图书介绍

机器人智能【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

机器人智能
  • 严学高等编 著
  • 出版社: 南京:东南大学出版社
  • ISBN:7810239031
  • 出版时间:1994
  • 标注页数:299页
  • 文件大小:49MB
  • 文件页数:313页
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图书目录

第一章 传感器1

1.1 引言1

1.1.1 机器人传感器与智能机器人1

1.1.2 传感器与机器人感觉1

1.1.3 传感器的分类2

1.1.4 传感器的性能指标3

1.2 触觉5

1.2.1 握力二值传感器5

1.2.2 握力模拟传感器6

1.2.3 滑动传感器9

1.3 力与力矩传感器10

1.3.1 腕力传感器的基本原理11

1.3.2 传感器的标定13

1.4 接近传感器14

1.4.1 感应传感器14

1.4.2 电容传感器15

1.4.3 超声波传感器16

1.4.4 红外接近传感器18

1.5 距离传感技术20

1.5.1 三角测量法20

1.5.2 结构光方法21

1.5.3 渡越时间距离探测23

1.6 研究动向25

第二章 视觉26

2.1 引言26

2.2 图象采集27

2.2.1 成象技术28

2.2.2 照明技术30

2.2.3 成象几何32

2.3 图象处理36

2.3.1 图象处理基础36

2.3.2 平滑处理39

2.3.3 图象增强39

2.3.4 距离及表面方位的计算43

2.3.5 分割处理49

2.4 形状描述55

2.4.1 边界描述55

2.4.2 区域描述60

2.4.3 三维数据的分割处理与结构描述62

2.5 目标识别与图象理解66

2.5.1 图象识别的统计方法67

2.5.2 图象识别的结构方法69

2.5.3 图象理解73

2.6 计算机视觉系统举例74

2.6.1 简单的PC机视系统75

2.6.2 UNIVISION I机器人视觉系统78

2.7 研究动向79

第三章 语言识别与语言合成82

3.1 引言82

3.2 语言信号基础知识83

3.2.1 语言的产生83

3.2.2 语音信号的离散模型84

3.2.3 语音的语音学特征85

3.3 语言识别86

3.3.1 语言识别发展与应用86

3.3.2 语言识别技术88

3.3.3 机器人语音识别实例102

3.4 语言合成103

3.4.1 语言合成的发展与应用103

3.4.2 文-语转换系统原理106

3.4.3 语言合成技术107

3.5 研究动向116

第四章 柔顺性控制118

4.1 引言118

4.2 柔顺性控制的综合120

4.2.1 任务构形与C表面120

4.2.2 自然约束、人工约束与柔顺性中心122

4.2.3 几个倒子122

4.2.4 谨慎运动与柔顺性运动124

4.2.5 柔顺性控制策略的综合及程序语句124

4.3 被动柔顺性与主动柔顺性125

4.4 位置/力混合控制127

4.4.1 混合控制的问题127

4.4.2 力控制130

4.4.3 空间解耦的位置/力混合控制139

4.5 阻力控制142

4.5.1 刚度控制144

4.5.2 阻尼控制148

4.5.3 阻力控制149

4.6 可应用人工智能规则的开关力控制150

4.7 研究动向151

第五章 机器人编程与机器人语言151

5.1 引言153

5.1.1 人机通讯方式153

5.1.2 机器人语言的分级154

5.2 在线示教编程156

5.2.1 用示教盒示教156

5.2.2 把手示教156

5.3 动作级机器人语言157

5.3.1 关节动作级语言161

5.3.2 原始动作级语言VAL161

5.3.3 结构动作级语言AL175

5.4 作业任务与作业对象级机器人语言191

5.4.1 世界模型193

5.4.2 作业说明196

5.4.3 程序综合—编译200

5.5 机器人语言对计算机系统的要求205

5.5.1 硬件205

5.5.2 软件206

5.6 机器人语言编程的特殊问题208

5.6.1 内部世界模型随外部真实环境变化208

5.6.2 上下文的敏感性209

5.6.3 误差恢复209

5.6.4 机器人程序的仿真210

5.7 研究动向210

第六章 机器人智能与任务规划211

6.1 机器人的智能要求211

6.2 智能系统的求解技术213

6.2.1 基本问题213

6.2.2 谓词逻辑的使用215

6.2.3 状态空间搜索法221

6.2.4 问题演绎法226

6.2.5 专家系统231

6.3 机器人问题求解方法236

6.3.1 中间结局分析法236

6.3.2 STRIPS系统和三角形表240

6.4 机器人学习247

6.4.1 一般概念247

6.4.2 利用正反例的概念学习249

6.4.3 利用通用三角形表的学习251

6.4.4 类比学习255

6.4.5 自行归纳学习258

6.5 机器人任务规划263

6.5.1 一般问题263

6.5.2 任务规划过程264

6.5.3 任务规划中的有关问题267

6.6 研究动向279

习题281

参考文献288

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