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第1章 机器人概述1

1.1 机器人的定义1

1.2 机器人的发展历程1

1.2.1 第一代机器人1

1.2.2 第二代机器人2

1.2.3 第三代机器人3

1.3 智能机器人的关键技术6

1.3.1 编程语言与编程方式6

1.3.2 传感器技术7

1.3.3 智能控制技术7

1.3.4 路径规划技术8

1.3.5 导航与避障技术8

1.3.6 人—机接口技术8

习题9

第2章 空间投影与射影几何学10

2.1 透视变换与射影几何学10

2.2 齐次坐标12

2.3 用齐次坐标表现运动17

2.4 射影变换18

2.5 射影变换与图像的形成22

2.6 射影几何学与复比30

习题35

第3章 立体视觉与三维重构36

3.1 摄像机校正36

3.1.1 透视n点（PnP）问题36

3.1.2 透视三点问题37

3.1.3 射影几何学与摄像机校正40

3.2 立体视觉45

3.2.1 基于视差的立体视觉45

3.2.2 由一般放置的摄像机构成的立体视觉46

3.2.3 射影几何学解法49

3.3 从对象的移动来再现其外形52

3.3.1 从对象的移动来了解其尺寸52

3.3.2 由运动来再现外形的线性解法54

3.4 立体视觉系统应用57

3.4.1 立体视觉存在的问题60

3.4.2 有效视场分析61

3.4.3 目标特征点的定位62

习题65

第4章 图像处理与机器视觉67

4.1 图像处理67

4.1.1 图像处理的主要内容67

4.1.2 图像处理的主要运算68

4.1.3 图像滤波69

4.1.4 视觉图像修正73

4.1.5 视觉图像分割75

4.1.6 中值滤波效果77

4.2 机器视觉理论基础80

4.2.1 图像理解与机器视觉80

4.2.2 灰度图像采集和CCD摄像机81

4.2.3 摄像机模型82

4.3 机器视觉与视觉跟踪84

4.3.1 机器视觉系统框架84

4.3.2 视觉跟踪与主动视觉87

4.3.3 主动视觉理论的发展现状88

4.3.4 主动视觉与颜色和彩色图像89

4.3.5 颜色直方图95

4.4 图像形态学处理96

4.4.1 图像直方图规范化处理96

4.4.2 图像的多分辨率表示97

习题98

第5章 主动视觉与目标跟踪99

5.1 主动视觉系统99

5.2 目标跟踪算法101

5.2.1 基于颜色的CAMShift跟踪算法101

5.2.2 颜色概率分布图102

5.3 CAMShift跟踪算法102

5.3.1 基于特征点的跟踪104

5.3.2 运动预测方法105

5.3.3 跟踪滤波的基本原理106

5.3.4 卡尔曼滤波器107

5.3.5 Condensation算法108

5.4 结合颜色、特征点和运动预测的跟踪方法111

5.4.1 运动预测模型112

5.4.2 结合颜色、特征点和运动预测的跟踪框架112

5.4.3 目标区域的表示114

5.5 主动视觉系统控制115

5.5.1 视觉伺服115

5.5.2 主动跟踪控制策略116

5.6 主动视觉实验118

5.6.1 实验环境与跟踪目标118

5.6.2 实验结果与分析119

习题121

第6章 智能机器人自主导航122

6.1 智能机器人导航122

6.1.1 导航与路径规划问题122

6.1.2 导航方式分类122

6.1.3 导航系统分类123

6.1.4 导航中的定位124

6.1.5 建图与路径规划125

6.2 局部导航125

6.3 视觉导航技术125

6.3.1 立体视觉导航126

6.3.2 单目视觉导航127

6.3.3 路标检测和轨迹跟踪视觉导航127

6.4 智能机器人运动学128

6.4.1 驱动轮的约束方程129

6.4.2 运动学方程129

6.4.3 位姿校正130

6.4.4 结构误差的分析及补偿130

6.5 导航系统设计131

6.5.1 导航系统的体系结构131

6.5.2 智能机器人定位131

6.5.3 超声波与红外线传感器系统133

6.5.4 RS-232C串口133

6.5.5 串口数据交换134

6.5.6 超声波传感器实验137

6.5.7 红外线传感器实验138

习题139

第7章 智能机器人路径规划140

7.1 路径规划概述140

7.1.1 路径规划的定义140

7.1.2 路径规划的分类140

7.1.3 智能机器人位姿空间141

7.1.4 环境表示方法141

7.2 路径规划研究现状142

7.2.1 传统路径规划方法142

7.2.2 智能路径规划方法144

7.3 人工势场法146

7.3.1 势场概述146

7.3.2 势场函数的构建146

7.4 栅格法150

7.4.1 栅格与环境表示150

7.4.2 障碍物栅格的处理151

7.4.3 栅格地图的初始化151

7.4.4 路径搜索151

7.4.5 栅格法的特点152

7.5 路径规划的未来发展152

7.6 势场栅格法与动态路径规划153

7.6.1 路径规划结构图153

7.6.2 栅格法构建路径规划参考地图154

7.6.3 栅格地图中栅格势场值的构建158

7.6.4 势场栅格法159

7.6.5 动态规划法162

7.6.6 导航与路径规划实验165

7.7 局部导航方法170

7.7.1 智能机器人视觉导航系统结构170

7.7.2 障碍物空间模型的建立及计算170

7.7.3 局部导航算法设计176

7.7.4 导航实验176

习题178

第8章 智能机器人设计与实现179

8.1 智能机器人的特点179

8.1.1 智能机器人的工作环境179

8.1.2 智能机器人的基本特性179

8.2 PC机与智能机器人180

8.3 智能机器人的控制器180

8.3.1 主板181

8.3.2 数据采集卡181

8.3.3 传感器182

8.3.4 触摸屏183

8.3.5 无线网卡184

8.4 智能机器人的软件体系185

8.4.1 控制台系统软件的选择185

8.4.2 智能机器人的软件结构186

8.4.3 服务端软件结构186

习题188

参考文献189