更新时间：2023-06-27 10:06
《机器人学基础》是2021年机械工业出版社出版的图书，作者是樊泽明、吴娟、任静。
本书介绍机器人学的相关内容，将串联机器人技术、并联机器人技术和移动机器人技术有机集成，是一部系统和全面反映机器人技术的教材。本书共分11章，内容涉及机器人概况、机器人数学基础、机器人运动学分析、机器人速度及静力学分析、机器人动力学分析、机器人传感器及计算机视觉算法、机器人物体识别、机器人定位及地图构建、机器人路径规划与避障、机器人控制，以及机器人的驱动执行系统与编程等。
本书特别适合作为高年级本科生和研究生的机器人学学习教材，也适合从事机器人研究、开发和应用的科技人员学习参考。
前言
第1章绪论1
11机器人学的起源与发展1
111机器人学的起源1
112机器人学的发展2
12机器人的分类3
121按机器人的连接方式分类3
122按机器人的移动性分类5
123按机器人的控制方式分类8
124按机器人的几何结构分类8
125按机器人的智能程度分类8
126按机器人的用途分类9
13机器人学综述9
131机器人运动学技术9
132机器人静力学与动力学技术11
133机器人感知与物体识别技术12
134机器人定位与地图构建12
135机器人的路径规划与避障技术12
136机器人控制技术12
137机器人驱动与编程技术12
习题13
第2章机器人数学基础14
21齐次坐标及位姿矩阵14
211齐次坐标14
212位姿矩阵16
22齐次变换19
221平移齐次变换19
222旋转齐次变换21
223复合变换及左、右乘规则25
习题26
第3章机器人运动学分析28
31机器人坐标系的建立28
311StandardDH坐标系28
312ModifiedDH坐标系31
32相邻两连杆坐标系的位姿关系33
321相邻两连杆坐标系的位姿表示33
322相邻两连杆坐标系的位姿确定33
33机器人正运动学34
331机器人运动方程34
332斯坦福机器人运动方程35
34机器人逆运动学37
341机器人逆运动学的解38
342斯坦福机器人逆运动学求解39
343机器人的逆运动学编程43
344机器人的退化44
345DH表示法的基本问题44
35驱动器空间、关节空间和笛
卡儿空间44
351智能移动小车关节空间与驱动器
空间之间的转换46
352并联机构（腰部关节）驱动器
空间与关节空间的转换49
习题53
第4章机器人速度及静力学分析55
41机器人微分运动55
411微分平移和微分旋转55
412微分运动的等价变换59
42机器人的雅可比矩阵61
421雅可比矩阵的定义61
422雅可比矩阵的求解方法63
423雅可比矩阵求解举例64
424雅可比矩阵的逆69
43机器人速度分析69
431机器人速度计算69
432机器人的奇异位形71
44机器人静力学分析72
441机器人杆件受力分析72
442机器人力雅可比矩阵72
443机器人静力计算74
习题75
第5章机器人动力学分析77
51牛顿欧拉方程77
52虚位移原理78
521虚位移78
522理想约束78
523虚位移原理的含义79
524广义坐标与广义力79
53动力学普遍方程和拉格朗日方程80
531动力学普遍方程80
532拉格朗日方程81
533拉格朗日方程的应用举例83
习题86
第6章机器人传感器及计算机
视觉算法87
61机器人传感器87
611机器人传感器的分类87
612传感器的特性指标89
613接近与距离觉传感器90
614视觉传感器97
615其他外部传感器102
616机器人内部传感器105
62图像处理算法108
621计算机视觉算法分类108
622图像预处理109
623匹配信号和图像113
624特征检测113
625区域处理114
63几何和语义计算机视觉方面118
631像素分类118
632计算立体视觉118
64双目视觉系统122
641摄像头的参数标定122
642双目立体视觉定位实例126
习题128
第7章机器人物体识别129
71物体识别概述129
711物体识别的理解129
712物体识别的发展历程130
72传统的物体识别130
721维奥拉琼斯检测器131
722方向梯度直方图检测器131
723形变目标识别132
73基于深度学习的目标检测算法132
731基于候选区域的深度学习目标
检测算法133
732基于回归方法的深度学习目标
检测算法138
74YOLO识别算法139
741滑动窗口与CNN139
742设计理念141
743网络设计142
744网络训练143
745网络预测145
75障碍物识别方法147
751障碍证据147
752障碍物识别系统的性能148
76实例149
761障碍物识别149
762树枝识别150
763目标识别152
习题153
第8章机器人定位及地图构建154
81地图表示与环境感知154
811地图表示方法154
812栅格地图的构建156
813线段特征地图的构建158
814拓扑地图的构建160
82自主定位162
821基于外部观测信息的定位163
822基于本体观测信息的定位164
823控制与观测相融合的自主定位169
83同时定位及地图构建(SLAM)182
831经典的SLAM框架183
832SLAM算法介绍183
833视觉SLAM189
834激光SLAM195
习题196
第9章机器人路径规划与避障197
91引言197
92路径规划与避障197
921路径规划198
922避障204
93机器人轨迹生成213
931路径和轨迹213
932轨迹规划213
933关节空间的轨迹规划214
934工作空间的轨迹规划217
习题221
第10章机器人控制222
101机器人的控制特点和控制技术222
1011机器人的控制特点222
1012机器人的控制技术224
102关节空间控制226
1021机器人单关节建模226
1022机器人线性控制228
1023基于模型的关节系统
线性控制231
1024基于模型的关节系统非线
性控制235
1025非模型关节空间控制方法239
1026关节空间控制系统240
103工作空间控制243
1031与基于关节空间控制方法
的比较243
1032笛卡儿空间的直接控制方法244
1033笛卡儿空间的解