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| 編輯推薦： |
本书以移动机器人技术基本概念、基本理论、基本方法、典型工程实例为主线，全面介绍移动机器人设计与应用，注重理论与实践相结合。
配有授课电子课件、教学大纲、习题答案、源代码等配套资源，方便教师授课与学生自学。
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| 內容簡介： |
本书是一本全面介绍移动机器人设计与应用的书籍，由数学基础章节开篇，详细解释了机器人学中所需的线性代数、概率论和优化方法，为介绍后续复杂概念奠定基础；接着，讨论移动机器人的硬件知识，包括传感器、执行器和处理器等关键组件的选择与集成方法；并对机器人操作系统（ROS）进行了深入讲解，详述了其在机器人编程和模拟中的应用；在移动机器人运动学章节中，介绍了机器人的位置、姿态表示和运动控制策略，确保读者能够理解和应用这些关键概念；还深入探讨了移动机器人定位与建图、路径规划与自主导航，通过丰富的图示和实例，展示了如何在不确定的环境中实现自我定位和路径规划；书中进一步介绍了利用神经网络进行运动规划与控制的前沿技术，展现了人工智能在移动机器人领域的应用潜力；最后，探讨了移动机器人的人机交互技术，从简单的命令和控制到复杂的交互对话和合作行为，指出了提高机器人对人类需求响应性和友好度的方法。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书不仅适合作为高等院校机器人工程专业的教材，也适合所有对移动机器人技术感兴趣的专业人士和爱好者。通过结合理论分析和实践案例，本书为读者指明了一条通往高效、智能移动机器人设计和应用的清晰路径。
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| 目錄：
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前言
第 1 章 绪论 1
1.1 移动机器人概述 1
1.2 移动机器人的发展 3
1.2.1 移动机器人发展历史 3
1.2.2 自主导航技术发展历史 5
1.2.3 机器人路径规划发展历史 6
1.2.4 轨迹跟踪控制发展历史 8
1.2.5 神经网络求解发展历史
1.3 移动机器人的机构 9
1.3.1 轮式移动机构 9
1.3.2 足式移动机构 10
1.4 移动机器人的分类 10
1.4.1 管道移动机器人 10
1.4.2 水下移动机器人 12
1.4.3 空中移动机器人 13
1.4.4 军事移动机器人 15
1.4.5 服务移动机器人 16
1.4.6 仿生移动机器人 17
1.5 本章小结 19
习题 19
第 2 章 数学基础 20
2.1 空间向量运算 20
2.2 姿态与位置描述 24
2.3 旋转矩阵与姿态角 25
2.4 齐次坐标变换 28
2.5 位姿变换 31
2.6 多坐标系变换 35
2.7 概率论原理 36_x000c_
VI 移动机器人学
2.8 本章小结 38
习题 38
第 3 章 移动机器人硬件机构 40
3.1 驱动方式 41
3.1.1 液压驱动 41
3.1.2 气压驱动 42
3.1.3 电驱动 43
3.2 传感器分类 44
3.2.1 电动机转速传感器 44
3.2.2 测距传感器 45
3.2.3 视觉传感器 47
3.3 电动机分类 47
3.3.1 直流式电动机 48
3.3.2 电磁式直流电动机 48
3.3.3 永磁式直流电动机 49
3.3.4 无刷直流电动机 50
3.3.5 交流异步电动机 51
3.4 激光雷达 52
3.4.1 激光雷达的构成与原理 53
3.4.2 激光雷达的优缺点 54
3.4.3 激光雷达的分类及应用 54
3.5 硬件平台设计与选型示例 55
3.6 本章小结 59
习题 60
第 4 章 ROS 系统 61
4.1 什么是 ROS 61
4.1.1 ROS 的起源 61
4.1.2 ROS 的设计目标 62
4.1.3 ROS 的特点 63
4.2 ROS 安装 64
4.2.1 ROS 的版本选择 64
4.2.2 配置系统软件源 64
4.2.3 添加 ROS 软件源 65
4.2.4 添加密钥 66
4.2.5 安装 ROS 66
4.2.6 初始化 rosdep 67_x000c_
目 录 VII
4.2.7 设置环境变量 67
4.2.8 完成安装 67
4.3 ROS 节点 68
4.3.1 ROS 架构设计 68
4.3.2 计算图 70
4.3.3 文件系统 71
4.3.4 开源社区 74
4.4 ROS 通信 75
4.4.1 话题通信机制 75
4.4.2 服务通信机制 77
4.4.3 参数管理机制 78
4.4.4 话题与服务的区别 79
4.5 ROS 工具 79
4.5.1 RoboWare Studio 介绍 80
4.5.2 Qt 工具箱 81
4.5.3 RVIZ 三维可视化平台 84
4.5.4 Gazebo 仿真环境 87
4.6 本章小结 90
习题 90
第 5 章 移动机器人运动学 91
5.1 机器人旋转姿态 91
5.1.1 偏航角、俯仰角和翻滚角的定义 91
5.1.2 偏航角的旋转矩阵 92
5.1.3 俯仰角的旋转矩阵 93
5.1.4 翻滚角的旋转矩阵 94
5.1.5 一般旋转矩阵 95
5.1.6 齐次转换 95
5.2 移动机器人的数学模型 96
5.2.1 非完整移动机器人概述 97
5.2.2 运动约束 97
5.2.3 机器人坐标系 98
5.3 运动学模型 99
5.3.1 一般运动模型 99
5.3.2 前轮转向运动模型 100
5.3.3 前轮转向机器人运动控制 104
5.3.4 双轮驱动差速运动模型 105_x000c_
VIII 移动机器人学
5.3.5 全向驱动运动模型 106
5.4 运动控制 107
5.5 机器人里程计 108
5.6 本章小结 110
习题 110
第 6 章 移动机器人定位与建图 111
6.1 SLAM 理论基础 111
6.1.1 SLAM 核心思想 111
6.1.2 SLAM 概率模型 113
6.2 基于改进 Rao-Blackwellized 粒子滤波的 SLAM 算法 115
6.2.1 Rao-Blackwellized 粒子滤波算法 115
6.2.2 基于改进 RBPF 的 Gmapping 算法 118
6.3 基于激光雷达的 Gmapping 算法室内地图构建实现 119
6.3.1 SLAM 实验环境与 Gmapping 应用 120
6.3.2 Gmapping 地图构建 122
6.4 Catorgrapher 算法 122
6.5 ORB-SLAM3 算法 126
6.6 本章小结 129
习题 130
第 7 章 移动机器人路径规划与自主导航 131
7.1 路径规划算法概述 131
7.2 基于 A* 算法全局路径规划 133
7.2.1 Dijkstra 算法简述 133
7.2.2 A* 算法原理 134
7.2.3 A* 算法仿真实现 135
7.3 基于 DWA 局部路径规划 137
7.3.1 直线速度模型建立 138
7.3.2 速度采样 140
7.3.3 路径评价 140
7.3.4 DWA 仿真实现 141
7.4 机器人路径规划实现 143
7.5 基于采样的路径规划算法 145
7.5.1 概率路线图算法 145
7.5.2 快速扩展随机树算法 146
7.5.3 RRT* 算法 148
7.6 本章小结 149
习题. . 150_x000c_
目 录 IX
第 8 章 神经网络运动规划与控制 151
8.1 运动规划控制理论基础 151
8.2 传统控制算法 152
8.3 轨迹跟踪理论基础 153
8.4 轨迹跟踪模型 153
8.5 模型预测控制 155
8.6 变参递归神经网络 159
8.6.1 不等式约束二次规划问题 159
8.6.2 变参递归神经网络求解算法 160
8.7 计算机仿真验证 162
8.7.1 不同激活函数对 PVG-RNN 模型的影响 162
8.7.2 步长对预测水平的影响 163
8.7.3 8 字形轨迹跟踪 164
8.7.4 不同初始状态下的轨迹跟踪实验 164
8.7.5 与基于 LVI-PDNN 方法的比较 165
8.8 实体机器人轨迹跟踪实验 166
8.9 本章小结 168
习题. . 168
第 9 章 移动机器人人机交互
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| 內容試閱：
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移动机器人技术集控制、通信、感知、机械等多个学科技术于一体，一直是学者们高度关注的研究领域。随着科学技术快速发展，移动机器人技术日趋成熟并逐渐应用于人们的日常生活中，如自动引导运输车（AGV）、迎宾机器人、辅助驾驶车辆等。应用场景越复杂，对移动机器人的智能化要求就越高。其中自主导航、移动避障、轨迹跟踪则是移动机器人最基础也是最关键的功能，对提升移动机器人的智能化具有非常重要的研究意义。
随着人工智能、传感器技术和自主控制系统的不断发展，移动机器人已经具备了更强的感知能力、智能决策能力和自主行动能力。从工业生产到日常生活，从室内环境到户外复杂地形，移动机器人正在发挥越来越重要的作用。移动机器人不仅可以在制造业领域发挥作用，还在服务、医疗、农业、物流等多个行业展现出了巨大潜力。本书旨在深入探讨移动机器人学的基础理论、技术方法和应用前景，为读者提供全面而系统的参考资料。
本书以移动机器人技术基本概念、基本理论、基本方法、典型工程实例为主线，介绍了移动机器人的不同类型、数学基础、硬件结构、控制系统、运动学、定位与建图、路径规划与自主导航、运动规划与优化控制以及人机交互等内容。全书共 9 章，第 1 章概述了移动机器人的应用和发展现状，介绍了各种类型的移动机器人；第 2 章讲述了研究移动机器人的数学基础；第 3 章讲述了移动机器人的硬件机构设计；第 4 章讲述了机器人操作系统（ROS）的安装和使用方法；第 5 章讲述了移动机器人运动学知识；第 6 章讲述了移动机器人的定位与建图方法；第 7 章讲述了移动机器人的路径规划和自主导航方法；第 8 章讲述了利用神经网络进行运动规划和优化控制的方法；第 9 章讲述了一些移动机器人人机交互的前沿技术。
通过本书的学习，读者将能掌握移动机器人学的基本原理和方法，了解移动机器人的构成要素和工作原理，掌握移动机器人的设计、控制和规划方法，以及应用于各种实际场景中的技术和解决方案。本书适合机器人工程、自动化及机电类专业本科生、大专
生使用。作为研究生用书时，部分章节内容应适当加深。
本书由张智军、郭锦嘉、林文蔚、罗亚梅编著。其中郭锦嘉编写第4章、第7章和第8章，林文蔚编写第1章、第3章和第5章，罗亚梅编写第2章、第6章和第9章，蓝浩继参与了全书的文字校对和资料整理，全书由张智军统稿。
本书受华南理工大学研究生重点课程建设项目（教材）（D623006019）资助，部分资助来自国家自然科学基金项目（61976096 和 62373157）、国家高层次人才特殊支持计划（万人计划青年科技创新领军人才项目）（C7220060）、广东省科技计划国际科_x000c_
学研究合作项目（2023A0505050083）、广东省基础与应用基础研究基金（2020B1515120047）、广东省杰出青年科学基金项目（2017A030306009）、广东省特殊支持计划（2017TQ04X475）、华南理工大学-天下谷联合实验室（x2zdD8212590）、国家重点 研发计划项目（2017YFB1002505）、广东省重点研发计划项目（2018B030339001）、广东省自然科学基金研究团队项目（1414060000024）、广东省软科学研究计划项目（2024A1010030001），在此表示感谢。
由于移动机器人技术的不断完善和广泛应用，对移动机器人功能和性能的要求也在不断提高，新兴技术对相关理论和方法产生着深远影响。因此，移动机器人学领域的理论和方法仍在不断发展和完善之中。本书在撰写过程中，难免存在不足之处，望读者能够理解并给予批评指正。最后，我们衷心感谢所有支持本书编写和出版的业者和个人，正是有了你们的支持和鼓励，本书才得以顺利完成。愿我们共同努力，推动移动机器人技术的发展，为人类社会的进步和发展做出应有贡献。
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