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| 內容簡介： |
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本书由浅入深地介绍了构建机器人感知系统涉及的相关知识。全书共8章。第1、2章主要讲述机器人系统组成和传感器检测的基础知识，使读者理解如何检测环境中的各种物理量。在此基础上，第3~7章分别介绍了机器人自身运动测量与感知、力与触觉、视觉、听觉、嗅觉、接近觉等相关原理和方法，使读者了解如何构建机器人的各种“感觉”。*后，第8章介绍了机器人多传感器信息融合的内容。本书既可作为高等院校机器人工程及相关专业本科生或研究生的教材，也可作为从事机器人研究、开发和应用的技术人员的参考书籍。本书配有电子课件和习题答案，欢迎选用本书作教材的教师发邮件到jinacmp@163.com索取，或登录www.cmpedu.com注册下载。
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第1章机器人系统与感知1.1机器人系统组成概述1.1.1机器人发展概述1.1.2机器人的定义与应用1.1.3机器人结构与组成1.2机器人感知系统1.2.1机器人感知系统概念与组成1.2.2机器人传感器分类1.2.3机器人感知系统关键技术与发展趋势本章小结思考题与习题学习拓展第2章传感器基本知识2.1传感器基本概念2.1.1传感器的定义2.1.2传感器基本组成2.1.3传感器分类2.2传感器特性与指标2.2.1传感器静态特性与指标2.2.2传感器动态特性与指标2.3传感器标定与校准2.3.1标定与校准的定义2.3.2标定与校准方法2.4常见传感器敏感元件2.4.1电阻式传感器2.4.2电容式传感器2.4.3电感式传感器2.4.4压电式传感器2.4.5光电式传感器2.4.6其他传感器2.5智能传感器2.5.1智能传感器定义2.5.2智能传感器构成与功能特点2.5.3智能传感器的实现本章小结思考题与习题学习拓展第3章机器人自身运动测量与感知3.1机器人位置与位移测量3.1.1规定位置检测方法及元件3.1.2常用位移（角度）检测方法及元件3.2机器人速度测量3.2.1模拟式测速发电机3.2.2数字式编码器测速3.2.3基于编码器测速的定位3.3机器人加速度测量3.3.1加速度测量基本原理3.3.2常见加速度传感器3.4惯性传感器组及其应用3.4.1陀螺仪基本知识3.4.2惯性测量组3.4.3基于惯性传感器的定位3.4.4GPS简介本章小结思考题与习题学习拓展第4章机器人力与触觉4.1机器人关节力与力矩测量4.1.1机器人力与力矩测量研究现状4.1.2机器人力与力矩测量原理4.1.3机器人多维力与力矩传感器及应用4.2机器人触觉感知基本原理4.2.1开关式阵列触觉传感器4.2.2压阻式阵列触觉传感器4.2.3压电式阵列触觉传感器4.2.4电容式阵列触觉传感器4.3柔性人工皮肤触觉4.3.1导电橡胶基本理论4.3.2人工皮肤触觉结构4.4触觉传感器的应用与发展4.4.1触觉传感器的应用及趋势4.4.2触觉传感器的发展与问题本章小结思考题与习题学习拓展第5章机器人视觉5.1机器人视觉技术概述5.1.1机器人视觉技术定义5.1.2机器人视觉技术内涵5.1.3机器人视觉技术发展5.2机器人视觉系统5.2.1机器人视觉系统的功能与应用5.2.2机器人视觉系统的原理与结构5.2.3CCD/CMOS图像传感器5.2.4机器人视觉系统分类5.3图像处理基本知识5.3.1图像的表示5.3.2图像的预处理5.3.3图像特征提取5.3.4图像理解5.4立体视觉5.4.1光学成像过程5.4.2双目立体视觉5.4.3立体匹配5.4.4立体视觉摄像机本章小结思考题与习题学习拓展第6章机器人听觉6.1声音基本概念6.1.1声音物理性质6.1.2声音度量6.1.3声信号接收及发声器件6.2语音识别6.2.1语音识别系统概述6.2.2声信号特征6.2.3特定人语音识别6.2.4非特定人语音识别6.3常用机器人语音识别系统简述6.3.1科大讯飞语音识别工具包6.3.2百度语音识别工具包6.3.3其他语音识别工具6.4听觉定位6.4.1听觉定位在机器人领域应用6.4.2听觉定位方法简介本章小结思考题与习题学习拓展第7章机器人其他感觉7.1机器人嗅觉7.1.1机器人嗅觉感知概述7.1.2常见气体传感器7.1.3机器人嗅觉定位简介7.2机器人接近觉7.2.1接近觉定义与应用7.2.2感应式接近觉传感器7.2.3电容式接近觉传感器7.3机器人距离感知7.3.1超声波测距7.3.2光学测距本章小结思考题与习题学习拓展第8章机器人多传感器信息融合8.1多感知智能机器人系统8.1.1分拣机器人与信息融合8.1.2移动机器人与信息融合8.2多传感器信息融合概述8.2.1信息融合基本概念8.2.2信息融合分类8.2.3信息融合拓扑结构8.2.4信息融合方法8.3传感器定量信息融合8.3.1传感器数据的一致性检验方法8.3.2加权平均法传感器定量信息融合8.3.3卡尔曼滤波法传感器定量信息融合8.4传感器定性信息融合8.4.1贝叶斯方法传感器定性信息融合8.4.2D-S证据理论法传感器定性信息融合本章小结思考题与习题学习拓展参考文献
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随着机器人技术的快速发展和机器人产业规模的不断扩大，机器人领域的人才培养已经成为高校的重要任务之一。目前，我国已有一大批院校开设机器人工程专业，在国家大力推进“六卓越一拔尖”计划2.0以及全面推进新工科建设的背景下，机器人工程专业迎来了新的机遇期。机器人感知技术是机器人技术人才培养课程体系中的重要基础课程，为学生进一步理解、掌握和实现机器人系统的设计、开发、集成等提供了基础知识。鉴于此，在中国机械工业教育协会、机械工业出版社的支持与组织下，开展了面向工程应用型院校机器人工程专业的机器人感知技术教材的编写工作。本书在编写过程中广泛借鉴了国内外机器人专业的教学经验，并考虑到现有高校机器人专业本科课程设置特点，在内容设置上主要包括传感器的基础知识、机器人传感器、传感器信息融合等部分知识，使读者逐步理解机器人如何检测环境各种物理量，如何构建类人的“感觉”，如何依据多种感觉信息准确、完整地 “知晓”自身状态和环境信息等三个层次的内容。本书共8章。第1章主要介绍机器人系统组成和感知系统概念、分类与发展趋势。第2章主要介绍传感器基础知识。在此基础上，第3~7章介绍机器人各种“感觉”的相关知识：第3章主要介绍机器人位置、速度、加速度等内部感觉（传感器）的构建及自身运动状态测量的相关知识；第4章主要介绍机器人力与力矩测量、触觉测量、人工皮肤等外部感觉（传感器）的相关知识；第5章主要介绍机器人视觉系统组成结构、图像传感器、图像处理以及三维立体视觉的基础知识；第6章主要介绍机器人听觉系统组成、语音信号特征与识别，以及听觉定位的基本知识；第7章主要介绍机器人嗅觉、机器人接近觉和机器人距离感知等其他感觉的相关知识。最后，为了使读者进一步理解如何依据多种感觉信息知晓自身状态和环境信息，第8章介绍了机器人多传感器信息融合的定义和系统结构、定量信息融合及定性信息融合的基础知识、方法及应用实例。本书由哈尔滨工业大学（威海）的刘亚欣、钟鸣、黄博、姚玉峰和重庆理工大学的金辉、胡方超、何苗、王玉金共同编写。其中，第1~3章和第7、8章由刘亚欣、钟鸣、黄博、姚玉峰共同编写；第4章由金辉和何苗编写；第5章由刘亚欣和胡方超编写；第6章由金辉和王玉金编写。刘亚欣负责全书的统稿。在本书编写过程中，研究生刘延、王斯瑶、李守强、何清松、罗木林、邱子祥、卢水根等参与了部分图表的修改工作，在此向他们表示感谢。衷心感谢中国机械工业教育协会、机械工业出版社的支持，感谢本书编辑和相关工作人员为本书高质量出版所付出的辛勤劳动。同时，本书的编写还参考了国内外相关领域的文献资料，在此向各位作者表示由衷的感谢。本书由国家杰出青年基金获得者、长江学者特聘教授、国家“万人计划”科技创新领军人才、机器人领域专家孙立宁教授主审，在此表示衷心的感谢。机器人感知技术内容丰富，技术发展迅速，鉴于编者水平和学识以及篇幅限制，本书未能全面、详细地展示该领域的前沿研究，并难免会有疏漏与错误之处，敬请读者批评指正。编者
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