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| 編輯推薦： |
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《移动机器人原理及应用》从基础理论到先进算法，涵盖路径规划、导航系统和环境感知等关键内容。丰富的案例分析和实用技巧，助您在学习和应用中游刃有余。《移动机器人原理及应用》都将成为您了解和驾驭移动机器人技术的最佳伙伴。立刻阅读，开启移动机器人探索的新篇章！
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| 內容簡介： |
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《移动机器人原理及应用》系统地介绍了移动机器人的基本原理与相关方法，内容体系完善、逻辑严密，具有良好的基础性、系统性和实用性。书中内容注重理论与实践的结合，涵盖了机器人概述、计算机系统的运算功能、机器人运动学与动力学、机器人视觉，机器人语音识别、定位与建图、机器人智能、机器人运动规划等内容。《移动机器人原理及应用》既可作为高等院校电子信息工程、计算机科学与技术、自动化、人工智能及机械工程等相关专业的本科生或研究生教材，也可作为对移动机器人感兴趣的研究人员的入门自学教材。
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| 關於作者： |
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仉新，沈阳理工大学副教授，硕士生导师，沈阳市拔尖人才，东北大学及中国科学院沈阳计算技术研究所博士后。长期从事机器人及人工智能等方面的教学与科研工作。主持辽宁省科技厅、辽宁省教育厅、沈阳市科技人才专项、教育部教育育人及协同育人项目多项。参与国家级项目2项，省级项目多项。主编出版教材3部，发表学术论文30余篇。
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| 目錄：
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目 录
第1章 机器人概述1
1.1 机器人的定义2
1.2 机器人发展历程2
1.2.1 国外机器人发展历程2
1.2.2 国内机器人发展历程6
1.3 机器人分类7
1.4 机器人应用11
1.5 机器人组成部分12
1.6 机器人认知实验12
课后习题15
第2章 计算机系统的运算功能16
2.1 机器人移动机构17
2.1.1 轮式移动机构17
2.1.2 履带式移动机构20
2.1.3 足式移动机构21
2.2 机器人控制21
2.3 机器人驱动系统25
2.4 机器人末端执行器26
2.5 机械臂仿真实验27
课后习题28
第3章 机器人运动学29
3.1 机器人位姿描述与坐标变换30
3.1.1 位姿描述30
3.1.2 齐次坐标31
3.1.3 齐次变换32
3.2 机器人运动学方程37
3.2.1 机械手运动表示37
3.2.2 平移变换39
3.2.3 旋转变换41
3.3 正向运动学43
3.3.1 广义连杆43
3.3.2 广义变换矩阵44
3.3.3 连杆坐标系的建立45
3.4 逆向运动学47
3.4.1 逆运动学求解的一般问题47
3.4.2 逆运动学的解析解法49
3.5 机器人运动学分析52
课后习题59
第4章 机器人动力学62
4.1 机器人静力分析63
4.1.1 机械臂连杆受力与关节平衡
驱动力63
4.1.2 静力平衡方程与静力映射
分析68
4.1.3 静力学的逆问题70
4.1.4 力与力矩的坐标转换70
4.2 拉格朗日动力学方法71
4.2.1 拉格朗日动力学建模71
4.2.2 拉格朗日动力学方程分析74
4.3 牛顿-欧拉动力学方法75
4.3.1 惯性矩、惯性积、惯性
张量75
4.3.2 牛顿方程与欧拉方程75
4.3.3 递推的牛顿-欧拉动力学
方法76
4.4 凯恩动力学法78
4.5 机器人动力学仿真实验83
课后习题83
第5章 机器人视觉85
5.1 机器人视觉概述86
5.2 视觉成像原理86
5.2.1 针孔相机模型87
5.2.2 单目相机91
5.2.3 双目相机模型92
5.2.4 RGB-D相机模型94
5.3 特征提取96
5.3.1 局部特征提取97
5.3.2 全局特征提取99
5.4 特征匹配100
5.5 运动估计102
5.5.1 对极几何102
5.5.2 透视-点匹配104
5.5.3 迭代最近点108
5.6 机器人视觉实验110
课后习题112
第6章 机器人语音识别113
6.1 语音合成114
6.1.1 语音合成分类114
6.1.2 语音合成技术119
6.2 语音识别123
6.2.1 语音识别原理123
6.2.2 语音识别预处理124
6.2.3 语音识别特征提取128
6.3 智能机器人的语音定位132
6.4 语音合成与识别系统133
6.5 机器人语音系统实验134
课后习题136
第7章 定位与建图137
7.1 卡尔曼滤波138
7.2 粒子滤波139
7.3 同时定位与地图构建141
7.4 地图表示方法144
7.5 移动机器人视觉SLAM实验148
课后习题151
第8章 机器人智能152
8.1 机器理解153
8.1.1 知识表达153
8.1.2 常见知识表达方法155
8.2 机器推理157
8.2.1 谓词及谓词公式157
8.2.2 自然演绎法158
8.2.3 归结反演推理系统158
8.2.4 基于规则的演绎推理160
8.2.5 不确定性推理161
8.3 机器学习162
8.3.1 机器学习的策略和系统
结构164
8.3.2 决策树学习165
8.3.3 贝叶斯学习167
8.3.4 强化学习170
8.3.5 深度学习172
8.4 人机交互173
8.4.1 多模式人机交互174
8.4.2 交互过程175
8.5 机器人手势识别实验176
8.5.1 实验原理176
8.5.2 仿真实验内容177
8.5.3 注意事项178
课后习题178
第9章 机器人运动规划179
9.1 机器人路径规划180
9.1.1 全局路径规划180
9.1.2 局部路径规划184
9.2 机器人的轨迹规划187
9.2.1 关节空间的轨迹规划187
9.2.2 操作空间的轨迹规划196
9.3 机器人运动规划实验198
9.3.1 机器人关节空间规划198
9.3.2 机器人笛卡尔空间规划203
课后习题207
第10章 特种机器人209
10.1 无人机210
10.1.1 无人机的发展历程210
10.1.2 无人机的分类211
10.1.3 无人机的应用213
10.2 水下机器人215
10.2.1 水下机器人的发展历程215
10.2.2 水下机器人涉及的关键
技术217
10.2.3 多学科技术融合的挑战
与机遇218
10.2.4 水下机器人的发展趋势218
10.2.5 水下机器人的分类220
10.2.6 水下机器人的应用224
10.3 军用机器人226
10.3.1 地面军用机器人226
10.3.2 水下军用机器人227
10.3.3 空中军用机器人228
10.3.4 空间军用机器人230
10.4 医疗机器人234
10.4.1 医疗机器人的发展历程234
10.4.2 医疗机器人的分类
及应用235
10.5 救援机器人236
10.5.1 救援机器人的发展历程236
10.5.2 救援机器人的分类237
10.5.3 救援机器人的应用238
10.6 机器人示教实验239
10.6.1 实验原理239
10.6.2 实验内容240
10.6.3 注意事项241
课后习题242
参考文献243
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| 內容試閱：
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在21世纪的科技浪潮中，机器人技术已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。从“十三五”规划到“十四五”规划，再到《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，我国始终将机器人技术列为国家战略性新兴产业的重要组成部分，并明确提出将工业机器人、服务机器人和特种机器人(如军用机器人)等领域作为技术突破和产业升级的重要方向。这一战略部署不仅体现了国家对机器人技术的高度重视，也彰显了该产业在国家经济发展中的重要地位。
随着全球机器人应用的重心从传统制造业向非制造业领域转移，机器人技术的研究重点也由机械手、机械臂等基础功能向智能化、自主化方向转变。移动机器人技术的发展不仅能够提升生产效率和质量，还能在服务、医疗、教育等多个领域发挥重要作用，为人类带来更多便利。
本书旨在系统阐述移动机器人的基础知识、关键技术和应用方向，涵盖运动学、动力学、机器人视觉及智能决策等多个领域。本书不仅是作者近年来在智能机器人研究和教学领域的成果总结，还广泛参考并引用了国内外相关研究成果，具有扎实的基础性、系统性和实用性。在编写过程中，我们特别注重以下几个方面。
(1) 基础知识的夯实。从移动机器人的基本原理出发，详细讲解其运动学和动力学基础，为读者奠定坚实的理论基础。
(2) 关键技术的深入。重点探讨机器人视觉、智能决策与定位导航等核心技术，这些是移动机器人研究和应用的核心支撑。
(3) 应用方向的拓展。不仅分析工业机器人的应用，还涵盖服务机器人、特种机器人(如探索机器人)等多个应用场景，展示移动机器人技术的广阔前景。
(4) 理论与实践的结合。通过丰富的案例分析与工程实例，帮助读者深入理解和掌握移动机器人技术。
本书适合作为高等院校本科生或研究生的教材，也可供从事机器人、智能制造及自动化相关研究、开发和应用的科技工作人员参考。我们期望本书能够成为读者在智能机器人领域探索和研究的良师益友。
本书的顺利出版，谨感谢“沈阳理工大学教材建设项目资助”。同时，感谢辽宁省属本科高校专项(LJ212410144030)、辽宁省科技计划联合计划项目(2025-MSLH-601)、辽宁省科技厅重点研发计划(2025JH2/102800065)和沈阳理工大学学科建设项目对本研究工作的支持。衷心感谢海渡教育集团教研中心的张子淋、徐佳明老师对教材编写的大力支持。
本书由沈阳理工大学仉新老师担任主编，矫健、付垚老师任副主编。由于作者水平有限且编写时间紧迫，书中难免存在疏漏与不足之处，恳请广大读者批评指正。我们期待与读者共同探讨移动机器人技术的发展，携手推动该领域的进步。
未来，我们将持续更新和完善本书内容，纳入最新研究成果和技术进展，确保教材的前沿性和实用性。同时，我们期待与更多学者、研究人员和行业实践者合作，共同推动智能机器人技术的创新和应用。
最后，希望本书的出版能激发更多年轻人对智能机器人技术的兴趣，培养更多优秀人才，为国家的科技进步和社会发展贡献力量。
编 者
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