本書分上下兩篇，上篇為機器人的智能檢測（第1～4章），下篇為機器人的先進控制基礎（第5～9章），介紹了機器人感知層與執(zhí)行層的核心技術基礎以及*新的腦機接口控制基礎。書中主要內容包括：機器人及其檢測系統(tǒng)概述、機器人的檢測系統(tǒng)、機器人的視覺基礎、工業(yè)機器人的視覺檢測、機器人控制基礎、機器人的自適應控制、機器人的模糊控制、機器人的神經網絡控制、基于腦機接口的機器人控制基礎。章后設有“本章小結”和“思考與練習題”。
本書為高等院校機器人工程、自動化類、測控等控制類、電氣類、電子信息類、機械類、計算機類等相關專業(yè)的教材，也可作為相關專業(yè)機器人通識課的教材（可以根據課程計劃靈活選擇相關內容授課），還可供相關領域的工程技術人員參考。
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序
前言
上篇機器人的智能檢測
第1章機器人及其檢測系統(tǒng)概述2
1.1機器人簡介2
1.1.1機器人的發(fā)展3
1.1.2工業(yè)機器人的分類4
1.2機器人的組成5
1.3機器人的檢測系統(tǒng)及其應用7
1.3.1機器人的內部檢測系統(tǒng)8
1.3.2機器人檢測系統(tǒng)的應用8
1.4機器人的技術發(fā)展方向9
本章小結10
思考與練習題10
第2章機器人的檢測系統(tǒng)11
2.1機器人的感知11
2.2機器人的內部狀態(tài)檢測12
2.2.1位移傳感器13
2.2.2測速發(fā)電機14
2.2.3編碼器15
2.3機器人的外部環(huán)境檢測18
2.3.1觸覺傳感器18
2.3.2力覺傳感器20
本章小結25
思考與練習題26
第3章機器人的視覺基礎27
3.1機器人的視覺理論基礎27
3.1.1生物視覺通路27
3.1.2Marr的視覺理論28
3.1.3機器視覺研究現(xiàn)狀29
3.2邊緣檢測32
3.2.1邊緣檢測與微分算子32
3.2.2優(yōu)邊緣檢測濾波器36
3.2.3邊緣檢測快速算法37
3.2.4圖像處理中的一些問題38
3.3攝像機的標定39
本章小結41
思考與練習題41
第4章工業(yè)機器人的視覺檢測42
4.1視覺系統(tǒng)的組成42
4.1.1工業(yè)相機42
4.1.2工業(yè)光源45
4.1.3圖像采集卡47
4.1.4視覺處理軟件48
4.2圖像處理流程49
4.2.1圖像預處理49
4.2.2數(shù)據壓縮52
4.2.3圖像模板匹配53
4.3工業(yè)機器人視覺檢測實例54
4.3.1基于機器視覺的金屬表面缺陷檢測55
4.3.2其他的視覺檢測實例57
本章小結59
思考與練習題60
··機器人智能檢測與先進控制基礎目錄··下篇機器人的先進控制基礎第5章機器人控制基礎62
5.1自動控制、自動化和機器人62
5.1.1自動控制與自動化62
5.1.2自動化與機器人64
5.2機器人的控制系統(tǒng)66
5.2.1機器人控制系統(tǒng)的結構66
5.2.2機器人的控制特點67
5.2.3機器人的控制方式67
5.3機器人的控制技術69
5.3.1機器人的開環(huán)控制69
5.3.2機器人的閉環(huán)控制69
5.3.3機器人的PID控制70
5.4機器人的智能控制73
本章小結74
思考與練習題74
第6章機器人的自適應控制76
6.1自適應控制理論概述76
6.1.1自適應控制76
6.1.2兩種重要的自適應系統(tǒng)78
6.1.3自適應控制的發(fā)展歷程79
6.2自適應控制與機器人80
6.2.1協(xié)作機器人80
6.2.2自適應機器人81
6.2.3自適應機器人的關鍵技術82
6.3機器人的自適應控制方法85
6.3.1機器人魯棒自適應控制85
6.3.2機器人自適應迭代學習控制88
本章小結90
思考與練習題90
第7章機器人的模糊控制91
7.1模糊控制與機器人91
7.2模糊控制原理92
7.2.1模糊語言變量與模糊集合93
7.2.2隸屬函數(shù)94
7.2.3模糊關系96
7.2.4模糊規(guī)則及推理97
7.2.5解模糊98
7.3機器人系統(tǒng)中模糊控制器的設計99
7.3.1選擇模糊控制器的結構并確定其輸入和輸出100
7.3.2建立模糊規(guī)則100
7.3.3建立模糊推理機101
7.3.4選擇解模糊方法102
7.4模糊控制器舉例102
7.4.1Mamdani模糊控制器103
7.4.2T-S模糊控制器103
本章小結104
思考與練習題104
第8章機器人的神經網絡控制105
8.1神經網絡控制與機器人105
8.1.1人工神經網絡的產生與發(fā)展105
8.1.2神經網絡控制的特點106
8.1.3神經網絡控制在機器人中的應用107
8.2神經網絡的基本結構和計算基礎107
8.2.1神經網絡的基本結構107
8.2.2神經網絡的計算基礎108
8.2.3神經網絡模型的建立110
8.3神經網絡在機器人中的應用111
8.3.1BP神經網絡在機器人運動控制中的應用111
8.3.2徑向基函數(shù)神經網絡在機器人中的應用112
8.3.3深度卷積神經網絡在機器人中的應用114
8.3.4PID神經網絡在機器人中的應用115
本章小結118
思考與練習題119
第9章基于腦機接口的機器人控制基礎120
9.1認識腦機接口120
9.1.1腦機接口的定義120
9.1.2腦機接口的模式類型121
9.1.3基于腦電信號的腦機接口系統(tǒng)123
9.2腦電信號的采集與處理126
9.2.1EEG信號126
9.2.2EEG信號采集生理信息128
9.2.3腦電數(shù)據的預處理129
9.3EEG特征提取方法134
9.4腦機接口系統(tǒng)的評價指標136
9.5基于SSVEP的機器人控制系統(tǒng)137
9.5.1基于BCI的機器人控制系統(tǒng)分類137
9.5.2基于SSVEP的機器人控制系統(tǒng)組成138
9.5.3機械臂的運動學分析和軌跡規(guī)劃139
9.5.4基于SSVEP-BCI的機械臂實驗140
9.6多模態(tài)的機器人控制系統(tǒng)143
本章小結148
思考與練習題148
附錄149
附錄A機械臂的自由度、坐標變換和建模149
A.1機械臂的自由度149
A.2機器人的坐標系和坐標變換149
A.3機械臂的建模154
附錄B機械臂的運動規(guī)劃156
B.1單關節(jié)機械臂的路徑規(guī)劃156
B.2單關節(jié)機械臂的軌跡規(guī)劃157
參考文獻161
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