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第1章 机器人学引论1

1.1 什么是机器人1

1.2 机器人的种类2

1.3 机器人学有什么用处5

1.4 怎样学习机器人学7

第2章 机械手的运动9

2.1 机械手运动的表示方法9

2.1.1 机械手的结构9

2.1.2 机械手的机构和运动学10

2.1.3 运动学、静力学、动力学的关系12

2.2 手抓位置和关节变量的关系13

2.2.1 手爪位置和姿态的表示方法13

2.2.2 姿态变换矩阵13

2.2.3 齐次变换15

2.3 雅可比矩阵18

2.3.1 雅可比矩阵的定义18

2.3.2 关节速度和手抓速度的几何学关系19

2.4 手爪力和关节驱动力的关系20

2.4.1 虚功原理20

2.4.2 机械手静力学关系式的推导21

2.5 机械手运动方程式的求解23

2.5.1 惯性矩23

2.5.2 牛顿、欧拉运动方程式25

2.5.3 拉格朗日运动方程式26

练习题29

第3章 机械手的控制31

3.1 机器人系统的构成31

3.2 传递函数和方框图33

3.2.1 传递函数33

3.2.2 方框图37

3.3 PID控制40

3.3.1 PID控制的基本形式40

3.3.2 实用的PID控制41

3.4 机械手的位置控制43

3.4.1 手爪位置控制43

3.4.2 动态控制44

3.5 机械手的力控制46

3.5.1 1自由度机械系统的阻抗控制46

3.5.2 机械手的阻抗控制48

3.5.3 混合控制50

练习题51

第4章 机器人的感觉53

4.1 传感器的种类53

4.1.1 传感器的分类53

4.1.2 内部状态的感觉54

4.1.3 外部状况的感觉56

4.2 触觉信息的获取58

4.2.1 接触觉传感器58

4.2.2 压觉传感器59

4.2.3 滑觉传感器60

4.2.4 力觉传感器61

4.3 视觉信息的获取62

4.3.1 PSD传感器62

4.3.2 视觉传感器63

4.3.3 形状传感器65

4.3.4 光切断传感器65

4.3.5 全方位视觉传感器66

4.4 距离信息的获取70

4.4.1 双目视觉70

4.4.2 投光法71

练习题72

第5章 环境识别75

5.1 触觉信息的处理75

5.1.1 利用识别函数的形状识别75

5.1.2 按轮廓特征识别形状77

5.2 基本的图像处理方法78

5.2.1 二值化处理78

5.2.2 微分处理79

5.2.3 边缘像素提取和细线化与直线近似79

5.2.4 Hough变换80

5.2.5 模板匹配81

5.3 2维图像的处理83

5.3.1 物体的位置检测83

5.3.2 复杂背景的物体识别85

5.4 3维图像的处理88

5.4.1 双目视觉88

5.4.2 时空图像89

5.4.3 狭缝图像92

练习题93

第6章 移动和机构的控制95

6.1 为什么要移动95

6.2 移动环境及与其相适应的机器人机构学96

6.2.1 环境整备领域内的移动机器人96

6.2.2 没有整备环境领域内的移动机器人96

6.2.3 车轮型移动机构的结构和运动97

6.2.4 履带式移动机构100

6.2.5 步行机器人的机构101

6.3 移动的检测102

6.3.1 移动机器人的自立位置检测103

6.3.2 移动机器人的位置·方位修正检测104

6.4 引导和控制107

6.4.1 路径引导方式107

6.4.2 自主引导方式109

6.5 多机器人控制109

6.5.1 多机器人的群控109

6.5.2 多机器人自动控制的发展110

练习题111

第7章 机器人的智能化113

7.1 什么是机器人的智能化114

7.2 机器人的路径规划117

7.2.1 基于模型的路径规划118

7.2.2 基于传感器的路径规划123

7.3 机器人的动作规划125

7.4 作业顺序的规划127

7.4.1 AND-OR图的生成算法129

7.4.2 搜索算法GBF130

7.4.3 运送零件路径·动作规划131

7.5 机器人学习133

练习题134

练习题简答137

参考文献153