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本書面向教育、科技、人才三位一體的自主機器人拔尖人才培養(yǎng)，對機器人的環(huán)境感知、定位建圖、規(guī)劃控制、平臺設(shè)計等各個方面進行分章講解，結(jié)合國際大學(xué)生機器人大賽優(yōu)秀案例開展項目式課程建設(shè)，配合實例分析，使讀者在實踐中深入了解機器人的構(gòu)成原理、關(guān)鍵技術(shù)和實踐應(yīng)用，實現(xiàn)“賽、創(chuàng)、教、研”四維交叉，激發(fā)讀者的創(chuàng)新思維和實踐能力，掌握機器人系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)方法。本書共 8 章，分別為自主機器人概述、自主機器人建模、自主機器人環(huán)境感知、自主機器人定位與建圖、自主機器人規(guī)劃控制、自主機器人具身智能、自主機器人移動機構(gòu)、自主機器人系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用案例。本書注重實際的機器人基礎(chǔ)與技術(shù)的設(shè)計和應(yīng)用，讓讀者在了解機器人的基本原理和研究現(xiàn)狀的同時，對機器人實際開發(fā)有深入的了解�！　”緯鴥�(nèi)容全面、圖文并茂、設(shè)計案例豐富、實際應(yīng)用性強，適合普通高校機器人工程等相關(guān)專業(yè)的本科生和機器人技術(shù)相關(guān)方向的研究人員閱讀，也可供機器人技術(shù)領(lǐng)域的從業(yè)人員參考學(xué)習(xí)�！　”緯溆须娮诱n件等教學(xué)資源，歡迎選用本書作教材的教師登錄 www.cmpedu.com 注冊后下載。

機器人技術(shù)是衡量一個國家科技創(chuàng)新和高端制造業(yè)水平的重要標志。與傳統(tǒng)機器人不同，自主機器人具備環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、自主決策和在線學(xué)習(xí)的能力，其目標是在有限甚至沒有人工參與的情況下完成動態(tài)開放場景中的通用任務(wù)，在物流配送、智慧交通、日常生活服務(wù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。以大語言模型、生成模型為代表的新一代人工智能技術(shù)加速發(fā)展，具身智能作為人工智能在物理世界的載體，成為人工智能的下一個浪潮。自主機器人作為具身智能的代表性實體，通過物理本體進行感知和行動，能夠在真實環(huán)境中理解世界并自主學(xué)習(xí)，在互動交流中完成任務(wù)，將為未來智能化社會的發(fā)展注入新的動力。　　本書共 8 章，涵蓋了自主機器人的發(fā)展簡史、建模方法、環(huán)境感知、定位建圖、規(guī)劃控制、具身智能、機構(gòu)設(shè)計以及系統(tǒng)應(yīng)用等核心內(nèi)容。第 1 章系統(tǒng)介紹自主機器人定義、發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢、組成架構(gòu)，并介紹自主機器人在多個領(lǐng)域的典型應(yīng)用案例。第 2 章討論自主機器人建模方法，涵蓋自主機器人運動學(xué)、動力學(xué)、移動機械臂建模及車臂協(xié)同自主機器人建模等關(guān)鍵內(nèi)容。第 3 章介紹自主機器人環(huán)境感知，即自主機器人根據(jù)機載傳感器對所處周圍環(huán)境進行信息獲取，并提取環(huán)境中有效信息特征加以處理與理解。第 4 章著重討論自主機器人在未知環(huán)境中的定位與建圖問題，機器人定位即確定機器人在環(huán)境地圖中的位置和姿態(tài)，而建圖則是構(gòu)建未知環(huán)境的地圖。第 5 章深入探討自主機器人路徑規(guī)劃與運動控制問題，介紹全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃、移動機器人運動控制以及移動機械臂運動控制等方面的方法和技術(shù)，并結(jié)合實例分析展示其在實際場景中的應(yīng)用。第 6 章主要介紹自主機器人具身智能，介紹自主機器人在執(zhí)行任務(wù)和解決問題時，如何利用其身體結(jié)構(gòu)和環(huán)境交互，從而實現(xiàn)智能行為和在線學(xué)習(xí)。第 7 章以不同類型機器人移動機構(gòu)為主線，介紹自主機器人移動機構(gòu)設(shè)計需考慮的各類因素與設(shè)計原則。第 8 章深入探討自主機器人系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用案例，著重介紹自主機器人結(jié)構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計、硬件系統(tǒng)設(shè)計與軟件系統(tǒng)設(shè)計三個關(guān)鍵方面，并結(jié)合實際案例展示自主機器人技術(shù)的實際應(yīng)用與潛力�！　〈送�，本書在第 3 ～ 8 章配套了實例分析，將本書介紹的理論方法和實踐應(yīng)用緊密聯(lián)系起來�！　”緯m合作為普通高校機器人工程等專業(yè)的教材，同時也可作為各層次的機器人開VI自主機器人基礎(chǔ)與技術(shù)發(fā)人員和機器人愛好者的參考書。本書注重機器人基礎(chǔ)與技術(shù)的實際設(shè)計和應(yīng)用，讓讀者在了解機器人基本原理和研究現(xiàn)狀的同時，對機器人實際開發(fā)有深入的了解。對機器人的初學(xué)者，可以先學(xué)習(xí)機器人學(xué)的基礎(chǔ)理論書籍，同時利用好本書介紹的實踐案例和電子資源，編寫相關(guān)代碼并動手搭建機器人模型�！　∮捎诰幷咚接邢�，書中可能存在不足之處，敬請讀者批評指正�！　【帯≌�

序前言第 1 章　自主機器人概述 11.1 自主機器人簡介 11.2 自主機器人發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢 21.2.1 早期研究和概念階段 21.2.2 基本自動化和遙控階段 31.2.3 初級自主階段 31.2.4 高級自主階段 31.2.5 高度自主與智能階段 31.2.6 全面智能與多領(lǐng)域應(yīng)用階段 41.2.7 未來發(fā)展趨勢 51.3 自主機器人組成架構(gòu) 51.4 典型應(yīng)用案例 61.4.1 智慧物流配送 61.4.2 基礎(chǔ)設(shè)施巡檢 71.4.3 日常生活服務(wù) 71.4.4 智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 81.4.5 深空深海探測 81.4.6 柔性機械臂 81.5 本書的主要內(nèi)容 9習(xí)題 10參考文獻 10第 2 章　自主機器人建模 112.1 運動學(xué) 112.1.1 正逆運動學(xué) 112.1.2 多關(guān)節(jié)機械臂運動學(xué) 12VIII自主機器人基礎(chǔ)與技術(shù)2.1.3 移動機器人運動學(xué) 172.2 動力學(xué) 192.2.1 牛頓歐拉動力學(xué)模型 192.2.2 拉格朗日動力學(xué)模型 212.2.3 多連桿機械拉格朗日動力學(xué)模型 222.2.4 非完整約束機器人動力學(xué)模型 252.3 移動機械臂建模 282.3.1 一般運動學(xué)模型 282.3.2 一般動力學(xué)模型 302.4 車臂協(xié)同自主機器人建模 312.4.1 多自由度移動機械臂建模 322.4.2 全向移動機械臂建模 35習(xí)題 39參考文獻 39第 3 章　自主機器人環(huán)境感知 413.1 機器人傳感器介紹 413.1.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng) 423.1.2 視覺傳感器 433.1.3 激光雷達 453.2 多傳感器聯(lián)合標定 463.2.1 多相機標定 473.2.2 相機 - 慣導(dǎo)標定 523.2.3 相機 - 激光雷達標定 543.2.4 激光雷達 - 慣導(dǎo)標定 563.3 圖像預(yù)處理與特征檢測 573.3.1 圖像預(yù)處理 573.3.2 特征點檢測 603.3.3 邊緣檢測 623.4 基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知 653.4.1 深度學(xué)習(xí)基本原理 653.4.2 目標檢測 683.4.3 目標跟蹤 713.4.4 圖像分割 763.5 實例分析：機器人智能三維環(huán)境感知 80習(xí)題 82參考文獻 82IX目錄第 4 章　自主機器人定位與建圖 854.1 機器人定位理論 854.1.1 概率生成法則 854.1.2 貝葉斯濾波定位算法 884.1.3 卡爾曼濾波定位算法 914.1.4 粒子濾波定位算法 954.1.5 小結(jié) 974.2 環(huán)境地圖表示 974.2.1 測距儀的波束模型 974.2.2 二維柵格地圖 1004.2.3 三維點云地圖 1024.2.4 三維語義地圖 1044.2.5 小結(jié) 1064.3 機器人同步定位與建圖技術(shù)概述 1064.3.1 同步定位與建圖技術(shù)的原理概述 1064.3.2 基于擴展卡爾曼濾波的 SLAM 算法 1084.3.3 基于粒子濾波的 SLAM 算法 1134.3.4 基于圖優(yōu)化的 SLAM 算法 1164.3.5 小結(jié) 1204.4 實例分析：基于 ORB-SLAM 的場景重建 120習(xí)題 122參考文獻 123第 5 章　自主機器人規(guī)劃控制 1245.1 全局路徑規(guī)劃 1245.1.1 基于搜索的方法 1255.1.2 基于采樣的方法 1275.1.3 基于勢函數(shù)的方法 1295.2 局部路徑規(guī)劃 1305.2.1 動態(tài)窗口法 1315.2.2 矢量場直方圖法 1325.2.3 模型預(yù)測控制法 1335.2.4 其他方法 1345.3 移動機器人運動控制 1355.3.1 軌跡跟蹤控制 1365.3.2 路徑跟隨控制 1375.4 移動機械臂運動控制 1395.4.1 差分驅(qū)動移動機械臂控制 139X自主機器人基礎(chǔ)與技術(shù)5.4.2 全向移動機械臂控制 1405.5 實例分析：車臂協(xié)同自主機器人運動控制 141習(xí)題 143參考文獻 144第 6 章　自主機器人具身智能 1456.1 多模態(tài)基礎(chǔ)模型介紹 1456.1.1 大語言模型 1456.1.2 視覺語言模型 1476.1.3 具身多模態(tài)語言模型 1486.2 空間認知 1496.2.1 神經(jīng)輻射場 1496.2.2 三維場景圖 1506.3 行為學(xué)習(xí) 1546.3.1 強化學(xué)習(xí) 1546.3.2 模仿學(xué)習(xí) 1626.4 數(shù)據(jù)與模型訓(xùn)練 1686.4.1 數(shù)據(jù)處理與對齊 1686.4.2 數(shù)據(jù)增強與生成 1726.4.3 自監(jiān)督模型訓(xùn)練 1766.5 實例分析：具身智能機器人 1806.5.1 基于大語言模型的高層規(guī)劃 1806.5.2 基于視覺語言模型的細粒度技能學(xué)習(xí) 182習(xí)題 185參考文獻 186第 7 章　自主機器人移動機構(gòu) 1897.1 自主機器人移動機構(gòu)設(shè)計準則 1897.2 直輪式機器人移動機構(gòu) 1917.2.1 設(shè)計需求分析 1917.2.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 1927.2.3 運動學(xué)分析 1957.3 履帶式機器人移動機構(gòu) 1977.3.1 設(shè)計需求分析 1977.3.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 1987.3.3 運動學(xué)分析 2007.4 麥克納姆輪式機器人移動機構(gòu) 2027.4.1 設(shè)計需求分析 202XI目錄7.4.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 2037.4.3 運動學(xué)分析 2047.5 全向輪式機器人移動機構(gòu) 2077.5.1 設(shè)計需求分析 2077.5.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 2077.5.3 運動學(xué)分析 2087.6 舵輪式機器人移動機構(gòu) 2097.6.1 設(shè)計需求分析 2097.6.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 2107.6.3 運動學(xué)分析 2117.7 實例分析：自主機器人移動機構(gòu)設(shè)計案例 2147.7.1 設(shè)計需求分析 2157.7.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 215習(xí)題 220參考文獻 220第 8 章　自主機器人系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用案例 2228.1 自主機器人結(jié)構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計 2228.1.1 自主機器人機構(gòu)設(shè)計準則 2238.1.2 自主機器人機構(gòu)典型結(jié)構(gòu)件設(shè)計 2248.1.3 自主機器人典型傳動機構(gòu)設(shè)計 2298.2 自主機器人硬件系統(tǒng)設(shè)計 2328.2.1 自主機器人常用控制硬件 2328.2.2 自主機器人常用功率驅(qū)動硬件 2338.2.3 自主機器人典型硬件系統(tǒng) 2348.3 自主機器人軟件系統(tǒng)設(shè)計 2348.3.1 自主機器人軟件開發(fā)架構(gòu) 2348.3.2 自主機器人通信軟件設(shè)計 2358.3.3 自主機器人典型軟件系統(tǒng) 2388.4 實例分析：平面 SCARA 機器人設(shè)計 2438.4.1 醫(yī)用術(shù)中信息采集機器人背景及設(shè)計需求分析 2448.4.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計 2448.4.3 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計 2508.4.4 機器人仿真分析 251習(xí)題 254參考文獻 254

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