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機器人視覺(新一代信息技術人工智慧與機器人戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)

  • 作者：編者:張宇//王越//劉敏|責編:吉玲
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111770435
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：208
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以機器人視覺為主題，系統地介紹了該領域的基礎理論、核心技術以及相關應用與發展趨勢。本書詳細講解了圖像成像原理、圖像處理技術、立體視覺、深度估計、視覺特徵提取與匹配、視覺定位與建圖、目標識別、目標位姿估計等多個方面的內容，不僅為讀者提供了紮實的理論基礎知識，也能幫助其了解最新的技術進展和應用實例。本書圍繞機器人視覺主題，按照理論發展的順序和知識體系的內在邏輯對各個章節的內容進行了嚴謹的編排，每一章既獨立成篇，又與其他章的內容有機結合，全書內容連貫，邏輯清晰。
    本書可作為普通高校機器人、自動化、人工智慧、智能製造等專業的教材，也可作為相關專業的工程技術人員深入了解和掌握機器人視覺技術的學習資料。無論是對於初學者還是有一定基礎的專業人士，相信本書都可以成為他們深入了解和掌握機器人視覺技術的重要工具。
作者介紹
編者:張宇//王越//劉敏|責編:吉玲
目錄
第1章  緒論
  1.1  機器人視覺概述
    1.1.1  人類視覺的組成與功能
    1.1.2  機器人視覺的定義
    1.1.3  機器人視覺的特點與優勢
  1.2  機器人視覺系統組成
    1.2.1  視覺感測器
    1.2.2  光源
    1.2.3  圖像採集模塊
    1.2.4  視覺計算模塊
  1.3  機器人視覺任務分類
    1.3.1  空間感知任務
    1.3.2  類別感知任務
  1.4  機器人視覺的應用領域
    1.4.1  工業製造
    1.4.2  智能交通
    1.4.3  醫療健康
    1.4.4  農業
    1.4.5  安防
    1.4.6  服務機器人
  1.5  機器人視覺未來挑戰與發展趨勢
  1.6  本書的內容安排
  習題與思考題
  參考文獻
第2章  相機成像和投影理論
  2.1  成像原理簡介
  2.2  相機模型
  2.3  相機標定
    2.3.1  棋盤格定義和檢測
    2.3.2  相機位姿、內參和畸變參數求解
    2.3.3  非線性優化標定
    2.3.4  工具箱
  2.4  投影理論
    2.4.1  平面幾何
    2.4.2  消失點理論
    2.4.3  距離測量
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻
第3章  機器人視覺圖像處理基礎
  3.1  圖像的表示和存儲
    3.1.1  圖像的基本概念
    3.1.2  數字圖像表示
    3.1.3  圖像的分類
  3.2  圖像的基本操作
    3.2.1  圖像變換
    3.2.2  灰度變換
  3.3  圖像的濾波和增強
    3.3.1  圖像的濾波
    3.3.2  圖像的增強

  3.4  圖像的檢測與分割
    3.4.1  圖像的檢測
    3.4.2  圖像的分割
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻
第4章  雙目視覺和對極幾何
  4.1  雙目視覺原理
  4.2  雙目視覺標定
  4.3  對極幾何及雙目矯正
    4.3.1  雙目的對極幾何約束
    4.3.2  基礎矩陣
    4.3.3  雙目矯正
  4.4  雙目匹配及深度估計
    4.4.1  雙目匹配
    4.4.2  深度估計
    4.4.3  誤差分析
  4.5  主動雙目視覺
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻
第5章  特徵提取與匹配
  5.1  視覺特徵
  5.2  特徵提取方法
    5.2.1  角點提取
    5.2.2  快速計算
    5.2.3  不變性
    5.2.4  尺度不變性
  5.3  特徵描述方法
    5.3.1  主方向
    5.3.2  尺度不變特徵變換
  5.4  特徵的匹配
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻
第6章  機器人位姿估計
  6.1  機器人位姿估計的概念與數字表示
    6.1.1  狀態估計簡介
    6.1.2  位姿估計的數學表示
  6.2  基於特徵點法的視覺里程計
    6.2.1  基於對極幾何的2D-2D位姿求解
    6.2.2  基於PnP的2D-3D位姿求解
    6.2.3  基於ICP的3D-3D位姿求解
  6.3  基於直接法的視覺里程計
    6.3.1  光流估計
    6.3.2  直接法求解機器人位姿
  6.4  關鍵幀的概念及其選取策略
    6.4.1  關鍵幀的概念
    6.4.2  關鍵幀選取策略
  本章小結

  習題與思考題
  參考文獻
第7章  機器人視覺同時定位與建圖
  7.1  SLAM概述
    7.1.1  SLAM的概念與分類
    7.1.2  經典視覺SLAM演算法框架
  7.2  前端設計方案
    7.2.1  感測器選型
    7.2.2  里程計估計方法
  7.3  後端優化方法
    7.3.1  濾波器方法
    7.3.2  圖優化方法
  7.4  閉環檢測
    7.4.1  閉環檢測的概念與意義
    7.4.2  詞袋模型
    7.4.3  相似度計算
  7.5  全局地圖構建與表示
    7.5.1  面向機器人應用的地圖表達與存儲
    7.5.2  典型地圖表示方法
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻
第8章  機器人目標識別
  8.1  目標識別的基本任務和分類
  8.2  目標分類方法
    8.2.1  基於聚類的方法
    8.2.2  基於機器學習的演算法
    8.2.3  基於深度學習的演算法
  8.3  目標檢測方法
    8.3.1  兩階段檢測
    8.3.2  一階段檢測
  8.4  目標分割方法
    8.4.1  全卷積網路
    8.4.2  U-Net網路
    8.4.3  SegNet網路
    8.4.4  DeepLab系列
    8.4.5  PSPNet網路
    8.4.6  Transformer
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻
第9章  機器人目標位姿估計
  9.1  面向抓取的目標位姿估計應用背景
    9.1.1  工業場景
    9.1.2  家用場景
    9.1.3  目標位姿估計技術難點
  9.2  目標3D位姿表示與描述
    9.2.1  變換矩陣
    9.2.2  歐拉角與四元數
    9.2.3  評價指標

  9.3  目標位姿估計方法分類
    9.3.1  基於特徵點匹配的目標位姿估計
    9.3.2  基於深度學習的目標位姿估計
  9.4  基於深度學習的3D目標位姿估計
    9.4.1  基於深度學習的非端到端目標位姿估計
    9.4.2  基於深度學習的端到端目標位姿估計
    9.4.3  發展趨勢
  本章小結
  習題與思考題
  參考文獻

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