隨著人形機器人、無人飛行器、無人駕駛汽車等移動機器人相關產(chǎn)品在各行業(yè)的廣泛應用,包括定位建圖、感知、結構設計、規(guī)劃和控制等技術受到了人們重點關注。本書通過講解移動機器人的知識要點,能夠讓讀者迅速熟悉移動機器人的整體框架和設計原理。在此基礎上,本書以實踐為重心,講解大量同步定位和建圖技術、導航、三維重建、機器視覺、自然語言處理等方面的基礎理論、工作原理及動手練實例,幫助讀者在理解移動機器人基礎功能的同時掌握移動機器人開發(fā)技術,能將所學內(nèi)容應用于實踐。 本書既可作為機器人工程、計算機科學與技術、電子信息工程等專業(yè)高年級學生的教材,又可作為指導學生參加機器人學科競賽的培訓教材,還可作為移動機器人開發(fā)者的入門教材。
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規(guī)律編寫而成。踐行四新理念,融入思政元素,注重理論與實踐相結合。
前 言移動機器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機器,具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征,可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復雜的工作,提高工作效率和質量,服務人類生活,在工業(yè)、醫(yī)學、農(nóng)業(yè)、服務業(yè)、建筑業(yè)甚至軍事等領域均有重要用途。移動機器人學涉及結構設計、控制、感知、規(guī)劃和決策等多個學科,涵蓋機械、計算機、自動化、電子信息等專業(yè)領域。編者所在機器人與智能技術研究團隊自2009年以來一直從事移動機器人的科研、教學和競賽指導工作。由于移動機器人涉及多學科交叉融合,進入實驗室的學生面對海量的知識和內(nèi)容,往往不知從何處入手。相關的機器人教程往往從單一的學科領域出發(fā),或從基礎理論著手,較難讓學生快速上手,了解移動機器人開發(fā)的整體流程。此外,人工智能、深度學習、機器視覺、自然語言處理、大模型等前沿技術正在極大地改變包括移動機器人領域在內(nèi)的相關學科知識體系和應用場景,迫切需要加強學生對人工智能技術的理解和應用能力,提升學生的創(chuàng)新思維及綜合素質。本書首先介紹移動機器人的背景、技術和應用領域,其次介紹移動機器人硬件組成、基礎知識和傳感器工作的原理及應用,再次介紹同步定位和建圖技術、導航技術和三維重建技術,最后介紹人工智能、深度學習、自然語言處理等前沿技術。此外,本書還將本團隊指導學生參加各類機器人學科競賽的賽題進行整合凝練,形成移動機器人綜合應用案例。通過講解移動機器人相關知識要點,學生能夠迅速熟悉移動機器人的整體框架和設計原理。在此基礎上,以實踐為重心,講解大量同步定位和建圖技術、導航、三維重建、機器視覺、自然語言處理等方面的基礎理論、工作原理及動手練實例,幫助學生在理解移動機器人基礎功能的同時掌握移動機器人開發(fā)技術,能將書中的內(nèi)容應用于實踐。本書可用于指導學生開發(fā)移動機器人各項功能,實現(xiàn)定位、建圖、導航和人機交互,完成基于人工智能的開發(fā)應用,對培養(yǎng)學生具備智能平臺開發(fā)與應用、信號智能檢測與處理、電子產(chǎn)品綜合設計與開發(fā)能力起到較好的支撐作用。本書既可作為機器人工程、計算機科學與技術、電子信息工程等相關專業(yè)高年級學生的實驗實踐教材,還可作為指導學生參加機器人學科競賽的培訓類教材。相比于國內(nèi)同類教材,本書嘗試在如下幾個方面取得突破:(1)內(nèi)容可適性 市面上的移動機器人書籍主要面向的對象是移動機器人初學者、有一定經(jīng)驗的機器人開發(fā)人員和資深機器人開發(fā)者,其內(nèi)容以自學為主,對于在大學階段自學能力欠佳的學生來說有一定的難度,在學習過程中很容易因為缺乏自我激勵半途而廢。因此,本書對移動機器人的相關知識進行整合重組,以學生能力培養(yǎng)為主線,形成易于大學高年級學生主動接受和學習的內(nèi)容。(2)課程銜接性 移動機器人的核心技術及應用涉及工業(yè)設計、電氣電子、機械工程和計算機等多個專業(yè)的學科知識,本書將移動機器人的相關知識與專業(yè)核心課程的教學內(nèi)容建立聯(lián)系,提煉出適合專業(yè)核心課程的課程實驗教學內(nèi)容,更好地支撐課程教學及課程目標達成。(3)教材適用范圍 為了使本書內(nèi)容的適用范圍更加廣泛,同時兼顧基礎性課程和高階性課程,本書首先從移動機器人的應用場景開始介紹,其次介紹移動機器人硬件模塊和軟件開發(fā)環(huán)境,再次介紹移動機器人硬件、軟件和應用等模塊,最后介紹多個動手練實例。本書適用于機器人工程等專業(yè)的相關課程。書中所有源代碼可在https://gitee.com/RAO_Lei/Robotbook下載,或發(fā)電子郵件(raol@sdju.edu.cn)索取。本書主要由饒蕾、范光宇、陳年生、宋曉勇、程松林、楊定裕等人完成。實驗室章弘凱、閔奇、曹嵩、仲袁凱、常耀輝、黃加欣、徐安冉、劉子俊、魏新雨、侯明澤、汪澤和楊倩倩等同學也參與了本書編寫的相關工作。由于編者水平有限,書中難免有不妥之處,敬請廣大讀者批評指正。編 者
高等院校教師
前言第1章 移動機器人概述 11.1 移動機器人背景、技術及應用領域 11.2 移動機器人發(fā)展歷史 31.3 移動機器人學研究方法 4第2章 移動機器人內(nèi)部結構 92.1 移動機器人硬件 92.2 移動機器人軟件 92.3 移動機器人的移動機構 102.4 圖像傳感器及其應用 122.5 慣性傳感器及其應用 152.6 距離傳感器及其應用 17第3章 移動機器人基礎知識 213.1 數(shù)學模型與表示 213.2 機器人軌跡可視化 263.3 SLAM基本原理 273.4 自己動手練之基礎環(huán)境搭建 28第4章 激光雷達SLAM 454.1 激光雷達SLAM概述 454.2 前端 464.3 回環(huán)檢測 494.4 地圖構建 504.5 SLAM數(shù)據(jù)集 524.6 位姿誤差分析 534.7 自己動手練之Gmapping建圖 54第5章 視覺SLAM 595.1 視覺SLAM概述 595.2 圖像信息采集 595.3 視覺里程計 605.4 自己動手練之ORB-SLAM視覺里程計 66第6章 移動機器人導航 716.1 移動機器人導航相關技術 716.2 路徑規(guī)劃算法 746.3 自己動手練之A-star路徑規(guī)劃 81第7章 三維重建 867.1 點云數(shù)據(jù)采集與預處理 877.2 點云配準 907.3 曲面重建 96第8章 深度學習 1028.1 深度學習概述 1028.2 神經(jīng)網(wǎng)絡 1038.3 人臉識別 1078.4 自己動手練之人臉識別 1088.5 物品識別 1138.6 語義分割 1148.7 自己動手練之語義分割 114第9章 自然語言處理 1179.1 自然語言處理概述 1179.2 語言模型 1249.3 文本情感分析 1279.4 文本表示 1309.5 方面級情感語料庫 1319.6 方面級情感分析評價標準 1329.7 自己動手練之ASTE 132第10章 綜合應用實例 13610.1 多人辨識項目 13610.2 GPSR項目 14310.3 超市購物 150參考文獻 162