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機器人三維視覺技術原理與應用

作者：編者:謝核//王剛//彭偉星//鍾富強|責編:金林茹
出版社：化學工業
ISBN：9787122488053

出版日期：2026/02/01
裝幀：平裝
頁數：281

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書系統地介紹了機器人三維視覺技術的基本原理及應用。全書共8章，按照理論基礎-技術實現-實際應用的思路展開：基礎理論部分主要介紹機器人三維視覺成像與運動學方面的基本原理和數學基礎；技術實現部分主要介紹系統標定、路徑規劃、點雲處理、數據融合與目標檢測等主流核心技術；實際應用部分通過上下料、坡口切割、銑削、質量檢測、導航等具體案例，展示三維視覺技術在工業製造等領域的應用。本書從理論到實踐，從原理到應用，全面介紹了機器人三維視覺技術，確保讀者能夠形成完整的知識體系。
本書適合從事機器人視覺技術相關工作的工程技術人員和科研人員閱讀，也可作為高等院校機器人工程、智能製造工程等相關專業師生的參考書。

作者介紹

編者:謝核//王剛//彭偉星//鍾富強|責編:金林茹

第1章  機器人三維視覺成像技術
  1.1  立體視覺技術
    1.1.1  系統標定
    1.1.2  立體匹配
    1.1.3  三維點重建
  1.2  結構光技術
    1.2.1  基於相移法的結構光技術
    1.2.2  基於格雷碼法的結構光技術
    1.2.3  基於散斑法的結構光技術
  1.3  線激光掃描三維成像技術
    1.3.1  系統的標定
    1.3.2  激光輪廓中心線的提取
  1.4  激光雷達三維成像技術
    1.4.1  直接脈衝飛行時間測量法
    1.4.2  幅度調製連續波測量法
    1.4.3  頻率調製連續波測量法
    1.4.4  激光雷達的掃描方式
  1.5  3D點雲和2D圖像的融合成像技術
  參考文獻
第2章  操作臂運動學
  2.1  位姿描述和齊次變換
    2.1.1  位姿描述
    2.1.2  齊次變換
    2.1.3  歐拉角與旋轉變換
  2.2  操作臂正運動學
    2.2.1  連桿參數
    2.2.2  連桿變換
    2.2.3  操作臂正運動學方程
  2.3  操作臂逆運動學
    2.3.1  幾何解法
    2.3.2  代數解法
  2.4  操作臂的速度雅可比矩陣與微分運動
    2.4.1  雅可比矩陣
    2.4.2  速度雅可比矩陣
    2.4.3  伴隨矩陣
    2.4.4  微分運動
  2.5  剛體運動的四元數表達
    2.5.1  剛體運動
    2.5.2  雙四元數
  2.6  本章小結
  參考文獻
第3章  機器人視覺系統標定與誤差補償
  3.1  單機器人測量-作業系統的誤差傳遞建模
    3.1.1  作業系統運動鏈構建
    3.1.2  曲面作業誤差定義
    3.1.3  運動學誤差模型
    3.1.4  關節剛度誤差模型
    3.1.5  工件/工具誤差傳遞模型
  3.2  機器人手眼標定
    3.2.1  標定物坐標系建立

    3.2.2  目標函數為AX＝XB的手眼標定
    3.2.3  目標函數為AX＝YB的手眼標定
  3.3  單機器人系統運動學誤差辨識與補償
    3.3.1  機器人運動學誤差以及手眼誤差建模
    3.3.2  運動學誤差與手眼誤差辨識
    3.3.3  非標準旋轉矩陣最佳正交化計算
  3.4  雙機器人測量系統同步標定
    3.4.1  雙機器人測量-作業系統標定模型建立
    3.4.2  姿態轉換矩陣求解——封閉式同步求解方法
    3.4.3  姿態轉換矩陣求解——數值迭代求解方法
  3.5  雙機器人系統誤差辨識與補償
    3.5.1  誤差源分析建模
    3.5.2  誤差辨識與推導
    3.5.3  位姿誤差補償模型
  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  機器人測量路徑規劃
  4.1  測量掃描儀可視錐模型
    4.1.1  球籠型三維掃描儀可視錐模型
    4.1.2  三維面結構光掃描儀可視錐模型
  4.2  基於先驗模型的視點規劃
    4.2.1  基於先驗模型表面採樣與候選視點集的生成
    4.2.2  候選視點評估
  4.3  無模型視點規劃
    4.3.1  基於體素模型效益函數的視點規劃
    4.3.2  基於體素信息增益度量的視點規劃
    4.3.3  基於曲面邊界的視點規劃
  4.4  機器學習視點規劃
    4.4.1  基於深度學習的視點規劃方法
    4.4.2  基於深度強化學習的視點規劃方法
  4.5  測量路徑規劃模型
    4.5.1  基於捕食者-獵物的面陣掃描儀覆蓋路徑規劃方法
    4.5.2  基於蟻群演算法的面陣掃描儀覆蓋路徑規劃方法
  4.6  本章小結
  參考文獻
第5章  多視角點雲配准
  5.1  點雲及配準的基本概念
    5.1.1  點雲數據採集
    5.1.2  點雲配准概述
  5.2  全局粗配准
    5.2.1  點雲特徵提取
    5.2.2  點雲特徵匹配及位姿解算
  5.3  基於迭代最近點（ICP）的點雲配准
    5.3.1  點雲配准數學基礎
    5.3.2  ICP
    5.3.3  點面ICP
    5.3.4  GICP
    5.3.5  VGICP
  5.4  基於神經網路的點雲配准
    5.4.1  點雲特徵提取網路

    5.4.2  點雲配准網路
  5.5  多視角點雲配准
    5.5.1  問題定義
    5.5.2  基於成對點雲配準的多視角點雲配准
    5.5.3  基於概率模型的多視角點雲配准
    5.5.4  基於深度學習的多視角點雲配准
  5.6  本章小結
  參考文獻
第6章  三維點雲數據處理
  6.1  點雲精簡與點雲下採樣
    6.1.1  概述
    6.1.2  隨機下採樣
    6.1.3  體素下採樣
    6.1.4  均勻下採樣
    6.1.5  曲率下採樣
  6.2  點雲光順與點雲去噪
    6.2.1  概述
    6.2.2  點雲半徑濾波
    6.2.3  點雲統計濾波
    6.2.4  局部異常因子LOF
    6.2.5  聚類法點雲去噪
    6.2.6  點雲平滑濾波
    6.2.7  點雲拉普拉斯濾波
    6.2.8  點雲雙邊濾波
    6.2.9  基於移動最小二乘的點雲光順
    6.2.10  RIMLS
  6.3  本章小結
  參考文獻
第7章  三維目標檢測
  7.1  基於點雲的三維目標檢測方法
    7.1.1  基於點的三維目標檢測方法
    7.1.2  基於網格的三維目標檢測方法
    7.1.3  基於點-體素融合的三維目標檢測方法
  7.2  基於圖像的三維目標檢測方法
    7.2.1  基於單目圖像的三維目標檢測方法
    7.2.2  基於多視圖的三維目標檢測方法
  7.3  基於點雲-圖像多模態融合的三維目標檢測方法
    7.3.1  前期融合
    7.3.2  特徵融合
    7.3.3  後期融合
  7.4  本章小結
  參考文獻
第8章  應用實例介紹
  8.1  視覺引導的機器人上下料
    8.1.1  硬體組成及系統標定
    8.1.2  視覺定位
    8.1.3  機器人抓取路徑規劃
  8.2  視覺引導的機器人等離子坡口切割
    8.2.1  視覺引導的機器人坡口系統設計
    8.2.2  機器人坡口系統關鍵幾何參數整體優化

    8.2.3  基於坡口特徵精確識別的機器人切割路徑補償
    8.2.4  機器人高精度坡口尋位軟體開發與應用
  8.3  大型薄壁蒙皮機器人銑削切邊
    8.3.1  蒙皮加工關鍵技術
    8.3.2  刀具軌跡生成與光順優化
    8.3.3  多約束下機器人姿態優化
    8.3.4  蒙皮銑削加工案例
  8.4  航空葉片機器人三維視覺檢測
    8.4.1  機器人測量系統手眼標定
    8.4.2  機器人測量位姿規劃
    8.4.3  航空葉片截面特徵參數提取
    8.4.4  航空葉片截面特徵參數軟體
  8.5  移動機器人雙目視覺慣性SLAM
    8.5.1  數據預處理
    8.5.2  初始化
    8.5.3  基於滑動窗口的局部BA優化
    8.5.4  迴環檢測
    8.5.5  實驗驗證
  參考文獻

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