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机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础
机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础
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ISBN：6上架时间：出版日期：2016 年5月开本：16开页码：552版次：1-1
所属分类：
　 本书可以作为学习机器人技术和视觉控制的高年级本科生和研究生的教辅书籍， 也可作为课程仿真实验的指导书。另外也适合作为从事机器人技术研究和开发人员的技术参考书。
本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。
Peter Corke 20多年一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果，具有丰富的实践经验。 Peter Corke 20多年一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果，具有丰富的实践经验。
MATLAB软件
读者对象及必备知识
符号与约定
怎样使用本书
使用本书教学
基 础 知 识
位置与姿态描述
二维空间位姿描述
三维空间位姿描述
三维空间姿态描述
平移与旋转组合
时间与运动
平滑一维轨迹
　　本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。
　　本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。
　　只要会使用MATLAB ,就能通过本书学习和掌握机器人与机器人视觉的基础知识和控制算法。本书使用的MATLAB“机器人学工具箱”（Robotics Toolbox）和“机器视觉工具箱”（Machine Vision Toolbox）可从 /RVC 下载。
　　从世界上第一台工业机器人诞生至今，机器人技术已经有了长足的发展。智能机器人是现今机器人领域研究的热点，其特点之一是能够融合多种传感器的信息做出分析、 判断和决策，以适应复杂的环境和任务。随着硬件成本的降低和计算机性能的提升，视觉传感器已逐渐成为机器人常用的感知器件。与其他种类传感器相比，视觉传感器能提供更加丰富和全面的信息，因而必将成为智能机器人的主要传感器。
　　目前，国内外有关机器人技术和机器视觉技术的专著很多，但大多是两种技术单独论述。即使有的机器人专著中包含了视觉技术，也是作为机器人传感器的一种简要介绍。本书是将机器人学与机器视觉知识有机结合的产物。虽然书中阐述了机器人学和机器视觉各自的基础知识，但更注重如何利用视觉信息控制机器人的运动，将两者融合运用。本书侧重知识的实用性，图片说明及应用实例贯穿全书，很少有理论方程的长篇大论。即使在讲述理论基础知识的同时，也穿插了很多实例，可以让读者对学到的知识点及时进行验证，使读者不断获得掌握知识的满足感，增加学习兴趣。另外，本书给出的实例算法和程序都是基于目前国内大专院校和研究所广泛使用的数学仿真软件包MATLAB。该软件包功能强大，而且有很多开源的工具箱，其中本书主要使用的“机器人学工具箱”和“机器视觉工具箱”就是作者自己编写的。读者可以利用MATLAB中现成的函数、 模块及工具箱完成机器人的运动和控制仿真，从而省去大量编程时间，便于快速验证和掌握所学的知识，也为下一步用其他语言编程打下了基础。
　　全书共分为5部分。第一部分是机器人学基础（第2章和第3章），介绍了机器人及其操作对象的位置和姿态表达，以及机器人路径和运动的表示方法； 第二部分和第三部分介绍了两类典型的机器人，其中第二部分（第4章至第6章）是关于移动机器人的，介绍了其基本运动控制模式及其导航和定位方法； 第三部分（第7章至第9章）针对关节式机械臂，介绍了其运动学、 动力学和控制方面的知识； 第四部分（第10章至第14章）涉及了机器视觉技术的基础知识，包括光照与色彩、 图像形成、 图像处理、 图像特征提取，以及立体视觉技术； 第五部分（第15章和第16章）介绍了基于视觉的机器人控制方法，包括基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服，以及更先进的混合视觉伺服方法。
　　本书可以作为学习机器人技术和视觉控制的高年级本科生和研究生的教辅书籍。现有的专业教材一般理论性较强，知识比较抽象，难以理解。同时，要在实际机器人上开展大量实验成本既高，也耗时。本书中大量的仿真实验实例会帮助学生更容易和及时地验证并掌握相关知识。该书也可以作为从事机器人技术研究和开发人员的技术参考书，可以帮助他们在机器人投入实际制作前对机器人的运动和控制进行仿真，验证其设计的合理性和有效性。
　　参加本书翻译工作的有刘荣（翻译第1章、 第6章、 第15章和第16章及附录）、 薛彤（翻译第2章和第3章）、 陈锐（翻译第4章和第5章）、 徐江平（翻译第7章至第9章）、 李扬（翻译第10章至第12章）和翟士民（翻译第13章和第14章）。全书由刘荣负责统稿和审校。鉴于译者水平有限，难免有错误和不妥之处，敬请广大读者批评指正。
　　很久以前，我收到一本很厚的博士论文让我评审。论文的主题是关于机器人视觉控制的，作者是彼得?科克（Peter Corke）。以下是我对该论文评语的一段摘录： 这是一篇杰作，无论在论文构思还是实际内容上都是出类拔萃的，其质量之高堪称博士生论文的表率。
　　二十多年来，彼得?科克一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果。现在，他的这些成果终于在本书中与大家见面了。在这本新书中，不仅有前沿理论，还有应用实例，它包含了作者多年来在井下机器人、 无人飞行器、 水下机器人、 野外作业机器人等领域探索中所取得的富有特色的基础和应用研究成果。
　　虽然现在已有很多关于机器人以及视觉的专著，但很少有像这本书一样在两种技术的集成、 剖析以及例证方面做得如此出色的。书中对有关技术的探讨和论述既深入透彻，又通俗易懂。对于机器人领域正在或将要从事这方面研究的人员而言，这是一本绝对有价值的参考书。本书涉及的技术比较全面，对于要实现机器人视觉任务的几乎每个方面都有涵盖与分析，这一点读者可以从书中对MATLAB工具箱（Toolbox）软件的有效使用中体会到。
　　本书内容按读者接受相关知识的先后逻辑进行安排，从移动机器人基础到机器人导航、 定位，以及机械臂的运动学、 动力学和关节控制，再到摄像机建模、 图像处理、 特征提取以及多图像几何学。最后，将以上技术知识通过集成到视觉伺服系统中进行更广泛的探讨。在上述过程中，作者展示了如何利用强有力的数字工具和有效软件对复杂问题进行分解并最后解决的方法。
　　Springer Tracts in Advanced Robotics(STAR, 施普林格先进机器人技术集）系列丛书致力于将机器人学领域的最新研究进展引入学术界，内容选择是基于它们的重要性和研究质量。出版该系列丛书的目的是要通过对机器人学一些关键技术开发进展的广泛而及时的传播，推动学术界研究人员之间的交流与合作，并为该技术的进一步发展做出贡献。
　　彼得?科克的这本专著以其跨学科性、 缜密的构思和精彩的内容为STAR系列丛书增色良多。
　　欧萨马?卡蒂布（Oussama Khatib）
　　加州，斯坦福
　　2011年7月
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北京奥维博世图书发行有限公司 china-pub,All Rights Reserved机器人视觉伺服控制系统研究--《西安理工大学》2003年硕士论文
机器人视觉伺服控制系统研究
【摘要】：
机器人视觉伺服控制是一个具有重要理论研究意义和广阔工业应用前景的基础性研究课题。
本文首先根据二值图像的特点结合距离变换提出了一种基于GA模式匹配的复杂背景下目标的识别方法，该方法能快速准确的匹配图像中的目标，而且对噪声有较强的鲁棒性；接着对基于PD的2种机器人控制算法(直接PD控制和PD加前馈补偿控制)进行了仿真研究，实验结果表明这两种PD控制算法都具有较好的轨迹跟踪性能，而且PD加前馈控制的动态补偿效果也很明显。与PD加前馈补偿控制相比，直接PD控制对机器人手臂动态模型误差及外界不确定性干扰具有更强的鲁棒性。
最后建立了实验研究中所用的MOTOMAN机器人正向运动学模型并分别用代数法和迭代法完成了MOTOMAN机器人的逆运动学方程的求解；以MOTOMAN型工业机器人为执行机构，采用CCD摄像机、图像采集卡与PC机建立了机器人手眼协调视觉系统，为机器人实时视觉伺服控制系统的理论研究和模拟实验创造了硬件环境。利用此实验装置采用手眼立体视觉定位方法实现了目标的三维视觉定位，实验结果表明了该算法的有效性，同时对实验中发现的问题提出了一些解决措施；在此基础
上采川基丁位置的动态“look and move”视觉控制方法完成了 MOTOMAN机器人的
视觉定位实验，从实验结果可以看出整个系统的定位精度比较高，完全适用于一般的
机器人视觉定位场合，并给出了进一步减小定位误差的方法。
【关键词】：
【学位授予单位】：西安理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2003【分类号】：TP242【目录】：
1 绪论9-16
1．1 引言9-10
1．2 机器人视觉伺服控制方法综述10-14
1．3 本文的主要研究工作14-16
2 图像识别16-28
2．1 引言16-18
2．2 基于GA的物体识别18-27
2．2．1 问题的提出18-19
2．2．2 遗传算法简介19-20
2．2．3 适应度函数和编码的确定20-23
2．2．4 识别实验23-27
2．3 小结27-28
3 目标物体的空间定位28-40
3．1 引言28
3．2 手眼立体视觉标定28-36
3．2．1 手眼视觉坐标变换原理29-30
3．2．2 目标定位原理30-31
3．2．3 定位参数的标定31-32
3．2．4 恒定旋转矩阵的实现32
3．2．5 立体视觉的三维目标定位32-33
3．2．6 实验结果33-36
3．3 基于图像矩的目标定位36-38
3．4 小结38-40
4 机器人控制仿真研究40-54
4．1 MOTOMAN机器人IPK求解40-46
4．1．1 模型的建立40-42
4．1．2 代数法求解机器人IPK42-44
4．1．3 迭代法求解机器人IPK44-46
4．2 机器人控制仿真研究46-52
4．2．1 两连杆机器人PD控制46-48
4．2．2 两连杆机器人PD加前馈补偿控制48-52
4．3 小结52-54
5 MOTOMAN机器人“手眼”视觉定位54-64
5．1 引言54
5．2 视觉定位实验系统的硬件构成54-57
5．2．1 MOTOMAN-SV3L机器人系统简介54-56
5．2．2 视觉系统组成56-57
5．3 视觉定位系统的软件设计57-59
5．3．1 系统简介57-58
5．3．2 模块划分58
5．3．3 主要界面介绍58-59
5．4 MOTOMAN机器人视觉定位实验59-62
5．4．1 视觉开环定位实验59-60
5．4．2 视觉闭环定位实验60-62
5．5 小结62-64
6 结论64-66
参考文献66-70
作者在攻读硕士期间所发表的论文71
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【引证文献】
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