随着人形机器人、无人飞行器、无人驾驶汽车等移动机器人相关产品在各行业的广泛应用,包括定位建图、感知、结构设计、规划和控制等技术受到了人们重点关注。本书通过讲解移动机器人的知识要点,能够让读者迅速熟悉移动机器人的整体框架和设计原理。在此基础上,本书以实践为重心,讲解大量同步定位和建图技术、导航、三维重建、机器视觉、自然语言处理等方面的基础理论、工作原理及动手练实例,帮助读者在理解移动机器人基础功能的同时掌握移动机器人开发技术,能将所学内容应用于实践。 本书既可作为机器人工程、计算机科学与技术、电子信息工程等专业高年级学生的教材,又可作为指导学生参加机器人学科竞赛的培训教材,还可作为移动机器人开发者的入门教材。
本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念,融入思政元素,注重理论与实践相结合。
前 言移动机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器,具有感知、决策、执行等基本特征,可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率和质量,服务人类生活,在工业、医学、农业、服务业、建筑业甚至军事等领域均有重要用途。移动机器人学涉及结构设计、控制、感知、规划和决策等多个学科,涵盖机械、计算机、自动化、电子信息等专业领域。编者所在机器人与智能技术研究团队自2009年以来一直从事移动机器人的科研、教学和竞赛指导工作。由于移动机器人涉及多学科交叉融合,进入实验室的学生面对海量的知识和内容,往往不知从何处入手。相关的机器人教程往往从单一的学科领域出发,或从基础理论着手,较难让学生快速上手,了解移动机器人开发的整体流程。此外,人工智能、深度学习、机器视觉、自然语言处理、大模型等前沿技术正在极大地改变包括移动机器人领域在内的相关学科知识体系和应用场景,迫切需要加强学生对人工智能技术的理解和应用能力,提升学生的创新思维及综合素质。本书首先介绍移动机器人的背景、技术和应用领域,其次介绍移动机器人硬件组成、基础知识和传感器工作的原理及应用,再次介绍同步定位和建图技术、导航技术和三维重建技术,最后介绍人工智能、深度学习、自然语言处理等前沿技术。此外,本书还将本团队指导学生参加各类机器人学科竞赛的赛题进行整合凝练,形成移动机器人综合应用案例。通过讲解移动机器人相关知识要点,学生能够迅速熟悉移动机器人的整体框架和设计原理。在此基础上,以实践为重心,讲解大量同步定位和建图技术、导航、三维重建、机器视觉、自然语言处理等方面的基础理论、工作原理及动手练实例,帮助学生在理解移动机器人基础功能的同时掌握移动机器人开发技术,能将书中的内容应用于实践。本书可用于指导学生开发移动机器人各项功能,实现定位、建图、导航和人机交互,完成基于人工智能的开发应用,对培养学生具备智能平台开发与应用、信号智能检测与处理、电子产品综合设计与开发能力起到较好的支撑作用。本书既可作为机器人工程、计算机科学与技术、电子信息工程等相关专业高年级学生的实验实践教材,还可作为指导学生参加机器人学科竞赛的培训类教材。相比于国内同类教材,本书尝试在如下几个方面取得突破:(1)内容可适性 市面上的移动机器人书籍主要面向的对象是移动机器人初学者、有一定经验的机器人开发人员和资深机器人开发者,其内容以自学为主,对于在大学阶段自学能力欠佳的学生来说有一定的难度,在学习过程中很容易因为缺乏自我激励半途而废。因此,本书对移动机器人的相关知识进行整合重组,以学生能力培养为主线,形成易于大学高年级学生主动接受和学习的内容。(2)课程衔接性 移动机器人的核心技术及应用涉及工业设计、电气电子、机械工程和计算机等多个专业的学科知识,本书将移动机器人的相关知识与专业核心课程的教学内容建立联系,提炼出适合专业核心课程的课程实验教学内容,更好地支撑课程教学及课程目标达成。(3)教材适用范围 为了使本书内容的适用范围更加广泛,同时兼顾基础性课程和高阶性课程,本书首先从移动机器人的应用场景开始介绍,其次介绍移动机器人硬件模块和软件开发环境,再次介绍移动机器人硬件、软件和应用等模块,最后介绍多个动手练实例。本书适用于机器人工程等专业的相关课程。书中所有源代码可在https://gitee.com/RAO_Lei/Robotbook下载,或发电子邮件(raol@sdju.edu.cn)索取。本书主要由饶蕾、范光宇、陈年生、宋晓勇、程松林、杨定裕等人完成。实验室章弘凯、闵奇、曹嵩、仲袁凯、常耀辉、黄加欣、徐安冉、刘子俊、魏新雨、侯明泽、汪泽和杨倩倩等同学也参与了本书编写的相关工作。由于编者水平有限,书中难免有不妥之处,敬请广大读者批评指正。编 者
高等院校教师
前言第1章 移动机器人概述 11.1 移动机器人背景、技术及应用领域 11.2 移动机器人发展历史 31.3 移动机器人学研究方法 4第2章 移动机器人内部结构 92.1 移动机器人硬件 92.2 移动机器人软件 92.3 移动机器人的移动机构 102.4 图像传感器及其应用 122.5 惯性传感器及其应用 152.6 距离传感器及其应用 17第3章 移动机器人基础知识 213.1 数学模型与表示 213.2 机器人轨迹可视化 263.3 SLAM基本原理 273.4 自己动手练之基础环境搭建 28第4章 激光雷达SLAM 454.1 激光雷达SLAM概述 454.2 前端 464.3 回环检测 494.4 地图构建 504.5 SLAM数据集 524.6 位姿误差分析 534.7 自己动手练之Gmapping建图 54第5章 视觉SLAM 595.1 视觉SLAM概述 595.2 图像信息采集 595.3 视觉里程计 605.4 自己动手练之ORB-SLAM视觉里程计 66第6章 移动机器人导航 716.1 移动机器人导航相关技术 716.2 路径规划算法 746.3 自己动手练之A-star路径规划 81第7章 三维重建 867.1 点云数据采集与预处理 877.2 点云配准 907.3 曲面重建 96第8章 深度学习 1028.1 深度学习概述 1028.2 神经网络 1038.3 人脸识别 1078.4 自己动手练之人脸识别 1088.5 物品识别 1138.6 语义分割 1148.7 自己动手练之语义分割 114第9章 自然语言处理 1179.1 自然语言处理概述 1179.2 语言模型 1249.3 文本情感分析 1279.4 文本表示 1309.5 方面级情感语料库 1319.6 方面级情感分析评价标准 1329.7 自己动手练之ASTE 132第10章 综合应用实例 13610.1 多人辨识项目 13610.2 GPSR项目 14310.3 超市购物 150参考文献 162