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機器人環境感知(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:梁橋康//王耀南|責編:吉玲//王榮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111776468
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：216
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在深入介紹機器人環境感知技術，為廣大工程技術人員學習機器人感知方面的應用和最新理論方法奠定基礎，同時也可作為高年級本科生、碩士研究生或博士研究生的學習參考書。本書主要內容包括機器人環境感知緒論、基於視覺的機器人環境感知技術、基於激光雷達的機器人環境感知技術、機器人力觸覺環境感知技術、主動視覺感知與點雲配准、基於多感測器融合的機器人環境感知技術、基於視覺的機器人三維場景重建技術等。全書從方法到實際應用、從演算法分析到模型搭建、從理論模型到編程實現等多角度介紹機器人環境感知方面的研究，並深度結合當前國內外最新研究熱點，為業內人士從事相關研究與應用工作提供重要參考。
    本書適合機器人感知技術的初學者、愛好者以及普通高校自動化、機器人、人工智慧等相關專業的學生作為工具書、教材或參考書，也可以作為機器人感知、人形機器人、具身智能等從業者的參考書。希望讀者在閱讀完本書後能根據實際的應用場景需求搭建對應的智能機器人環境感知系統，為提升我國機器人核心感知技術創新水平貢獻自己的力量。
作者介紹
編者:梁橋康//王耀南|責編:吉玲//王榮
目錄
前言
第1章  機器人環境感知緒論
  1.1  智能機器人概述
  1.2  機器人環境感知定義和研究現狀
    1.2.1  機器人環境感知定義
    1.2.2  機器人環境感知研究現狀
  1.3  機器人環境感知感測器
    1.3.1  視覺感測器
    1.3.2  激光雷達感測器
    1.3.3  力觸覺感測器
    1.3.4  運動感測器
    1.3.5  其他類型感測器
  本章小結
  習題
  參考文獻
第2章  基於視覺的機器人環境感知技術
  2.1  視覺感測器概述及工作原理
    2.1.1  攝像機成像模型
    2.1.2  攝像機坐標系之間的空間位置轉換關係
    2.1.3  攝像機參數標定
  2.2  基於視覺的機器人障礙物三維識別方法
    2.2.1  基於可微置信度傳播的障礙物三維重建
    2.2.2  基於置信度特徵融合的目標檢測
    2.2.3  實驗結果與分析
  2.3  基於視覺的機器人抓取工件三維識別方法
    2.3.1  基於動態尺度特徵卷積的編碼特徵提取
    2.3.2  基於可微歸一化匹配代價與聯合引導代價聚合的深度估計
    2.3.3  基於多尺度特徵映射融合的工件三維識別
    2.3.4  實驗結果與分析
  本章小結
  習題
  參考文獻
第3章  基於激光雷達的機器人環境感知技術
  3.1  激光雷達感測器原理與預處理
    3.1.1  機械式激光雷達
    3.1.2  半固態激光雷達
    3.1.3  全固態激光雷達
  3.2  激光點雲配准
    3.2.1  最近點迭代演算法
    3.2.2  正態分佈變換演算法
  3.3  基於激光雷達的環境建圖演算法
    3.3.1  二維柵格地圖構建
    3.3.2  三維點雲地圖構建
  3.4  基於激光雷達的環境語義分析
    3.4.1  基於激光雷達的物體檢測
    3.4.2  基於激光雷達的語義分割
  本章小結
  習題
  參考文獻
第4章  機器人力觸覺環境感知技術

  4.1  機器人力觸覺感測器分類及原理
    4.1.1  力觸覺感測器分類
    4.1.2  力/力矩感測器原理
    4.1.3  觸覺感測器原理
    4.1.4  力感測器性能指標
  4.2  機器人力/力矩感知方法
    4.2.1  機器人-環境交互力建模
    4.2.2  機器人-環境交互力測量
    4.2.3  多維力/力矩感測器解耦
  4.3  機器人觸覺感知方法
    4.3.1  基於觸覺的目標感知
    4.3.2  基於觸覺的目標識別
  本章小結
  習題
  參考文獻
第5章  主動視覺感知與點雲配准
  5.1  機器人主動視覺感知系統中的基本概念
    5.1.1  機器人主動視覺感知系統概述
    5.1.2  主動視覺感知基本工作流程
    5.1.3  視覺規劃數據表示
  5.2  視角規劃的基本方法
    5.2.1  視角規劃的基本方法原理
    5.2.2  視角規劃基本方法的模擬測試
    5.2.3  視角規劃基本方法在實際機器人系統上的測試
  5.3  基於強化學習的視角規劃方法
    5.3.1  強化學習的基本原理
    5.3.2  視角規劃強化學習的建模
  5.4  點雲及其配准
    5.4.1  點雲數據
    5.4.2  點雲配準的概念
  5.5  成對點雲配准
    5.5.1  問題定義
    5.5.2  全局（粗）配准演算法
    5.5.3  精確配准演算法
    5.5.4  基於深度神經網路的點雲配准
    5.5.5  深度點雲配准神經網路性能測試
  5.6  多視角點雲配准
    5.6.1  基於圖優化多視角點雲配准
    5.6.2  基於多視角點雲聯合距離最小化的配准
    5.6.3  直接SE(3)約束多姿態優化
    5.6.4  李代數多姿態優化
  本章小結
  習題
  參考文獻
第6章  基於多感測器融合的機器人環境感知技術
  6.1  多感測器融合概述及工作原理
    6.1.1  激光雷達與攝像機聯合標定方法
    6.1.2  激光雷達與慣性測量單元聯合標定
    6.1.3  攝像機與慣性測量單元聯合標定
    6.1.4  激光雷達、攝像機和慣性測量單元聯合標定

  6.2  基於視覺與力觸覺融合的機器人目標抓取
    6.2.1  基於視覺模態特徵的目標抓取
    6.2.2  基於觸覺模態特徵的目標抓取
    6.2.3  基於視覺與觸覺特徵融合的目標抓取
  6.3  基於多感測器融合的機器人自主定位與導航
    6.3.1  基於多感測器融合的機器人語義地圖構建
    6.3.2  基於多感測器融合的機器人定位導航
  本章小結
  習題
  參考文獻
第7章  基於視覺的機器人三維場景重建技術
  7.1  三維場景重建視覺感測器概述及工作原理
    7.1.1  雙目攝像機
    7.1.2  多目攝像機
  7.2  基於雙目視覺的機器人三維語義地圖構建方法
    7.2.1  多尺度多階段編碼特徵提取
    7.2.2  多尺度漸進式匹配代價特徵融合與深度估計
    7.2.3  多尺度特徵融合機器人三維語義地圖構建
    7.2.4  實驗結果與分析
  7.3  基於雙目視覺的機器人導航場景深度估計方法
    7.3.1  基於遲滯注意力的編碼特徵提取
    7.3.2  基於三維分組卷積的監督匹配代價構建
    7.3.3  實驗結果與分析
  本章小結
  習題
  參考文獻

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