移動機(jī)器人及其自主化技術(shù)

前言
第1章 緒論
1.1 機(jī)器人的定義及由來
1.1.1 機(jī)器人的定義
1.1.2 機(jī)器人的由來
1.2 移動機(jī)器人簡介
1.2.1 移動機(jī)器人的定義
1.2.2 移動機(jī)器人的分類
1.3 典型移動機(jī)器人
1.3.1 室外移動機(jī)器人
1.3.2 室內(nèi)移動機(jī)器人
1.4 其他典型移動機(jī)器人
1.5 移動機(jī)器人的特點與特征
1.5.1 移動機(jī)器人的特點
1.5.2 移動機(jī)器人的特征
1.6 移動機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)
1.6.1 移動機(jī)器人機(jī)構(gòu)
1.6.2 移動機(jī)器人的控制體系結(jié)構(gòu)
1.6.3 視覺實時處理技術(shù)
1.6.4 車體的定位技術(shù)
1.6.5 基于多傳感器的信息
融合技術(shù)
1.6.6 路徑規(guī)劃技術(shù)
1.6.7 車體控制技術(shù)
1.7 移動機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展
1.8 移動機(jī)器人競賽
參考文獻(xiàn)
第2章 移動機(jī)器人本體設(shè)計
2.1 走行機(jī)構(gòu)
2.1.1 足式走行機(jī)構(gòu)
2.1.2 履帶式走行機(jī)構(gòu)
2.1.3 輪式走行機(jī)構(gòu)
2.2 走行電動機(jī)選型
2.2.1 電動機(jī)簡介
2.2.2 電動機(jī)容量及轉(zhuǎn)矩的計算
2.3 走行機(jī)構(gòu)設(shè)計
2.3.1 驅(qū)動軸的設(shè)計與校核
2.3.2 鍵的設(shè)計
2.3.3 車輪的設(shè)計
2.3.4 一體式軸承座的設(shè)計
2.3.5 從動輪系的結(jié)構(gòu)設(shè)計
2.3.6 車體穩(wěn)定性分析
2.4 底盤結(jié)構(gòu)設(shè)計
2.5 提升機(jī)構(gòu)設(shè)計
2.5.1 剪叉式升降平臺
2.5.2 絲杠提升
2.6 夾持機(jī)構(gòu)設(shè)計
2.6.1 夾持機(jī)構(gòu)運動學(xué)分析
2.6.2 基于MATLAB的夾持機(jī)構(gòu)
運動學(xué)分析
2.6.3 基于ADAMS的夾持機(jī)構(gòu)
運動學(xué)仿真
參考文獻(xiàn)
第3章 移動機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)
3.1 移動機(jī)器人硬件系統(tǒng)知識
3.1.1 電源系統(tǒng)
3.1.2 主控模塊
3.1.3 電動機(jī)控制模塊
3.1.4 定位信息采集模塊
3.1.5 其他模塊
3.2 機(jī)器人軟件系統(tǒng)知識
3.2.1 軟件系統(tǒng)設(shè)計概要
3.2.2 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計
3.2.3 軟件系統(tǒng)開發(fā)工具介紹
3.2.4 嵌入式操作系統(tǒng)
3.2.5 軟件抗干擾技術(shù)
3.2.6 通信方式介紹
參考文獻(xiàn)
第4章 移動機(jī)器人傳感器技術(shù)
4.1 內(nèi)部傳感器
4.1.1 電位器
4.1.2 編碼器
4.1.3 陀螺儀
4.1.4 電子羅盤
4.1.5 StarGazer室內(nèi)定位系統(tǒng)
4.1.6 GPS系統(tǒng)
4.1.7 組合導(dǎo)航系統(tǒng)
4.2 外部傳感器
4.2.1 接觸開關(guān)和光電開關(guān)
4.2.2 紅外傳感器
4.2.3 超聲波傳感器
4.3 需要考慮的問題
參考文獻(xiàn)
第5章 移動機(jī)器人自主定位
5.1 機(jī)器人定位模型
5.1.1 機(jī)器人運動方程
5.1.2 機(jī)器人觀測方程
5.1.3 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
5.2 Kalman濾波及粒子濾波
5.2.1 擴(kuò)展型Kalman濾波器
5.2.2 粒子濾波器
5.3 自主定位及地圖構(gòu)建核心框架
5.3.1 基于擴(kuò)展Kalman濾波器的機(jī)器人自主定位與地圖構(gòu)建
5.3.2 基于蒙特卡羅方法的機(jī)器人自主定位與地圖構(gòu)建
5.4 SLAM實驗與仿真
5.4.1 TimBailey仿真平臺
5.4.2 Carpark數(shù)據(jù)庫
參考方獻(xiàn)
第6章 移動機(jī)器人控制技術(shù)
6.1 非完整約束和非完整系統(tǒng)
6.2 移動機(jī)器人控制問題
6.2.1 移動機(jī)器人運動控制研究背景
6.2.2 移動機(jī)器人軌跡跟蹤
控制研究現(xiàn)狀
6.2.3 移動機(jī)器人軌跡跟蹤發(fā)展趨勢
6.3 移動機(jī)器人智能PID控制
6.3.1 常規(guī)PID控制算法簡介
6.3.2 PID控制方法
6.3.3 智能PID控制方法
6.3.4 PID校正下的直線目標(biāo)點
跟蹤算法應(yīng)用
6.3.5 PID校正下的弧線跟蹤算法
6.4 基于Lyapunov理論的移動機(jī)器人
目標(biāo)點跟蹤算法
6.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動機(jī)器人
自適應(yīng)控制
6.6 基于虛擬領(lǐng)隊的無人車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
自適應(yīng)編隊控制
6.7 一般非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
自適應(yīng)控制
6.8 基于虛擬領(lǐng)隊的無人車編隊
記憶控制
參考文獻(xiàn)
第7章 移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)
7.1 機(jī)器人視覺系統(tǒng)簡述
7.1.1 機(jī)器人視覺的基本概念及作用
7.1.2 機(jī)器人視覺系統(tǒng)的組成
7.1.3 機(jī)器人視覺系統(tǒng)的分類
7.2 攝像機(jī)模型
7.2.1 單目視覺模型
7.2.2 雙目視覺模型
7.3 攝像機(jī)標(biāo)定
7.3.1 攝像機(jī)的畸變模型
7.3.2 攝像機(jī)的標(biāo)定技術(shù)
7.4 利用單目攝像機(jī)測量距離及角度
7.4.1 單目測量與目標(biāo)物體的距離
7.4.2 單目測量與目標(biāo)物體的角度
7.5 圖像處理
7.5.1 灰度圖像與彩色圖像
7.5.2 圖像增強(qiáng)
7.5.3 圖像分割
7.6 物體跟蹤
7.6.1 計算區(qū)域的直方圖
7.6.2 卡爾曼濾波
7.6.3 MeanShift跟蹤算法
7.6.4 CamShift跟蹤算法
參考文獻(xiàn)
第8章 自主式移動機(jī)器人實例
8.1 智能迎賓移動機(jī)器人簡介
8.2 迎賓機(jī)器人的控制體系結(jié)構(gòu)
8.2.1 迎賓機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計
8.2.2 混合式體系結(jié)構(gòu)
8.2.3 迎賓機(jī)器人的行為管理及
運動控制
8.2.4 迎賓機(jī)器人的軟件結(jié)構(gòu)
8.2.5 語音控制及人機(jī)交互
8.3 室外地面無人駕駛車輛（ALV）
8.3.1 室外地面無人駕駛
車輛簡介
8.3.2 ALV系統(tǒng)功能模塊介紹
8.3.3 視覺環(huán)境模型學(xué)習(xí)與定位
8.3.4 BJTU-I無人車輛系統(tǒng)
平臺簡介
參考文獻(xiàn)