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| 編輯推薦： |
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?内容全面：全书共分八章，内容涵盖了智能移动机器人的基本概念、系统机构、环境感知与建图导航、协同控制等技术内容，以及几类典型的智能机器人及其应用。同时，还详细介绍了机器人运动过程的数学表示方法、传感器的种类、通信方式和操作系统等核心知识。?理论与实践相结合：该书不仅深入讲解了智能移动机器人的理论知识，还提供了丰富的设计案例和实践开发内容。通过理论知识的讲解和实际操作案例的结合，读者可以更好地理解和掌握智能移动机器人的相关知识。?机器人领域的最新技术和发展趋势，如SLAM建图与导航、协同编队与建图等，为读者提供了前沿的技术视角。
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| 內容簡介： |
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本书面向机器人工程、人工智能、控制下科学与工程、智能科学与技术等新工科专业对移动机器人基础理论与技术体系的学习需求，从基础概念、软硬件系统结构、关键核心算法到系统应用等方面展开阐述，全书共分为8章，主要课程内容包括：移动机器人的基本概念与发展历程、移动机器人软硬件系统组成、ROS机器人操作系统、移动机器人SLAM与导航、多移动机器人协同控制、移动机器人应用、移动机器人实验课程等部分组成。 本书可作为大学相关专业高年级本科生和研究生的教材或课外参考书，也可作为相关领域工程技术人员的自学读本。
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| 關於作者： |
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张辉，湖南大学机器人学院教授，博士生导师，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心副主任，中国图象图形学学会理事、副秘书长。入选“长江学者”特聘教授、湖南省杰出青年基金、湖南省科技领军人才。长期从事共融机器人技能学习、智能机器人视觉检测等领域研究工作。主持国家自然科学基金重点项目2项、国家重点研发计划课题等。在IEEE等国内外期刊上发表论文70余篇，授权国家发明专利35项，荣获2022年湖南省科技进步一等奖、2018年国家技术发明二等奖、2022年高等教育（研究生）国家教学成果奖二等奖等。钟杭，湖南大学机器人学院副教授，岳麓学者，博士生导师，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心研究员，国家重点研发计划青年科学家项目首席科学家。主要从事机器人规划与控制、集群机器人协同、特种机器人技术与系统等领域研究工作。获吴文俊人工智能科学技术奖青年科技奖、湖南省科技创新领军人才、博士后创新人才支持计划等，近年来获湖南省科技进步一等奖、湖南省科学技术创新团队奖、中国图象图形学学会科技进步二等奖等。王耀南，中国工程院院士，机器人技术与智能控制专家，湖南大学教授，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任。任中国科协委员、中国图象图形学学会理事长、中国自动化学会会士、中国计算机学会会士、中国人工智能学会会士、中国自动化学会常务理事、中国人工智能学会监事、科技委人工智能与区块链技术委员会委员等。长期从事机器人感知与控制技术的教学和科研工作，成果获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖4项、何梁何利基金科学与技术进步奖，获国家百千万工程人才、德国杰出洪堡学者、全国高等学校优秀教师、全国五一劳动奖章、全国先进工作者、全国创新争先奖、全国教材建设先进个人等荣誉称号。
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| 目錄：
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目 录前言第1章 绪论 11.1 移动机器人的基本概念与发展历程 11.1.1 移动机器人的定义 11.1.2 移动机器人的分类 21.1.3 移动机器人的发展历程 31.2 移动机器人的主要研究内容 61.2.1 机械结构的设计与驱动 61.2.2 环境感知系统 101.2.3 控制系统 121.2.4 人机交互技术 151.2.5 应用研究 171.3 移动机器人技术发展趋势 181.3.1 移动机器人环境感知 191.3.2 移动机器人运动规划 201.3.3 移动机器人控制技术 22第2章 移动机器人的系统结构 252.1 章节概述 252.2 系统结构 252.3 移动机构 262.3.1 轮式移动机构 262.3.2 履带式移动机构 332.3.3 腿足式移动机构 342.4 执行机构 342.4.1 自由度 352.4.2 执行机构关节及自由度的构成 362.4.3 动作形态的分类 372.5 感知系统 392.5.1 IMU 392.5.2 编码器 402.5.3 测距传感器 422.5.4 力觉传感器 452.5.5 视觉传感器 462.6 驱动系统 492.6.1 液压驱动系统 492.6.2 气压驱动系统 502.6.3 电动机驱动系统 502.7 控制系统 522.7.1 控制系统实现框架 522.7.2 人机交互界面 53第3章 机器人操作系统 563.1 章节概述 563.2 ROS简介 563.3 搭建ROS开发环境 573.4 ROS架构 593.4.1 架构设计 593.4.2 文件系统 603.4.3 通信机制 653.4.4 常用组件 673.4.5 开源社区 723.5 ROS 2简要介绍 733.5.1 ROS 2设计目标 733.5.2 ROS 2架构 733.5.3 ROS 2通信模型 74第4章 机器人感知技术 774.1 章节概述 774.2 机器人视觉感知方式与视觉系统 774.2.1 视觉传感器基本参数 784.2.2 机器人视觉里程计 804.2.3 机器人末端感知技术 874.3 激光雷达感知技术 904.3.1 激光里程计 914.3.2 三维环境感知 97第5章 移动机器人SLAM与导航 1035.1 章节概述 1035.2 建图 1035.2.1 gmapping建图 1045.2.2 hector_slam建图 1095.2.3 Cartographer建图 1135.3 定位 1175.3.1 蒙特卡洛定位 1175.3.2 自适应蒙特卡洛定位 1195.4 路径规划 1215.4.1 Dijkstra算法 1225.4.2 A*算法 1245.5 DWA算法 1265.5.1 运动模型 1275.5.2 速度采样 1275.5.3 评价函数 1285.5.4 实验结果 128第6章 多移动机器人协同编队与建图 1296.1 协同编队 1296.1.1 预备知识 1306.1.2 领航机器人状态分布式估计 1316.1.3 基于估计器的编队控制 1326.2 协同建图 1346.2.1 协同建图整体架构 1346.2.2 多机通信和数据关联 1376.2.3 地图融合与后端优化 1396.3 常见应用场景 142第7章 移动机器人应用 1447.1 移动机器人在智能配送场景中的应用 1447.1.1 AGV的总体结构 1447.1.2 AGV的应用平台 1467.1.3 AGV的实例 1477.2 移动机器人视觉感知技术在智能车辆中的应用 1507.2.1 智能车辆的整体结构 1507.2.2 智能车辆的视觉感知应用平台 1527.2.3 智能车辆视觉感知 1537.3 服务型移动机器人应用 1567.3.1 服务型移动机器人的结构 1567.3.2 服务型移动机器人应用实例 1597.3.3 机器人定位轨迹误差分析 1657.4 空地协同机器人应用 1667.4.1 空地协同机器人的系统结构 1667.4.2 空地协同机器人的应用平台 167第8章 移动机器人实验指导 1758.1 ROS小实验—“圆龟” 1758.1.1 实验目的及意义 1758.1.2 实验设备 1758.1.3 实验内容 1758.1.4 实验步骤 1758.1.5 实验总结 1798.2 小乌龟自主跟随运动 1798.2.1 实验目的及意义 1808.2.2 实验设备 1808.2.3 实验内容 1808.2.4 实验步骤 1808.2.5 实验总结 1858.3 用上位机查看串口数据 1858.3.1 Aimibot 教育机器人 1858.3.2 实验目的及意义 1858.3.3 实验设备 1868.3.4 实验内容 1868.3.5 实验步骤 1868.3.6 实验总结 1868.4 蓝牙键盘控制机器人运动 1878.4.1 实验目的及意义 1878.4.2 实验设备 1878.4.3 实验内容 1878.4.4 实验原理 1878.4.5 实验步骤 1898.4.6 实验注意事项 1898.4.7 实验总结 1898.5 机器人自主轨迹运动 1898.5.1 实验目的及意义 1908.5.2 实验设备 1908.5.3 实验内容 1908.5.4 实验原理 1908.5.5 实验步骤 1918.5.6 实验注意事项 1918.5.7 实验总结 1928.6 超声波避障 1928.6.1 实验目的及意义 1928.6.2 实验设备 1928.6.3 实验内容 1928.6.4 实验原理 1928.6.5 实验步骤 1948.6.6 实验注意事项 1958.6.7 实验总结 1958.7 相机标定 1958.7.1 实验目的及意义 1958.7.2 实验设备 1958.7.3 实验内容 1958.7.4 实验步骤 1958.7.5 实验注意事项 1988.7.6 实验总结 1988.8 Rviz可视化仿真 1998.8.1 Rviz简介 1998.8.2 实验目的及意义 2008.8.3 实验设备 2008.8.4 实验内容 2008.8.5 Rviz安装与运行 2008.8.6 实验步骤 2008.8.7 Rviz界面说明 2018.8.8 实验总结 2018.9 激光雷达建图（Gazebo仿真） 2028.9.1 实验目的及意义 2028.9.2 实验设备 2028.9.3 实验内容 2028.9.4 实验步骤 2028.9.5 实验总结 2048.10 激光雷达建图（实地建图） 2048.10.1 实验目的及意义 2048.10.2 实验设备 2048.10.3 实验内容 2058.10.4 实验原理 2058.10.5 实验步骤 2078.10.6 实验总结 208附录附录A RoboMaster大赛介绍 210附录B RoboMaster机器人介绍 215附录C 竞赛相关视觉算法与应用 218参考文献 224
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| 內容試閱：
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前 言智能移动机器人是现代科技领域的热门话题，它集成了人工智能、机器人技术等多个学科的前沿成果，实现了机器与人类的更深度融合。在工业自动化、医疗服务、生活娱乐等诸多领域，智能移动机器人的应用越来越广泛，它们能够完成各种复杂任务，提高工作效率，并为人类带来更多便利。20世纪50年代以来，随着人工智能和机器人技术的不断发展，智能移动机器人逐渐进入人们的视野。近年来，随着硬件设备性能的提升和软件算法的进步，智能移动机器人的技术取得了突破性进展，它们具备了更好的感知能力、决策能力和运动能力，可以更加灵活地适应各种环境，完成更多复杂的任务。智能移动机器人具有许多特点，如智能化、移动化、高科技化等。首先，它们集成了多种传感器和高级算法，具备强大的感知和学习能力，能够根据环境变化自主决策，调整自身行为。其次，智能移动机器人能够实现复杂的运动和导航，可在多种地形和环境下自由行动。此外，它们还采用了各种先进的技术，如激光雷达感知技术、深度学习等，使自身具备更高级的功能。本书介绍了智能移动机器人的发展概况和技术发展趋势，并分别对智能移动机器人的感知技术、运动规划技术和控制技术进行了综述，阐述了视觉感知的关键技术及其面临的挑战、常见的五类运动规划方法以及整体控制和分类控制方法。本书章节内容安排如下。第1章为绪论，主要介绍了移动机器人的发展历程，概述了移动机器人研究领域中的各项关键技术，同时描述了移动机器人的特点和基本结构，并分析了移动机器人的感知技术、运动规划技术和控制技术的发展趋势。第2章讲解移动机器人的系统结构，首先介绍了移动机器人的总体结构，然后分别对移动机器人的移动机构、执行机构、感知系统、驱动系统和控制系统进行了详细的阐述。第3章讲解机器人操作系统，主要介绍了移动机器人常用的开发系统ROS，着重介绍了ROS的系统架构和实例，并对ROS 2进行了简要的介绍。第4章讲解机器人感知技术，首先介绍了机器人的视觉感知方式与视觉系统，包括视觉传感器的基本参数、机器人视觉里程计和机器人末端感知技术，其次详细介绍了激光雷达感知技术，包括激光里程计和三维环境感知。第5章讲解移动机器人SLAM与导航，主要介绍了建图、定位、路径规划和DWA算法四部分内容。建图部分简要介绍了gmapping建图、hector_slam建图和Cartographer建图，路径规划部分介绍了Dijkstra（迪杰斯特拉）算法和A*算法。第6章讲解多移动机器人协同编队与建图，主要介绍了协同编队和协同建图两部分内容，其中协同编队部分介绍了领航机器人状态分布式估计和基于估计器的编队控制，协同建图部分详细阐述了其关键问题及解决方法，并给出实例对象。第7章讲解移动机器人应用，主要介绍了移动机器人在智能配送场景中的应用、移动机器人视觉感知技术在智能车辆中的应用、服务型移动机器人应用和空地协同机器人应用，并针对不同的应用给出相应的总体结构设计、应用平台和应用实例说明。第8章为移动机器人实验指导，主要介绍了ROS和Rviz等相关软件，并结合实际移动机器人进行蓝牙键盘控制、自主轨迹运动、超声波避障、相机标定和激光雷达建图等教学实验。附录为RoboMaster大赛的相关介绍，主要包含赛事的相关说明、RoboMaster机器人介绍和竞赛相关视觉算法与应用。
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