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機器人學基礎 版權信息
- ISBN：9787111688402
- 條形碼：9787111688402 ; 978-7-111-68840-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器人學基礎 本書特色
本書介紹機器人學的相關內容，將串聯機器人技術、并聯機器人技術和移動機器人技術有機集成，是一部系統和全面反映機器人技術的教材。
機器人學基礎 內容簡介
本書介紹機器人學的相關內容，將串聯機器人技術、并聯機器人技術和移動機器人技術有機集成，是一部系統和全面反映機器人技術的教材。本書共分11章，內容涉及機器人概況、機器人數學基礎、機器人運動學分析、機器人速度及靜力學分析、機器人動力學分析、機器人傳感器及計算機視覺算法、機器人物體識別、機器人定位及地圖構建、機器人路徑規劃與避障、機器人控制，以及機器人的驅動執行系統與編程等。 本書特別適合作為高年級本科生和研究生的機器人學學習教材，也適合從事機器人研究、開發和應用的科技人員學習參考。 本書配有電子課件，歡迎選用本書作為教材的老師登錄www.cmpedu.com注冊下載，或發郵件至jinacmp@163.com索取。
機器人學基礎 目錄
前言
第1章緒論1
11機器人學的起源與發展1
111機器人學的起源1
112機器人學的發展2
12機器人的分類3
121按機器人的連接方式分類3
122按機器人的移動性分類5
123按機器人的控制方式分類8
124按機器人的幾何結構分類8
125按機器人的智能程度分類8
126按機器人的用途分類9
13機器人學綜述9
131機器人運動學技術9
132機器人靜力學與動力學技術11
133機器人感知與物體識別技術12
134機器人定位與地圖構建12
135機器人的路徑規劃與避障技術12
136機器人控制技術12
137機器人驅動與編程技術12
習題13
第2章機器人數學基礎14
21齊次坐標及位姿矩陣14
211齊次坐標14
212位姿矩陣16
22齊次變換19
221平移齊次變換19
222旋轉齊次變換21
223復合變換及左、右乘規則25
習題26
第3章機器人運動學分析28
31機器人坐標系的建立28
311StandardDH坐標系28
312ModifiedDH坐標系31
32相鄰兩連桿坐標系的位姿關系33
321相鄰兩連桿坐標系的位姿表示33
322相鄰兩連桿坐標系的位姿確定33
33機器人正運動學34
331機器人運動方程34
332斯坦福機器人運動方程35
34機器人逆運動學37
341機器人逆運動學的解38
342斯坦福機器人逆運動學求解39
343機器人的逆運動學編程43
344機器人的退化44
345DH表示法的基本問題44
35驅動器空間、關節空間和笛
卡兒空間44
351智能移動小車關節空間與驅動器
空間之間的轉換46
352并聯機構（腰部關節）驅動器
空間與關節空間的轉換49
習題53
第4章機器人速度及靜力學分析55
41機器人微分運動55
411微分平移和微分旋轉55
412微分運動的等價變換59
42機器人的雅可比矩陣61
421雅可比矩陣的定義61
422雅可比矩陣的求解方法63
423雅可比矩陣求解舉例64
424雅可比矩陣的逆69
43機器人速度分析69
431機器人速度計算69
432機器人的奇異位形71
44機器人靜力學分析72
441機器人桿件受力分析72
442機器人力雅可比矩陣72
443機器人靜力計算74
習題75
第5章機器人動力學分析77
51牛頓歐拉方程77
52虛位移原理78
521虛位移78
522理想約束78
523虛位移原理的含義79
524廣義坐標與廣義力79
53動力學普遍方程和拉格朗日方程80
531動力學普遍方程80
532拉格朗日方程81
533拉格朗日方程的應用舉例83
習題86
第6章機器人傳感器及計算機
視覺算法87
61機器人傳感器87
611機器人傳感器的分類87
612傳感器的特性指標89
613接近與距離覺傳感器90
614視覺傳感器97
615其他外部傳感器102
616機器人內部傳感器105
62圖像處理算法108
621計算機視覺算法分類108
622圖像預處理109
623匹配信號和圖像113
624特征檢測113
625區域處理114
63幾何和語義計算機視覺方面118
631像素分類118
632計算立體視覺118
64雙目視覺系統122
641攝像頭的參數標定122
642雙目立體視覺定位實例126
習題128
第7章機器人物體識別129
71物體識別概述129
711物體識別的理解129
712物體識別的發展歷程130
72傳統的物體識別130
721維奧拉瓊斯檢測器131
722方向梯度直方圖檢測器131
723形變目標識別132
73基于深度學習的目標檢測算法132
731基于候選區域的深度學習目標
檢測算法133
732基于回歸方法的深度學習目標
檢測算法138
74YOLO識別算法139
741滑動窗口與CNN139
742設計理念141
743網絡設計142
744網絡訓練143
745網絡預測145
75障礙物識別方法147
751障礙證據147
752障礙物識別系統的性能148
76實例149
761障礙物識別149
762樹枝識別150
763目標識別152
習題153
第8章機器人定位及地圖構建154
81地圖表示與環境感知154
811地圖表示方法154
812柵格地圖的構建156
813線段特征地圖的構建158
814拓撲地圖的構建160
82自主定位162
821基于外部觀測信息的定位163
822基于本體觀測信息的定位164
823控制與觀測相融合的自主定位169
83同時定位及地圖構建(SLAM)182
831經典的SLAM框架183
832SLAM算法介紹183
833視覺SLAM189
834激光SLAM195
習題196
第9章機器人路徑規劃與避障197
91引言197
92路徑規劃與避障197
921路徑規劃198
922避障204
93機器人軌跡生成213
931路徑和軌跡213
932軌跡規劃213
933關節空間的軌跡規劃214
934工作空間的軌跡規劃217
習題221
第10章機器人控制222
101機器人的控制特點和控制技術222
1011機器人的控制特點222
1012機器人的控制技術224
102關節空間控制226
1021機器人單關節建模226
1022機器人線性控制228
1023基于模型的關節系統
線性控制231
1024基于模型的關節系統非線
性控制235
1025非模型關節空間控制方法239
1026關節空間控制系統240
103工作空間控制243
1031與基于關節空間控制方法
的比較243
1032笛卡兒空間的直接控制方法244
1033笛卡兒空間的解
第1章緒論1
11機器人學的起源與發展1
111機器人學的起源1
112機器人學的發展2
12機器人的分類3
121按機器人的連接方式分類3
122按機器人的移動性分類5
123按機器人的控制方式分類8
124按機器人的幾何結構分類8
125按機器人的智能程度分類8
126按機器人的用途分類9
13機器人學綜述9
131機器人運動學技術9
132機器人靜力學與動力學技術11
133機器人感知與物體識別技術12
134機器人定位與地圖構建12
135機器人的路徑規劃與避障技術12
136機器人控制技術12
137機器人驅動與編程技術12
習題13
第2章機器人數學基礎14
21齊次坐標及位姿矩陣14
211齊次坐標14
212位姿矩陣16
22齊次變換19
221平移齊次變換19
222旋轉齊次變換21
223復合變換及左、右乘規則25
習題26
第3章機器人運動學分析28
31機器人坐標系的建立28
311StandardDH坐標系28
312ModifiedDH坐標系31
32相鄰兩連桿坐標系的位姿關系33
321相鄰兩連桿坐標系的位姿表示33
322相鄰兩連桿坐標系的位姿確定33
33機器人正運動學34
331機器人運動方程34
332斯坦福機器人運動方程35
34機器人逆運動學37
341機器人逆運動學的解38
342斯坦福機器人逆運動學求解39
343機器人的逆運動學編程43
344機器人的退化44
345DH表示法的基本問題44
35驅動器空間、關節空間和笛
卡兒空間44
351智能移動小車關節空間與驅動器
空間之間的轉換46
352并聯機構（腰部關節）驅動器
空間與關節空間的轉換49
習題53
第4章機器人速度及靜力學分析55
41機器人微分運動55
411微分平移和微分旋轉55
412微分運動的等價變換59
42機器人的雅可比矩陣61
421雅可比矩陣的定義61
422雅可比矩陣的求解方法63
423雅可比矩陣求解舉例64
424雅可比矩陣的逆69
43機器人速度分析69
431機器人速度計算69
432機器人的奇異位形71
44機器人靜力學分析72
441機器人桿件受力分析72
442機器人力雅可比矩陣72
443機器人靜力計算74
習題75
第5章機器人動力學分析77
51牛頓歐拉方程77
52虛位移原理78
521虛位移78
522理想約束78
523虛位移原理的含義79
524廣義坐標與廣義力79
53動力學普遍方程和拉格朗日方程80
531動力學普遍方程80
532拉格朗日方程81
533拉格朗日方程的應用舉例83
習題86
第6章機器人傳感器及計算機
視覺算法87
61機器人傳感器87
611機器人傳感器的分類87
612傳感器的特性指標89
613接近與距離覺傳感器90
614視覺傳感器97
615其他外部傳感器102
616機器人內部傳感器105
62圖像處理算法108
621計算機視覺算法分類108
622圖像預處理109
623匹配信號和圖像113
624特征檢測113
625區域處理114
63幾何和語義計算機視覺方面118
631像素分類118
632計算立體視覺118
64雙目視覺系統122
641攝像頭的參數標定122
642雙目立體視覺定位實例126
習題128
第7章機器人物體識別129
71物體識別概述129
711物體識別的理解129
712物體識別的發展歷程130
72傳統的物體識別130
721維奧拉瓊斯檢測器131
722方向梯度直方圖檢測器131
723形變目標識別132
73基于深度學習的目標檢測算法132
731基于候選區域的深度學習目標
檢測算法133
732基于回歸方法的深度學習目標
檢測算法138
74YOLO識別算法139
741滑動窗口與CNN139
742設計理念141
743網絡設計142
744網絡訓練143
745網絡預測145
75障礙物識別方法147
751障礙證據147
752障礙物識別系統的性能148
76實例149
761障礙物識別149
762樹枝識別150
763目標識別152
習題153
第8章機器人定位及地圖構建154
81地圖表示與環境感知154
811地圖表示方法154
812柵格地圖的構建156
813線段特征地圖的構建158
814拓撲地圖的構建160
82自主定位162
821基于外部觀測信息的定位163
822基于本體觀測信息的定位164
823控制與觀測相融合的自主定位169
83同時定位及地圖構建(SLAM)182
831經典的SLAM框架183
832SLAM算法介紹183
833視覺SLAM189
834激光SLAM195
習題196
第9章機器人路徑規劃與避障197
91引言197
92路徑規劃與避障197
921路徑規劃198
922避障204
93機器人軌跡生成213
931路徑和軌跡213
932軌跡規劃213
933關節空間的軌跡規劃214
934工作空間的軌跡規劃217
習題221
第10章機器人控制222
101機器人的控制特點和控制技術222
1011機器人的控制特點222
1012機器人的控制技術224
102關節空間控制226
1021機器人單關節建模226
1022機器人線性控制228
1023基于模型的關節系統
線性控制231
1024基于模型的關節系統非線
性控制235
1025非模型關節空間控制方法239
1026關節空間控制系統240
103工作空間控制243
1031與基于關節空間控制方法
的比較243
1032笛卡兒空間的直接控制方法244
1033笛卡兒空間的解
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