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第1章 概論1 1.1機器人的定義1 1.1.1機器人三定律1 1.1.2機器人的各種定義1 1.2機器人的產生與發展2 1.3智慧型機器人的體系架構3 1.3.1程式控制架構4 1.3.2分層遞階架構4 1.3.3包容式架構4 1.3.4混合式架構5 1.3.5分散式架構6 1.3.6進化控制架構6 1.3.7社會機器人架構6 第2章 智慧型機器人的運動系統8 2.1機器人的移動機構8 2.1.1輪式移動機構9 2.1.2履帶式移動機構14 2.1.3腿式移動機構16 2.2機器人的運動控制24 2.2.1運動控制任務24 2.2.2速度控制25 2.2.3位置控制25 2.2.4航向角控制26 2.3機器人的控制策略26 2.3.1PID控制26 2.3.2自我調整控制27 2.3.3變結構控制27 2.3.4神經網路控制28 2.3.5模糊控制30 2.4機器人的驅動技術31 2.4.1直流伺服電動機31 2.4.2交流伺服電動機33 2.4.3無刷直流電動機33 2.4.4直線電動機34 2.4.5空心杯直流電動機34 2.4.6步進電動機驅動系統35 2.4.7舵機35 2.5機器人的電源技術36 2.5.1機器人的常見電源類型36 2.5.2常見電池特性比較38 第3章 智慧型機器人的感知系統40 3.1感知系統體系結構40 3.1.1感知系統的組成40 3.1.2感知系統的分佈42 3.2距離/位置測量43 3.2.1聲呐測距44 3.2.2紅外測距45 3.2.3鐳射掃描測距46 3.2.4旋轉編碼器48 3.2.5旋轉電位計50 3.3觸覺測量50 3.4壓覺測量51 3.5姿態測量53 3.5.1磁羅盤53 3.5.2角速度陀螺儀55 3.5.3加速度計58 3.5.4姿態/航向測量單元60 3.6視覺測量60 3.6.1被動視覺測量60 3.6.2主動視覺測量61 3.6.3視覺感測器62 3.7其他感測器63 3.7.1溫度感測器63 3.7.2聽覺感測器63 3.7.3顏色感測器63 3.7.4氣體感測器64 3.7.5味覺感測器64 3.7.6全球定位系統64 3.8智慧型機器人多感測器融合66 3.8.1多感測器資訊融合過程66 3.8.2多感測器融合在機器人領域的應用68 第4章 智慧型機器人的通信系統71 4.1現代通信技術71 4.1.1基本概念71 4.1.2相關技術簡介74 4.2機器人通信系統76 4.2.1智慧型機器人通信系統的評價指標76 4.2.2智慧型機器人通信的特點76 4.2.3智慧型機器人通信系統設計77 4.3多機器人通信77 4.3.1多機器人通信模式77 4.3.2多機器人通信模型79 4.4智慧型機器人的通信系統實例79 4.4.1基於電腦網路的機器人通信79 4.4.2集控式機器人足球通信系統80 4.4.3基於Ad Hoc的無人機集群81 4.4.4基於LoRa的物聯網機器人系統82 4.4.5基於5G的“雲—邊—端”一體化交通指揮系統83 第5章 智慧型機器人的視覺85 5.1機器視覺基礎理論85 5.1.1理論體系85 5.1.2關鍵問題86 5.2成像幾何基礎87 5.2.1基本術語87 5.2.2透視投影88 5.2.3平行投影90 5.2.4視覺系統座標變換90 5.2.5射影變換92 5.3圖像的獲取和處理93 5.3.1成像模型93 5.3.2影像處理97 5.4智慧型機器人的視覺感測器99 5.4.1照明系統100 5.4.2光學鏡頭100 5.4.3攝像機101 5.4.4影像處理器102 5.5智慧型機器人視覺系統103 5.5.1智慧型機器人視覺系統構成103 5.5.2單目視覺104 5.5.3立體視覺105 5.5.4智慧型機器人視覺系統實例108 5.6視覺跟蹤109 5.6.1視覺跟蹤系統110 5.6.2基於對比度分析的目標追蹤111 5.6.3光流法112 5.6.4基於匹配的目標跟蹤113 5.6.5Mean Shift目標跟蹤114 5.7主動視覺117 5.7.1主動視覺與被動視覺117 5.7.2主動視覺的控制機構117 5.7.3主動視覺與感測器融合118 5.7.4主動視覺的即時性118 5.8視覺伺服118 5.8.1視覺伺服系統的分類119 5.8.2視覺伺服的技術問題121 5.9深度學習在機器視覺領域的應用121 5.9.1圖像分類121 5.9.2目標檢測122 5.9.3圖像分割123 第6章 智慧型機器人的語音合成與識別124 6.1語音合成的基礎理論124 6.1.1語音合成分類125 6.1.2常用語音合成技術125 6.2語音辨識的基礎理論129 6.2.1語音辨識的基本原理129 6.2.2語音辨識的預處理130 6.2.3語音辨識的特徵參數提取131 6.2.4模型訓練和模式匹配134 6.2.5視聽語音分離模型136 6.3智慧型機器人的語音定向與導航137 6.3.1基於麥克風陣列的聲源定位系統138 6.3.2基於人耳聽覺機理的聲源定位系統138 6.4智慧型機器人的語音系統實例139 6.4.1Inter Phonic 6.5語音合成系統139 6.4.2Translatotron 2140 6.4.3百度深度語音辨識系統141 6.5自然語言處理142 6.5.1定義142 6.5.2發展歷程143 6.5.3NLP的分類144 6.5.4基本技術145 6.5.5常用演算法舉例146 6.5.6終極目標146 6.5.7研究難點146 6.5.8社會影響147 6.6人機對話148 6.6.1概述148 6.6.2人機對話研究領域149 6.6.3人機對話技術149 6.6.4人機對話的發展階段151 6.6.5人機對話展望151 第7章 智慧型機器人自主導航與路徑規劃153 7.1導航153 7.1.1導航系統分類153 7.1.2導航系統體系結構154 7.1.3視覺導航155 7.2環境地圖的表示157 7.2.1拓撲圖157 7.2.2特徵圖157 7.2.3網格圖158 7.2.4直接表徵法158 7.3定位158 7.3.1相對定位158 7.3.2絕對定位160 7.3.3基於概率的絕對定位161 7.4路徑規劃164 7.4.1路徑規劃分類164 7.4.2路徑規劃方法165 7.5人工勢場法169 7.5.1人工勢場法的基本思想169 7.5.2勢場函數的構建169 7.5.3人工勢場法的特點171 7.5.4人工勢場法的改進171 7.5.5模擬分析172 7.6柵格法173 7.6.1用柵格表示環境174 7.6.2基於柵格地圖的路徑搜索174 7.6.3柵格法的特點175 7.7智慧型機器人的同步定位與地圖構建175 7.7.1SLAM的基本問題175 7.7.2智慧型機器人SLAM系統模型176 7.7.3智慧型機器人SLAM解決方法177 7.7.4SLAM的難點和技術關鍵179 7.7.5SLAM的未來展望180 第8章 ROS機器人作業系統181 8.1ROS框架181 8.1.1ROS簡介181 8.1.2ROS整體架構分析183 8.1.3ROS名稱系統190 8.2ROS通信機制190 8.2.1ROS通信機制概述190 8.2.2主題非同步資料流通信原理簡介191 8.2.3同步遠端程序呼叫服務通信192 8.2.4參數伺服器資料傳輸簡介193 8.3ROS開發實例——基於ROS的室內智慧型機器人導航與控制194 8.3.1搭建ROS開發環境194 8.3.2室內智慧服務機器人的系統結構195 8.3.3系統實現196 8.3.4送餐服務測試200 第9章 多機器人系統202 9.1智慧體與多智慧體系統202 9.1.1Agent的體系結構202 9.1.2MAS的相關概念203 9.1.3MAS的體系結構204 9.2多機器人系統綜述205 9.2.1多機器人系統簡介205 9.2.2多機器人系統的研究內容207 9.2.3多機器人系統的應用領域及發展趨勢210 9.3多機器人系統實例： 多機器人編隊導航211 9.3.1多機器人編隊導航簡介211 9.3.2多機器人編隊導航模型212 9.3.3多機器人編隊導航的應用213 9.3.4多機器人編隊導航的發展趨勢215 第10章 智慧型機器人的前沿AI技術217 10.1新一代人工智慧技術217 10.2機器人智慧化218 10.2.1機器人是人工智慧的實體化218 10.2.2機器人智慧化三要素218 10.3機器學習219 10.3.1深度學習219 10.3.2生成式對抗網路GAN223 10.3.3強化學習223 10.3.4遷移學習225 10.4智慧交互技術226 10.4.1語音交互226 10.4.2姿勢交互227 10.4.3觸摸交互227 10.4.4視線跟蹤與輸入228 10.4.5腦機交互229 10.4.6肌電交互230 10.4.7表情交互230 10.4.8虛擬實境和增強現實231 10.4.9多通道交互232 第11章 家庭智慧空間服務機器人系統234 11.1家庭智慧空間服務機器人系統介紹234 11.1.1家庭服務機器人234 11.1.2智能空間235 11.1.3家庭智慧空間服務機器人系統構建背景235 11.2機器人同步定位、感測器網路標定與環境建圖236 11.2.1問題簡化237 11.2.2模型求解237 11.2.3演算法描述237 11.2.4實驗測試238 第12章 家庭智慧空間服務機器人環境功能區認知242 12.1功能區認知的系統框架242 12.2功能區圖像模型構建243 12.2.1提取圖像特徵描述符243 12.2.2分類器的選擇243 12.2.3室內功能區建模演算法描述244 12.3線上檢測演算法244 12.4實驗244 12.4.1實驗資料集244 12.4.2實驗結果及分析245 第13章 家庭智慧空間服務機器人日常工具功用性認知247 13.1家庭日常工具的功用性部件檢測的系統框架247 13.2功用性部件檢測模型離線訓練248 13.2.1功用性部件邊緣檢測器構建248 13.2.2功用性部件內部檢測器構建250 13.2.3coarsetofine閾值選取250 13.3工具功用性部件線上檢測251 13.4工具功用性部件實驗252 13.4.1實驗資料集252 13.4.2評價方法252 13.4.3實驗結果分析253 第14章 雜亂場景下智慧空間服務機器人推抓技能學習255 14.1系統框架255 14.2推動與抓取任務描述與建模256 14.2.1GARLDQN泛化模型建模257 14.2.2GARLDQN抓取網路建模258 14.2.3GARLDQN推動網路建模259 14.2.4GARLDQN生成對抗網路建模260 14.3實驗262 14.3.1實驗環境搭建262 14.3.2訓練實驗263 14.3.3測試實驗264 14.3.4日常工具場景下的模型泛化能力驗證266 第15章 室內環境自我調整智慧商用服務機器人系統267 15.1服務機器人研究概況267 15.1.1服務機器人的核心技術267 15.1.2服務機器人的運行流程268 15.1.3服務機器人的系統構成269 15.1.4服務機器人的發展271 15.2室內環境自我調整智慧服務機器人的技術需求272 15.3雲跡室內環境自我調整智慧服務機器人關鍵技術及實現273 15.3.1高精度定位導航274 15.3.2機器視覺與動態避障277 15.3.3伺服驅動控制278 15.3.4模組化與輕量化279 15.3.5智能物聯與協同調度280 15.3.6人機交互281 15.4雲跡室內環境自我調整智慧服務機器人案例與智慧化服務系統283 15.4.1智慧服務機器人應用案例283 15.4.2智慧化服務系統285 15.4.3智慧化服務系統場景應用286 參考文獻288
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