機器人綜合設(shè)計與實踐

第1章 緒論 1
1.1 機器人的起源與發(fā)展 1
1.1.1 機器人的起源 1
1.1.2 機器人的發(fā)展 2
1.2 機器人的分類 3
1.2.1 按機器人的連接方式分類 3
1.2.2 按機器人的移動性分類 5
1.2.3 按機器人的控制方式分類 8
1.2.4 按機器人的幾何結(jié)構(gòu)分類 9
1.2.5 按機器人的智能程度分類 9
1.2.6 按機器人的用途分類 9
1.3 本書綜述 10
1.3.1 機器人運動學(xué)設(shè)計與實踐 10
1.3.2 機器人感知和物體識別設(shè)計與實踐 12
1.3.3 機器人定位和地圖構(gòu)建設(shè)計與實踐 12
1.3.4 機器人規(guī)劃和避障設(shè)計與實踐 12
1.3.5 機器人控制設(shè)計與實踐 12
1.4 本章小結(jié) 12
習(xí)題1 13
第2章 機器人綜合設(shè)計與實踐平臺 14
2.1 引言 14
2.2 硬件系統(tǒng) 16
2.2.1 雙目視覺系統(tǒng) 17
2.2.2 雙臂作業(yè)系統(tǒng) 18
2.2.3 腰部3-RPS并聯(lián)機構(gòu) 19
2.2.4 移動小車平臺 19
2.3 軟件系統(tǒng) 20
2.3.1 機器人模型 20
2.3.2 機器人通信 22
2.4 本章小結(jié) 23
習(xí)題2 23
第3章 機器人正運動學(xué)綜合設(shè)計與實踐 24
3.1 機器人正運動學(xué)理論基礎(chǔ) 24
3.1.1 機器人Standard-DH坐標(biāo)系 24
3.1.2 機器人Modified-DH坐標(biāo)系 26
3.1.3 相鄰兩連桿坐標(biāo)系的位姿表達(dá) 27
3.1.4 相鄰兩連桿坐標(biāo)系的位姿確定 27
3.1.5 機器人正運動學(xué) 29
3.2 機器人正運動學(xué)綜合設(shè)計 30
3.2.1 感知系統(tǒng)正運動學(xué) 31
3.2.2 主作業(yè)系統(tǒng)正運動學(xué) 34
3.2.3 輔助作業(yè)系統(tǒng)正運動學(xué) 36
3.2.4 3-RPS并聯(lián)機構(gòu)正運動學(xué) 37
3.3 機器人正運動學(xué)綜合實踐 40
3.3.1 仿真模型建立 40
3.3.2 正運動學(xué)仿真 42
3.3.3 正運動學(xué)實踐 43
3.4 本章小結(jié) 46
習(xí)題3 47
第4章 機器人逆運動學(xué)綜合設(shè)計與實踐 48
4.1 機器人逆運動學(xué)理論基礎(chǔ) 48
4.1.1 逆運動學(xué)定義 48
4.1.2 機器人逆運動學(xué)的解 48
4.2 機器人逆運動學(xué)綜合設(shè)計 49
4.2.1 主作業(yè)系統(tǒng)逆運動學(xué) 50
4.2.2 輔助作業(yè)系統(tǒng)逆運動學(xué) 61
4.2.3 3-RPS并聯(lián)機構(gòu)逆運動學(xué) 62
4.3 機器人逆運動學(xué)綜合實踐 64
4.4 本章小結(jié) 67
習(xí)題4 67
第5章 機器人視覺感知與SLAM 69
5.1 概述 69
5.2 機器人視覺感知系統(tǒng)理論基礎(chǔ) 70
5.2.1 相機成像模型 70
5.2.2 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系 71
5.3 機器人視覺感知系統(tǒng)綜合設(shè)計 73
5.3.1 攝像頭選擇 73
5.3.2 攝像頭標(biāo)定 74
5.3.3 視覺里程計設(shè)計 75
5.3.4 特征點檢測算法選擇 75
5.3.5 相機的運動估計 79
5.3.6 閉環(huán)檢測及關(guān)鍵幀選取策略 81
5.3.7 位姿圖優(yōu)化 84
5.4 機器人視覺感知系統(tǒng)綜合實踐 86
5.4.1 特征點匹配對比分析實踐 86
5.4.2 誤匹配特征點剔除的實驗及分析改進(jìn)實踐 95
5.4.3 建圖的要求及分類 98
5.5 本章小結(jié) 100
習(xí)題5 100
第6章 機器人目標(biāo)識別綜合設(shè)計與實踐 101
6.1 概述 101
6.2 機器人目標(biāo)識別理論基礎(chǔ) 101
6.2.1 傳統(tǒng)的物體識別 101
6.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法 103
6.3 機器人目標(biāo)識別綜合設(shè)計 110
6.3.1 邊界框的預(yù)測 111
6.3.2 損失函數(shù) 112
6.3.3 特征提取網(wǎng)絡(luò) 113
6.3.4 多種網(wǎng)絡(luò)對比效果 114
6.4 機器人目標(biāo)識別綜合實踐 115
6.4.1 加深網(wǎng)絡(luò)層級 115
6.4.2 基于圖像金字塔的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu) 117
6.4.3 K-means先驗框聚類 119
6.5 本章小結(jié) 119
習(xí)題6 120
第7章 機器人路徑規(guī)劃綜合設(shè)計與實踐 121
7.1 概述 121
7.2 機器人路徑規(guī)劃理論基礎(chǔ) 121
7.3 機器人路徑規(guī)劃綜合設(shè)計 122
7.3.1 二維空間全局路徑規(guī)劃 122
7.3.2 三維空間內(nèi)路徑規(guī)劃 126
7.4 機器人路徑規(guī)劃綜合實踐 131
7.4.1 二維空間內(nèi)路徑規(guī)劃實踐 131
7.4.2 三維空間內(nèi)路徑仿真實驗 134
7.4.3 路徑平滑處理 136
7.5 本章小結(jié) 137
習(xí)題7 137
第8章 機器人軌跡規(guī)劃綜合設(shè)計與實踐 138
8.1 概述 138
8.2 機器人軌跡規(guī)劃理論基礎(chǔ) 138
8.3 機器人軌跡規(guī)劃綜合設(shè)計 139
8.3.1 關(guān)節(jié)空間下的軌跡規(guī)劃 139
8.3.2 工作空間下的軌跡規(guī)劃 141
8.3.3 機器人雙臂協(xié)調(diào)運動規(guī)劃 146
8.4 機器人軌跡規(guī)劃綜合實踐 149
8.4.1 關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃 149
8.4.2 工作空間軌跡規(guī)劃 151
8.4.3 雙臂協(xié)調(diào)抓取任務(wù) 152
8.5 本章小結(jié) 155
習(xí)題8 155
第9章 機器人控制綜合設(shè)計與實踐 156
9.1 概述 156
9.2 機器人控制理論基礎(chǔ) 156
9.2.1 機器人控制器 156
9.2.2 機器人控制變量 157
9.2.3 機器人控制層次 157
9.2.4 機器人控制技術(shù) 159
9.3 機器人控制綜合設(shè)計 160
9.3.1 機器人驅(qū)動器空間控制綜合設(shè)計 162
9.3.2 機器人關(guān)節(jié)空間控制綜合設(shè)計 169
9.3.3 機器人工作空間控制綜合設(shè)計 173
9.4 機器人控制綜合實踐 175
9.4.1 機器人驅(qū)動器空間控制綜合實踐 175
9.4.2 機器人關(guān)節(jié)空間控制綜合實踐 177
9.4.3 機器人工作空間控制綜合實踐 182
9.5 本章小結(jié) 188
習(xí)題9 188
0章 機器人綜合實踐 189
10.1 概述 189
10.1.1 軟、硬件系統(tǒng)介紹 189
10.1.2 軟件系統(tǒng) 190
10.2 SLAM系統(tǒng)性能分析 190
10.2.1 Tum數(shù)據(jù)集性能測試分析 190
10.2.2 建圖實驗 193
10.3 目標(biāo)物識別及三維環(huán)境重建實踐 197
10.3.1 實驗數(shù)據(jù)集及相關(guān)參數(shù)說明 197
10.3.2 目標(biāo)物、環(huán)境障礙物識別效果 198
10.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能測試 199
10.3.4 環(huán)境障礙物三維重建實驗 202
10.4 目標(biāo)物抓取實驗 205
10.4.1 抓取實驗示例 205
10.4.2 誤差校正 208
10.4.3 雙臂抓取實驗 211
10.5 本章小結(jié) 212
習(xí)題10 212
參考文獻(xiàn) 213
附錄A 網(wǎng)絡(luò)配置參數(shù) 216
附錄B P-R曲線繪制代碼 233
附錄C 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程代碼 238