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第1章　绪论1

第2章　立体视觉系统11

2.1　机器视觉11

2.2　立体视觉基础12

2.2.1　模式匹配原理14

2.2.2　立体视觉处理15

2.2.3　立体匹配方法17

2.3　立体视觉伺服20

2.4　立体视觉系统构成23

2.4.1　系统组成24

2.4.2　工作原理25

2.5　立体视觉控制系统26

2.5.1　控制系统分析27

2.5.2　软件和硬件设计30

2.5.3　数据处理过程31

2.5.4　接口电路设计32

2.6　立体视觉控制实验35

2.6.1　人眼构造与成像原理35

2.6.2　两眼运动控制神经36

2.6.3　两眼运动控制系统37

2.6.4　两眼运动控制模型38

2.6.5　两眼运动控制仿真40

第3章　立体视觉系统应用44

3.1　人脸追踪与识别44

3.2　人脸模式分析45

3.2.1　人脸模式的特征提取46

3.2.2　人脸检测算法46

3.2.3　人脸定位算法47

3.2.4　图像校正48

3.2.5　立体匹配52

3.2.6　深度图提炼52

3.2.7　深度分割53

3.2.8　颜色分割53

3.2.9　肤色空间定义54

3.2.10　几何与颜色信息融合55

3.3　人脸跟踪56

3.4　人脸特征提取与识别57

3.4.1　特征提取和识别方法57

3.4.2　提取和识别算法设计59

3.5　人脸追踪与识别实验63

第4章　五指形灵巧手65

4.1　机械手65

4.2　灵巧手研究现状66

4.2.1　灵巧手代表性成果分析66

4.2.2　五指形灵巧手研究成果分析68

4.3　五指形灵巧手数学建模71

4.3.1　数学建模的理论基础71

4.3.2　五指形灵巧手数学建模73

4.3.3　五指形灵巧手运动学模型76

4.4　五指形灵巧手设计78

4.4.1　五指形灵巧手构成78

4.4.2　执行器控制装置构成81

4.4.3　分布式触觉传感器82

4.5　双腕协调控制86

4.5.1　双腕协调控制特征86

4.5.2　控制系统设计87

第5章　五指形灵巧手作业94

5.1　作业描述系统94

5.1.1　机器人程序设计语言94

5.1.2　状态和事件95

5.1.3　状态行动事件网络96

5.2　双腕协调作业104

5.2.1　抓纸作业实验104

5.2.2　右手拿剪刀动作的作业描述107

5.2.3　双腕协调剪切作业试验109

5.3　五指形灵巧手研究展望113

第6章　二足步行建模与控制115

6.1　步态分析115

6.1.1　二足步行周期115

6.1.2　零力矩点（ZMP）115

6.2　二足步行控制原理116

6.3　二足步行机构建模118

6.3.1　二足步行机构118

6.3.2　二足步行模型120

6.4　二足步行控制121

6.4.1　二足步行控制任务121

6.4.2　二足步行控制方法122

6.4.3　二足步行类别125

6.5　二足步行的主要问题126

6.6　动态二足步行算法126

6.6.1　基本原理127

6.6.2　模型系统128

6.6.3　基于ZMP的动态步行补偿方法130

6.6.4　基于ZMP误差的动态步行算法132

第7章　二足步行机构设计与示教135

7.1　硬件系统135

7.1.1　系统设计规格135

7.1.2　各关节的二足步行约束138

7.1.3　驱动装置140

7.2　软件系统144

7.2.1　基本结构与功能145

7.2.2　软件系统设计145

7.3　试验方法148

7.3.1　参考运动生成148

7.3.2　ZMP轨迹规划149

7.3.3　下肢运动轨迹生成150

7.3.4　试验环境150

7.4　试验结果151

7.4.1　棍状模型试验结果151

7.4.2　点状模型试验结果152

7.4.3　试验分析与总结152

7.5　虚拟示教系统153

7.5.1　仿人机器人示教153

7.5.2　开发环境及软件架构154

7.5.3　仿人机器人手臂的示教156

7.5.4　仿人机器人双腿的示教158

7.5.5　示教动作的轨迹规划与仿真159

7.5.6　示教系统应用161

7.5.7　小结162

第8章　网格计算平台165

8.1　仿人机器人与网格165

8.2　分层网格设计166

8.3　控制系统设计169

8.3.1　总体设计169

8.3.2　分层网格实现方法171

8.4　实验室网格系统172

8.4.1　LabGrid系统结构173

8.4.2　LabGrid运作方式174

8.4.3　LabGrid分析与设计175

8.4.4　LabGrid实验与结果177

8.4.5　小结181

8.5　网格计算平台182

8.5.1　网格计算平台构成182

8.5.2　基于网格的智能层设计184

8.5.3　智能层体系结构185

8.5.4　网格计算平台演示186

8.5.5　小结190

第9章　人机交互技术192

9.1　人机交互研究现状192

9.1.1　人机交互技术及其发展192

9.1.2　人与机器人交互194

9.2　选择性感知研究现状198

9.3　基于选择性注意的感知方法200

9.3.1　选择性注意的理论和模型202

9.3.2　基于选择性注意机制的感知方法203

9.3.3　实验与讨论204

9.3.4　小结211

9.4　基于情感和个性的注意控制方法212

9.4.1　人工情感与个性213

9.4.2　实验与讨论219

9.4.3　小结223

第10章　智能交互模型224

10.1　上下文感知及计算225

10.1.1　上下文信息及感知225

10.1.2　上下文信息感知策略228

10.1.3　上下文感知计算231

10.2　仿人机器人IHS交互试验241

10.2.1　IHS原型的总体介绍241

10.2.2　视觉及语音交互采用的关键技术243

10.2.3　IHS的交互行为设计及实例研究246

10.3　小结261

10.4　结论与展望261

参考文献264