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第1章 概论1

1.1智能机器人的产生与发展1

1.2智能机器人的体系结构5

1.3智能机器人的感知与多传感器信息融合9

1.4智能机器人的控制技术11

1.5智能机器人的发展趋势13

第2章 机器人的驱动技术15

2.1电气驱动15

2.1.1步进电动机15

2.1.2直流伺服电动机及其驱动18

2.1.3无刷伺服电动机及其驱动20

2.2液压驱动器25

2.2.1电磁伺服阀25

2.2.2摆动油缸26

2.2.3液压伺服马达26

2.3气压驱动器27

2.3.1叶片式气动马达27

2.3.2气压驱动的控制结构27

2.4新型驱动器28

2.4.1静电驱动器28

2.4.2形状记忆合金驱动器29

2.4.3电致磁伸缩驱动器30

2.4.4压电效应驱动器31

2.4.5人工肌肉32

2.4.6超声波电机32

第3章 机器人感觉与多信息融合34

3.1智能机器人对传感器的要求34

3.2机器人感觉34

3.2.1运动传感器34

3.2.2力觉传感器40

3.2.3接近觉传感器42

3.2.4触觉传感器44

3.2.5滑觉传感器46

3.2.6听觉传感器47

3.2.7人工皮肤48

3.2.8机器人传感器的发展趋势49

3.3多传感器信息融合49

3.3.1多传感器系统与信息融合49

3.3.2信息融合方法和融合模式50

第4章 机器视觉53

4.1视觉计算模型53

4.1.1人的视觉系统53

4.1.2视觉计算模型55

4.2.1照明56

4.2机器视觉系统的组成56

4.2.2视觉传感器57

4.3图像的生成和预处理62

4.3.1摄像机的几何模型62

4.3.2图像的预处理64

4.4图像分割68

4.4.1灰度阈值法69

4.4.2颜色分割70

4.4.3边缘检测71

4.5模式识别74

4.6机器人三维视觉79

4.6.1立体视差的基本原理80

4.6.2机器人三维视觉中摄像机的标定80

4.6.3机器人如何利用三维视觉进行自主导航定位82

4.7机器视觉系统的应用84

4.7.1搬运机器人84

4.7.2基于视觉的工件拾取机器人87

第5章 运动规划与控制技术88

5.1智能机器人运动规划和控制技术导论88

5.1.1智能机器人系统的基本特征89

5.1.2智能机器人控制系统的基本结构90

5.1.4智能控制研究的数学工具91

5.1.3智能机器人控制系统的主要功能特点91

5.1.5智能控制理论的主要内容及其在智能机器人控制中的应用92

5.2智能控制理论基础96

5.2.1人工神经网络概述96

5.2.2模糊控制理论基础105

5.2.3智能控制中的优化技术基础116

5.3智能机器人运动规划133

5.3.1轮式移动机器人运动规划的解析方法136

5.3.2基于神经元网络的移动机器人路径规划139

5.3.3基于人工势场理论的机器人模糊运动规划147

5.3.4基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划154

5.4.1空间机器人的神经网络控制157

5.4智能机器人控制技术157

5.4.2基于遗传算法的空间机器人神经网络控制165

5.4.3多指灵巧手的神经网络控制167

5.4.4智能机器人的模糊控制169

第6章 智能机器人系统实例177

6.1室外智能移动机器人177

6.2双足步行智能机器人182

6.3球形机器人189

6.3.1球形机器人的特点及应用前景190

6.3.2球形机器人的研究现状191

6.4仿鱼机器人193

参考文献200