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智能机器人原理与应用 版权信息
- ISBN：9787302663188
- 条形码：9787302663188 ; 978-7-302-66318-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能机器人原理与应用 本书特色
本书从创新和应用的角度介绍空间服务机器人，并详细介绍智能机器人的运动、感知、通信、视觉、语音合成、自主导航和路径规划、多机器人系统、前沿AI技术等，并详细介绍家庭服务机器人的科研成果。
智能机器人原理与应用 内容简介
本书主要介绍智能机器人的运动、感知与通信系统，视觉、语音合成与识别，自主导航与路径规划，ROS机器人操作系统，多机器人系统，前沿AI技术，家庭智能空间服务机器人系统、环境功能区认知、日常工具功用性认知，杂乱场景下服务机器人推抓技能学习和室内环境自适应智能商用服务机器人系统等内容。在此基础上，本书融入本学科的**成果和发展，特别将基于物联网家庭服务机器人系统的科研成果转化为课程案例，读者可以更深入系统地掌握智能机器人的基本原理，提高实际应用技能。 本书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。全书力求深入浅出，并将系统性、全面性和前沿性知识结合起来，可作为高等院校人工智能专业、智能科学与技术专业、机器人工程、智能感知工程、自动化、电子信息与机械电子工程等专业本科生和硕士生的教材或参考书，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，还可供相关工程技术人员参考。
智能机器人原理与应用 目录
第1章概论1
1.1机器人的定义1
1.1.1机器人三定律1
1.1.2机器人的各种定义1
1.2机器人的产生与发展2
1.3智能机器人的体系架构3
1.3.1程控架构4
1.3.2分层递阶架构4
1.3.3包容式架构4
1.3.4混合式架构5
1.3.5分布式架构6
1.3.6进化控制架构6
1.3.7社会机器人架构6 第2章智能机器人的运动系统8
2.1机器人的移动机构8
2.1.1轮式移动机构9
2.1.2履带式移动机构14
2.1.3腿式移动机构16
2.2机器人的运动控制24
2.2.1运动控制任务24
2.2.2速度控制25
2.2.3位置控制25
2.2.4航向角控制26
2.3机器人的控制策略26
2.3.1PID控制26
2.3.2自适应控制27
2.3.3变结构控制27
2.3.4神经网络控制28
2.3.5模糊控制30
2.4机器人的驱动技术31
2.4.1直流伺服电动机31
2.4.2交流伺服电动机33
2.4.3无刷直流电动机33
2.4.4直线电动机34
2.4.5空心杯直流电动机34
2.4.6步进电动机驱动系统35
2.4.7舵机35
2.5机器人的电源技术36
2.5.1机器人的常见电源类型36
2.5.2常见电池特性比较38 第3章智能机器人的感知系统40
3.1感知系统体系结构40
3.1.1感知系统的组成40
3.1.2感知系统的分布42
3.2距离/位置测量43
3.2.1声呐测距44
3.2.2红外测距45
3.2.3激光扫描测距46
3.2.4旋转编码器48
3.2.5旋转电位计50
3.3触觉测量50
3.4压觉测量51
3.5姿态测量53
3.5.1磁罗盘53
3.5.2角速度陀螺仪55
3.5.3加速度计58
3.5.4姿态/航向测量单元60
3.6视觉测量60
3.6.1被动视觉测量60
3.6.2主动视觉测量61
3.6.3视觉传感器62
3.7其他传感器63
3.7.1温度传感器63
3.7.2听觉传感器63
3.7.3颜色传感器63
3.7.4气体传感器64
3.7.5味觉传感器64
3.7.6全球定位系统64
3.8智能机器人多传感器融合66
3.8.1多传感器信息融合过程66
3.8.2多传感器融合在机器人领域的应用68 第4章智能机器人的通信系统71
4.1现代通信技术71
4.1.1基本概念71
4.1.2相关技术简介74
4.2机器人通信系统76
4.2.1智能机器人通信系统的评价指标76
4.2.2智能机器人通信的特点76
4.2.3智能机器人通信系统设计77
4.3多机器人通信77
4.3.1多机器人通信模式77
4.3.2多机器人通信模型79
4.4智能机器人的通信系统实例79
4.4.1基于计算机网络的机器人通信79
4.4.2集控式机器人足球通信系统80
4.4.3基于Ad Hoc的无人机集群81
4.4.4基于LoRa的物联网机器人系统82
4.4.5基于5G的“云—边—端”一体化交通指挥系统83 第5章智能机器人的视觉85
5.1机器视觉基础理论85
5.1.1理论体系85
5.1.2关键问题86
5.2成像几何基础87
5.2.1基本术语87
5.2.2透视投影88
5.2.3平行投影90
5.2.4视觉系统坐标变换90
5.2.5射影变换92
5.3图像的获取和处理93
5.3.1成像模型93
5.3.2图像处理97
5.4智能机器人的视觉传感器99
5.4.1照明系统100
5.4.2光学镜头100
5.4.3摄像机101
5.4.4图像处理器102
5.5智能机器人视觉系统103
5.5.1智能机器人视觉系统构成103
5.5.2单目视觉104
5.5.3立体视觉105
5.5.4智能机器人视觉系统实例108
5.6视觉跟踪109
5.6.1视觉跟踪系统110
5.6.2基于对比度分析的目标追踪111
5.6.3光流法112
5.6.4基于匹配的目标跟踪113
5.6.5Mean Shift目标跟踪114
5.7主动视觉117
5.7.1主动视觉与被动视觉117
5.7.2主动视觉的控制机构117
5.7.3主动视觉与传感器融合118
5.7.4主动视觉的实时性118
5.8视觉伺服118
5.8.1视觉伺服系统的分类119
5.8.2视觉伺服的技术问题121
5.9深度学习在机器视觉领域的应用121
5.9.1图像分类121
5.9.2目标检测122
5.9.3图像分割123 第6章智能机器人的语音合成与识别124
6.1语音合成的基础理论124
6.1.1语音合成分类125
6.1.2常用语音合成技术125
6.2语音识别的基础理论129
6.2.1语音识别的基本原理129
6.2.2语音识别的预处理130
6.2.3语音识别的特征参数提取131
6.2.4模型训练和模式匹配134
6.2.5视听语音分离模型136
6.3智能机器人的语音定向与导航137
6.3.1基于麦克风阵列的声源定位系统138
6.3.2基于人耳听觉机理的声源定位系统138
6.4智能机器人的语音系统实例139
6.4.1Inter Phonic 6.5语音合成系统139
6.4.2Translatotron 2140
6.4.3百度深度语音识别系统141
6.5自然语言处理142
6.5.1定义142
6.5.2发展历程143
6.5.3NLP的分类144
6.5.4基本技术145
6.5.5常用算法举例146
6.5.6终极目标146
6.5.7研究难点146
6.5.8社会影响147
6.6人机对话148
6.6.1概述148
6.6.2人机对话研究领域149
6.6.3人机对话技术149
6.6.4人机对话的发展阶段151
6.6.5人机对话展望151 第7章智能机器人自主导航与路径规划153
7.1导航153
7.1.1导航系统分类153
7.1.2导航系统体系结构154
7.1.3视觉导航155
7.2环境地图的表示157
7.2.1拓扑图157
7.2.2特征图157
7.2.3网格图158
7.2.4直接表征法158
7.3定位158
7.3.1相对定位158
7.3.2绝对定位160
7.3.3基于概率的绝对定位161
7.4路径规划164
7.4.1路径规划分类164
7.4.2路径规划方法165
7.5人工势场法169
7.5.1人工势场法的基本思想169
7.5.2势场函数的构建169
7.5.3人工势场法的特点171
7.5.4人工势场法的改进171
7.5.5仿真分析172
7.6栅格法173
7.6.1用栅格表示环境174
7.6.2基于栅格地图的路径搜索174
7.6.3栅格法的特点175
7.7智能机器人的同步定位与地图构建175
7.7.1SLAM的基本问题175
7.7.2智能机器人SLAM系统模型176
7.7.3智能机器人SLAM解决方法177
7.7.4SLAM的难点和技术关键179
7.7.5SLAM的未来展望180 第8章ROS机器人操作系统181
8.1ROS框架181
8.1.1ROS简介181
8.1.2ROS整体架构分析183
8.1.3ROS名称系统190
8.2ROS通信机制190
8.2.1ROS通信机制概述190
8.2.2主题异步数据流通信原理简介191
8.2.3同步远程过程调用服务通信192
8.2.4参数服务器数据传输简介193
8.3ROS开发实例——基于ROS的室内智能机器人导航与控制194
8.3.1搭建ROS开发环境194
8.3.2室内智能服务机器人的系统结构195
8.3.3系统实现196
8.3.4送餐服务测试200 第9章多机器人系统202
9.1智能体与多智能体系统202
9.1.1Agent的体系结构202
9.1.2MAS的相关概念203
9.1.3MAS的体系结构204
9.2多机器人系统综述205
9.2.1多机器人系统简介205
9.2.2多机器人系统的研究内容207
9.2.3多机器人系统的应用领域及发展趋势210
9.3多机器人系统实例： 多机器人编队导航211
9.3.1多机器人编队导航简介211
9.3.2多机器人编队导航模型212
9.3.3多机器人编队导航的应用213
9.3.4多机器人编队导航的发展趋势215 第10章智能机器人的前沿AI技术217
10.1新一代人工智能技术217
10.2机器人智能化218
10.2.1机器人是人工智能的实体化218
10.2.2机器人智能化三要素218
10.3机器学习219
10.3.1深度学习219
10.3.2生成式对抗网络GAN223
10.3.3强化学习223
10.3.4迁移学习225
10.4智能交互技术226
10.4.1语音交互226
10.4.2姿势交互227
10.4.3触摸交互227
10.4.4视线跟踪与输入228
10.4.5脑机交互229
10.4.6肌电交互230
10.4.7表情交互230
10.4.8虚拟现实和增强现实231
10.4.9多通道交互232 第11章家庭智能空间服务机器人系统234
11.1家庭智能空间服务机器人系统介绍234
11.1.1家庭服务机器人234
11.1.2智能空间235
11.1.3家庭智能空间服务机器人系统构建背景235
11.2机器人同步定位、传感器网络标定与环境建图236
11.2.1问题简化237
11.2.2模型求解237
11.2.3算法描述237
11.2.4实验测试238 第12章家庭智能空间服务机器人环境功能区认知242
12.1功能区认知的系统框架242
12.2功能区图像模型构建243
12.2.1提取图像特征描述符243
12.2.2分类器的选择243
12.2.3室内功能区建模算法描述244
12.3在线检测算法244
12.4实验244
12.4.1实验数据集244
12.4.2实验结果及分析245 第13章家庭智能空间服务机器人日常工具功用性认知247
13.1家庭日常工具的功用性部件检测的系统框架247
13.2功用性部件检测模型离线训练248
13.2.1功用性部件边缘检测器构建248
13.2.2功用性部件内部检测器构建250
13.2.3coarsetofine阈值选取250
13.3工具功用性部件在线检测251
13.4工具功用性部件实验252
13.4.1实验数据集252
13.4.2评价方法252
13.4.3实验结果分析253 第14章杂乱场景下智能空间服务机器人推抓技能学习255
14.1系统框架255
14.2推动与抓取任务描述与建模256
14.2.1GARLDQN泛化模型建模257
14.2.2GARLDQN抓取网络建模258
14.2.3GARLDQN推动网络建模259
14.2.4GARLDQN生成对抗网络建模260
14.3实验262
14.3.1实验环境搭建262
14.3.2训练实验263
14.3.3测试实验264
14.3.4日常工具场景下的模型泛化能力验证266第15章室内环境自适应智能商用服务机器人系统267
15.1服务机器人研究概况267
15.1.1服务机器人的核心技术267
15.1.2服务机器人的运行流程268
15.1.3服务机器人的系统构成269
15.1.4服务机器人的发展271
15.2室内环境自适应智能服务机器人的技术需求272
15.3云迹室内环境自适应智能服务机器人关键技术及实现273
15.3.1高精度定位导航274
15.3.2机器视觉与动态避障277
15.3.3伺服驱动控制278
15.3.4模块化与轻量化279
15.3.5智能物联与协同调度280
15.3.6人机交互281
15.4云迹室内环境自适应智能服务机器人案例与智慧化服务系统283
15.4.1智能服务机器人应用案例283
15.4.2智慧化服务系统285
15.4.3智慧化服务系统场景应用286 参考文献288
1.1机器人的定义1
1.1.1机器人三定律1
1.1.2机器人的各种定义1
1.2机器人的产生与发展2
1.3智能机器人的体系架构3
1.3.1程控架构4
1.3.2分层递阶架构4
1.3.3包容式架构4
1.3.4混合式架构5
1.3.5分布式架构6
1.3.6进化控制架构6
1.3.7社会机器人架构6 第2章智能机器人的运动系统8
2.1机器人的移动机构8
2.1.1轮式移动机构9
2.1.2履带式移动机构14
2.1.3腿式移动机构16
2.2机器人的运动控制24
2.2.1运动控制任务24
2.2.2速度控制25
2.2.3位置控制25
2.2.4航向角控制26
2.3机器人的控制策略26
2.3.1PID控制26
2.3.2自适应控制27
2.3.3变结构控制27
2.3.4神经网络控制28
2.3.5模糊控制30
2.4机器人的驱动技术31
2.4.1直流伺服电动机31
2.4.2交流伺服电动机33
2.4.3无刷直流电动机33
2.4.4直线电动机34
2.4.5空心杯直流电动机34
2.4.6步进电动机驱动系统35
2.4.7舵机35
2.5机器人的电源技术36
2.5.1机器人的常见电源类型36
2.5.2常见电池特性比较38 第3章智能机器人的感知系统40
3.1感知系统体系结构40
3.1.1感知系统的组成40
3.1.2感知系统的分布42
3.2距离/位置测量43
3.2.1声呐测距44
3.2.2红外测距45
3.2.3激光扫描测距46
3.2.4旋转编码器48
3.2.5旋转电位计50
3.3触觉测量50
3.4压觉测量51
3.5姿态测量53
3.5.1磁罗盘53
3.5.2角速度陀螺仪55
3.5.3加速度计58
3.5.4姿态/航向测量单元60
3.6视觉测量60
3.6.1被动视觉测量60
3.6.2主动视觉测量61
3.6.3视觉传感器62
3.7其他传感器63
3.7.1温度传感器63
3.7.2听觉传感器63
3.7.3颜色传感器63
3.7.4气体传感器64
3.7.5味觉传感器64
3.7.6全球定位系统64
3.8智能机器人多传感器融合66
3.8.1多传感器信息融合过程66
3.8.2多传感器融合在机器人领域的应用68 第4章智能机器人的通信系统71
4.1现代通信技术71
4.1.1基本概念71
4.1.2相关技术简介74
4.2机器人通信系统76
4.2.1智能机器人通信系统的评价指标76
4.2.2智能机器人通信的特点76
4.2.3智能机器人通信系统设计77
4.3多机器人通信77
4.3.1多机器人通信模式77
4.3.2多机器人通信模型79
4.4智能机器人的通信系统实例79
4.4.1基于计算机网络的机器人通信79
4.4.2集控式机器人足球通信系统80
4.4.3基于Ad Hoc的无人机集群81
4.4.4基于LoRa的物联网机器人系统82
4.4.5基于5G的“云—边—端”一体化交通指挥系统83 第5章智能机器人的视觉85
5.1机器视觉基础理论85
5.1.1理论体系85
5.1.2关键问题86
5.2成像几何基础87
5.2.1基本术语87
5.2.2透视投影88
5.2.3平行投影90
5.2.4视觉系统坐标变换90
5.2.5射影变换92
5.3图像的获取和处理93
5.3.1成像模型93
5.3.2图像处理97
5.4智能机器人的视觉传感器99
5.4.1照明系统100
5.4.2光学镜头100
5.4.3摄像机101
5.4.4图像处理器102
5.5智能机器人视觉系统103
5.5.1智能机器人视觉系统构成103
5.5.2单目视觉104
5.5.3立体视觉105
5.5.4智能机器人视觉系统实例108
5.6视觉跟踪109
5.6.1视觉跟踪系统110
5.6.2基于对比度分析的目标追踪111
5.6.3光流法112
5.6.4基于匹配的目标跟踪113
5.6.5Mean Shift目标跟踪114
5.7主动视觉117
5.7.1主动视觉与被动视觉117
5.7.2主动视觉的控制机构117
5.7.3主动视觉与传感器融合118
5.7.4主动视觉的实时性118
5.8视觉伺服118
5.8.1视觉伺服系统的分类119
5.8.2视觉伺服的技术问题121
5.9深度学习在机器视觉领域的应用121
5.9.1图像分类121
5.9.2目标检测122
5.9.3图像分割123 第6章智能机器人的语音合成与识别124
6.1语音合成的基础理论124
6.1.1语音合成分类125
6.1.2常用语音合成技术125
6.2语音识别的基础理论129
6.2.1语音识别的基本原理129
6.2.2语音识别的预处理130
6.2.3语音识别的特征参数提取131
6.2.4模型训练和模式匹配134
6.2.5视听语音分离模型136
6.3智能机器人的语音定向与导航137
6.3.1基于麦克风阵列的声源定位系统138
6.3.2基于人耳听觉机理的声源定位系统138
6.4智能机器人的语音系统实例139
6.4.1Inter Phonic 6.5语音合成系统139
6.4.2Translatotron 2140
6.4.3百度深度语音识别系统141
6.5自然语言处理142
6.5.1定义142
6.5.2发展历程143
6.5.3NLP的分类144
6.5.4基本技术145
6.5.5常用算法举例146
6.5.6终极目标146
6.5.7研究难点146
6.5.8社会影响147
6.6人机对话148
6.6.1概述148
6.6.2人机对话研究领域149
6.6.3人机对话技术149
6.6.4人机对话的发展阶段151
6.6.5人机对话展望151 第7章智能机器人自主导航与路径规划153
7.1导航153
7.1.1导航系统分类153
7.1.2导航系统体系结构154
7.1.3视觉导航155
7.2环境地图的表示157
7.2.1拓扑图157
7.2.2特征图157
7.2.3网格图158
7.2.4直接表征法158
7.3定位158
7.3.1相对定位158
7.3.2绝对定位160
7.3.3基于概率的绝对定位161
7.4路径规划164
7.4.1路径规划分类164
7.4.2路径规划方法165
7.5人工势场法169
7.5.1人工势场法的基本思想169
7.5.2势场函数的构建169
7.5.3人工势场法的特点171
7.5.4人工势场法的改进171
7.5.5仿真分析172
7.6栅格法173
7.6.1用栅格表示环境174
7.6.2基于栅格地图的路径搜索174
7.6.3栅格法的特点175
7.7智能机器人的同步定位与地图构建175
7.7.1SLAM的基本问题175
7.7.2智能机器人SLAM系统模型176
7.7.3智能机器人SLAM解决方法177
7.7.4SLAM的难点和技术关键179
7.7.5SLAM的未来展望180 第8章ROS机器人操作系统181
8.1ROS框架181
8.1.1ROS简介181
8.1.2ROS整体架构分析183
8.1.3ROS名称系统190
8.2ROS通信机制190
8.2.1ROS通信机制概述190
8.2.2主题异步数据流通信原理简介191
8.2.3同步远程过程调用服务通信192
8.2.4参数服务器数据传输简介193
8.3ROS开发实例——基于ROS的室内智能机器人导航与控制194
8.3.1搭建ROS开发环境194
8.3.2室内智能服务机器人的系统结构195
8.3.3系统实现196
8.3.4送餐服务测试200 第9章多机器人系统202
9.1智能体与多智能体系统202
9.1.1Agent的体系结构202
9.1.2MAS的相关概念203
9.1.3MAS的体系结构204
9.2多机器人系统综述205
9.2.1多机器人系统简介205
9.2.2多机器人系统的研究内容207
9.2.3多机器人系统的应用领域及发展趋势210
9.3多机器人系统实例： 多机器人编队导航211
9.3.1多机器人编队导航简介211
9.3.2多机器人编队导航模型212
9.3.3多机器人编队导航的应用213
9.3.4多机器人编队导航的发展趋势215 第10章智能机器人的前沿AI技术217
10.1新一代人工智能技术217
10.2机器人智能化218
10.2.1机器人是人工智能的实体化218
10.2.2机器人智能化三要素218
10.3机器学习219
10.3.1深度学习219
10.3.2生成式对抗网络GAN223
10.3.3强化学习223
10.3.4迁移学习225
10.4智能交互技术226
10.4.1语音交互226
10.4.2姿势交互227
10.4.3触摸交互227
10.4.4视线跟踪与输入228
10.4.5脑机交互229
10.4.6肌电交互230
10.4.7表情交互230
10.4.8虚拟现实和增强现实231
10.4.9多通道交互232 第11章家庭智能空间服务机器人系统234
11.1家庭智能空间服务机器人系统介绍234
11.1.1家庭服务机器人234
11.1.2智能空间235
11.1.3家庭智能空间服务机器人系统构建背景235
11.2机器人同步定位、传感器网络标定与环境建图236
11.2.1问题简化237
11.2.2模型求解237
11.2.3算法描述237
11.2.4实验测试238 第12章家庭智能空间服务机器人环境功能区认知242
12.1功能区认知的系统框架242
12.2功能区图像模型构建243
12.2.1提取图像特征描述符243
12.2.2分类器的选择243
12.2.3室内功能区建模算法描述244
12.3在线检测算法244
12.4实验244
12.4.1实验数据集244
12.4.2实验结果及分析245 第13章家庭智能空间服务机器人日常工具功用性认知247
13.1家庭日常工具的功用性部件检测的系统框架247
13.2功用性部件检测模型离线训练248
13.2.1功用性部件边缘检测器构建248
13.2.2功用性部件内部检测器构建250
13.2.3coarsetofine阈值选取250
13.3工具功用性部件在线检测251
13.4工具功用性部件实验252
13.4.1实验数据集252
13.4.2评价方法252
13.4.3实验结果分析253 第14章杂乱场景下智能空间服务机器人推抓技能学习255
14.1系统框架255
14.2推动与抓取任务描述与建模256
14.2.1GARLDQN泛化模型建模257
14.2.2GARLDQN抓取网络建模258
14.2.3GARLDQN推动网络建模259
14.2.4GARLDQN生成对抗网络建模260
14.3实验262
14.3.1实验环境搭建262
14.3.2训练实验263
14.3.3测试实验264
14.3.4日常工具场景下的模型泛化能力验证266第15章室内环境自适应智能商用服务机器人系统267
15.1服务机器人研究概况267
15.1.1服务机器人的核心技术267
15.1.2服务机器人的运行流程268
15.1.3服务机器人的系统构成269
15.1.4服务机器人的发展271
15.2室内环境自适应智能服务机器人的技术需求272
15.3云迹室内环境自适应智能服务机器人关键技术及实现273
15.3.1高精度定位导航274
15.3.2机器视觉与动态避障277
15.3.3伺服驱动控制278
15.3.4模块化与轻量化279
15.3.5智能物联与协同调度280
15.3.6人机交互281
15.4云迹室内环境自适应智能服务机器人案例与智慧化服务系统283
15.4.1智能服务机器人应用案例283
15.4.2智慧化服务系统285
15.4.3智慧化服务系统场景应用286 参考文献288
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