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机器人学作为交叉学科，汇集了当今机械、电子、自动化控制和计算机等相关领域的研究成果，是当前世界科技研究*为前沿的领域之一。模仿人的形态和行为而设计制造的机器人就是仿人机器人，一般分别或同时具有仿人的四肢和头部。仿人机器人研究集多门科学于一体，代表着一个国家的高科技发展水平。 乐聚 (深圳) 机器人公司掌握集机械、控制、传感器、电源于一体的高度集成技术，研制出具有视觉、语音对话、力觉、平衡觉等功能的仿人机器人Roban，具有自主知识产权。 Roban机器人具有的听觉和视觉能力，极大地扩展了其在人工智能方面的应用。其配套的ROS系统、Pyhon支持、开放的接口，使Roban机器人成为学习、研究人工智能的极*硬件。 本书基于Roban机器人，围绕机器人学、人工智能两大论题，充分阐释了人工智能在双足机器人上的应用，为人工智能领域教育提供强有力的支持。
- 封面页
- 书名页
- 版权页
- 主编简介
- 内容简介
- 编委会
- 序言
- 前言
- 目录
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第1章 Roban机器人概述
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1.1 Roban机器人简介
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1.1.1 Roban机器人系统
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1.1.2 Roban机器人关节运动模型
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1.1.3 Roban机器人控制框架
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1.2 操作Roban机器人
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1.2.1 无线网络设置
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1.2.2 远程登录Roban机器人
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1.2.3 使用VS Code开发
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第2章 Python编程基础
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2.1 Python语法
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2.1.1 Python运行方式
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2.1.2 Python程序书写格式
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2.1.3 变量、数据类型、表达式
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2.1.4 条件语句
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2.1.5 while循环语句
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2.1.6 continue与break语句
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2.1.7 列表
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2.1.8 元组与字典
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2.2 Python函数
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2.2.1 函数定义
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2.2.2 函数参数
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2.2.3 Python模块
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2.3 Python对象与类
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2.3.1 类的定义与使用
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2.3.2 类的继承
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2.4 文件和异常
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2.4.1 文本文件读写
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2.4.2 二进制文件读写
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2.4.3 异常
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第3章 ROS使用概述
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3.1 ROS简介
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3.2 程序包与节点
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3.2.1 程序包与节点介绍
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3.2.2 节点的编译与运行
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3.3 话题与服务
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3.3.1 ROS话题
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3.3.2 ROS消息与消息类型
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3.3.3 ROS服务
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3.4 launch文件与参数
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3.4.1 launch文件介绍
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3.4.2 机器人实践
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3.5 常用调试工具rqt
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3.5.1 rqt_plot
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3.5.2 rqt_img_View
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3.5.3 rqt_graph
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3.6 ROS配置实践
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3.6.1 ROS编译环境搭建与测试
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3.6.2 ROS话题
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3.6.3 ROS服务
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3.7 主从机配置
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3.7.1 获取IP地址和Hostname
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3.7.2 修改对应的hosts
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3.7.3 配置主从关系
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3.8 ROS CvBridge实践
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3.8.1 将ROS图像消息转换为OpenCV的图像
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3.8.2 将OpenCV图像转换为ROS图像消息
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3.8.3 在计算机上显示Roban机器人摄像头数据
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第4章 同步定位与地图构建
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4.1 SLAM简介
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4.2 图像的接收和发布
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4.2.1 初始化和配置
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4.2.2 主要功能实现
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4.3 定位和图像追踪——ORB-SLAM2
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4.3.1 数据接收和程序初始化
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4.3.2 点云地图创建／重用
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4.4 八叉树图层的截取以及平面地图的生成
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4.4.1 八叉树图层的截取
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4.4.2 平面地图的生成
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4.5 路径规划
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4.6 行走实现
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4.6.1 路径分析
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4.6.2 行走控制
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第5章 V-REP使用概述
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5.1 V-REP使用简介
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5.1.1 前言
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5.1.2 安装带有ROS的V-REP
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5.1.3 V-REP的简单使用
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5.1.4 理解RosInterface
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5.2 V-REP中的Roban机器人
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5.2.1 导入Roban机器人
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5.2.2 BodyHub简介与启动
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5.2.3 关节运动控制
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5.2.4 仿真中的步态运行
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5.3 V-REP传感器使用
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5.3.1 视觉传感器
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5.3.2 接近传感器
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5.4 V-REP使用实践
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5.4.1 过坑路段
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5.4.2 雷区路段
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5.4.3 踢球进洞路段
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第6章 Roban机器人运动控制基础
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6.1 关节
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6.1.1 头部关节
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6.1.2 手臂关节
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6.1.3 髋关节
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6.1.4 腿部关节
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6.1.5 伺服电机
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6.2 完整动作执行
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6.3 运动控制
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6.3.1 舵机参数设置
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6.3.2 关节位置控制
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6.3.3 步态控制
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6.4 运动学正解
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6.4.1 运行IK节点
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6.4.2 计算四肢末端位置
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6.5 运动学逆解
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6.5.1 机器人扭腰
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6.5.2 扭腰中IK逆解的处理
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6.5.3 机器人晃腰
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6.6 自动避障实践
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6.6.13 D相机的原理
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6.6.2 设计思路以及步骤
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6.6.3 示例代码
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第7章 双足步行基础
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7.1 机器人运动学
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7.1.1 坐标变换
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7.1.2 人形机器人运动学模型
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7.1.3 正运动学
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7.1.4 逆运动学
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7.2 ZMP的含义
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7.2.1 ZMP与地面反力
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7.2.2 ZMP分析
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7.2.3 ZMP的测量
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7.2.4 ZMP与机器人运动
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7.3 基于线性倒立摆的双足步态生成
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7.3.1 质心轨迹生成
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7.3.2 足端轨迹生成
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7.3.3 台阶及斜坡地形的步态规划
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7.4 机器人静步态实践
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7.4.1 五次样条插值
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7.4.2 实现机器人双足支撑情况下的重心位置移动
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7.4.3 实现摆动脚轨迹规划以及摆动脚的运行
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7.5 机器人上楼梯实践
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7.5.1 第一阶段
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7.5.2 第二阶段
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7.5.3 第三阶段
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7.5.4 第四阶段
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第8章 人机交互
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8.1 音频处理
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8.1.1 语音识别
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8.1.2 语音合成
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8.1.3 聊天机器人综合应用
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8.2 视频处理
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8.2.1 视频设备简介
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8.2.2 图像处理工具
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8.2.3 颜色检测
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8.3 综合应用
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8.3.1 基本原理
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8.3.2 主要接口
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8.3.3 运行方式
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8.4 颜色识别实践
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8.4.1 HSV颜色模型介绍
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8.4.2 识别小球
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8.4.3 追踪小球
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8.4.4 追踪多种颜色小球
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8.5 人脸识别实践
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8.6 数字识别实践
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8.6.1 深度学习之Keras
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8.6.2 使用模型进行数字识别
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- 参考文献
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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