳感器與智能機器人 79
練習(xí)題 81
第6章 聽覺 83
6.1 麥克風(fēng)的工作原理 84
6.2 硬件的安裝及配置 86
6.2.1 聲卡的安裝及配置 87
6.2.2 語音合成模塊的安裝及配置 93
6.3 語音識別及自然語言處理 100
6.3.1 語音識別及自然語言處理 101
6.3.2 注冊百度賬號及建立語音識別應(yīng)用 101
6.3.3 使用百度語音識別應(yīng)用 103
6.3.4 使用百度自然語言處理應(yīng)用 105
6.3.5 從語音片段中獲取錄音的起始時間點 109
6.3.6 麥克風(fēng)模塊選型及錄音信噪比的提升 113
6.3.7 機器人激活及語音命令的形成 116
練習(xí)題 121
第7章 單目視覺 123
7.1 攝像頭工作原理 124
7.2 計算機視覺庫OpenCV編譯及安裝 127
7.3 在ROS框架里使用OpenCV 130
7.4 基于ROS的圖像序列發(fā)送服務(wù)端及接收客戶端 133
7.5 使用OpenCV進行簡單的圖像分割 138
7.6 人臉檢測 141
7.7 人臉識別OpenFace庫 148
7.8 人臉識別 150
7.9 訓(xùn)練人臉識別模型 156
練習(xí)題 160
第8章 立體視覺 162
8.1 雙目相機 163
8.2 微軟Kinect體感傳感器 169
8.2.1 微軟Kinect體感設(shè)備的結(jié)構(gòu) 170
8.2.2 深度圖像獲取原理 171
8.2.3 微軟Kinect體感設(shè)備驅(qū)動的安裝 172
8.2.4 骨骼關(guān)節(jié)的信息獲取 175
8.2.5 人體骨骼關(guān)節(jié)跟蹤 176
8.3 激光雷達及應(yīng)用 180
8.3.1 激光雷達工作原理 180
8.3.2 三種不同技術(shù)的激光雷達簡介 184
8.3.3 激光雷達的安裝 186
練習(xí)題 188
第9章 多傳感器信息融合技術(shù) 190
9.1 多傳感器信息融合的硬件結(jié)構(gòu) 191
9.1.1 集中型 191
9.1.2 分布型 191
9.1.3 混合型 191
9.1.4 反饋型 192
9.2 信息融合技術(shù)層次化描述 192
9.2.1 數(shù)據(jù)級融合 192
9.2.2 特征級融合 193
9.2.3 決策級融合 193
9.3 信息融合的經(jīng)典數(shù)學(xué)模型介紹 194
9.3.1 加權(quán)平均 194
9.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)估計 194
9.3.3 卡爾曼濾波器 195
9.3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 197
9.3.5 支持向量機 197
練習(xí)題 198
參考文獻 199
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