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机器人感知技术

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作者:
出版社: 机械工业出版社
2023-06
版次: 1
ISBN: 9787111727644
定价: 89.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 236页
字数: 345千字
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术
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  • 本书结合工程教育专业认证要求，针对当今社会对机器人感知技术人才的需求，从本科生工程能力出发，贯彻从基本功能模块到整体感知系统设计逐层递进的教学思路，以家庭服务机器人为主线，从模块化知识块入手，介绍相关理论的实际应用技术。引导学生完成相关感知模块的理论知识学习、设计与开发，更加灵活地培养学生的系统设计与开发能力，更好地激发学生的自主学习意识，更好地服务于机器人技术创新人才的培养 前言

    第1章引言1

    11机器人感知技术概述1

    111度量层环境感知技术3

    112拓扑层环境感知技术5

    113语义层环境感知技术6

    114复合环境感知技术8

    12机器人与环境的交互机制概述9

    参考文献10

    第2章数学基础15

    21线性代数15

    211向量15

    212标量15

    213矩阵16

    214张量16

    215矩阵的运算和操作16

    216向量的线性相关与独立17

    217矩阵的秩17

    218单位矩阵或恒等运算符18

    219矩阵的行列式18

    2110逆矩阵18

    2111向量的范数(模)19

    2112伪逆矩阵20

    2113以特定向量为方向的单位

    向量20

    2114一个向量在另一个向量方向

    上的投影20

    2115特征向量和特征值20

    2116矩阵的特征方程20

    22导数、偏导数与链式法则21

    221微分21

    222函数的梯度21

    223连续偏导数22

    224链式法则22

    225反向传播算法22

    23梯度下降法及其变式23

    231梯度下降法23

    232梯度下降法的变式23

    24二维空间位姿描述25

    25三维空间位姿描述27

    251正交旋转矩阵28

    252三角度表示法29

    253奇异点29

    254单位四元数29

    255平移与旋转组合30

    26张量31

    27概率基础32

    271随机实验和样本空间32

    272并集、交集和条件概率32

    273事件联合概率32

    274事件的互斥32

    275事件的独立33

    276条件独立33

    277贝叶斯公式33

    278概率质量函数33

    279概率密度函数34

    2710随机变量的数学期望34

    2711随机变量的方差34

    2712偏度和峰度34

    2713协方差35

    2714相关性系数36

    2715一些常见的概率分布36

    2716似然函数37

    2717最大似然估计38

    2718中心极限定理38

    28习题39

    参考文献39

    第3章环境信息采集与度量层

    数据处理40

    31基于超声波的环境信息40

    311超声波传感器工作原理与

    关键指标40

    312超声波传感器测量数据

    特性42

    313基于超声波传感器的地图

    创建43

    32基于激光雷达的环境信息47

    321激光雷达工作原理47

    322基于激光雷达的地图创建51

    33基于视觉的环境信息53

    331图像的数据表达53

    332针孔相机模型与立体视觉54

    333深度传感器及颜色深度传

    感器58

    334视觉SLAM59

    34常见触觉传感器67

    341力传感器及其数据处理67

    342接触觉传感器及其数据

    处理67

    343压觉传感器及其数据处理68

    344滑觉传感器及其数据处理69

    35其他传感器70

    351听觉传感器及其数据处理70

    352味觉传感器及其数据处理71

    353嗅觉传感器及其数据处理71

    354接近觉传感器及其数据处理71

    36习题72

    参考文献72

    第4章静态目标检测与识别74

    41基于二维信息的物体检测与识别74

    411基于度量数据的障碍物

    检测74

    412基于深度神经网络的物体

    检测76

    413基于传统特征的物体分类

    识别90

    414基于CNN的物体识别94

    42基于三维信息的物体检测与识别97

    421可行区域检测97

    422目标物体检测与识别104

    43基于触觉信息的物体感知技术109

    431滑移检测109

    432物体触觉识别114

    44习题117

    参考文献117

    第5章动态目标检测与识别119

    51动态障碍物的检测119

    52人脸检测与识别120

    521人脸检测120

    522人脸跟踪126

    53人体检测127

    531图像预处理127

    532梯度方向直方图特征128

    533基于有监督学习的人体检测130

    54人体运动检测与跟踪131

    541人体运动检测131

    542人体运动跟踪1
  • 内容简介:
    本书结合工程教育专业认证要求，针对当今社会对机器人感知技术人才的需求，从本科生工程能力出发，贯彻从基本功能模块到整体感知系统设计逐层递进的教学思路，以家庭服务机器人为主线，从模块化知识块入手，介绍相关理论的实际应用技术。引导学生完成相关感知模块的理论知识学习、设计与开发，更加灵活地培养学生的系统设计与开发能力，更好地激发学生的自主学习意识，更好地服务于机器人技术创新人才的培养
  • 目录:
    前言

    第1章引言1

    11机器人感知技术概述1

    111度量层环境感知技术3

    112拓扑层环境感知技术5

    113语义层环境感知技术6

    114复合环境感知技术8

    12机器人与环境的交互机制概述9

    参考文献10

    第2章数学基础15

    21线性代数15

    211向量15

    212标量15

    213矩阵16

    214张量16

    215矩阵的运算和操作16

    216向量的线性相关与独立17

    217矩阵的秩17

    218单位矩阵或恒等运算符18

    219矩阵的行列式18

    2110逆矩阵18

    2111向量的范数(模)19

    2112伪逆矩阵20

    2113以特定向量为方向的单位

    向量20

    2114一个向量在另一个向量方向

    上的投影20

    2115特征向量和特征值20

    2116矩阵的特征方程20

    22导数、偏导数与链式法则21

    221微分21

    222函数的梯度21

    223连续偏导数22

    224链式法则22

    225反向传播算法22

    23梯度下降法及其变式23

    231梯度下降法23

    232梯度下降法的变式23

    24二维空间位姿描述25

    25三维空间位姿描述27

    251正交旋转矩阵28

    252三角度表示法29

    253奇异点29

    254单位四元数29

    255平移与旋转组合30

    26张量31

    27概率基础32

    271随机实验和样本空间32

    272并集、交集和条件概率32

    273事件联合概率32

    274事件的互斥32

    275事件的独立33

    276条件独立33

    277贝叶斯公式33

    278概率质量函数33

    279概率密度函数34

    2710随机变量的数学期望34

    2711随机变量的方差34

    2712偏度和峰度34

    2713协方差35

    2714相关性系数36

    2715一些常见的概率分布36

    2716似然函数37

    2717最大似然估计38

    2718中心极限定理38

    28习题39

    参考文献39

    第3章环境信息采集与度量层

    数据处理40

    31基于超声波的环境信息40

    311超声波传感器工作原理与

    关键指标40

    312超声波传感器测量数据

    特性42

    313基于超声波传感器的地图

    创建43

    32基于激光雷达的环境信息47

    321激光雷达工作原理47

    322基于激光雷达的地图创建51

    33基于视觉的环境信息53

    331图像的数据表达53

    332针孔相机模型与立体视觉54

    333深度传感器及颜色深度传

    感器58

    334视觉SLAM59

    34常见触觉传感器67

    341力传感器及其数据处理67

    342接触觉传感器及其数据

    处理67

    343压觉传感器及其数据处理68

    344滑觉传感器及其数据处理69

    35其他传感器70

    351听觉传感器及其数据处理70

    352味觉传感器及其数据处理71

    353嗅觉传感器及其数据处理71

    354接近觉传感器及其数据处理71

    36习题72

    参考文献72

    第4章静态目标检测与识别74

    41基于二维信息的物体检测与识别74

    411基于度量数据的障碍物

    检测74

    412基于深度神经网络的物体

    检测76

    413基于传统特征的物体分类

    识别90

    414基于CNN的物体识别94

    42基于三维信息的物体检测与识别97

    421可行区域检测97

    422目标物体检测与识别104

    43基于触觉信息的物体感知技术109

    431滑移检测109

    432物体触觉识别114

    44习题117

    参考文献117

    第5章动态目标检测与识别119

    51动态障碍物的检测119

    52人脸检测与识别120

    521人脸检测120

    522人脸跟踪126

    53人体检测127

    531图像预处理127

    532梯度方向直方图特征128

    533基于有监督学习的人体检测130

    54人体运动检测与跟踪131

    541人体运动检测131

    542人体运动跟踪1
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