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智能机器人原理与实践

智能机器人原理与实践

出版社:清华大学出版社出版时间:2016-08-01
开本: 32开 页数: 249
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智能机器人原理与实践 版权信息

  • ISBN:9787302433514
  • 条形码:9787302433514 ; 978-7-302-43351-4
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

智能机器人原理与实践 本书特色

本书主要介绍智能机器人系统的运动控制、智能感知、通信系统、视觉技术、语音技术、导航与路径规划等内容。本书注重系统性、全面性,特别是将*新的无线传感器网络与智能机器人、服务机器人的语音合成与识别技术等内容引入教学中。 本书编撰从创新能力较强的应用型人才培养角度出发,重视理论与实践的结合。本书力求深入浅出,并将系统性、全面性和前沿性结合起来,可作为高等院校智能科学与技术、计算机、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的本科生和硕士生的教材或参考书使用,也可作为工科学生机器人创新实践活动、相关学科竞赛的培训教材或供有关工程技术人员参考。

智能机器人原理与实践 内容简介

本书主要介绍智能机器人系统的运动控制、智能感知、通信系统、视觉技术、语音技术、导航与路径规划等方面内容。本书编撰从创新能力较强的应用型人才培养角度出发,重视理论与实践结合,并力求深入浅出。 可作为高等院校智能科学与技术专业、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的本科生和硕士生作为教材或参考书使用,也可作为工科学生机器人创新实践活动、相关学科竞赛的培训教材或供有关工程技术人员参考。 

智能机器人原理与实践 目录

目录第1章概论1.1机器人的定义1.1.1机器人三定律1.1.2机器人各种定义1.2机器人的产生与发展1.3智能机器人的体系结构1.3.1程控架构1.3.2分层递阶架构1.3.3包容式架构1.3.4混合式架构1.3.5分布式结构1.3.6进化控制结构1.3.7社会机器人结构第2章智能机器人的运动系统2.1机器人的移动机构2.1.1轮式移动机构2.1.2履带式移动机构2.1.3足式移动机构2.2机器人的运动控制2.2.1运动控制任务2.2.2速度控制2.2.3位置控制2.2.4航向角控制2.3机器人的控制策略2.3.1pid控制2.3.2自适应控制2.3.3变结构控制2.3.4神经网络控制2.3.5模糊控制2.4机器人的驱动技术2.4.1直流伺服电动机2.4.2交流伺服电动机2.4.3无刷直流电动机2.4.4直线电机2.4.5空心杯直流电机2.4.6步进电机驱动系统2.4.7舵机2.5机器人的电源技术2.5.1机器人常见电源类型2.5.2常见电池特性比较第3章智能机器人的感知系统3.1感知系统体系结构3.1.1感知系统的组成3.1.2感知系统的分布3.2距离/位置测量3.2.1声呐测距3.2.2红外测距3.2.3激光扫描测距3.2.4旋转编码器3.2.5旋转电位计3.3触觉测量3.4压觉测量3.5姿态测量3.5.1磁罗盘3.5.2角速度陀螺仪3.5.3加速度计3.5.4姿态/航向测量单元3.6视觉测量3.6.1被动视觉测量3.6.2主动视觉测量3.6.3视觉传感器3.7其他传感器3.7.1温度传感器3.7.2听觉传感器3.7.3颜色传感器3.7.4气体传感器3.7.5味觉传感器3.7.6gps接收机3.8智能机器人多传感器融合3.8.1多传感器信息融合过程3.8.2多传感器融合算法3.8.3多传感器融合在机器人领域的应用第4章智能机器人的通信系统4.1现代通信技术4.1.1基本概念4.1.2相关技术简介4.2机器人通信系统4.2.1移动机器人通信的特点4.2.2移动机器人通信系统的评价指标4.2.3移动机器人通信系统设计4.3多机器人通信4.3.1多机器人通信模式4.3.2多机器人通信模型4.4多机器人通信举例4.4.1基于计算机网络的机器人通信4.4.2集控式机器人足球通信系统4.4.3基于adhoc网络的机器人通信第5章智能机器人的视觉技术5.1机器视觉基础理论5.1.1理论体系5.1.2关键问题5.2成像几何基础5.2.1基本术语5.2.2透视投影5.2.3平行投影5.2.4视觉系统坐标变换5.2.5射影变换5.3图像的获取和处理5.3.1成像模型5.3.2图像处理5.4智能机器人的视觉传感器5.4.1照明系统5.4.2光学镜头5.4.3摄像机5.4.4图像处理器5.5智能机器人视觉系统5.5.1智能机器人视觉系统构成5.5.2单目视觉5.5.3立体视觉5.5.4主动视觉与被动视觉5.5.5移动机器人系统实例5.6视觉跟踪5.6.1视觉跟踪系统5.6.2基于对比度分析的目标追踪5.6.3光流法5.6.4基于匹配的目标跟踪5.6.5mean shift目标跟踪5.7主动视觉5.8视觉伺服5.8.1视觉伺服系统的分类5.8.2视觉伺服的技术问题5.9视觉导航5.9.1视觉导航中的摄像机类型5.9.2视觉导航中的摄像机数目5.9.3视觉导航中的地图依赖性第6章智能机器人的语音合成与识别6.1语音合成的基础理论6.1.1语音合成分类6.1.2常用语音合成技术6.2语音识别的基础理论6.2.1语音识别基本原理6.2.2语音识别预处理6.2.3语音识别的特征参数提取6.2.4模型训练和模式匹配6.3智能机器人的语音定向与导航6.3.1基于麦克风阵列的声源定位系统6.3.2基于人耳听觉机理的声源定位系统6.4智能机器人的语音系统实例6.4.1inter phonic 6.5语音合成系统6.4.2嵌入式语音合成解决方案6.4.3inter reco语音识别系统6.4.4嵌入式轻量级语音识别软件aitalk第7章智能机器人自主导航与路径规划7.1概述7.1.1导航系统分类7.1.2导航系统体系结构7.2环境地图的表示7.2.1拓扑图7.2.2特征图7.2.3网格图7.2.4直接表征法7.3定位7.3.1相对定位7.3.2绝对定位7.3.3基于概率的绝对定位7.4路径规划7.4.1路径规划分类7.4.2路径规划方法7.5人工势场法7.5.1人工势场法基本思想7.5.2势场函数的构建7.5.3人工势场法的特点7.5.4人工势场法的改进7.5.5仿真分析7.6栅格法7.6.1用栅格表示环境7.6.2基于栅格地图的路径搜索7.6.3栅格法的特点7.7移动机器人的同步定位与地图构建7.7.1slam的基本问题7.7.2移动机器人slam系统模型7.7.3移动机器人slam解决方法7.7.4slam的难点和技术关键第8章无线传感器网络与智能机器人8.1无线传感器网络的基本理论8.1.1无线传感器网络的体系结构8.1.2无线传感器网络的特点8.1.3无线传感器网络关键技术8.1.4无线传感器网络的应用8.2移动机器人与wsn结合8.2.1必要性分析8.2.2可行性分析8.3无线传感器网络在移动机器人系统中的应用8.3.1wsn的节点相对定位8.3.2基于wsn的移动机器人自主导航8.4移动机器人在无线传感器网络中的应用8.4.1移动传感器网络8.4.2移动机器人在无线传感器网络中应用功能8.4.3移动传感器网络需要解决的问题第9章多机器人系统9.1智能体与多智能体系统9.1.1agent的体系结构9.1.2多agent系统相关概念9.1.3多智能体系统的体系结构9.2多机器人系统9.2.1多机器人系统的简介9.2.2多机器人系统研究内容9.2.3多机器人系统应用领域及发展趋势9.3多机器人系统实例:多机器人编队导航9.3.1多机器人编队导航简介9.3.2多机器人编队导航模型9.3.3多机器人编队的应用第10章“未来之星”智能机器人实践平台10.1“未来之星”组成架构10.1.1硬件系统10.1.2软件系统10.2机器人的信息感知与融合10.2.1超声波传感器10.2.2陀螺仪和倾角计10.2.3其他传感器10.3目标检测与跟踪实验10.3.1实验目的10.3.2实验基本理论10.3.3实验内容10.4基于语音远程控制的简单路径行走实验10.4.1实验目的10.4.2实验基本理论10.4.3实验内容第11章fira机器人足球比赛平台11.1机器人足球比赛介绍11.1.1robocup比赛11.1.2fira机器人足球比赛11.2fira半自主机器人足球比赛系统概况11.2.1androsot11.2.2mirosot11.3fira半自主机器人足球比赛关键技术11.3.1视觉系统11.3.2通信系统11.3.3运动系统11.3.4决策子系统11.4mirosot机器人足球比赛实践11.4.1系统硬件调试11.4.2系统的人机交互界面11.4.3视觉控制面板11.4.4决策控制面板11.4.5软件连接控制面板参考文献 
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