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機(jī)器人視覺 版權(quán)信息
- ISBN：9787111770435
- 條形碼：9787111770435 ; 978-7-111-77043-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機(jī)器人視覺 本書特色
本書遵循教指委相關(guān)指導(dǎo)文件和高等院校學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合。
機(jī)器人視覺 內(nèi)容簡介
本書以機(jī)器人視覺為主題，系統(tǒng)地介紹了該領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)以及相關(guān)應(yīng)用與發(fā)展趨勢。本書詳細(xì)講解了圖像成像原理、圖像處理技術(shù)、立體視覺、深度估計(jì)、視覺特征提取與匹配、視覺定位與建圖、目標(biāo)識別、目標(biāo)位姿估計(jì)等多個(gè)方面的內(nèi)容，不僅為讀者提供了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)知識，也能幫助其了解*新的技術(shù)進(jìn)展和應(yīng)用實(shí)例。本書圍繞機(jī)器人視覺主題，按照理論發(fā)展的順序和知識體系的內(nèi)在邏輯對各個(gè)章節(jié)的內(nèi)容進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)木幣牛恳徽录泉?dú)立成篇，又與其他章的內(nèi)容有機(jī)結(jié)合，全書內(nèi)容連貫，邏輯清晰。 本書可作為普通高校機(jī)器人、自動化、人工智能、智能制造等專業(yè)的教材，也可作為相關(guān)專業(yè)的工程技術(shù)人員深入了解和掌握機(jī)器人視覺技術(shù)的學(xué)習(xí)資料。無論是對于初學(xué)者還是有一定基礎(chǔ)的專業(yè)人士，相信本書都可以成為他們深入了解和掌握機(jī)器人視覺技術(shù)的重要工具。 本書配有電子課件、教學(xué)大綱、習(xí)題答案等教學(xué)資源，歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載。
機(jī)器人視覺機(jī)器人視覺 前言
人工智能和機(jī)器人等新一代信息技術(shù)正在推動著多個(gè)行業(yè)的變革和創(chuàng)新，促進(jìn)了多個(gè)學(xué)科的交叉融合，已成為國際競爭的新焦點(diǎn)。《中國制造2025》《“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等國家重大發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃都強(qiáng)調(diào)人工智能與機(jī)器人兩者需深度結(jié)合，需加快發(fā)展機(jī)器人技術(shù)與智能系統(tǒng)，推動機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的不斷轉(zhuǎn)型和升級。開展人工智能與機(jī)器人的教材建設(shè)及推動相關(guān)人才培養(yǎng)符合國家重大需求，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
為全面貫徹黨的二十大精神，深入貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記關(guān)于教育的重要論述，深化新工科建設(shè)，加強(qiáng)高等學(xué)校戰(zhàn)略性新興領(lǐng)域卓越工程師培養(yǎng)，根據(jù)《普通高等學(xué)校教材管理辦法》（教材〔2019〕3號）有關(guān)要求，經(jīng)決定組織開展戰(zhàn)略性新興領(lǐng)域“十四五”高等教育教材體系建設(shè)工作。
機(jī)器人視覺 目錄
第1章?緒論 1
1.1?機(jī)器人視覺概述 1
1.1.1?人類視覺的組成與功能 1
1.1.2?機(jī)器人視覺的定義 3
1.1.3?機(jī)器人視覺的特點(diǎn)與優(yōu)勢 4
1.2?機(jī)器人視覺系統(tǒng)組成 5
1.2.1?視覺傳感器 6
1.2.2?光源 7
1.2.3?圖像采集模塊 8
1.2.4?視覺計(jì)算模塊 9
1.3?機(jī)器人視覺任務(wù)分類 10
1.3.1?空間感知任務(wù) 10
1.3.2?類別感知任務(wù) 11
1.4?機(jī)器人視覺的應(yīng)用領(lǐng)域 13
1.4.1?工業(yè)制造 14
1.4.2?智能交通 15
1.4.3?醫(yī)療健康 16
1.4.4?農(nóng)業(yè) 17
1.4.5?安防 18
1.4.6?服務(wù)機(jī)器人 19
1.5?機(jī)器人視覺未來挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢 20
1.6?本書的內(nèi)容安排 21
習(xí)題與思考題 23
參考文獻(xiàn) 23
第2章?相機(jī)成像和投影理論 26
2.1?成像原理簡介 26
2.2?相機(jī)模型 27
2.3?相機(jī)標(biāo)定 29
2.3.1?棋盤格定義和檢測 30
2.3.2?相機(jī)位姿、內(nèi)參和畸變參數(shù)求解 31
2.3.3?非線性優(yōu)化標(biāo)定 33
2.3.4?工具箱 34
2.4?投影理論 34
2.4.1?平面幾何 35
2.4.2?消失點(diǎn)理論 37
2.4.3?距離測量 39
本章小結(jié) 40
習(xí)題與思考題 41
參考文獻(xiàn) 41
第3章?機(jī)器人視覺圖像處理基礎(chǔ) 42
3.1?圖像的表示和存儲 42
3.1.1?圖像的基本概念 42
3.1.2?數(shù)字圖像表示 42
3.1.3?圖像的分類 44
3.2?圖像的基本操作 45
3.2.1?圖像變換 46
3.2.2?灰度變換 51
3.3?圖像的濾波和增強(qiáng) 53
3.3.1?圖像的濾波 53
3.3.2?圖像的增強(qiáng) 56
3.4?圖像的檢測與分割 57
3.4.1?圖像的檢測 57
3.4.2?圖像的分割 69
本章小結(jié) 76
習(xí)題與思考題 76
參考文獻(xiàn) 77
第4章?雙目視覺和對極幾何 78
4.1?雙目視覺原理 78
4.2?雙目視覺標(biāo)定 79
4.3?對極幾何及雙目矯正 81
4.3.1?雙目的對極幾何約束 81
4.3.2?基礎(chǔ)矩陣 83
4.3.3?雙目矯正 83
4.4?雙目匹配及深度估計(jì) 85
4.4.1?雙目匹配 86
4.4.2?深度估計(jì) 88
4.4.3?誤差分析 89
4.5?主動雙目視覺 90
本章小結(jié) 91
習(xí)題與思考題 91
參考文獻(xiàn) 92
第5章 特征提取與匹配 93
5.1 視覺特征 93
5.2 特征提取方法 94
5.2.1 角點(diǎn)提取 94
5.2.2 快速計(jì)算 96
5.2.3 不變性 98
5.2.4 尺度不變性 99
5.3 特征描述方法 100
5.3.1 主方向 101
5.3.2 尺度不變特征變換 102
5.4 特征的匹配 103
本章小結(jié) 104
習(xí)題與思考題 104
參考文獻(xiàn) 105
第6章 機(jī)器人位姿估計(jì) 106
6.1 機(jī)器人位姿估計(jì)的概念與數(shù)字表示 106
6.1.1 狀態(tài)估計(jì)簡介 106
6.1.2 位姿估計(jì)的數(shù)學(xué)表示 106
6.2 基于特征點(diǎn)法的視覺里程計(jì) 109
6.2.1 基于對極幾何的2D-2D位姿求解 109
6.2.2 基于PnP的2D-3D位姿求解 113
6.2.3 基于ICP的3D-3D位姿求解 117
6.3 基于直接法的視覺里程計(jì) 119
6.3.1 光流估計(jì) 120
6.3.2 直接法求解機(jī)器人位姿 122
6.4 關(guān)鍵幀的概念及其選取策略 124
6.4.1 關(guān)鍵幀的概念 124
6.4.2 關(guān)鍵幀選取策略 125
本章小結(jié) 126
習(xí)題與思考題 127
參考文獻(xiàn) 127
第7章 機(jī)器人視覺同時(shí)定位與建圖 128
7.1 SLAM概述 128
7.1.1 SLAM的概念與分類 128
7.1.2 經(jīng)典視覺SLAM算法框架 129
7.2 前端設(shè)計(jì)方案 131
7.2.1 傳感器選型 131
7.2.2 里程計(jì)估計(jì)方法 132
7.3 后端優(yōu)化方法 132
7.3.1 濾波器方法 133
7.3.2 圖優(yōu)化方法 136
7.4 閉環(huán)檢測 139
7.4.1 閉環(huán)檢測的概念與意義 139
7.4.2 詞袋模型 139
7.4.3 相似度計(jì)算 141
7.5 全局地圖構(gòu)建與表示 144
7.5.1 面向機(jī)器人應(yīng)用的地圖表達(dá)與存儲 144
7.5.2 典型地圖表示方法 146
本章小結(jié) 148
習(xí)題與思考題 148
參考文獻(xiàn) 148
第8章 機(jī)器人目標(biāo)識別 150
8.1 目標(biāo)識別的基本任務(wù)和分類 150
8.2 目標(biāo)分類方法 150
8.2.1 基于聚類的方法 151
8.2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法 154
8.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的算法 158
8.3 目標(biāo)檢測方法 163
8.3.1 兩階段檢測 163
8.3.2 一階段檢測 167
8.4 目標(biāo)分割方法 173
8.4.1 全卷積網(wǎng)絡(luò) 173
8.4.2 U-Net網(wǎng)絡(luò) 175
8.4.3 SegNet網(wǎng)絡(luò) 176
8.4.4 DeepLab系列 177
8.4.5 PSPNet網(wǎng)絡(luò) 179
8.4.6 Transformer 180
本章小結(jié) 185
習(xí)題與思考題 186
參考文獻(xiàn) 186
第9章 機(jī)器人目標(biāo)位姿估計(jì) 188
9.1 面向抓取的目標(biāo)位姿估計(jì)應(yīng)用背景 188
9.1.1 工業(yè)場景 188
9.1.2 家用場景 189
9.1.3 目標(biāo)位姿估計(jì)技術(shù)難點(diǎn) 189
9.2 目標(biāo)3D位姿表示與描述 191
9.2.1 變換矩陣 191
9.2.2 歐拉角與四元數(shù) 192
9.2.3 評價(jià)指標(biāo) 194
9.3 目標(biāo)位姿估計(jì)方法分類 196
9.3.1 基于特征點(diǎn)匹配的目標(biāo)位姿估計(jì) 196
9.3.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)位姿估計(jì) 198
9.4 基于深度學(xué)習(xí)的3D目標(biāo)位姿估計(jì) 198
9.4.1 基于深度學(xué)習(xí)的非端到端目標(biāo)位姿估計(jì) 199
9.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的端到端目標(biāo)位姿估計(jì) 202
9.4.3 發(fā)展趨勢 204
本章小結(jié) 206
習(xí)題與思考題 207
參考文獻(xiàn) 207
1.1?機(jī)器人視覺概述 1
1.1.1?人類視覺的組成與功能 1
1.1.2?機(jī)器人視覺的定義 3
1.1.3?機(jī)器人視覺的特點(diǎn)與優(yōu)勢 4
1.2?機(jī)器人視覺系統(tǒng)組成 5
1.2.1?視覺傳感器 6
1.2.2?光源 7
1.2.3?圖像采集模塊 8
1.2.4?視覺計(jì)算模塊 9
1.3?機(jī)器人視覺任務(wù)分類 10
1.3.1?空間感知任務(wù) 10
1.3.2?類別感知任務(wù) 11
1.4?機(jī)器人視覺的應(yīng)用領(lǐng)域 13
1.4.1?工業(yè)制造 14
1.4.2?智能交通 15
1.4.3?醫(yī)療健康 16
1.4.4?農(nóng)業(yè) 17
1.4.5?安防 18
1.4.6?服務(wù)機(jī)器人 19
1.5?機(jī)器人視覺未來挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢 20
1.6?本書的內(nèi)容安排 21
習(xí)題與思考題 23
參考文獻(xiàn) 23
第2章?相機(jī)成像和投影理論 26
2.1?成像原理簡介 26
2.2?相機(jī)模型 27
2.3?相機(jī)標(biāo)定 29
2.3.1?棋盤格定義和檢測 30
2.3.2?相機(jī)位姿、內(nèi)參和畸變參數(shù)求解 31
2.3.3?非線性優(yōu)化標(biāo)定 33
2.3.4?工具箱 34
2.4?投影理論 34
2.4.1?平面幾何 35
2.4.2?消失點(diǎn)理論 37
2.4.3?距離測量 39
本章小結(jié) 40
習(xí)題與思考題 41
參考文獻(xiàn) 41
第3章?機(jī)器人視覺圖像處理基礎(chǔ) 42
3.1?圖像的表示和存儲 42
3.1.1?圖像的基本概念 42
3.1.2?數(shù)字圖像表示 42
3.1.3?圖像的分類 44
3.2?圖像的基本操作 45
3.2.1?圖像變換 46
3.2.2?灰度變換 51
3.3?圖像的濾波和增強(qiáng) 53
3.3.1?圖像的濾波 53
3.3.2?圖像的增強(qiáng) 56
3.4?圖像的檢測與分割 57
3.4.1?圖像的檢測 57
3.4.2?圖像的分割 69
本章小結(jié) 76
習(xí)題與思考題 76
參考文獻(xiàn) 77
第4章?雙目視覺和對極幾何 78
4.1?雙目視覺原理 78
4.2?雙目視覺標(biāo)定 79
4.3?對極幾何及雙目矯正 81
4.3.1?雙目的對極幾何約束 81
4.3.2?基礎(chǔ)矩陣 83
4.3.3?雙目矯正 83
4.4?雙目匹配及深度估計(jì) 85
4.4.1?雙目匹配 86
4.4.2?深度估計(jì) 88
4.4.3?誤差分析 89
4.5?主動雙目視覺 90
本章小結(jié) 91
習(xí)題與思考題 91
參考文獻(xiàn) 92
第5章 特征提取與匹配 93
5.1 視覺特征 93
5.2 特征提取方法 94
5.2.1 角點(diǎn)提取 94
5.2.2 快速計(jì)算 96
5.2.3 不變性 98
5.2.4 尺度不變性 99
5.3 特征描述方法 100
5.3.1 主方向 101
5.3.2 尺度不變特征變換 102
5.4 特征的匹配 103
本章小結(jié) 104
習(xí)題與思考題 104
參考文獻(xiàn) 105
第6章 機(jī)器人位姿估計(jì) 106
6.1 機(jī)器人位姿估計(jì)的概念與數(shù)字表示 106
6.1.1 狀態(tài)估計(jì)簡介 106
6.1.2 位姿估計(jì)的數(shù)學(xué)表示 106
6.2 基于特征點(diǎn)法的視覺里程計(jì) 109
6.2.1 基于對極幾何的2D-2D位姿求解 109
6.2.2 基于PnP的2D-3D位姿求解 113
6.2.3 基于ICP的3D-3D位姿求解 117
6.3 基于直接法的視覺里程計(jì) 119
6.3.1 光流估計(jì) 120
6.3.2 直接法求解機(jī)器人位姿 122
6.4 關(guān)鍵幀的概念及其選取策略 124
6.4.1 關(guān)鍵幀的概念 124
6.4.2 關(guān)鍵幀選取策略 125
本章小結(jié) 126
習(xí)題與思考題 127
參考文獻(xiàn) 127
第7章 機(jī)器人視覺同時(shí)定位與建圖 128
7.1 SLAM概述 128
7.1.1 SLAM的概念與分類 128
7.1.2 經(jīng)典視覺SLAM算法框架 129
7.2 前端設(shè)計(jì)方案 131
7.2.1 傳感器選型 131
7.2.2 里程計(jì)估計(jì)方法 132
7.3 后端優(yōu)化方法 132
7.3.1 濾波器方法 133
7.3.2 圖優(yōu)化方法 136
7.4 閉環(huán)檢測 139
7.4.1 閉環(huán)檢測的概念與意義 139
7.4.2 詞袋模型 139
7.4.3 相似度計(jì)算 141
7.5 全局地圖構(gòu)建與表示 144
7.5.1 面向機(jī)器人應(yīng)用的地圖表達(dá)與存儲 144
7.5.2 典型地圖表示方法 146
本章小結(jié) 148
習(xí)題與思考題 148
參考文獻(xiàn) 148
第8章 機(jī)器人目標(biāo)識別 150
8.1 目標(biāo)識別的基本任務(wù)和分類 150
8.2 目標(biāo)分類方法 150
8.2.1 基于聚類的方法 151
8.2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法 154
8.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的算法 158
8.3 目標(biāo)檢測方法 163
8.3.1 兩階段檢測 163
8.3.2 一階段檢測 167
8.4 目標(biāo)分割方法 173
8.4.1 全卷積網(wǎng)絡(luò) 173
8.4.2 U-Net網(wǎng)絡(luò) 175
8.4.3 SegNet網(wǎng)絡(luò) 176
8.4.4 DeepLab系列 177
8.4.5 PSPNet網(wǎng)絡(luò) 179
8.4.6 Transformer 180
本章小結(jié) 185
習(xí)題與思考題 186
參考文獻(xiàn) 186
第9章 機(jī)器人目標(biāo)位姿估計(jì) 188
9.1 面向抓取的目標(biāo)位姿估計(jì)應(yīng)用背景 188
9.1.1 工業(yè)場景 188
9.1.2 家用場景 189
9.1.3 目標(biāo)位姿估計(jì)技術(shù)難點(diǎn) 189
9.2 目標(biāo)3D位姿表示與描述 191
9.2.1 變換矩陣 191
9.2.2 歐拉角與四元數(shù) 192
9.2.3 評價(jià)指標(biāo) 194
9.3 目標(biāo)位姿估計(jì)方法分類 196
9.3.1 基于特征點(diǎn)匹配的目標(biāo)位姿估計(jì) 196
9.3.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)位姿估計(jì) 198
9.4 基于深度學(xué)習(xí)的3D目標(biāo)位姿估計(jì) 198
9.4.1 基于深度學(xué)習(xí)的非端到端目標(biāo)位姿估計(jì) 199
9.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的端到端目標(biāo)位姿估計(jì) 202
9.4.3 發(fā)展趨勢 204
本章小結(jié) 206
習(xí)題與思考題 207
參考文獻(xiàn) 207
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