- 机械工业出版社
- 9787111714378
- 1-1
- 449044
- 45248440-5
- 平装
- 16开
- 2022-11
- 262
- 161
- 机器人工程
- 本科
内容简介
本书分上下两篇，上篇为机器人的智能检测（第1～4章），下篇为机器人的先进控制基础（第5～9章），介绍了机器人感知层与执行层的核心技术基础以及*新的脑机接口控制基础。书中主要内容包括：机器人及其检测系统概述、机器人的检测系统、机器人的视觉基础、工业机器人的视觉检测、机器人控制基础、机器人的自适应控制、机器人的模糊控制、机器人的神经网络控制、基于脑机接口的机器人控制基础。章后设有“本章小结”和“思考与练习题”。
本书为高等院校机器人工程、自动化类、测控等控制类、电气类、电子信息类、机械类、计算机类等相关专业的教材，也可作为相关专业机器人通识课的教材（可以根据课程计划灵活选择相关内容授课），还可供相关领域的工程技术人员参考。
本书配有PPT电子课件，免费提供给选用本书作为教材的授课教师。需要者请登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）注册后下载。
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目录
序
前言
上篇机器人的智能检测
第1章机器人及其检测系统概述2
1.1机器人简介2
1.1.1机器人的发展3
1.1.2工业机器人的分类4
1.2机器人的组成5
1.3机器人的检测系统及其应用7
1.3.1机器人的内部检测系统8
1.3.2机器人检测系统的应用8
1.4机器人的技术发展方向9
本章小结10
思考与练习题10
第2章机器人的检测系统11
2.1机器人的感知11
2.2机器人的内部状态检测12
2.2.1位移传感器13
2.2.2测速发电机14
2.2.3编码器15
2.3机器人的外部环境检测18
2.3.1触觉传感器18
2.3.2力觉传感器20
本章小结25
思考与练习题26
第3章机器人的视觉基础27
3.1机器人的视觉理论基础27
3.1.1生物视觉通路27
3.1.2Marr的视觉理论28
3.1.3机器视觉研究现状29
3.2边缘检测32
3.2.1边缘检测与微分算子32
3.2.2优边缘检测滤波器36
3.2.3边缘检测快速算法37
3.2.4图像处理中的一些问题38
3.3摄像机的标定39
本章小结41
思考与练习题41
第4章工业机器人的视觉检测42
4.1视觉系统的组成42
4.1.1工业相机42
4.1.2工业光源45
4.1.3图像采集卡47
4.1.4视觉处理软件48
4.2图像处理流程49
4.2.1图像预处理49
4.2.2数据压缩52
4.2.3图像模板匹配53
4.3工业机器人视觉检测实例54
4.3.1基于机器视觉的金属表面缺陷检测55
4.3.2其他的视觉检测实例57
本章小结59
思考与练习题60
··机器人智能检测与先进控制基础目录··下篇机器人的先进控制基础第5章机器人控制基础62
5.1自动控制、自动化和机器人62
5.1.1自动控制与自动化62
5.1.2自动化与机器人64
5.2机器人的控制系统66
5.2.1机器人控制系统的结构66
5.2.2机器人的控制特点67
5.2.3机器人的控制方式67
5.3机器人的控制技术69
5.3.1机器人的开环控制69
5.3.2机器人的闭环控制69
5.3.3机器人的PID控制70
5.4机器人的智能控制73
本章小结74
思考与练习题74
第6章机器人的自适应控制76
6.1自适应控制理论概述76
6.1.1自适应控制76
6.1.2两种重要的自适应系统78
6.1.3自适应控制的发展历程79
6.2自适应控制与机器人80
6.2.1协作机器人80
6.2.2自适应机器人81
6.2.3自适应机器人的关键技术82
6.3机器人的自适应控制方法85
6.3.1机器人鲁棒自适应控制85
6.3.2机器人自适应迭代学习控制88
本章小结90
思考与练习题90
第7章机器人的模糊控制91
7.1模糊控制与机器人91
7.2模糊控制原理92
7.2.1模糊语言变量与模糊集合93
7.2.2隶属函数94
7.2.3模糊关系96
7.2.4模糊规则及推理97
7.2.5解模糊98
7.3机器人系统中模糊控制器的设计99
7.3.1选择模糊控制器的结构并确定其输入和输出100
7.3.2建立模糊规则100
7.3.3建立模糊推理机101
7.3.4选择解模糊方法102
7.4模糊控制器举例102
7.4.1Mamdani模糊控制器103
7.4.2T-S模糊控制器103
本章小结104
思考与练习题104
第8章机器人的神经网络控制105
8.1神经网络控制与机器人105
8.1.1人工神经网络的产生与发展105
8.1.2神经网络控制的特点106
8.1.3神经网络控制在机器人中的应用107
8.2神经网络的基本结构和计算基础107
8.2.1神经网络的基本结构107
8.2.2神经网络的计算基础108
8.2.3神经网络模型的建立110
8.3神经网络在机器人中的应用111
8.3.1BP神经网络在机器人运动控制中的应用111
8.3.2径向基函数神经网络在机器人中的应用112
8.3.3深度卷积神经网络在机器人中的应用114
8.3.4PID神经网络在机器人中的应用115
本章小结118
思考与练习题119
第9章基于脑机接口的机器人控制基础120
9.1认识脑机接口120
9.1.1脑机接口的定义120
9.1.2脑机接口的模式类型121
9.1.3基于脑电信号的脑机接口系统123
9.2脑电信号的采集与处理126
9.2.1EEG信号126
9.2.2EEG信号采集生理信息128
9.2.3脑电数据的预处理129
9.3EEG特征提取方法134
9.4脑机接口系统的评价指标136
9.5基于SSVEP的机器人控制系统137
9.5.1基于BCI的机器人控制系统分类137
9.5.2基于SSVEP的机器人控制系统组成138
9.5.3机械臂的运动学分析和轨迹规划139
9.5.4基于SSVEP-BCI的机械臂实验140
9.6多模态的机器人控制系统143
本章小结148
思考与练习题148
附录149
附录A机械臂的自由度、坐标变换和建模149
A.1机械臂的自由度149
A.2机器人的坐标系和坐标变换149
A.3机械臂的建模154
附录B机械臂的运动规划156
B.1单关节机械臂的路径规划156
B.2单关节机械臂的轨迹规划157
参考文献161
前言
上篇机器人的智能检测
第1章机器人及其检测系统概述2
1.1机器人简介2
1.1.1机器人的发展3
1.1.2工业机器人的分类4
1.2机器人的组成5
1.3机器人的检测系统及其应用7
1.3.1机器人的内部检测系统8
1.3.2机器人检测系统的应用8
1.4机器人的技术发展方向9
本章小结10
思考与练习题10
第2章机器人的检测系统11
2.1机器人的感知11
2.2机器人的内部状态检测12
2.2.1位移传感器13
2.2.2测速发电机14
2.2.3编码器15
2.3机器人的外部环境检测18
2.3.1触觉传感器18
2.3.2力觉传感器20
本章小结25
思考与练习题26
第3章机器人的视觉基础27
3.1机器人的视觉理论基础27
3.1.1生物视觉通路27
3.1.2Marr的视觉理论28
3.1.3机器视觉研究现状29
3.2边缘检测32
3.2.1边缘检测与微分算子32
3.2.2优边缘检测滤波器36
3.2.3边缘检测快速算法37
3.2.4图像处理中的一些问题38
3.3摄像机的标定39
本章小结41
思考与练习题41
第4章工业机器人的视觉检测42
4.1视觉系统的组成42
4.1.1工业相机42
4.1.2工业光源45
4.1.3图像采集卡47
4.1.4视觉处理软件48
4.2图像处理流程49
4.2.1图像预处理49
4.2.2数据压缩52
4.2.3图像模板匹配53
4.3工业机器人视觉检测实例54
4.3.1基于机器视觉的金属表面缺陷检测55
4.3.2其他的视觉检测实例57
本章小结59
思考与练习题60
··机器人智能检测与先进控制基础目录··下篇机器人的先进控制基础第5章机器人控制基础62
5.1自动控制、自动化和机器人62
5.1.1自动控制与自动化62
5.1.2自动化与机器人64
5.2机器人的控制系统66
5.2.1机器人控制系统的结构66
5.2.2机器人的控制特点67
5.2.3机器人的控制方式67
5.3机器人的控制技术69
5.3.1机器人的开环控制69
5.3.2机器人的闭环控制69
5.3.3机器人的PID控制70
5.4机器人的智能控制73
本章小结74
思考与练习题74
第6章机器人的自适应控制76
6.1自适应控制理论概述76
6.1.1自适应控制76
6.1.2两种重要的自适应系统78
6.1.3自适应控制的发展历程79
6.2自适应控制与机器人80
6.2.1协作机器人80
6.2.2自适应机器人81
6.2.3自适应机器人的关键技术82
6.3机器人的自适应控制方法85
6.3.1机器人鲁棒自适应控制85
6.3.2机器人自适应迭代学习控制88
本章小结90
思考与练习题90
第7章机器人的模糊控制91
7.1模糊控制与机器人91
7.2模糊控制原理92
7.2.1模糊语言变量与模糊集合93
7.2.2隶属函数94
7.2.3模糊关系96
7.2.4模糊规则及推理97
7.2.5解模糊98
7.3机器人系统中模糊控制器的设计99
7.3.1选择模糊控制器的结构并确定其输入和输出100
7.3.2建立模糊规则100
7.3.3建立模糊推理机101
7.3.4选择解模糊方法102
7.4模糊控制器举例102
7.4.1Mamdani模糊控制器103
7.4.2T-S模糊控制器103
本章小结104
思考与练习题104
第8章机器人的神经网络控制105
8.1神经网络控制与机器人105
8.1.1人工神经网络的产生与发展105
8.1.2神经网络控制的特点106
8.1.3神经网络控制在机器人中的应用107
8.2神经网络的基本结构和计算基础107
8.2.1神经网络的基本结构107
8.2.2神经网络的计算基础108
8.2.3神经网络模型的建立110
8.3神经网络在机器人中的应用111
8.3.1BP神经网络在机器人运动控制中的应用111
8.3.2径向基函数神经网络在机器人中的应用112
8.3.3深度卷积神经网络在机器人中的应用114
8.3.4PID神经网络在机器人中的应用115
本章小结118
思考与练习题119
第9章基于脑机接口的机器人控制基础120
9.1认识脑机接口120
9.1.1脑机接口的定义120
9.1.2脑机接口的模式类型121
9.1.3基于脑电信号的脑机接口系统123
9.2脑电信号的采集与处理126
9.2.1EEG信号126
9.2.2EEG信号采集生理信息128
9.2.3脑电数据的预处理129
9.3EEG特征提取方法134
9.4脑机接口系统的评价指标136
9.5基于SSVEP的机器人控制系统137
9.5.1基于BCI的机器人控制系统分类137
9.5.2基于SSVEP的机器人控制系统组成138
9.5.3机械臂的运动学分析和轨迹规划139
9.5.4基于SSVEP-BCI的机械臂实验140
9.6多模态的机器人控制系统143
本章小结148
思考与练习题148
附录149
附录A机械臂的自由度、坐标变换和建模149
A.1机械臂的自由度149
A.2机器人的坐标系和坐标变换149
A.3机械臂的建模154
附录B机械臂的运动规划156
B.1单关节机械臂的路径规划156
B.2单关节机械臂的轨迹规划157
参考文献161
