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机器人传感器

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作者迟明路

出版社电子工业出版社

ISBN9787121437380

出版时间2022-06

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数220页

定价68元

货号8883687

上书时间2024-09-05

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品相描述:全新
商品描述
基本信息
书名:机器人传感器
定价:68元
作者:迟明路
出版社:电子工业出版社
出版日期:2022-06-01
ISBN:9787121437380
字数:
页码:220
版次:
装帧:平装
开本:16开
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内容提要
机器人传感器是实现机器人及自身与外部环境进行信息交互的重要手段。通过搭载不同类型的传感器,机器人对其自身及周围环境进行检测,并对检测结果进行处理、分析、决策,然后选择合适的运动。本书按传感器基础篇、机器人传感器篇进行编排,全书共7章,前后呼应,循序渐进,由常用传感器到机器人传感器应用,逐步介绍了传感器的基础知识与检测技术、常用传感器、智能传感器、机器人常用传感器、工业机器人常用传感器、移动机器人常用传感器、机器人多传感器信息融合等内容。
目录
篇  传感器基础篇章  传感器基础知识与检测技术t1.1  传感器的定义和特点t1.1.1  传感器的定义t1.1.2  传感器的特点t1.2  传感器的组成和分类t1.2.1  传感器的组成t1.2.2  传感器的分类t1.3  传感器的特性分析t1.3.1  传感器的静态特性t1.3.2  传感器的动态特性t1.4  传感器的误差与标定t1.4.1  传感器的误差类型t1.4.2  误差的表示方法t1.4.3  传感器的标定t1.5  机器人与传感器的发展趋势t第2章  常用的传感器t2.1  结构型传感器t2.1.1  电阻应变式传感器t2.1.2  电容式传感器t2.1.3  电感式传感器t2.1.4  电涡流式传感器t2.2  物性型传感器t2.2.1  压阻式传感器t2.2.2  压电式传感器t2.2.3  光电式传感器t第二篇  机器人传感器篇第3章  智能传感器t3.1  智能传感器的定义与特点t3.1.1  智能传感器的定义t3.1.2  智能传感器的特点t3.2  智能传感器的构成t3.3  智能传感器的应用t3.3.1  智能CMOS传感器t3.3.2  智能姿态传感器t3.3.3  智能加速度传感器t3.3.4  智能角速率陀螺t第4章  机器人常用传感器t4.1  机器人传感器的分类和要求t4.1.1  机器人传感器的分类t4.1.2  机器人传感器的要求t4.2  常用内部传感器t4.2.1  位置传感器t4.2.2  速度传感器t4.2.3  加速度传感器t4.2.4  倾斜角传感器t4.2.5  力觉传感器t4.3  常用外部传感器t4.3.1  视觉传感器t4.3.2  听觉传感器t4.3.3  嗅觉传感器t4.3.4  味觉传感器t4.3.5  触觉传感器t4.3.6  接近觉传感器t第5章  工业机器人常用传感器t5.1  工业机器人基本知识t5.1.1  工业机器人概述t5.1.2  工业机器人传感器的分类及选择t5.2  工业机器人的位置、位移传感器t5.2.1  位姿传感器t5.2.2  柔性腕力传感器t5.2.3  工件识别传感器t5.2.4  装配机器人视觉传感技术t5.2.5  多传感器信息融合装配机器人t5.3  焊接机器人常用传感器t5.3.1  电弧传感系统t5.3.2  超声传感跟踪系统t5.3.3  视觉传感跟踪系统t5.4  管道机器人常用传感器t5.4.1  煤气管道检测传感系统t5.4.2  石油管道检测传感技术t5.4.3  污水管道检测传感技术t5.4.4  管道无线定位传感技术t第6章  移动机器人常用传感器t6.1  移动机器人内部传感器t6.1.1  磁性编码器t6.1.2  陀螺仪t6.1.3  惯性测量单元t6.2  移动机器人外部传感器t6.2.1  GPSt6.2.2  声呐t6.2.3  激光雷达t6.2.4  毫米波雷达t6.2.5  红外测距传感器t第7章  机器人多传感器信息融合t7.1  多传感器信息融合概述t7.1.1  多传感器信息融合的定义t7.1.2  多传感器数据融合的特点t7.1.3  多传感器信息融合的关键问题t7.1.4  多传感器信息融合的应用t7.2  多传感器数据融合的功能模型t7.2.1  White功能模型t7.2.2  L模型t7.2.3  多传感器信息融合过程t7.3  多传感器信息融合的层次与结构模型7.3.1  像素级融合t7.3.2  特征级融合t7.3.3  决策级融合t7.3.4  分布式融合t7.3.5  集中式融合t7.3.6  混合式融合t7.4  多传感器信息融合算法t7.4.1  算法分类t7.4.2  卡尔曼滤波t7.4.3  贝叶斯推理t7.4.4  Dempster-Shafer算法t7.4.5  基于信息论的数据融合t7.4.6  基于感知的数据融合t7.4.7  智能数据融合t7.5  多传感器融合应用t参考文献
作者介绍
迟明路博士,国家二级创新工程师/一级培训师,主要从事微型胶囊机器人、机器人动力学等方面的教学和科研工作,参与完成国家自然科学基金项目:体内花瓣型全悬浮胶囊机器人的多楔形效应、空间万向均匀旋转磁矢量的反相位信号叠加控制原理、欠驱动胶囊机器人多模态转换机理与万向磁场正交变换控制策略等科研项目。曾获全国仿真教学大赛三等奖,河南省高校电工电子基础课程实验教学案例竞赛奖多项,第四届CRH杂交水稻杯机器人创客教学比武大赛一等奖,河南省本科高校青年教师课堂教学创新大赛一等奖,河南省教育系统教学技能竞赛(高校工科)一等奖,第十五届"挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛指导老师奖。指导学生获TI杯全国大学生电子设计竞赛三等奖,第三届中国高校智能机器人创意大赛三等奖,第十五届"挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛省级奖多项,河南省大学生机器人竞赛奖多项,主持河南省高校大学生创新创业训练计划项目多项。
序言

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