| 作者 |
| 樊泽明 吴娟 任静 余孝军 袁学兵 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社* |
| ISBN |
| 9787111688402 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介 本书介绍机器人学的相关内容，将串联机器人技术、并联机器人技术和移动机器人技术有机集成，是一部系统和全面反映机器人技术的教材。本书共分11章，内容涉及机器人概况、机器人数学基础、机器人运动学分析、机器人速度及静力学分析、机器人动力学分析、机器人传感器及计算机视觉算法、机器人物体识别、机器人定位及地图构建、机器人路径规划与避障、机器人控制，以及机器人的驱动执行系统与编程等。 本书特别适合作为高年级本科生和研究生的机器人学学习教材，也适合从事机器人研究、开发和应用的科技人员学习参考。 本书配有电子课件，欢迎选用本书作为教材的老师登录wwwcmpeducom注册下载，或发邮件至jinacmp@163com索取。 |
| 目录 |
| 前言 第1章绪论1 11机器人学的起源与发展1 111机器人学的起源1 112机器人学的发展2 12机器人的分类3 121按机器人的连接方式分类3 122按机器人的移动性分类5 123按机器人的控制方式分类8 124按机器人的几何结构分类8 125按机器人的智能程度分类8 126按机器人的用途分类9 13机器人学综述9 131机器人运动学技术9 132机器人静力学与动力学技术11 133机器人感知与物体识别技术12 134机器人定位与地图构建12 135机器人的路径规划与避障技术12 136机器人控制技术12 137机器人驱动与编程技术12 习题13 第2章机器人数学基础14 21齐次坐标及位姿矩阵14 211齐次坐标14 212位姿矩阵16 22齐次变换19 221平移齐次变换19 222旋转齐次变换21 223复合变换及左、右乘规则25 习题26 第3章机器人运动学分析28 31机器人坐标系的建立28 311StandardDH坐标系28 312ModifiedDH坐标系31 32相邻两连杆坐标系的位姿关系33 321相邻两连杆坐标系的位姿表示33 322相邻两连杆坐标系的位姿确定33 33机器人正运动学34 331机器人运动方程34 332斯坦福机器人运动方程35 34机器人逆运动学37 341机器人逆运动学的解38 342斯坦福机器人逆运动学求解39 343机器人的逆运动学编程43 344机器人的退化44 345DH表示法的基本问题44 35驱动器空间、关节空间和笛 卡儿空间44 351智能移动小车关节空间与驱动器 空间之间的转换46 352并联机构（腰部关节）驱动器 空间与关节空间的转换49 习题53 第4章机器人速度及静力学分析55 41机器人微分运动55 411微分平移和微分旋转55 412微分运动的等价变换59 42机器人的雅可比矩阵61 421雅可比矩阵的定义61 422雅可比矩阵的求解方法63 423雅可比矩阵求解举例64 424雅可比矩阵的逆69 43机器人速度分析69 431机器人速度计算69 432机器人的奇异位形71 44机器人静力学分析72 441机器人杆件受力分析72 442机器人力雅可比矩阵72 443机器人静力计算74 习题75 第5章机器人动力学分析77 51牛顿欧拉方程77 52虚位移原理78 521虚位移78 522理想约束78 523虚位移原理的含义79 524广义坐标与广义力79 53动力学普遍方程和拉格朗日方程80 531动力学普遍方程80 532拉格朗日方程81 533拉格朗日方程的应用举例83 习题86 第6章机器人传感器及计算机 视觉算法87 61机器人传感器87 611机器人传感器的分类87 612传感器的特性指标89 613接近与距离觉传感器90 614视觉传感器97 615其他外部传感器102 616机器人内部传感器105 62图像处理算法108 621计算机视觉算法分类108 622图像预处理109 623匹配信号和图像113 624特征检测113 625区域处理114 63几何和语义计算机视觉方面118 631像素分类118 632计算立体视觉118 64双目视觉系统122 641摄像头的参数标定122 642双目立体视觉定位实例126 习题128 第7章机器人物体识别129 71物体识别概述129 711物体识别的理解129 712物体识别的发展历程130 72传统的物体识别130 721维奥拉琼斯检测器131 722方向梯度直方图检测器131 723形变目标识别132 73基于深度学习的目标检测算法132 731基于候选区域的深度学习目标 检测算法133 732基于回归方法的深度学习目标 检测算法138 74YOLO识别算法139 741滑动窗口与CNN139 742设计理念141 743网络设计142 744网络训练143 745网络预测145 75障碍物识别方法147 751障碍证据147 752障碍物识别系统的性能148 76实例149 761障碍物识别149 762树枝识别150 763目标识别152 习题153 第8章机器人定位及地图构建154 81地图表示与环境感知154 811地图表示方法154 812栅格地图的构建156 813线段特征地图的构建158 814拓扑地图的构建160 82自主定位162 821基于外部观测信息的定位163 822基于本体观测信息的定位164 823控制与观测相融合的自主定位169 83同时定位及地图构建(SLAM)182 831经典的SLAM框架183 832SLAM算法介绍183 833视觉SLAM189 834激光SLAM195 习题196 第9章机器人路径规划与避障197 91引言197 92路径规划与避障197 921路径规划198 922避障204 93机器人轨迹生成213 931路径和轨迹213 932轨迹规划213 933关节空间的轨迹规划214 934工作空间的轨迹规划217 习题221 第10章机器人控制222 101机器人的控制特点和控制技术222 1011机器人的控制特点222 1012机器人的控制技术224 102关节空间控制226 1021机器人单关节建模226 1022机器人线性控制228 1023基于模型的关节系统 线性控制231 1024基于模型的关节系统非线 性控制235 1025非模型关节空间控制方法239 1026关节空间控制系统240 103工作空间控制243 1031与基于关节空间控制方法 的比较243 1032笛卡儿空间的直接控制方法244 1033笛卡儿空间的解 |