自动检测与转换技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国纺织出版社

作者:邓海龙

出品人:

页数:122

译者:

出版时间:2000-2

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787506414630

丛书系列:

图书标签:

• 自动检测
• 转换技术
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 计算机视觉
• 工业检测
• 质量控制
• 算法
• 数据分析

智能机器人系统设计与集成：从理论基础到实践应用 第一章：智能系统概述与发展脉络 本章旨在为读者构建一个对现代智能机器人系统的全面认知框架。我们将从宏观层面探讨智能系统的定义、核心特征及其在现代工业、服务乃至科研领域中的战略地位。 1.1 智能系统的演进史：从控制论到深度学习 智能机器人并非横空出世的产物，而是历经数十年理论探索与工程实践的结晶。本节将追溯其理论源头，从早期的控制论（Cybernetics）奠基工作，如维纳的反馈机制理论，到专家系统的兴起与局限性。重点解析20世纪末期，以连接主义复兴为标志的第二次人工智能浪潮，如何为现代机器人系统提供了新的驱动力。我们将深入剖析经典的人工智能范式（如符号主义、行为主义）与当前主流的统计学习范式的交汇点，理解当前混合智能架构的必要性。 1.2 机器人系统架构的层次化分解 一个复杂智能机器人系统通常由感知层、决策层和执行层构成。本节将对这三个核心层次进行详细的结构解析： 感知层（Sensing）： 关注信息的获取与预处理。详细介绍各类传感器技术——包括但不限于激光雷达（LiDAR）、高分辨率视觉传感器（如全局快门CMOS）、力/力矩传感器（F/T Sensors）以及惯性测量单元（IMU）的工作原理、数据噪声特性及其在三维重建中的应用。 决策层（Cognition）： 系统的“大脑”。探讨如何将感知数据转化为可执行的动作规划。内容涉及状态估计（如扩展卡尔曼滤波 EKF、粒子滤波 PF）、环境建模（如概率路线图 PRM、栅格地图）以及行为选择算法。 执行层（Actuation）： 负责将决策转化为物理动作。讨论高精度伺服电机、无刷直流电机（BLDC）的驱动原理，以及复杂多关节机械臂的动力学与运动学逆解问题。 1.3 行业应用前景与挑战 本节将宏观展望智能机器人系统在当前主要应用领域的现状： 工业自动化升级（工业4.0）： 协作机器人（Cobots）的安全性设计标准、柔性制造单元的快速重构能力。 服务机器人（Service Robotics）： 室内外导航的鲁棒性提升、人机交互界面（HMI）的自然化。 前沿探索（Frontier Exploration）： 深海、太空作业机器人的自主决策与低功耗设计。 同时，我们不回避当前面临的关键挑战，例如，数据异构性处理、模型泛化能力不足以及长期运行中的安全与可靠性验证标准。 第二章：传感器数据融合与环境建模 准确、实时的环境感知是智能系统的生命线。本章聚焦于如何有效地整合来自不同模态传感器的数据，并构建出机器人在其中行动的精确数字模型。 2.1 异构传感器数据的时间同步与空间配准 不同传感器（如视觉、深度相机、声纳）的采样率、时延和坐标系天然存在差异。本节详述数据同步的关键技术，特别是基于硬件触发和软件时间戳校正的方法。重点剖析坐标系转换的数学基础——欧拉角、四元数与旋转矩阵的相互转换，确保所有数据均能映射到机器人的基坐标系下。 2.2 概率性状态估计：SLAM的深度解析 同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人的核心技术。 前端处理： 考察特征提取（如SIFT, ORB）与数据关联的技术。 后端优化： 深入讲解图优化（Graph Optimization）方法，特别是利用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt算法对整个地图和轨迹进行全局一致性优化，以消除累积误差。讨论基于视觉（VSLAM）与基于激光雷达（L-SLAM）的差异化优势与适用场景。 语义信息融合： 引入概念，探讨如何将识别出的对象（如“桌子”、“门”）与几何地图结合，实现“语义地图”，以支持更高级别的导航与交互。 2.3 3D环境重构与表面重建 本节阐述如何利用深度信息构建环境的三维模型。讲解点云数据（Point Cloud）的处理流程，包括噪声滤波（如统计滤波）、下采样（如Voxel Grid Filter）以及曲面重建算法（如泊松重建、Marching Cubes）。这些模型直接服务于后续的避障与路径规划。 第三章：高级运动规划与控制理论 运动规划决定了机器人“去哪里”和“怎么去”，而控制系统则确保动作的精确执行。本章是理论与实践结合最为紧密的部分。 3.1 离线与在线运动规划算法 基于采样的规划器： 详细分析快速搜索随机树（RRT）及其变体。阐述如何通过增量搜索和树的连接机制，在复杂高维空间中快速找到近优路径，并保证渐近最优性。 基于优化的规划器： 探讨梯度下降法在轨迹优化中的应用，如何通过最小化时间、能耗或平滑度等成本函数来精炼初始路径。 避障策略： 讨论实时反应式规划，如人工势场法（APF）在局部障碍物规避中的应用与局限性，以及如何将其与全局规划器结合形成混合架构。 3.2 机械臂的动力学与逆运动学 对于多自由度机械臂，精确的运动控制至关重要。本节将严格推导机器人的运动学模型（正运动学）和逆运动学。接着，深入讲解基于牛顿-欧拉迭代法或Lagrange-Euler方法的动力学模型推导，揭示关节力矩与关节加速度之间的关系。 3.3 闭环控制回路设计 本章最后落脚于控制执行： 经典PID控制： 深入分析比例、积分、微分项对系统响应时间、超调量和稳态误差的影响，并探讨参数整定的实践方法（如Ziegler-Nichols法）。 先进控制策略： 介绍基于模型的前馈控制与反馈控制的结合，以及在存在显著非线性和耦合效应时的鲁棒控制方法，如滑模控制（SMC）或模型预测控制（MPC）的基本思想及其在高动态场景下的应用优势。 第四章：人机交互与系统集成 智能机器人系统并非孤立运行，其与人类或其他系统之间的交互能力定义了其最终的实用价值。 4.1 机器人的人机交互（HRI）范式 探讨如何使人与机器人的沟通更加自然和高效。内容涵盖： 自然语言理解（NLU）： 机器人如何解析口头指令，重点在于意图识别和上下文保持。 非语言沟通： 视觉反馈（如眼神接触模拟）、手势识别在协作场景中的作用。 意图预测： 基于观察人类行为序列来预测其下一步动作，从而实现预先干预或辅助。 4.2 系统集成与软件框架 现代机器人系统高度依赖模块化和标准化的软件生态。本章将详细介绍机器人操作系统（ROS/ROS 2）作为中间件的角色，它如何提供节点通信、数据包管理和工具链支持。讨论如何将感知、规划、控制模块封装为可复用的服务（Services）和话题（Topics），实现整个系统的可扩展性和可维护性。 4.3 系统验证与安全工程 对于投入实际环境的智能系统，安全性是不可妥协的前提。本节介绍系统测试的流程，从单元测试到硬件在环（HIL）仿真测试。特别关注功能安全标准（如ISO 13482/IEC 61508）在机器人系统设计中的体现，包括故障检测、安全停机机制（E-Stop）的设计与实现，确保系统在遇到不可预测的外部干扰时，能进入安全状态。

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