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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VAL 161

5.3.3 结构动作级语言AL 175

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