基本信息

书 名

机器人仿真与编程技术

外文书名

出版社

清华大学出版社

作 者

杨辰光

定 价

138.00元

出版时间

2015.06

I S B N

9787302490487

套装书

否

重 量

KG

装 帧

平装

版 次

1

字 数

页 数

开 本

16开

内容简介

在机器人的科研与工业应用中，机器人仿真与编程技术发挥着无可替代的作用，因为它一方面能够对机器人控制算法进行检验测试，另一方面给机器人的研发与测试提供一个无风险且稳定的平台。本书主要内容分为三部分，分别介绍了基于MATLAB机器人工具箱的机器人仿真、3款常用的机器人仿真软件、机器人操作系统（Robot Operating System,ROS)的基础和应用。本书所使用的工具包括MATLAB、Simulink、3款常用的机器人仿真软件和机器人操作系统。本书配套资源丰富，适合作为教材或教辅，也适合各阶层的机器人开发人员和机器人爱好者阅读。

目 录

目录
第一篇基于MATLAB工具箱的机器人仿真
第1章机器人学与MATLAB机器人工具箱
1．1MATLAB机器人工具箱的下载与安装
1．2机器人学的数学基础
1．2．1三维空间中的位置与姿态
1．2．2坐标变换
1．2．3姿态的其他表示方法
1．2．4具体例子的应用
1．3机器人运动学
1．3．1机械臂及运动学
1．3．2DH参数法
1．3．3机器人正运动学
1．3．4机器人逆运动学
1．3．5机器人的瞬态运动学
1．3．6具体例子的应用
1．3．7机器人工具箱的Link类
1．3．8机器人工具箱的SerialLink类1
1．4机器人动力学
1．4．1机器人动力学概述
1．4．2机器人动力学方程的建立方法
1．4．3状态空间方程
1．4．4正向动力学
1．4．5机器人工具箱的SerialLink类2
1．5机器人的运动轨迹
1．5．1运动轨迹问题
1．5．2关节空间的规划方法
1．6机械臂关节控制
1．6．1机器人控制系统的构成
1．6．2Simulink机器人模块
1．6．3机器人的单关节控制
1．6．4机器人的多关节控制
1．7其他基于MATLAB的机器人工具箱
1．7．1Kuka控制工具箱(KCT)的介绍与测试
1．7．2其他机器人工具箱
本章小结
参考文献
第2章MATLAB机器人工具箱的应用
2．1基于学习算法的机器人触觉识别算法研究
2．1．1引言
2．1．2背景
2．1．3算法设计
2．1．4实验设计
2．1．5实验与结果
2．2基于波动变量和神经网络的远程控制系统
2．2．1引言
2．2．2远程操作系统的数学模型
2．2．3基于波动变量的神经控制设计
2．2．4实验设计
2．2．5仿真实验
2．3开发混合运动捕捉方法使用MYO手环应用于远程操作
2．3．1引言
2．3．2设计方法
2．3．3仿真系统设计
2．3．4仿真实验
2．4基于自适应参数识别的Geomagic Touch X触觉装置运动学建模
2．4．1引言
2．4．2建模步骤
2．4．3仿真设计
2．4．4实验和仿真
2．4．5可视化运动学模型与工作空间识别
2．5复杂扰动环境中的新型机械臂混合自适应控制器
2．5．1引言
2．5．2控制问题
2．5．3自适应控制
2．5．4仿真
2．5．5实验设计
2．5．6实验与结果
本章小结
参考文献
第二篇机器人仿真软件的基础与应用
第3章V REP在机器人仿真中的应用
3.1V REP简介及安装
3.1.1V REP的简介
3.1.2V REP的特性
3.1.3V REP的安装
3.2V REP的用户界面及位姿操作
3.2.1控制台窗口
3.2.2对话框
3.2.3应用程序窗口
3.2.4自定义用户界面
3.2.5页面与视图
3.2.6对象/项目位置和方向操作
3.3V REP的场景与模型
3.3.1场景与模型的关系
3.3.2V REP的场景
3.3.3V REP的模型
3.3.4V REP的环境
3.4实体
3.4.1V REP的场景对象
3.4.2场景对象的性质
3.4.3常用的场景对象——形状
3.4.4常用的场景对象——关节
3.4.5V REP的集合
3.5V REP的六种计算模块
3.5.1碰撞检测模块
3.5.2最小距离计算模块
3.5.3逆向运动学模块
3.5.4几何约束求解模块
3.5.5动力学模块
3.5.6路径规划模块
3.6V REP中控制机器人仿真的方法
3.6.1嵌入式子脚本
3.6.2插件
3.6.3附加组件
3.6.4远程客户端应用程序接口
3.6.5通过ROS的节点
3.6.6自定义解决方案
3.7V REP的API框架
3.7.1常规API
3.7.2远程API
3.7.3ROS接口
3.7.4辅助API
3.7.5其他接口
3.8仿真模型的搭建
3.8.1从模型浏览器中加载现有模型
3.8.2从菜单栏中添加场景对象
3.8.3从Import命令中导入/导出其他软件的CAD模型
3.9机器人的仿真
3.9.1物理引擎的选择
3.9.2仿真参数的设置
3.9.3仿真的控制
3.10V REP的具体例子
3.10.1机械臂模型的构建
3.10.2逆运动学建模
3.10.3V REP与MATLAB连接的例子
3.11V REP在人机交互中的应用(一)
3.11.1触觉学与Touch X
3.11.2Touch X的相关软件在人机交互中的作用
3.11.3CHAI3D在人机交互中的作用
3.11.4V REP模块
3.11.5Touch X控制V REP中KUKA机器人的实现
3.12V REP在人机交互中的应用(二)
3.12.1体感技术与Kinect
3.12.2交互相关软件的作用
3.12.3交互相关软件的安装与测试
3.12.4OpenNI/NITE中的人体骨架分析
3.12.5V REP与Kinect接口的安装与测试
3.12.6Kinect与V REP交互的设计与实现
本章小结
参考文献
第4章Gazebo在机器人仿真中的应用
4.1Gazebo的介绍与安装
4.1.1Gazebo的初步介绍
4.1.2Gazebo的安装
4.1.3Gazebo与V REP的比较
4.2Gazebo的结构
4.2.1Gazebo的运行方法
4.2.2Gazebo的组成部分
4.2.3Gazebo的结构
4.3创建机器人
4.3.1模型结构和要求
4.3.2模型的上传
4.3.3制作一个模型
4.3.4制作移动机器人模型
4.3.5导入网格
4.3.6附加网格物体
4.3.7给机器人添加传感器
4.3.8做一个简单的夹持器
4.3.9在机器人上构建夹持器
4.3.10嵌套模型
4.3.11模型编辑器
4.3.12盒子的动画
4.3.13三角网格的惯性参数
4.3.14图层可见性
4.4Gazebo中的模型编辑器
4.4.1模型编辑器
4.4.2SVG文件
4.5场景文件的创建
4.5.1创建一个场景
4.5.2修改场景
4.5.3如何在Gazebo中使用DEM
4.5.4模型群
4.5.5建筑编辑器
4.6插件的编写
4.6.1一个简单的插件：Hello WorldPlugin！
4.6.2插件的使用
4.6.3模型插件
4.6.4世界插件
4.6.5程序化场景控制
4.6.6系统插件
4.7传感器
4.7.1传感器噪声模型
4.7.2接触式传感器
4.7.3摄像头失真
4.8Gazebo的其他功能
4.8.1数学库的使用
4.8.2用户输入
4.8.3连接到Player
本章小结
参考文献
第5章OpenRAVE在机器人仿真中的应用
5.1OpenRAVE简介
5.1.1OpenRAVE的应用
5.1.2OpenRAVE的特性
5.1.3OpenRAVE的下载与安装
5.2OpenRAVE概观
5.2.1OpenRAVE基本架构
5.2.2关于OpenRAVE中的一些说明
5.2.3OpenRAVE公约与准则
5.2.4OpenRAVE中机器人概述
5.2.5插件与接口说明
5.2.6网络协议和脚本
5.3OpenRAVE的基础
5.3.1开始使用OpenRAVE
5.3.2OpenRAVE的命令行工具
5.3.3写OpenRAVE文档
5.3.4环境变量
5.4OpenRAVE运用与展望
5.4.1OpenRAVE的运用项目举例
5.4.2OpenRAVE的展望
本章小结
参考文献
第三篇机器人操作系统基础与应用
第6章机器人操作系统的基础
6.1ROS的安装与测试
6.1.1虚拟机与Ubuntu的安装
6.1.2ROS的安装
6.1.3turtlesim例子的测试
6.2ROS的基本概念与命令
6.2.1程序包(packages)
6.2.2节点(Nodes)和节点管理器(Master)
6.2.3消息(Messages)和主题(Topics)
6.2.4其他ROS的相关概念
6.2.5ROS的一些常用工具
6.3ROS的程序包的创建与编译
6.3.1创建工作区和功能包
6.3.2ROS程序的编译过程
6.4ROS与MATLAB集成
6.4.1RST的ROS功能介绍
6.4.2MATLAB与ROS通信的介绍
6.5ROS与V REP之间的集成
6.5.1V REP中的ROS程序包
6.5.2在ROS中安装V REP
6.5.3在ROS中创建相关的V REP程序包
6.5.4使用ROS节点控制V REP模型的例子
6.5.5V REP ROS Bridge的简介及安装
6.6ROS与Gazebo
6.6.1ROS集成概述
6.6.2安装Gazebo_ros_pkgs
6.6.3ROS/Gazebo版本组合的选择
6.6.4使用roslaunch
6.6.5ROS通信
6.6.6Gazebo中的URDF
6.7实时系统ROS 2.0的介绍
本章小结
参考文献
第7章机器人操作系统的应用
7.1Baxter机器人与ROS
7.1.1Baxter机器人
7.1.2Baxter机器人的控制系统总体框架
7.1.3相关的ROS代码
7.2基于神经网络实现对摇操作机器人进行高性能控制
7.2.1控制系统的架构
7.2.2实验设计与实现
7.2.3实验及结果
7.3规定全局稳定性和运动精度的双臂机器人的神经网络控制
7.3.1实验设计与实现
7.3.2实验结果
7.4基于人体运动捕获对Baxter机器人的远程操作控制
7.4.1远程操作控制系统
7.4.2实验的设计与实现
7.4.3实验及结果
本章小结
参考文献