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【现货速发】机器人感知技术

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天津津南
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作者李新德 朱博 谈英姿

出版社机械工业出版社

ISBN9787111727644

出版时间2023-06

装帧平装

开本16开

定价89元

货号29594897

上书时间2024-11-27

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品相描述：全新
商品描述
前言
东南大学于2016年开设了全国首个机器人工程本科专业。该专业建设之初，笔者在开展机器人感知方向科研工作的同时一直在思考，如何培养机器人专业人才，特别是如何高质量、高效率地培养机器人感知方向的专业人才。依据江苏省高等学校重点教材项目的要求，笔者结合多年科研和一线教学实践经验，以及对专业特点与技术变革的思考，探索并尝试编写了本教材。
机器人是科技发展的重要结晶，是人在改造世界过程中的产物。人对智能机器的幻想与痴迷由来已久，中国著名古籍《列子·汤问》中就曾记载偃师造人的传说，这或许是人最早对自动机器与环境（音律环境）和谐关系、人机共融情景的憧憬。在如此憧憬下，人们经过长期孜孜不倦的研究，终于在20世纪60年代开发出了最早的智能机器人。随后，智能机器人渗透到生活、生产等越来越多的领域，带来了良好的经济效益和社会效益。2021年我国工业和信息化部等15个部门发布的《“十四五”机器人产业发展规划》进一步推动了智能机器人产业的高质量发展，“机器人+”的行业应用模式将成为经济发展新动能，催生经济新格局。这也对笔者所从事的机器人感知领域的研究和教学工作提出了新的挑战。
我们知道，人生活在五彩斑斓的世界中，时时刻刻都在感知周围的环境并与其进行交互，人对环境的感知是人行为的基础。人研究智能机器人的目的是让机器人具有类人智能，将人的智能赋予机器人。在此进程中，赋予机器人智能环境感知能力是重要一环，对机器人的自主性、智能性、社会性提升均具有重要意义。机器人通过自身携带的传感器（如GPS、IMU、视觉、激光雷达、超声波等），或者智能空间中的传感器，来获取周围的静态物理环境、动态目标等传感数据；然后，数据经过处理形成有用信息，进而实现环境的重构，完成对周围环境的客观表达；最后，再形成机器人本体内的“主观”理解。更进一步，机器人在对自然环境感知的基础上，针对复杂的社会环境，也可以像人一样感知，具备了较高的社会感知和智能能力。当机器人具备一定社会感知能力后，也就具有了社交能力。
如今，随处可见各种机器人在运行，它们时刻对所处环境进行着感知。如：在马路上行驶的无人驾驶汽车，对路面、车道线、障碍物、行人、其他车辆等进行实时感知；服务机器人在从一个位置移动到另一个位置的过程中，对环境地图、服务目标、操作对象、场所语义等进行感知；无人自主潜水器在水下航行时，自主进行探测、建图与导航；无人机或无人机群置空后，对任务目标、环境对象、任务态势进行捕获与感知……然而，我们也应当清醒地认识到，机器人目前的感知能力仍远达不到人们期望的水平。一个现实的例子是现在还没有一辆汽车可以达到L5级别的自动驾驶，甚至L4级别的自动驾驶也很难完成。因此，研究人员和相关工程技术人员还需再接再厉，在相关领域持续发挥才智，培养该领域后继人才成为当下的迫切需求。
机器人感知技术作为机器人技术的一个基础分支，受到多个行业、领域的重点关注。然而目前熟练掌握该方向技术的专业人员尚凤毛麟角，专业用人荒与就业难的自相矛盾在该领域也逐渐显现。企业所需要的机器人感知技术研发人员，不仅要有扎实的理论基础、广泛的知识面，更要有丰富的动手实践经验。由此，对机器人感知技术专业人才的培养方案，不仅要贴近前沿需求和“实战”要求，同时也要涵盖理论和技术前沿，并且易于初学者上手。
本书是笔者在多年的科研与教学实践基础上，参考相关领域优秀成果编写而成的，内容力求做到由浅入深、循序渐进、条理清晰，既强调了基本原理和工程应用，又反映了国内外研究和应用的最新进展，具有系统性、实用性、前沿性和易读性。
1）系统性。相关理论脉络清晰，全面梳理从度量层到语义层、从静态对象到动态对象以及多种模态信息下的机器人感知技术，此外对常用的数学工具做了系统性归纳。
2）实用性。根据机器人系统应用需求，对应用中使用的大量经典方法进行了详细阐述，并在实验部分对部分重要方法给出了实现过程，希望读者通过本书的学习能掌握这些实用方法，快速投入“实战”。
3）前沿性。展现国际上最新的研究成果，反映机器人感知领域的最先进水平。
4）易读性。文字表述力求通俗易懂。在内容安排上力求由浅入深，循序渐进。
本书共7章并附相关的实验指导。
第1章介绍机器人环境感知技术的有关概念和现状，并对相关研究类别的特点进行了讨论。
第2章介绍在机器人感知系统设计过程中主要使用的数学工具，包括线性代数、求导法则、优化算法、解析几何、概率等。
第3章从自主移动机器人携带的常用环境感知传感器入手，介绍了传感器感知方式和方法，以及从度量层面对传感器信息进行分析的方法。
第4章主要从静态对象感知角度出发，介绍用于静态对象的自主感知技术，主要包括目标的检测和识别，所用到的对象信息有二维信息、三维信息和触觉信息。
第5章主要从动态对象感知角度出发，介绍一般动态障碍物的检测方法以及对动态人脸和人体的检测与跟踪方法。
第6章介绍几种语义级别的环境描述和理解方法。
第7章面

导语摘要
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

内容摘要
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

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