机器人传感器及其信息融合技术

机器人传感器及其信息融合技术 下载 mobi epub pdf 电子书 2024


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郭彤颖,张辉 编

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发表于2024-11-24

图书介绍


出版社: 化学工业出版社
ISBN:9787122283658
版次:1
商品编码:12076174
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-01-01
用纸:胶版纸
页数:161
字数:251000
正文语种:中文


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图书描述

编辑推荐

适读人群 :本书既可作为从事机器人学研究、开发和应用,以及正在学习机器人传感器相关技术的工程师和技术人员的参考书或培训教材,也可以作为高等院校自动控制、电子工程、机械工程、机电一体化、计算机应用等相关专业的高年级本科生或研究生的教材。
感器技术是一门实践性很强的技术。本书在综述常用传感器技术基础上,详细介绍了机器人系统中的常用传感器的原理和特点,讨论了在使用传感器过程中的标定和校准问题。另外,结合目前科技前沿知识,阐述了多传感器信息融合的相关知识和在工业机器人中的应用实例。该书结构严谨,内容丰富,既注重理论性与系统性,又注重实用性和前瞻性。

内容简介

本书详细介绍了机器人传感器的基础知识和工作原理,以及多传感器信息融合技术的应用实例。全书共分10章,主要内容有传感器的定义与分类、基本组成,机器人的系统组成,机器人常用的传感器,智能传感器技术及应用,多传感器信息融合技术的定义、分类,多传感器信息定量和定性融合的方法,后介绍了多传感器信息融合技术在装配机器人、焊接机器人、移动机器人导航、测距和避障中的应用实例。
本书既可作为从事机器人学研究、开发和应用,以及正在学习机器人传感器相关技术的工程师和技术人员的参考书或培训教材,也可以作为高等院校自动控制、电子工程、机械工程、机电一体化、计算机应用等相关专业的高年级本科生或研究生的教材。

作者简介

郭彤颖,沈阳建筑大学,副教授,郭彤颖,副教授,博士毕业于中国科学院沈阳自动化研究所,具有多年在机器人控制及其相关领域的教学和科研经验。先后在国内外重要期刊及学术会议上发表论文与机器人相关论文30余篇,其中EI检索论文10余篇,主持和参加20余项省部级科研项目,具有丰富的实际工程经验。

内页插图

目录

第1章传感器的基础知识
1.1传感器的定义和特点1
1.2传感器的组成和分类1
1.3传感器的标定7
1.4机器人与传感器9
1.5传感器及其技术的发展趋势10
1.6多传感器信息融合的应用领域12

第2章机器人系统组成
2.1 机器人系统组成概述14
2.2机械结构系统14
2.2.1机械构件14
2.2.2传动机构20
2.3驱动系统27
2.3.1液压驱动27
2.3.2气压驱动29
2.3.3电气驱动30
2.4感知系统32
2.4.1机器人对传感器的要求32
2.4.2常用传感器的特性34
2.5控制系统35
2.6人机交互系统37
2.7机器人-环境交互系统37

第3章机器人常用的传感器
3.1机器人传感器的分类38
3.2常用的内部传感器39
3.2.1位置传感器39
3.2.2速度传感器42
3.2.3加速度传感器43
3.2.4倾斜角传感器45
3.2.5力觉传感器46
3.3常用外部传感器48
3.3.1视觉传感器48
3.3.2触觉传感器51
3.3.3接近度传感器54
3.3.4激光传感器58

第4章智能传感器
4.1智能传感器概述60
4.1.1智能传感器的定义60
4.1.2智能传感器的构成61
4.1.3智能传感器的关键技术61
4.2智能传感器的功能与特点65
4.2.1智能传感器的功能65
4.2.2智能传感器的特点66
4.3智能传感器的实现技术67
4.3.1非集成化智能传感器68
4.3.2集成化智能传感器68
4.3.3混合式智能传感器69
4.4无线传感网络技术及其应用70
4.4.1无线传感网络技术70
4.4.2无线传感器网络在移动机器人通信中的应用74
4.5智能模糊传感器技术及其应用76
4.5.1智能模糊传感器技术76
4.5.2模糊传感器在测量血压中的应用79

第5章多传感器信息融合技术概述
5.1多传感器信息融合的定义81
5.2多传感器信息融合的分类81
5.3多传感器信息融合的系统结构86
5.4多传感器信息融合的方法87

第6章多传感器的定量信息融合
6.1传感器的建模91
6.1.1观测模型92
6.1.2相关模型93
6.1.3状态模型94
6.2传感数据的一致性检验94
6.2.1假设检验法95
6.2.2距离检验法96
6.2.3人工神经网络方法98
6.3基于参数估计的信息融合方法99

第7章多传感器的定性信息融合
7.1Bayes方法103
7.1.1Bayes条件概率103
7.1.2Bayes方法在信息融合中的应用103
7.1.3基于目标分类的Bayes决策方法104
7.2Dempster-Shafer证据推理106
7.2.1D-S理论的基础概念106
7.2.2Dempster合成法则107
7.2.3D-S证据理论在融合中的应用108
7.3模糊理论110
7.3.1模糊理论110
7.3.2模糊理论在融合中的应用111
7.4神经网络法111
7.4.1神经网络融合信息的一般方法112
7.4.2神经网络在融合中的应用113
7.5粗糙集理论114
7.5.1粗糙集理论114
7.5.2基于粗糙集理论的多传感器信息融合118

第8章多传感器在装配机器人中的应用
8.1多传感器信息融合系统组成123
8.2位姿传感器124
8.3柔性腕力传感器127
8.4工件识别传感器128
8.5视觉传感系统129

第9章多传感器在焊接机器人中的应用
9.1焊接机器人常用的传感器131
9.2电弧传感系统131
9.3超声传感跟踪系统133
9.4视觉传感跟踪系统135

第10章多传感器信息融合在移动机器人中的应用
10.1概述137
10.2多传感器信息融合在移动机器人导航中的应用139
10.3多传感器信息融合在移动机器人测距中的应用143
10.4多传感器信息融合在移动机器人避障中的应用157

参考文献

前言/序言

传感器技术是现代科技的前沿技术,发展迅猛,它同计算机技术、通信技术一起被称为信息技术的三大支柱。机器人使用的传感器作为机器人信息获取的源头,技术也日趋成熟完善,这在一定程度上推动着机器人技术的发展。我们不得不承认,即使是目前世界上智能程度的机器人,它对外部环境变化的适应能力也非常有限,还远远没有达到人们预想的目标。为了解决这一问题,机器人研究领域的学者们一方面研发机器人的各种外部传感器,研究多信息处理系统,使其具有更高的性能指标和更广的应用范围;另一方面,研究多传感器信息融合技术,为机器人的决策提供更准确、更全面的环境信息。
机器人传感器及其信息融合技术的研究涉及人工智能、电子、机械、控制、计算机、信号处理等诸多理论和技术,是一个国家高科技水平和工业自动化程度的重要体现。本书旨在为机械、电子、计算机、控制工程师和工程技术专家们,以及研究生或高年级本科生提供的知识。在内容编排方面,注重理论与工程实际的结合、基础知识与现代技术的结合,内容丰富,反映了机器人传感器的基础知识以及与其相关的先进理论和技术。
本书共分10章,第1章主要讲解传感器的基础知识,包括传感器的定义与特点、组成与分类、机器人与传感器、传感器及其技术的发展趋势、多传感器信息融合的应用领域;第2章介绍机器人系统组成,以及各组成部分的功能和特点;第3章从机器人内部传感器和外部传感器两个方面介绍了机器人常用传感器的种类和工作原理;第4章介绍智能传感器的定义、构成、关键技术、功能与特点,以及无线传感网络和模糊传感器技术及其应用实例;第5章介绍多传感器信息融合的定义、分类和系统结构;第6章介绍多传感器定量信息融合的常用方法,包括传感数据的一致性检验和基于参数估计的信息融合方法;第7章介绍多传感器定性信息融合的常用方法,包括Bayes方法、Dempster�睸hafer证据推理、模糊理论、神经网络法、粗糙集理论的原理及其应用;第8章列举了多传感器在装配机器人中的应用实例,介绍了装配机器人多传感器系统的组成及其功能;第9章列举了多传感器在焊接机器人中的应用实例,介绍了焊接机器人利用声传感器和视觉传感器进行焊缝跟踪的原理;第10章列举了多传感器在移动机器人导航、测距和避障中的应用实例。
本书由郭彤颖进行整体策划与统稿,由郭彤颖和张辉主编,其中第1章由郭彤颖、何嘉宁编写,第2、3章由郭彤颖、王海忱编写,第4章由张辉、任丹编写,第5章由郭彤颖、刘剑编写,第6章由许崇、陈露编写,第7章由王长涛、宫巍、陈露编写,第8章由郭彤颖、刘冬莉编写,第9章由郭彤颖、刘淑娟、赵岚光编写,第10章由郭彤颖、冯群、刘伟编写。
本书的编写参考了国内外学者的相关论著和资料,在此一并表示衷心的谢意。
由于机器人技术的发展日新月异,再加上时间仓促、水平有限,本书难以全面、详细地对机器人传感器技术的研究前沿和热点问题一一进行探讨。书中存在不足之处,敬请读者批评指正。

编者
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还可以吧 理论性比较强 现在的书就是博士论文改改就发表了

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好书,搞活动买,超值!

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机器人传感器及其信息融合技术作为教材使用,比较好。

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