1　绪论
　1.1　机器人概述
　　1.1.1　机器人的定义与特点
　　1.1.2　机器人的发展概况
　1.2　机器人的组成、工作原理与分类
　　1.2.1　机器人的基本组成
　　1.2.2　机器人系统工作原理
　　1.2.3　机器人的分类
　1.3　机器人的研究领域
　习题
2　机器人的机构
　2.1　机器人的关节、自由度与驱动数
　　2.1.1　少自由度与冗余自由度
　　2.1.2　欠驱动与冗余驱动
　　2.1.3　变胞机构与变拓扑结构
　2.2　串联机器人的典型结构
　　2.2.1　串联机器人的构型
　　2.2.2　驱动方式
　　2.2.3　手腕的结构
　2.3　并联机器人结构
　2.4　机器人的手部机构与灵巧手
　　2.4.1　机器人手部机构
　　2.4.2　灵巧手
　2.5　移动机器人的机构
　　2.5.1　车轮型移动机构
　　2.5.2　履带式移动机构
　　2.5.3　多足步行机器人
　2.6　双臂机器人
　2.7　工业机器人的技术参数
　　2.7.1　自由度
　　2.7.2　重复定位精度
　　2.7.3　工作空间
　　2.7.4　最大工作速度
　　2.7.5　承载能力
　习题
3　机器人运动学
　3.1　引言
　3.2　坐标变换
　　3.2.1　旋转变换
　　3.2.2　绕任意轴转动的旋转矩阵
　　3.2.3　以欧拉角表示的旋转矩阵
　　3.2.4　坐标系原定不重合下的坐标变换
　　3.2.5　齐次坐标和齐次变换矩阵
　　3.2.6　变换方程
　3.3　Denavt-Hartenberg(D-H)表示法与机器人运动学位置分析正问题
　　3.3.1　Denavt—Hartenberg(D.H)表示法
　　3.3.2　机器人运动学正问题
　3.4　机器人运动学逆问题
　3.5　机器人的速度分析与雅可比矩阵
　　3.5.1　速度关系与雅克比矩阵
　　3.5.2　雅克比矩阵的求法
　　3.5.3　雅克比矩阵的逆
　　3.5.4　雅克比矩阵的应用
　习题
4　机器人静力学与动力学
　4.1　机器人静力学
　4.2　惯量张量
　　4.2.1　转动惯量
　　4.2.2　惯量张量
　4.3　机器人动力学方程建立方法
　　4.3.1　牛顿-欧拉方程
　　4.3.2　拉格朗日-欧拉方程
　4.4　机器人动力学逆问题的递推计算方法
　　4.4.1　附体动坐标系与机座坐标系的速度和加速度关系
　　4.4.2　运动学量的递推关系
　　4.4.3　关节力矩的递推法
　4.5　机器人动力学的正问题
　习题
5　机器人的运动控制与力控制的基本方法
　5.1　机器人控制系统的作用及结构
　　5.1.1　机器人控制系统的作用及其组成
　　5.1.2　PUMA-562的软、硬件配置
　5.2　轨迹规划
　　5.2.1　轨迹的生成方式
　　5.2.2　工业机器人的关节空间运动规划
　5.3　机器人的运动控制
　　5.3.1　机器人关节伺服控制
　　5.3.2　动态控制
　5.4　机器人的力控制
　　5.4.1　作业约束与力控制
　　5.4.2　位置和力控制系统结构
　　5.4.3　顺应控制
　　5.4.4　刚性控制
　习题
6　机器人现代控制技术
　6.1　变结构控制
　　6.1.1　变结构控制系统的基本原理
　　6.1.2　机器人的滑模变结构控制
　6.2　自适应控制
　　6.2.1　机器人状态方程
　　6.2.2　模型参考自适应控制
　　6.2.3　自校正自适应控制
　　6.2.4　基于机器人特性的自适应控制
　6.3　学习控制
　　6.3.1　基于感知器的学习控制方法
　　6.3.2　机器人自学习控制法
　　6.3.3　学习控制在机器人中的应用
　习题
7　机器人感觉
　7.1　内部传感器
　　7.1.1　位移(角度)传感器
　　7.1.2　测速发电机
　　7.1.3　光学编码器
　7.2　触觉传感器
　　7.2.1　接触觉传感器
　　7.2.2　触觉传感器阵列
　　7.2.3　滑觉传感器
　7.3　力觉传感器
　　7.3.1　力和力矩的一般检测方法
　　7.3.2　腕力传感器
　7.4　接近与距离觉传感器
　　7.4.1　磁力式接近传感器
　　7.4.2　气压式接近传感器
　　7.4.3　红外式接近传感器
　　7.4.4　超声波距离传感器
　7.5　陀螺仪
　7.6　视觉传感器
　　7.6.1　机器人视觉系统
　　7.6.2　机器人视觉输入装置
　习题
8　机器人感觉信息的处理
　8.1　传感器与计算机的接口设计
　　8.1.1　输入放大器
　　8.1.2　V／I、工／／V转换电路
　　8.1.3　采样／保持电路
　　8.1.4　模拟多路开关
　　8.1.5　传感器与计算机的连接
　8.2　触觉信息的处理
　　8.2.1　轮廓特征的识别
　　8.2.2　空间信息识别
　8.3　机器人的二维图像处理
　　8.3.1　前处理
　　8.3.2　特征提取
　　8.3.3　匹配和识别
　8.4　三维视觉的分析
　　8.4.1　单目视觉
　　8.4.2　双目视觉
　　8.4.3　物体的表示及匹配
　8.5　机器人的语音
　　8.5.1　语音合成
　　8.5.2　语音识别
　　8.5.3　语音信息处理装置
　8.6　机器人多传感器信息融合
　　8.6.1　多传感器信息融合的意义
　　8.6.2　多传感器信息融合的主要方法
　　8.6.3　多传感器信息融合在机器人中的应用
　习题
9　机器人人工智能
　9.1　概述
　　9.1.1　智能机器人的含义
　　9.1.2　智能机器人的结构体系
　9.2　机器人系统的描述
　　9.2.1　作业程序
　　9.2.2　对象物的描述
　　9.2.3　知识表达框架
　9.3　机器人行为规划
　　9.3.1　作业规划
　　9.3.2　行动规划
　9.4　机器人知识的获取
　　9.4.1　学习的分类
　　9.4.2　作业知识的获取
　　9.4.3　图像理解与环境知识的获取
　9.5　智能机器人的控制范式
　习题
10　机器人编程
　10.1　机器人语言的特点
　　10.1.1　机器人编程系统
　　10.1.2　对机器人的编程要求
　　10.1.3　机器人编程语言的类型
　　10.1.4　机器人语言的特征
　10.2　机器人语言的功能
　　10.2.1　机器人语言的基本功能
　　10.2.2　机器人语言指令集
　　10.2.3　与动作有关的机器人语言数据结构
　10.3　机器人编程语言AL和VAL
　　10.3.1　AL语言系统
　　10.3.2　VAL语言系统
　10.4　机器人离线编程
　　10.4.1　离线编程系统的一般要求
　　10.4.2　离线编程系统的基本组成
　习题
11　移动机器人的几个基本问题
　11.1　移动机器人的引导与控制
　　11.1.1　路径引导方式
　　11.1.2　自主引导方式
　11.2　步行机器人的步态和稳定裕度
　　11.2.1　足的个数和自由度
　　11.2.2　步态与稳定性
　11.3　零力矩点的概念及其计算方法
　　11.3.1　零力矩点的概念
　　11.3.2　三维动力学系统的ZMP的计算
　11.4　四足步行机力的分布
　　11.4.1　四足步行机的力学模型
　　11.4.2　四足步行机力分布的优化原理
　　11.4.3　四足步行机力分布和腿关节驱动力矩的仿真
　11.5　多足步行机器人的设计实例
　　11.5.1　本体设计
　　11.5.2　LR-1六足机器人系统的性能与特点
　习题
参考文献