仿人機器人建模與控制 ( 簡體 字) |
| 作者：融亦鳴、樸松昊、冷曉琨 主編，柯文德、梁佳、張春、熊小剛 副主編，吳雨璁、白學林、何治成、王松、黃珍祥、朱政、孫皓 編著 | 類別：1. -> 電子工程 -> 機器人 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 54216
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NT售價： 395 元 |
| 出版日：3/1/2021 |
| 頁數：376 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302570479 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：自從發明機器人以來，對兩足機器人（具有兩條腿的機器人）的研究一直持續地進行，特
別是仿人型雙足機器人。創造類似于人的機器人并使其不進行任何改變就可以在相同的人類工
作環境中使用，意味著它們被建造用來模仿人類和人類的行為。這類機器人與輪式機器人相比，
能更加有效地適應復雜環境。雙足機器人在人機交互和復雜地形的適應方面有天然優勢。如果
運動平衡問題解決得好，再用人工智能技術當大腦，仿人機器人將具備廣闊的應用場景和巨大
的商業化價值——不僅可在機場、酒店、養老等服務行業廣泛應用，而且在高校教具、娛樂影
視、軍用裝備等方面也具有重要價值。隨著人工智能的發展，在未來的生產、生活中，仿人型
雙足機器人可以幫助人類解決很多問題，比如完成送餐、馱物、搶險、采礦等一系列危險或繁
重的工作。Roban
機器人是一款高端仿人機器人，擁有討人喜歡的外形，具有人工智能，能夠在
視聽方面與人類互動。Roban
機器人的相關技術完全是開源的，開放給所有的高等教育項目，支
持在Roban
上的開發及教育相關領域的研究。
Roban
機器人支持Linux、Windows
或Mac
OS
等環境下的編程開發，開放的編程構架支持
C+
+
或Python
語言。無論使用者專業水平如何，都可以通過編程平臺與Roban
機器人進行編程。
本書介紹Roban
機器人相關基礎知識及編程操作，全書共分
8
章，內容如下。
第
1
章Roban
機器人概述。介紹Roban
機器人系統、關節運動模型、機器人操作系統框架、
Roban
機器人基本操作、網絡連接設置和遠程登錄。
第
2
章Python
編程基礎。介紹Python
的基本語法、函數、對象與類、文件和異常。
第
3
章ROS
使用概述。介紹ROS
的程序包與節點、話題與服務、文件與參數及調試工具，
最后給出了ROS
安裝和配置、主從機設置實例及消息通信實例。
第
4
章同步定位與地圖構建。介紹SLAM
技術中對圖像的接收和發布、位置的定位和圖像
追蹤、八叉樹存儲方式及平面圖的生成、路徑生成及控制機器人行走。
第
5
章V-REP
使用概述。介紹V-REP
仿真環境的搭建，提供了Roban
機器人在V-REP
環
境下的導入和配置，以及仿真環境下的傳感器配置，最后給出機器人大賽仿真環境的應用示例。
第
6
章Roban
機器人運動控制基礎。介紹Roban
機器人相關的基礎結構、動作控制方法，以
及機器人姿態的運動學正、逆求解方法，最后給出控制Roban
機器人避障行走實例。
第
7
章雙足步行基礎。介紹Roban
機器人相關的運動學基礎、ZMP
含義以及基于線性倒立
擺生成雙足行走步態，最終給出Roban
機器人行走及上下樓梯實例。
第
8
章人機交互。介紹Roban
機器人音頻及視頻處理的硬件基礎、相關理論及相關應用，最
后給出人臉識別及數字識別的人工智能實踐。
本書各章內容相對獨立，在內容安排上按照先易后難的原則編寫。前面章節解釋的語句后
面再次出現時不做解釋，讀者在學習時盡量按照章節順序閱讀和調試程序。書中羅列相應內容，
如參數、軟件安裝、程序調試方法等，供需要時查閱。
本書面向初學者，對機器人學相關理論、Python
語言、視覺及聲學知識等介紹得相對簡單，
僅選擇調試機器人所必須掌握的基礎知識，書中所使用的范例也不涉及復雜算法。讀者在掌握
Roban
機器人系統的基礎知識、開發設計思路后，可以參考開源WIKI，查閱所提供的更多API。
本書可作為Roban
機器人的操作手冊和編程參考書，也可作為高等學校計算機及相關專業
“機器人程序設計”課程的教材。
由于作者水平和經驗有限，書中疏漏之處在所難免，敬請讀者指正。
編者
2020
年12
月
|
內容簡介：Roban 機器人是一款基于 ROS(機器人操作系統) 的人工智能人形機器人。本書圍繞Roban機器人，闡述人工智能相關理論、方法及應用。內容涵蓋Roban機器人的基本原理、操作與開發方法、相關的雙足機器人數學模型及控制理論、人工智能相關的語音及視覺應用。全書共 8 章，主要內容包括 Roban 機器人概述、Python 編程基礎、ROS 編程基礎、SLAM 定位和導航基礎、V-REP 仿真基礎、運動控制基礎，步態算法基礎，以及人工智能基礎。
本書深入淺出，內容新穎，案例豐富，實用性強，寓教于樂。本書既可作為機器人初學者掌握機器人知識的入門書，也可作為機器人研究者鉆研機器人技術的參考書，適合各種不同知識水平的讀者閱讀。 |
目錄：第1章 Roban機器人概述
1.1 Roban機器人簡介
1.1.1 Roban機器人系統
1.1.2 Roban機器人關節運動模型
1.1.3 Roban機器人控制框架
1.2 操作Roban機器人
1.2.1 無線網路設置
1.2.2 遠端登入Roban機器人
1.2.3 使用VSCode開發
第2章 Python程式設計基礎
2.1 Python語法
2.1.1 Python運行方式
2.1.2 Python程式書寫格式
2.1.3 變數、資料類型、運算式
2.1.4 條件陳述式
2.1.5 while迴圈語句
2.1.6 continue與break語句
2.1.7 列表
2.1.8 元組與字典
2.2 Python函數
2.2.1 函式定義
2.2.2 函數參數
2.2.3 Python模組
2.3 Python對象與類
2.3.1 類的定義與使用
2.3.2 類的繼承
2.4 文件和異常
2.4.1 文字檔讀寫
2.4.2 二進位檔案讀寫
2.4.3 異常
第3章 ROS使用概述
3.1 ROS簡介
3.2 套裝程式與節點
3.2.1 套裝程式與節點介紹
3.2.2 節點的編譯與運行
3.3 話題與服務
3.3.1 ROS話題
3.3.2 ROS消息與消息類型
3.3.3 ROS服務
3.4 launc**件與參數
3.4.1 launc**件介紹
3.4.2 機器人實踐
3.5 常用調試工具rqt
3.5.1 rqt_plot
3.5.2 rqt_img__View
3.5.3 rqt_graph
3.6 ROS配置實踐
3.6.1 ROS編譯環境搭建與測試
3.6.2 ROS話題
3.6.3 ROS服務
3.7 主從機配置
3.7.1 獲取IP地址和Hostnarne
3.7.2 修改對應的hosts
3.7.3 配置主從關係
3.8 ROS CvBridge實踐
3.8.1 將ROS圖像消息轉換為OpenCV的圖像
3.8.2 將Openc妒圖像轉換為ROS圖像消息
3.81 3，‘在電腦上顯示Roban機器人攝像頭資料
第4章 同步定位與地圖構建
4.1 SLAM簡介
4.2 圖像的接收和發佈
4.2.1 初始化和配置
4.2.2 主要功能實現
4.3 定位和圖像追蹤—ORB.SLAM
4.3.1 資料接收和程式初始化
4.3.2 點雲地圖創建/重用
4.4 八叉樹圖層的截取以及平面地圖的生成
4.4.1 八叉樹圖層的截取
4.4.2 平面地圖的生成
4.5 路徑規劃
4.6 行走實現
4.6.1 路徑分析
4.6.2 行走控制
第5章 V-REP使用概述
5.1 V-REP使用簡介
5.1.1 前言
5.1.2 安裝帶有ROS的V-REP
5.1.3 V-REP的簡單使用
5.1.4 理解RosInterface
5.2 V-REP中的Roban機器人
5.2.1 導入Roban機器人
5.2.2 BodyHub簡介與啟動
5.2.3 關節運動控制
5.2.4 模擬中的步態運行
5.3 V-REP感測器使用
5.3.1 視覺感測器
5.3.2 接近感測器
5.4 V-REP使用實踐
5.4.1 過坑路段
5.4.2 雷區路段
5.4.3 踢球進洞路段
第6章 Roban機器人運動控制基礎
6.1 關節
6.1.1 頭部關節
6.1.2 手臂關節
6.1.3 髖關節
6.1.4 腿部關節
6.1.5 伺服電機
6.2 完整動作執行
6.3 運動控制
6.3.1 舵機參數設置
6.3.2 關節位置控制
6.3.3 步態控制
6.4 運動學正解
6.4.1 運行IK節點
6.4.2 計算四肢末端位置
6.5 運動學逆解
6.5.1 機器人扭腰
6.5.2 扭腰中IK逆解的處理
6.5.3 機器人晃腰
6.6 自動避障實踐
6.6.1 3D相機的原理
6.6.2 設計思路以及步驟
6.6.3 示例代碼
第7章 雙足步行基礎
7.1 機器人運動學
7.1.1 座標變換
7.1.2 人形機菇人運動學模型
7.1 萬正運動學
7.1.4 逆運動學
7.2 ZMP的含義
7.2.1 ZMP與地面反力
7.2.2 ZMP分析
7.2.3 ZMP的測量
7.2.4 ZMP與機器人運動
7.3 基於線性倒立擺的雙足步態生成
7.3.1 質心軌跡生成
7.3.2 足端軌跡生成
7.3.3 臺階及斜坡地形的步態規劃
7.4 .機器人靜步態實踐
7.4.1 五次樣條插值
7.4.2 實現機器人雙足支撐情況下的重心位置移動
7.4.3 實現擺動腳軌跡規劃以及擺動腳的運行
7.5 機器人上樓梯實踐
7.5.1 **階段
7.5.2 第二階段
7.5.3 第三階段
7.5.4 第四階段
第8章 人機交互
8.1 音訊處理
8.1.1 語音辨識
8.1.2 語音合成
8.1.3 聊天機器人綜合應用
8.2 視頻處理
8.2.1 視頻設備簡介
8.2.2 影像處理工具
8.2.3 顏色檢測
8.3 綜合應用
8.3.1 基本原理
8.3.2 主要介面
8.3.3 運行方式
8.4 顏色識別實踐
8.4.1 HSV色彩模型介紹
8.4.2 識別小球
8.4.3 追蹤小球
8.4.4 追蹤多種顏色小球
8.5 人臉識別實踐
8.6 數位識別實踐
8.6.1 深度學習之Keras
8.6.2 使用模型進行數位識別 |
| 序： |
