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機器人視覺導引理論與技術(精)/智能機器人前沿學術專著

  • 作者:李安虎//劉興盛//鄧兆軍|責編:沈甜//樓玲玲
  • 出版社:上海科技
  • ISBN:9787547866238
  • 出版日期:2024/05/01
  • 裝幀:精裝
  • 頁數:188
人民幣:RMB 100 元      售價:
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內容大鋼
    隨著機器人技術及其應用場景的拓展,通過視覺系統提升機器人環境感知與自主作業能力的需求愈發迫切,已成為機器人領域的前沿問題。本書是作者多年來在機器人測控及視覺感知領域的研究積累,重點闡述機器人視覺導引方面的核心理論與關鍵技術,包括系統參數標定、三維信息重建、目標位姿估計、跟蹤控制策略、多感測器融合等,並給出針對不同應用場景的解決方案和實施案例,旨在為機器人視覺導引研究及應用提供理論指導與技術支撐。
    本書可作為機器人感知、視覺導引、視覺跟蹤和位姿測量等領域技術人員和科研工作者的參考用書以及智能製造、人工智慧等相關方向的專業教材。

作者介紹
李安虎//劉興盛//鄧兆軍|責編:沈甜//樓玲玲
    李安虎,同濟大學教授、博士生導師。長期從事智能機械、光電跟蹤及信息感知理論、技術及應用研究。主持多項國家自然科學基金項目、國家重點研發計劃課題、國際合作項目,以及華為、中國電科、上汽集團等委託項目,為國家重大科研任務和重點工程研製光電跟蹤儀器10余套,在光成像、光通信、光雷達領域應用成效顯著。以第一完成人和主要完成人獲上海市、工信部等科學技術獎8項。在Optica/IEEE/AIP等高水平期刊發表研究論文110余篇,出版中英文著作5部,授權國內外發明專利100余件,研究成果被日本、美國、西班牙等國際著名研究機構驗證並應用。

目錄
第1章  緒論
  1.1  機器人導引技術概述
  1.2  常見機器人導引技術
    1.2.1  電磁導引技術
    1.2.2  激光導引技術
    1.2.3  視覺導引技術
  1.3  機器人視覺導引研究現狀
    1.3.1  三維視覺測量理論
    1.3.2  機器人運動學理論
    1.3.3  視覺伺服控制技術
    1.3.4  系統參數標定技術
    1.3.5  實際應用
    1.3.6  主要挑戰
  參考文獻
第2章  機器人視覺導引理論基礎
  2.1  機器人視覺系統理論模型
    2.1.1  機器人視覺系統基本架構
    2.1.2  相機成像模型
    2.1.3  視覺測量模型
  2.2  視覺測量與位姿估計理論
    2.2.1  三角測量理論
    2.2.2  位姿估計理論
  2.3  機器人運動學基本理論
    2.3.1  機器人運動學模型
    2.3.2  機器人運動學分析
    2.3.3  Simulink與ADAMS聯合模擬
  參考文獻
第3章  機器人視覺系統參數標定技術
  3.1  單相機內部參數標定
    3.1.1  相機標定方法概述
    3.1.2  基於平面靶標的內參標定
    3.1.3  方法驗證
  3.2  雙/多相機外部參數標定
    3.2.1  基於坐標變換的外參標定
    3.2.2  方法驗證
  3.3  變視軸視覺系統參數標定
    3.3.1  變視軸視覺成像模型
    3.3.2  多誤差參數聯合標定
    3.3.3  方法驗證
  3.4  機器人手眼關係參數標定
    3.4.1  兩步標定法
    3.4.2  輔助標定法
    3.4.3  方法驗證
  參考文獻
第4 章  基於單目視覺的機器人導引技術
  4.1  常用合作目標
  4.2  目標特徵識別與提取
    4.2.1  角點識別與檢測
    4.2.2  橢圓識別與檢測
  4.3  多視角圖像序列匹配

    4.3.1  SIFT匹配
    4.3.2  Root-SIFT匹配
    4.3.3  ASIFT配准
  4.4  位姿估計與導引定位
    4.4.1  三點位姿估計與定位方法
    4.4.2  RPnP位姿估計與定位方法
    4.4.3  演算法對比實驗
  參考文獻
5章 基於雙目視覺的機器人導引技術
  5.1  雙視角圖像預處理
    5.1.1  圖像差分去除背景
    5.1.2  顏色過濾去除背景
  5.2  立體匹配與視差估計
    5.2.1  匹配代價計算
    5.2.2  匹配代價聚合
    5.2.3  視差計算
    5.2.4  視差細化
    5.2.5  實驗驗證
  5.3  點雲生成與數據處理
    5.3.1  點雲生成
    5.3.2  點雲配准
    5.3.3  點雲優化
    5.3.4  實驗驗證
  5.4  位姿估計與導引定位
    5.4.1  導引策略
    5.4.2  實驗驗證
  參考文獻
第 6 章  視覺導引演算法與跟蹤控制策略
  6.1  視覺導引控制策略
  6.2  目標運動模型
    6.2.1  勻速模型
    6.2.2  勻加速模型
    6.2.3  協同轉彎模型
    6.2.4  Singer模型
    6.2.5  「當前」統計模型
    6.2.6  自適應機動目標模型
  6.3  卡爾曼濾波演算法
    6.3.1  基本原理
    6.3.2  演算法流程
  6.4  交互多模型跟蹤濾波演算法
    6.4.1  演算法原理
    6.4.2  流程歸納
  6.5  實驗驗證
    6.5.1  跟蹤濾波模擬驗證
    6.5.2  目標位置估計實驗
  參考文獻
第7章  多感測器融合視覺導引技術
  7.1  主輔相機協同的機器人導引方法
    7.1.1  主輔相機機器人導引模型
    7.1.2  主輔相機標定

    7.1.3  主輔相機成像目標定位與導引策略
  7.2  結構光視覺定位的機器人導引方法
    7.2.1  基於結構光的視覺導引模型
    7.2.2  結構光視覺手眼標定
    7.2.3  基於結構光視覺的目標定位
  7.3  多感測器信息融合的機器人導引方法
    7.3.1  激光雷達與視覺融合的機器人導引模型
    7.3.2  激光雷達與視覺融合的手眼系統標定
    7.3.3  激光雷達與視覺信息融合的目標定位
  參考文獻
第8章  應用案例
  8.1  基於雙目視覺三維測量的機器人目標抓取
  8.2  基於三維視覺點雲重建的機器人視覺導引
  8.3  基於深度學習目標分類的機器人視覺導引
彩色插圖

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