智能机器人

全面反映新一代信息技术对机器人的变革作用，理论系统性强、理论联系实际，通过本书整合各种智能机器人的近期新应用、科研进展，通过思维导图、二维码等构建开放性学习知识体系。

本书阐述了智能机器人的基本理论及实际应用。全书共分9章，深入浅出地介绍了智能机器人的概念、架构，以及当今世界范围内典型的智能机器人；讲述了机器人运动过程的数学表示方法、机器人的传感器种类、机器人的通信方式和操作系统；对移动机器人的定位与建图技术进行了比较详细的讨论；在机器人的路径规划方面，给出了几种常见的分析方法，对目前应用日益增多的机器人导航方法也作了较为详尽的介绍；同时，全面阐述了机器人视觉技术与机器人语音技术的常用算法及实际应用；最后两章内容包含智能机器人的设计案例，以及基于应用平台的实践开发。本书提供了丰富的教学资源，并配套编程实验，以提升学生的实际应用能力。

陈良，浙江大学和柏林工业大学博士，现为苏州大学自动化系主任，苏州大学智能装备系统控制研究所所长、机电工程学院院长助理。苏州工业园区科技领军人才、江苏省双创博士、江苏省智慧交通大数据服务工程技术研究中心主任、中文核心期刊《现代制造工程》编委。主要研究方向基于深度学习的人工智能与智能控制系统，智能制造过程建模、优化与控制等。

第一章 绪论1
1.1智能的概念1
1.1.1人工智能的诞生1
1.1.2图灵测试2
1.2机器人的概念2
1.2.1机器人的诞生2
1.2.2机器人的种类4
1.3智能机器人的概念5
1.3.1智能机器人的定义5
1.3.2机器人的智能水平评价5
1.4智能机器人的架构7
1.4.1智能机器人的经典架构7
1.4.2智能机器人的网联云控架构8
1.5典型的智能机器人10
1.5.1波士顿动力机器人10
1.5.2Pepper12
1.5.3AlphaGo13
1.5.4小途机器人13
1.5.5好奇号火星车14
1.5.6自动驾驶与无人配送15
1.6本章 小结16
1.7习题16
第2章 机器人基础18
2.1机器人的运动描述18
2.1.1坐标系与位姿18
2.1.2二维位姿19
2.1.3三维位姿21
2.1.4平移与旋转24
2.2机器人的感知系统26
2.2.1机器人传感器的特性26
2.2.2内部传感器28
2.2.3外部传感器32
2.3机器人的通信系统34
2.3.1有线通信34
2.3.2无线通信36
2.4机器人操作系统38
2.4.1ROS基础39
2.4.2ROS应用42
2.5本章 小结45
2.6习题45
第三章 机器人定位与导航47
3.1机器人定位技术47
3.1.1航迹推算47
3.1.2位姿估计49
3.2机器人学中的地图50
3.2.1使用地图51
3.2.2创建地图56
3.2.3定位并建图60
3.2机器人导航技术63
3.2.1反应式导航64
3.2.2基于地图的导航67
3.4本章 小结71
3.5习题71
第四章 机器人路径规划72
4.1路径规划概述72
4.1.1路径规划定义72
4.1.2路径规划分类73
4.2人工势场法路径规划74
4.2.1势场法概述74
4.2.2势场函数建立74
4.3栅格法路径规划76
4.3.1状态空间搜索76
4.3.2A*算法路径规划78
4.3.3D*算法路径规划80
4.4全覆盖路径规划82
4.4.1全覆盖路径规划问题82
4.4.2单元分解法83
4.4.3栅格地图法85
4.5本章 小结88
4.6习题88
第五章 智能机器人SLAM90
5.1机器人SLAM90
5.1.1SLAM定义91
5.1.2SLAM数学描述91
5.2机器人激光雷达SLAM93
5.2.1激光雷达93
5.2.2基于扩展卡尔曼滤波的SLAM93
5.2.3基于粒子滤波的SLAM97
5.2.4基于图优化的SLAM98
5.3视觉SLAM基础101
5.3.1vSLAM的概念101
5.3.2特征提取102
5.3.3视觉里程计106
5.3.4后端优化与建图109
5.3.5回环检测与词袋模型110
5.3本章 小结114
5.4习题114
第六章 智能机器人视觉115
6.1机器人视觉系统115
6.1.1机器人视觉的含义115
6.1.2机器人视觉系统的组成116
6.1.3单目/双目机器人视觉117
6.1.4RGB-D机器人视觉117
6.2视觉目标检测方法118
6.2.1R-CNN118
6.2.2FastR-CNN119
6.2.3FasterR-CNN121
6.2.4YOLO123
6.3视觉SLAM方案125
6.3.1ORB-SLAM2127
6.3.2LSD-SLAM129
6.3.3RGB-DSLAM131
6.4深度学习在机器人视觉中的应用132
6.4.1回环检测133
6.4.2语义地图134
6.4.3三维重建135
6.4.4人脸识别135
6.5本章 小结136
6.6习题136
第七章 智能机器人语音138
7.1自然语言处理NLP概述138
7.1.1NLP及其历史138
7.1.2NLP新技术框架139
7.2自然语言处理的深度学习模型和方法140
7.2.1递归神经网络140
7.2.2LSTM141
7.2.2Word2Vec142
7.2.3ELMO144
7.2.4Transformer146
7.2.5BERT149
7.3机器人语音技术AIUI开放平台152
7.3.1机器人语音技术概述152
7.3.2应用领域153
7.3.3产品框架153
7.4机器人语音解决方案与应用实践154
7.4.1基于注意力机制的LSTM端到端语音识别154
7.4.2医疗智能问答机器人163
7.5本章 小结169
7.6习题169
第八章 智能机器人创新设计170
8.1激光雷达导航智能车设计案例170
8.1.1案例介绍170
8.1.2方案设计170
8.1.3软硬件设置172
8.1.4调试与建图178
8.2视觉导航智能车设计案例181
8.2.1本体设计与制作181
8.2.3软件体系架构设计183
8.2.4自主避障方案189
8.3服务机器人设计案例193
8.4本章 小结200
8.5习题200
第九章 ：机器人智能应用开发实践201
9.1机器人智能应用开发基础201
9.1.1应用开发平台201
9.1.2应用开发环境的搭建与配置202
9.1.3智能应用的开发、编译与调试206
9.2语音交互智能应用开发实践212
9.2.1语音合成能力集成212
9.2.2语音识别与语义理解能力集成217
9.2.3语义交互综合应用实践228
9.3机器人导航智能应用开发实践246
9.3.1机器人地图的构建与导航点位247
9.3.2机器人底盘移动能力集成251
9.3.3智能导航应用253
9.4图像识别智能应用开发实践254
9.4.1人脸识别能力集成256
9.4.2“人证合一”应用实现259
9.5智能应用开发综合实践261
9.5.1综合开发流程261
9.5.2综合应用需求262
9.5.3综合应用的设计与集成262
9.5.4综合应用的测试与发布270
9.6本章 小结272
9.7习题272
参考文献274