机器人学.机器视觉与控制-MATLAB算法基础 内容简介

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， **部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

机器人学.机器视觉与控制-MATLAB算法基础 本书特色

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， **部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

机器人学.机器视觉与控制-MATLAB算法基础 目录

第1章 绪言1.1 关于本书1.1.1 matlab软件1.1.2 读者对象及**知识1.1.3 符号与约定1.1.4 怎样使用本书1.1.5 使用本书教学1.1.6 本书梗概**部分 基 础 知 识第2章 位置与姿态描述2.1 二维空间位姿描述2.2 三维空间位姿描述2.2.1 三维空间姿态描述2.2.2 平移与旋转组合2.3 本章总结延伸阅读习题第3章 时间与运动3.1 轨迹3.1.1 平滑一维轨迹3.1.2 多维的情况3.1.3 多段轨迹3.1.4 三维空间姿态插值3.1.5 笛卡儿运动3.2 时变坐标系3.2.1 旋转坐标系3．2．2 增量运动3.2.3 惯性导航系统3.3 本章总结延伸阅读习题第二部分 移动机器人第4章 移动机器人载体4.1 机动性4．2 移动机器人小车4.2.1 移动到一个点4.2.2 跟踪一条直线4.2.3 跟踪一般路径4.2.4 运动到一个位姿4.3 飞行机器人4.4 本章总结扩展阅读习题第5章 机器人导航5.1 反应式导航5.1.1 braitenberg车5.1.2 简单自动机5.2 基于地图的路径规划5.2.1 距离变换5.2.2 d*5.2.3 沃罗诺伊路线图法5.2.4 概率路线图方法5.2.5 rrt5.3 本章总结扩展阅读习题第6章 机器人定位6．1 航迹推算6．1．1 机器人建模6.1.2 位姿估计6.2 使用地图6.3 创建地图6.4 定位并制图6.5 蒙特卡罗定位6.6 本章总结扩展阅读习题第三部分 臂型机器人第7章 机械臂运动学7.1 描述一台机械臂7.2 正运动学7.2.1 两连杆机器人7.2.2 六轴机器人7.3 逆运动学7.3.1 封闭形式解7.3.2 数值解7.3.3 欠驱动机械臂7.3.4 冗余机械臂7.4 轨迹7.4.1 关节空间运动7.4.2 笛卡儿运动7.4.3 通过奇异位形的运动7.4.4 位形转换7.5 高级问题7.5.1 关节角偏移7.5.2 确定d-h参数7.5.3 改进d-h参数7.6 应用： 绘图7.7 应用： 一个简单的步行机器人7.7.1 运动学7.7.2 单腿运动7.7.3 四腿运动7.8 本章总结扩展阅读习题第8章 速度关系8.1 机械手的雅可比矩阵8.1.1 坐标系之间的速度转换8.1.2 末端执行器坐标系的雅可比矩阵8.1.3 解析雅可比矩阵8.1.4 雅可比条件及可操纵性8.2 分解速率运动控制8.2.1 雅可比矩阵的奇异性8.2.2 欠驱动机器人的雅可比矩阵8.2.3 过驱动机器人的雅可比矩阵8.3 力的关系8.3.1 坐标系间的力旋量转换8.3.2 力旋量转换至关节空间8.4 逆运动学： 一个通用数值方法8.5 本章总结扩展阅读习题第9章 动力学与控制9.1 运动方程9.1.1 重力9.1.2 惯量矩阵9.1.3 科氏矩阵9.1.4 有效载荷的影响9.1.5 基座力9.1.6 动态可操作性9.2 传动系统9.2.1 摩擦9.3 正向动力学9.4 机械臂关节控制9.4.1 驱动器9.4.2 独立关节控制9.4.3 刚体动力学补偿9.4.4 柔性传动9.5 本章总结扩展阅读习题第四部分 计算机视觉第10章 光与色彩10.1 光的谱表示10.1.1 吸收10.1.2 反射10.2 色彩10.2.1 颜色再造10.2.2 色度空间10.2.3 色彩名称10.2.4 其他颜色空间10.2.5 两种原色之间的转换10.2.6 什么是白色10.3 高级议题10.3.1 颜色的不变性10.3.2 白平衡10.3.3 由于吸收的颜色变化10.3.4 伽玛10.3.5 应用： 彩色图像10.4 本章总结扩展阅读习题第11章 图像形成11.1 透视变换11.1.1 透镜畸变11.2 相机标定11.2.1 齐次变换法11.2.2 分解相机标定矩阵11.2.3 位姿估计11.2.4 相机标定工具箱11.3 非透视成像模型11.3.1 鱼眼镜头相机11.3.2 反射折射相机11.3.3 球形相机11.4 统一化成像11.4.1 映射广角图像到球面上11.4.2 合成透视图像11.5 本章总结扩展阅读习题第12章 图像处理12.1 获取图像12.1.1 来自文件的图像12.1.2 来自附带相机的图像12.1.3 来自电影文件的图像12.1.4 来自网络的图像12.1.5 来自代码的图像12.2 一元操作12.3 二元操作12.4 空间操作12.4.1 互相关12.4.2 模板匹配12.4.3 非线性操作12.5 数学形态学12.5.1 去除噪声12.5.2 边界检测12.5.3 形态交离变换12.6 形状变化12.6.1 裁剪12.6.2 图像缩放12.6.3 图像金字塔12.6.4 图像变形12.7 本章总结扩展阅读习题第13章 图像特征提取13.1 区域特征13.1.1 分类13.1.2 图像表示13.1.3 图像描述13.1.4 简要回顾13.2 直线特征13.3 点特征13.3.1 经典角点检测器13.3.2 尺度空间角点检测器13.4 本章总结扩展阅读习题第14章 使用多幅图像14.1 特征匹配14.2 多视图几何学14.2.1 基本矩阵14.2.2 本质矩阵14.2.3 估计基本矩阵14.2.4 平面单应性14.3 立体视觉14.3.1 稀疏立体匹配14.3.2 密集立体匹配14.3.3 峰值细化14.3.4 清理和重构14.3.5 三维纹理映射显示14.3.6 补色立体图14.3.7 图像矫正14.3.8 平面拟合14.3.9 3d点集匹配14.4 结构和运动14.5 应用： 透视矫正14.6 应用： 拼接14.7 应用： 图像匹配和检索14.8 应用： 图像序列处理14.9 本章总结扩展阅读习题第五部分 机器人学、 视觉与控制第15章 基于视觉的控制15.1 基于位置的视觉伺服15.2 基于图像的视觉伺服15.2.1 相机和图像运动15.2.2 控制特征运动15.2.3 深度15.2.4 控制性能分析15.3 使用其他图像特征15.3.1 直线特征15.3.2 圆特征15.4 本章总结扩展阅读习题第16章 高级视觉伺服16.1 xy/z分割的ibvs16.2 使用极坐标的ibvs16.3 对一个球面相机的ibvs16.4 应用： 机械臂机器人16.5 应用： 移动机器人16.5.1 完整约束移动机器人16.5.2 非完整约束移动机器人16.6 应用： 飞行机器人16.7 本章总结扩展阅读习题附 录附录a 安装工具箱附录b simulink软件附录c matlab对象附录d 线性代数复习附录e 椭圆附录f 高斯随机变量附录g 雅克比矩阵附录h 卡尔曼滤波附录i 齐次坐标系附录j 图附录k 峰值搜索术语参考文献

机器人学.机器视觉与控制-MATLAB算法基础 作者简介

Peter Corke 20多年一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果，具有丰富的实践经验。