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内容大纲
本书介绍了机器人基础及实践的相关内容，将串联机器人、并联机器人和移动机器人的理论与实践有机集成，并将机器人本体、环境构建以及机器人本体和环境交互的理论与实践有机融合。本书共分为10章，内容涉及机器人概况、机器人运动学基础与实践平台介绍、机器人正运动学理论与实践、机器人逆运动学理论与实践、机器人力学理论与实践、机器人传感理论与实践、机器人环境识别理论与实践、机器人定位及地图构建理论与实践、机器人运动规划理论与实践、机器人控制理论与实践等。
本书可作为普通高等院校机器人工程、自动化、机电一体化、电气工程及其自动化、人工智能等工科专业的本科生和研究生教材，也可供广大从事机器人应用系统开发的工程技术人员参考。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 绪论
1.1 机器人的发展历史
1.1.1 机器人技术的发展
1.1.2 机器人应用的发展
1.2 机器人的定义及特点
1.2.1 机器人的定义
1.2.2 机器人的特点
1.3 机器人元件、系统与分类
1.3.1 机器人元件
1.3.2 机器人系统
1.3.3 机器人分类
1.4 本书综述
本章小结
习题
第2章 机器人运动学基础与实践平台介绍
2.1 机器人数学基础
2.1.1 齐次坐标及位姿矩阵
2.1.2 齐次变换
2.2 机器人机械结构
2.2.1 机器人执行机构
2.2.2 机器人驱动机构
2.2.3 机器人传动机构
2.3 实践平台介绍
2.3.1 轮式仿人机器人软件系统
2.3.2 机器人仿真软件V-REP
2.3.3 VMware Workstation
2.3.4 轮式仿人机器人
本章小结
习题
第3章 机器人正运动学理论与实践
3.1 机器人正运动学解决的问题
3.2 机器人坐标系的建立
3.2.1 机器人D-H方法
3.2.2 相邻两连杆坐标系的位姿表示
3.2.3 相邻两连杆坐标系的位姿确定
3.2.4 机器人非D-H方法
3.3 机器人正运动学的建立
3.3.1 机器人正向运动的表示
3.3.2 机器人正向运动方程的建立
3.3.3 机器人正向微分运动方程
3.3.4 机器人的雅可比矩阵
3.4 机器人正运动学实践
3.4.1 轮式仿人机器人主作业系统正运动学实践
3.4.2 轮式仿人机器人感知系统正运动学实践
3.4.3 轮式仿人机器人辅助作业系统正运动学实践
3.4.4 并联机器人正运动学实践
3.4.5 移动机器人正运动学实践
3.5 轮式仿人机器人正运动学训练
3.5.1 正运动学参数级训练
3.5.2 正运动学编程级训练
本章小结
习题
第4章 机器人逆运动学理论与实践
4.1 机器人逆运动学的求解问题
4.2 机器人逆运动学求解方法
4.2.1 机器人逆运动学的数值解法
4.2.2 机器人逆运动学的几何解法
4.2.3 机器人逆运动学的解析解法
4.2.4 机器人逆雅可比矩阵
4.3 机器人逆运动学实践案例
4.3.1 轮式仿人机器人主作业系统逆运动学求解实践
4.3.2 轮式仿人机器人辅助作业系统逆运动学求解实践
4.3.3 并联机器人逆运动学求解实践
4.3.4 移动机器人逆运动学求解实践
4.4 轮式仿人机器人逆运动学训练
4.4.1 逆运动学参数级训练
4.4.2 逆运动学编程级训练
本章小结
习题
第5章 机器人力学理论与实践
5.1 机器人力学解决的问题
5.2 机器人静力学分析
5.2.1 机器人杆受力分析
5.2.2 机器人力雅可比矩阵
5.2.3 机器人静力计算
5.2.4 机器人的静态特性
5.3 机器人动力学分析
5.3.1 牛顿-欧拉方程
5.3.2 虚位移原理
5.3.3 动力学普遍方程和拉格朗日方程
5.4 轮式仿人机器人力学实践案例
5.4.1 轮式仿人机器人静力学实践案例
5.4.2 轮式仿人机器人动力学单关节实践案例
5.5 轮式仿人机器人力学实践训练
5.5.1 轮式仿人机器人训练环境介绍
5.5.2 轮式仿人机器人静力学实践训练
本章小结
习题
第6章 机器人传感理论与实践
6.1 机器人传感器概述
6.1.1 机器人传感器的分类
6.1.2 传感器的特性指标
6.2 机器人内部传感器
6.2.1 位置（位移）传感器
6.2.2 速度和加速度传感器
6.2.3 力传感器
6.3 机器人外部传感器
6.3.1 触觉传感器
6.3.2 压觉传感器
6.3.3 接近传感器
6.3.4 其他外部传感器
6.4 机器人环境检测传感器
6.4.1 机器人双目视觉系统
6.4.2 激光传感器
6.5 机器人传感器实践
6.5.1 轮式仿人机器人传感器参数级实践
6.5.2 轮式仿人机器人传感器编程级实践
本章小结
习题
第7章 机器人环境识别理论与实践
7.1 机器人环境识别的技术发展
7.1.1 物体识别的理解
7.1.2 物体识别的发展历程
7.2 传统的物体识别
7.3 深度学习物体识别
7.3.1 基于候选框的深度学习目标检测算法
7.3.2 基于回归方法的深度学习目标检测算法
7.4 障碍物识别理论
7.4.1 障碍证据
7.4.2 障碍物去遮挡方法
7.5 目标识别实践
7.5.1 水果目标识别实践
7.5.2 识别环境构建实践
7.5.3 水果识别参数级训练
7.5.4 水果识别编程级训练
7.6 障碍物识别实践
7.6.1 构建枝干语义分割数据集实践
7.6.2 代码工程配置实践案例
本章小结
习题
第8章 机器人定位及地图构建理论与实践
8.1 地图表示与环境感知
8.1.1 地图表示方法
8.1.2 二维地图构建方法
8.1.3 三维地图构建方法
8.2 机器人同步建图与定位（SLAM）技术
8.2.1 视觉SLAM
8.2.2 激光SLAM
8.3 地图构建实践案例
8.3.1 机器人实验室环境二维地图构建实践
8.3.2 果树三维地图重建实践
8.4 地图构建训练
8.4.1 二维地图构建训练
8.4.2 三维地图构建训练
本章小结
习题
第9章 机器人运动规划理论与实践
9.1 机器人路径规划
9.1.1 二维路径规划
9.1.2 三维路径规划
9.2 机器人轨迹规划
9.2.1 三次多项式轨迹规划
9.2.2 抛物线过渡的线性运动轨迹
9.3 机器人运动规划实践案例
9.3.1 果园二维路径规划实践
9.3.2 果树三维路径规划
9.4 轮式仿人机器人运动规划训练
9.4.1 路径规划参数级训练
9.4.2 路径规划编程级训练
本章小结
习题
第10章 机器人控制理论与实践
10.1 机器人的控制特点和控制技术
10.1.1 机器人的控制特点
10.1.2 机器人的控制技术
10.2 关节空间控制
10.2.1 机器人关节模型分析
10.2.2 基于模型的关节系统控制
10.2.3 非模型关节空间控制方法
10.3 工作空间控制
10.3.1 工作空间的直接控制方法
10.3.2 工作空间解耦控制方法
10.3.3 自适应控制
10.4 机器人力控制
10.4.1 力/位混合控制问题
10.4.2 力/位混合控制方法
10.5 机器人控制实践案例
10.6 轮式仿人机器人控制训练
10.6.1 控制实践环境
10.6.2 控制参数级训练
本章小结
习题
参考文献
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