移動機器人技術基礎與製作（簡體書）

《移動機器人技術基礎與制作》可作為自動化、計算機、電子信息、機械工程等相關專業本科生和研究生教材，也可供相關教學、科研與工程技術人員閱讀和參考。

第1章緒論
1.1移動機器人概述
1.1.1移動機器人的定義
1.1.2移動機器人的發展概況
1.2移動機器人的結構與分類
1.2.1移動機器人的結構
1.2.2移動機器人的分類
1.3移動機器人的研究領域及關鍵技術
1.4移動機器人的應用及展望
第2章移動機器人的傳感器
2.1機器人內部傳感器
2.1.1位置傳感器
2.1.2姿態傳感器
2.1.3壓力傳感器
2.1.4加速度傳感器
2.2機器人外部傳感器
2.2.1接近覺傳感器
2.2.2觸覺傳感器
2.2.3力覺傳感器
2.2.4溫度傳感器
2.2.5氣體傳感器
2.2.6聽覺傳感器
2.2.7視覺傳感器
2.2.8深度傳感器
2.3傳感器的性能指標
2.4多傳感器信息融合技術
2.4.1多傳感器信息融合的關鍵問題
2.4.2信息融合的具體方法
2.4.3多傳感器信息融合的結構和控制
2.5小結
2.6練習題
第3章移動機器人的通信技術
3.1移動機器人通信系統的特點與設計
3.1.1移動機器人通信的特點
3.1.2移動機器人通信系統設計
3.2常用無線通信技術及在移動機器人中的應用
3.2.1移動通信系統簡介
3.2.2移動通信網絡在機器人中的應用
3.2.3紅外技術
3.2.4藍牙通信技術
3.2.5ZigBee通信技術
3.2.6Wi—Fi通信息技術
3.2.7AdHoc通信技術
3.2.8UWB超寬帶通信息技術
3.3基于Internet∕Web的遠程移動機器人
3.3.1基于Internet的遠程機器人
3.3.2基于Web的遠程機器人
3.4物聯網技術
3.4.1物聯網定義及本質
3.4.2物聯網的技術特點
3.5小結
3.6練習題
第4章移動機器人運動學與動力學
4.1機器人位置運動學
4.1.1空間點表示
4.1.2齊次變換的表示
4.2機器人的運動學
4.2.1正運動學分析
4.2.2機器人的工作空間研究
4.2.3逆運動學求解
4.3微分運動和速度
4.3.1微分關系
4.3.2剛體運動的速度
4.3.3雅可比矩陣
4.4移動機器人動力學
4.4.1牛頓—歐拉方程
4.4.2輪式機器人的動力學分析
4.5小結
4.6練習題
第5章移動機器人控制技術
5.1經典控制技術
5.1.1模擬PID控制器的數學模型
5.1.2數字PID控制器的數學模型
5.2現代控制技術
5.2.1機器人變結構控制
5.2.2機器人自適應控制
5.3智能控制技術
5.3.1智能控制的基本概念
5.3.2智能控制系統的分類
5.3.3移動機器人的軌跡跟蹤迭代學習控制
5.3.4移動機器人模糊神經網絡避障
5.4小結
5.5練習題
第6章移動機器人視覺技術
6.1移動機器人視覺系統
6.1.1移動機器人視覺系統概述
6.1.2移動機器人單目視覺系統
6.1.3移動機器人雙目視覺系統
6.1.4移動機器人全景視覺系統
6.1.5移動機器人網絡攝像頭
6.2攝像機標定
6.2.1攝像機的畸變模型
6.2.2攝像機標定技術
6.3灰度圖像處理
6.3.1二值圖像處理
6.3.2圖像分割
6.4彩色圖像處理
6.4.1顏色空間
6.4.2顏色分割
6.5移動機器人視覺導航
6.5.1室內移動機器人視覺導航
6.5.2ALV的視覺導航
6.6小結
6.7練習題
第7章移動機器人定位與路徑規劃
7.1定位的概念
7.2移動機器人的相對定位
7.3移動機器人的絕對定位
7.3.1GPS定位
7.3.2路標定位
7.4路徑規劃、環境理解與環境建模
7.4.1路徑規劃的概念
7.4.2環境理解
7.4.3環境建模的典型方法
7.5A*／D*法進行路徑規劃
7.5.1狀態空間搜索
7.5.2A*算法路徑規劃
7.5.3D*算法路徑規劃
7.6遺傳算法動態路徑規劃
7.7基于視覺與自適應模糊的路徑導航
7.8移動機器人同步定位與地圖構建
7.8.1同步定位與地圖構建綜述
7.8.2同步定位與地圖構建的關鍵問題
7.8.3基于EKF模型的SLAM算法
7.8.4基于卡爾曼濾波器的SLAM實例
7.9小結
7.10練習題
第8章移動機器人人工智能
8.1人工智能簡介
8.1.1人工智能的基礎
8.1.2人工智能的研究階段
8.1.3人工智能的研究對象和范圍
8.1.4人工智能的研究與應用領域
8.1.5人工智能的發展方向
8.2人工智能在移動機器人領域的典型應用
8.2.1規劃技術
8.2.2感知技術
8.2.3專家系統
8.2.4自然語言理解
8.3人工智能在移動機器人領域中的應用舉例
8.3.1專家系統在移動機器人控制中的應用
8.3.2人工智能在移動機器人自主導航技術中的應用
8.4小結
8.5練習題
第9章移動機器人人機接口
9.1人機接口的概念
9.2國內外研究狀況
9.3移動機器人人機接口
9.3.1基于操縱桿控制的人機接口
9.3.2基于按鍵、菜單、觸摸屏控制的人機接口
9.3.3基于語音的人機接口
9.3.4基于手勢的人機接口
9.3.5基于呼吸控制的人機接口
9.3.6基于注視機制的人機接口
9.3.7基于眼動控制的人機接口
9.3.8基于腦波信號的人機接口
9.3.9基于肌電信學的人機接口
9.3.10遠程控制系統中的人機接口
9.4智能輪椅人機接口
9.5信息無障礙人機交互
9.5.1信息無障礙
9.5.2信息無障礙關鍵技術
9.5.3無障礙人機交互
9.6理想的人機交互與新一代人機交互展望
9.7小結
9.8練習題
……
第10章智能輪椅
第11章智能聲控機器人的制作
參考文獻
名詞索引

2.4多傳感器信息融合技術
移動機器人外部傳感器采集到的信息是多種多樣的，為統一、協調地利用這些信息，對信息進行分類是必要的。為使信息分類與多傳感器信息融合的形式相對應，將其分為以下三類：冗余信息、互補信息和協同信息。
（1）冗余信息。冗余信息是由多個獨立傳感器提供的關于環境信息中同一特征的多個信息，也可以是某一傳感器在一段時間內多次測量得到的信息，這些傳感器一般是同質的。由于系統必須根據這些信息形成一個統一的描述，所以這些傳感器又稱為競爭信息。冗余信息可用來提高系統的容錯能力及可靠性。冗余信息的融合可以減少測量噪聲等引起的不確定性，提高整個系統的精度。由于環境不確定性，感知環境中同一特征的兩個傳感器也可能得到彼此差別很大甚至矛盾的信息，冗余信息的融合必須解決傳感器之間的這種沖突，所以，在同一特征的冗余信息融合前要進行傳感數據的一致性檢驗。
（2）互補信息。在一個多傳感器系統中，每一個傳感器提供的環境特征都是彼此獨立的，即感知的是環境各個不同的側面，將這些特征綜合起來就可以構成一個更為完整的環境描述，這些信息稱為互補信息。互補信息的融合減少了完整性和正確性，增強了系統正確的決策能力。由于互補信息來自異質傳感器，它們在測量精度、范圍、輸出形式等方面有較大的差異，因此融合前先將不同傳感器的信息抽象為同一種表達形式就顯得尤為重要。這一問題涉及不同傳感器統一模型的建立。
（3）協同信息。在多傳感器中，當一個傳感器信息的獲得必須依賴于另一個傳感器的信息，或一個傳感器必須與另一個傳感器配合工作才能獲得所需信息時，這兩個傳感器提供信息稱為協同信息。協同信息的融合，在很大程度上與各個傳感器使用的時間順序有關。如在一個配備了超聲波傳感器的系統中，以超聲波測距獲得遠處的距離信息，然后根據這一距離信息自動調整攝像機的焦距，使之與物體對焦，從而獲得檢測環境中物體的清晰圖像。
多傳感器信息融合也稱為多傳感器數據融合，是針對一個系統中使用多個和多類的傳感器這一特定問題展開的一種新的處理方法。充分利用不同時間與空間的多傳感器數據資源，采用計算機技術對按時間序列獲得的多傳感器觀測數據，在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用，獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現相應的決策和估計，使系統獲得比單一傳感器更充分的信息。
2.4.1多傳感器信息融合的關鍵問題
多傳感器數據融合的關鍵問題包括數據轉換、數據相關、數據庫、融合推理及融合損失等。
1.數據轉換
由于各傳感器輸出的數據形式對環境的描述和說明等都不同，數據融合中心為了綜合處理這些不同來源的信息，首先必須把這些數據按一定的標準轉換成相同的形式、相同的描述和說明后，才能進行相關的處理。數據轉換的難度在于，不僅要轉換不同層次之間的信息，而且還要轉換對環境或目標的描述或說明不同之處和相似之處。即使是同一層次的信息，也存在不同的描述和說明。
另外，坐標的變換是非線性的，其中的誤差傳播直接影響數據的質量和時空的校準；傳感器信息異步獲取時，若時域校準不好，將直接影響融合處理的質量。
2.數據相關
數據相關的核心問題是如何克服傳感器測量的不精確性和干擾等引起的相關二義性，即保持數據的一致；如何控制和降低相關計算的復雜性，開發相關處理、融合處理和系統模擬的算法和模型。
3.態勢數據庫
數據庫可分為實時數據庫和非實時數據庫。實時數據庫的作用是把當前各傳感器的測量數據及時提供給融合推理，并提供融合推理所需的各種其他數據，同時也存儲融合推理的最終決策分析結果和中間結果。非實時數據庫存儲傳感器的歷史數據、有關目標和環境的輔助信息及融合推理的歷史信息。數據庫所要解決的難題是容量要大，搜索要快，開放互聯性好，并具有良好的用戶接口，因此要開發更有效的數據模型、新的有效查找和搜索機制及分布式多媒體數據庫管理系統等。