人工智能：智能机器人电子书

内容简介

人工智能出版工程丛书编委会

前言

第1章 绪论

1.1 机器人的发展

1.1.1 机器人学的起源和机器人三定律

1.1.2 国外机器人的发展情况

1.1.3 国内机器人的发展情况

1.1.4 机器人的发展历程

1.2 机器人的基本概念

1.2.1 机器人的定义与特点

1.2.2 机器人的结构和分类

1.3 机器人学与人工智能

1.3.1 人工智能的发展

1.3.2 机器人学与人工智能的关系

1.4 机器人学的研究领域

1.4.1 机器人学的知识图谱

1.4.2 机器人学的研究方向

第2章 机器人学的数学基础

2.1 位置和姿态的表示

2.1.1 位置的表示

2.1.2 方位的表示

2.1.3 位姿的表示

2.2 坐标变换

2.2.1 平移坐标变换和旋转坐标变换

2.2.2 齐次坐标变换

2.3 通用旋转变换

2.3.1 通用旋转变换公式

2.3.2 等效转角与转轴

第3章 智能机器人体系结构

3.1 慎思式体系结构

3.2 反应式体系结构

3.3 混合式体系结构

3.4 新型体系结构

3.4.1 自组织体系结构

3.4.2 分布式体系结构

3.4.3 社会机器人体系结构

3.5 机器人操作系统

第4章 智能机器人中的传感器

4.1 内部传感器

4.1.1 规定位置检测的内部传感器

4.1.2 位置、角度测量传感器

4.1.3 速度传感器

4.2 外部传感器

4.3 视觉传感器

4.3.1 光电二极管与光电转换器

4.3.2 位置敏感探测器

4.3.3 CCD图像传感器

4.3.4 CMOS图像传感器

4.3.5 红外传感器

4.4 距离传感器

4.4.1 超声波距离传感器

4.4.2 激光雷达

4.4.3 毫米波雷达

4.4.4 深度摄像机

第5章 环境感知与建模

5.1 SLAM中的常用模型

5.1.1 坐标系模型

5.1.2 机器人位置模型

5.1.3 里程计或控制命令模型

5.1.4 运动模型

5.1.5 传感器观测模型

5.1.6 噪声模型

5.2 地图构建中的常用地图及其选择标准

5.3 机器人定位技术

5.3.1 相对定位技术

5.3.2 绝对定位技术

5.4 即时定位与地图构建的研究方法、现状及方向

5.4.1 基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器的研究方法

5.4.2 基于粒子滤波器的研究方法

5.4.3 基于图优化的研究方法

5.4.4 SLAM的研究现状

5.4.5 SLAM的研究方向

第6章 路径规划

6.1 环境地图的表示

6.1.1 拓扑地图

6.1.2 度量地图

6.1.3 混合地图

6.2 路径规划技术

6.2.1 全局路径规划

6.2.2 局部路径规划

6.3 全局路径规划算法

6.3.1 A*算法

6.3.2 D*Lite算法

6.3.3 基于蚁群算法的路径规划

6.4 局部路径规划算法

6.4.1 基于滚动窗口的局部路径规划算法

6.4.2 Morphin算法

第7章 机器人控制

7.1 机器人运动学

7.1.1 运动学概述

7.1.2 运动的描述与分析

7.1.3 基于麦克纳姆轮的全向移动平台的运动分析[58]

7.2 机器人动力学

7.2.1 动力学概述

7.2.2 动力学分析方法

7.2.3 立方体机器人动力学分析

7.3 机器人的传统控制

7.3.1 机器人的运动控制

7.3.2 机器人的轨迹规划和轨迹控制

7.3.3 机器人的力控制

7.4 机器人的智能控制

7.4.1 智能控制概述

7.4.2 智能控制系统分类及应用

第8章 多机器人协同

8.1 多机器人系统概述

8.2 多机器人协同感知

8.3 多机器人协同作业

8.3.1 市场拍卖方法

8.3.2 情感招募方法

8.4 多机器人协同编队

8.4.1 基于领航者-跟随者的方法

8.4.2 基于虚拟结构的方法

第9章 智能机器人的HRI

9.1 HCI技术概述

9.1.1 HCI的作用

9.1.2 HCI过程涉及的元素

9.1.3 HCI技术的发展

9.2 HRI相关理论

9.2.1 HRI技术的发展

9.2.2 HRI模式的分类

9.2.3 面向不同应用领域的HRI模式

9.2.4 HRI的评估

9.3 智能HRI的关键技术

9.3.1 智能HRI的特点

9.3.2 自然语言交互

9.3.3 手势交互

9.3.4 脑机交互

9.3.5 虚拟现实交互

9.3.6 多模态交互

参考文献