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1 绪论1

1.1 机器人概述1

1.1.1 机器人的定义与特点1

1.1.2 机器人的发展概况2

1.2 机器人的组成、工作原理与分类5

1.2.1 机器人的基本组成5

1.2.2 机器人系统工作原理7

1.2.3 机器人的分类9

1.3 机器人的研究领域10

习题11

2 机器人的机构12

2.1 机器人的关节、自由度与驱动数12

2.1.1 少自由度与冗余自由度13

2.1.2 欠驱动与冗余驱动13

2.1.3 变胞机构与变拓扑结构13

2.2 串联机器人的典型结构14

2.2.1 串联机器人的构型14

2.2.2 驱动方式16

2.2.3 手腕的结构18

2.3 并联机器人结构18

2.4 机器人的手部机构与灵巧手21

2.4.1 机器人手部机构21

2.4.2 灵巧手22

2.5 移动机器人的机构25

2.5.1 车轮型移动机构26

2.5.2 履带式移动机构31

2.5.3 多足步行机器人33

2.6 双臂机器人36

2.7 工业机器人的技术参数37

2.7.1 自由度37

2.7.2 重复定位精度37

2.7.3 工作空间38

2.7.4 最大工作速度39

2.7.5 承载能力39

习题39

3 机器人运动学40

3.1 引言40

3.2 坐标变换41

3.2.1 旋转变换41

3.2.2 绕任意轴转动的旋转矩阵43

3.2.3 以欧拉角表示的旋转矩阵44

3.2.4 坐标系原定不重合下的坐标变换46

3.2.5 齐次坐标和齐次变换矩阵46

3.2.6 变换方程48

3.3 Denavt-Hartenberg（D-H）表示法与机器人运动学位置分析正问题49

3.3.1 Denavt-Hartenberg（D-H）表示法49

3.3.2 机器人运动学正问题54

3.4 机器人运动学逆问题57

3.5 机器人的速度分析与雅可比矩阵61

3.5.1 速度关系与雅克比矩阵61

3.5.2 雅克比矩阵的求法62

3.5.3 雅克比矩阵的逆66

3.5.4 雅克比矩阵的应用66

习题69

4 机器人静力学与动力学70

4.1 机器人静力学70

4.2 惯量张量71

4.2.1 转动惯量71

4.2.2 惯量张量71

4.3 机器人动力学方程建立方法74

4.3.1 牛顿－欧拉方程74

4.3.2 拉格朗日－欧拉方程77

4.4 机器人动力学逆问题的递推计算方法80

4.4.1 附体动坐标系与机座坐标系的速度和加速度关系80

4.4.2 运动学量的递推关系81

4.4.3 关节力矩的递推法82

4.5 机器人动力学的正问题83

习题83

5 机器人的运动控制与力控制的基本方法84

5.1 机器人控制系统的作用及结构84

5.1.1 机器人控制系统的作用及其组成84

5.1.2 PUMA-562的软、硬件配置86

5.2 轨迹规划88

5.2.1 轨迹的生成方式88

5.2.2 工业机器人的关节空间运动规划89

5.3 机器人的运动控制90

5.3.1 机器人关节伺服控制90

5.3.2 动态控制94

5.4 机器人的力控制94

5.4.1 作业约束与力控制95

5.4.2 位置和力控制系统结构97

5.4.3 顺应控制98

5.4.4 刚性控制99

习题100

6 机器人现代控制技术101

6.1 变结构控制101

6.1.1 变结构控制系统的基本原理101

6.1.2 机器人的滑模变结构控制104

6.2 自适应控制106

6.2.1 机器人状态方程106

6.2.2 模型参考自适应控制107

6.2.3 自校正自适应控制109

6.2.4 基于机器人特性的自适应控制110

6.3 学习控制111

6.3.1 基于感知器的学习控制方法111

6.3.2 机器人自学习控制法111

6.3.3 学习控制在机器人中的应用113

习题114

7 机器人感觉115

7.1 内部传感器115

7.1.1 位移（角度）传感器115

7.1.2 测速发电机116

7.1.3 光学编码器117

7.2 触觉传感器121

7.2.1 接触觉传感器121

7.2.2 触觉传感器阵列123

7.2.3 滑觉传感器125

7.3 力觉传感器126

7.3.1 力和力矩的一般检测方法126

7.3.2 腕力传感器127

7.4 接近与距离觉传感器129

7.4.1 磁力式接近传感器129

7.4.2 气压式接近传感器130

7.4.3 红外式接近传感器130

7.4.4 超声波距离传感器131

7.5 陀螺仪134

7.6 视觉传感器135

7.6.1 机器人视觉系统135

7.6.2 机器人视觉输入装置137

习题143

8 机器人感觉信息的处理144

8.1 传感器与计算机的接口设计144

8.1.1 输入放大器144

8.1.2 V/I、I/V转换电路145

8.1.3 采样／保持电路146

8.1.4 模拟多路开关147

8.1.5 传感器与计算机的连接147

8.2 触觉信息的处理149

8.2.1 轮廓特征的识别149

8.2.2 空间信息识别150

8.3 机器人的二维图像处理153

8.3.1 前处理153

8.3.2 特征提取154

8.3.3 匹配和识别156

8.4 三维视觉的分析157

8.4.1 单目视觉157

8.4.2 双目视觉158

8.4.3 物体的表示及匹配158

8.5 机器人的语音159

8.5.1 语音合成159

8.5.2 语音识别164

8.5.3 语音信息处理装置168

8.6 机器人多传感器信息融合169

8.6.1 多传感器信息融合的意义169

8.6.2 多传感器信息融合的主要方法169

8.6.3 多传感器信息融合在机器人中的应用171

习题172

9 机器人人工智能173

9.1 概述173

9.1.1 智能机器人的含义173

9.1.2 智能机器人的结构体系174

9.2 机器人系统的描述177

9.2.1 作业程序177

9.2.2 对象物的描述177

9.2.3 知识表达框架179

9.3 机器人行为规划181

9.3.1 作业规划181

9.3.2 行动规划181

9.4 机器人知识的获取186

9.4.1 学习的分类186

9.4.2 作业知识的获取187

9.4.3 图像理解与环境知识的获取187

9.5 智能机器人的控制范式188

习题190

10 机器人编程191

10.1 机器人语言的特点191

10.1.1 机器人编程系统191

10.1.2 对机器人的编程要求192

10.1.3 机器人编程语言的类型193

10.1.4 机器人语言的特征195

10.2 机器人语言的功能196

10.2.1 机器人语言的基本功能196

10.2.2 机器人语言指令集197

10.2.3 与动作有关的机器人语言数据结构206

10.3 机器人编程语言AL和VAL207

10.3.1 AL语言系统208

10.3.2 VAL语言系统214

10.4 机器人离线编程216

10.4.1 离线编程系统的一般要求216

10.4.2 离线编程系统的基本组成217

习题220

11 移动机器人的几个基本问题222

11.1 移动机器人的引导与控制222

11.1.1 路径引导方式222

11.1.2 自主引导方式224

11.2 步行机器人的步态和稳定裕度224

11.2.1 足的个数和自由度224

11.2.2 步态与稳定性225

11.3 零力矩点的概念及其计算方法227

11.3.1 零力矩点的概念227

11.3.2 三维动力学系统的ZMP的计算228

11.4 四足步行机力的分布229

11.4.1 四足步行机的力学模型230

11.4.2 四足步行机力分布的优化原理230

11.4.3 四足步行机力分布和腿关节驱动力矩的仿真233

11.5 多足步行机器人的设计实例235

11.5.1 本体设计235

11.5.2 LR-1六足机器人系统的性能与特点242

习题243

参考文献244