內容簡介

本書是關於機器人學和機器視覺的實用參考書， 第一部分“基礎知識”（第2章和第3章）介紹機器人及其操作對象的位置和姿態描述，以及機器人路徑和運動的錶示方法；第二部分“移動機器人”（第4章至第6章）介紹其基本運動控製模式及其導航和定位方法；第三部分“臂型機器人”（第7章至第9章）介紹其運動學、動力學和控製方麵的知識；第四部分“計算機視覺”（第10章至第14章）包括光照與色彩，圖像形成和處理技術，圖像特徵提取，以及基於多幅圖像的立體視覺技術；第五部分“機器人學、 視學與控製”（第15章和第16章）分彆討論基於位置和基於圖像的視覺伺服及更先進的混閤視覺伺服方法。本書將機器人學與機器視覺知識有機結閤，給齣瞭實例算法和程序。作者有完備的代碼可下載，用於驗證書中知識點和實例，注重如何利用視覺信息控製機器人的運動。

作者簡介

Peter Corke 20多年一直緻力於機器人與視覺二者的集成技術研究和探索，並且取得瞭很多突齣的成果，具有豐富的實踐經驗。 Peter Corke 20多年一直緻力於機器人與視覺二者的集成技術研究和探索，並且取得瞭很多突齣的成果，具有豐富的實踐經驗。

目錄

第1章 緒言
1．1 關於本書
1．1．1 MATLAB軟件
1．1．2 讀者對象及必備知識
1．1．3 符號與約定
1．1．4 怎樣使用本書
1．1．5 使用本書教學
1．1．6 本書梗概
第一部分 基 礎 知 識
第2章 位置與姿態描述
2．1 二維空間位姿描述
2．2 三維空間位姿描述
2．2．1 三維空間姿態描述
2．2．2 平移與鏇轉組閤
2．3 本章總結
延伸閱讀
習題
第3章 時間與運動
3．1 軌跡
3．1．1 平滑一維軌跡
3．1．2 多維的情況
3．1．3 多段軌跡
3．1．4 三維空間姿態插值
3．1．5 笛卡兒運動
3．2 時變坐標係
3．2．1 鏇轉坐標係
3．2．2 增量運動
3．2．3 慣性導航係統
3．3 本章總結
延伸閱讀
習題
第二部分 移動機器人
第4章 移動機器人載體
4．1 機動性
4．2 移動機器人小車
4．2．1 移動到一個點
4．2．2 跟蹤一條直綫
4．2．3 跟蹤一般路徑
4．2．4 運動到一個位姿
4．3 飛行機器人
4．4 本章總結
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習題
第5章 機器人導航
5．1 反應式導航
5．1．1 Braitenberg車
5．1．2 簡單自動機
5．2 基於地圖的路徑規劃
5．2．1 距離變換
5．2．2 D*
5．2．3 沃羅諾伊路綫圖法
5．2．4 概率路綫圖方法
5．2．5 RRT
5．3 本章總結
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習題
第6章 機器人定位
6．1 航跡推算
6．1．1 機器人建模
6．1．2 位姿估計
6．2 使用地圖
6．3 創建地圖
6．4 定位並製圖
6．5 濛特卡羅定位
6．6 本章總結
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習題
第三部分 臂型機器人
第7章 機械臂運動學
7．1 描述一颱機械臂
7．2 正運動學
7．2．1 兩連杆機器人
7．2．2 六軸機器人
7．3 逆運動學
7．3．1 封閉形式解
7．3．2 數值解
7．3．3 欠驅動機械臂
7．3．4 冗餘機械臂
7．4 軌跡
7．4．1 關節空間運動
7．4．2 笛卡兒運動
7．4．3 通過奇異位形的運動
7．4．4 位形轉換
7．5 高級問題
7．5．1 關節角偏移
7．5．2 確定D-H參數
7．5．3 改進D-H參數
7．6 應用： 繪圖
7．7 應用： 一個簡單的步行機器人
7．7．1 運動學
7．7．2 單腿運動
7．7．3 四腿運動
7．8 本章總結
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習題
第8章 速度關係
8．1 機械手的雅可比矩陣
8．1．1 坐標係之間的速度轉換
8．1．2 末端執行器坐標係的雅可比矩陣
8．1．3 解析雅可比矩陣
8．1．4 雅可比條件及可操縱性
8．2 分解速率運動控製
8．2．1 雅可比矩陣的奇異性
8．2．2 欠驅動機器人的雅可比矩陣
8．2．3 過驅動機器人的雅可比矩陣
8．3 力的關係
8．3．1 坐標係間的力鏇量轉換
8．3．2 力鏇量轉換至關節空間
8．4 逆運動學： 一個通用數值方法
8．5 本章總結
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習題
第9章 動力學與控製
9．1 運動方程
9．1．1 重力
9．1．2 慣量矩陣
9．1．3 科氏矩陣
9．1．4 有效載荷的影響
9．1．5 基座力
9．1．6 動態可操作性
9．2 傳動係統
9．2．1 摩擦
9．3 正嚮動力學
9．4 機械臂關節控製
9．4．1 驅動器
9．4．2 獨立關節控製
9．4．3 剛體動力學補償
9．4．4 柔性傳動
9．5 本章總結
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習題
第四部分 計算機視覺
第10章 光與色彩
10．1 光的譜錶示
10．1．1 吸收
10．1．2 反射
10．2 色彩
10．2．1 顔色再造
10．2．2 色度空間
10．2．3 色彩名稱
10．2．4 其他顔色空間
10．2．5 兩種原色之間的轉換
10．2．6 什麼是白色
10．3 高級議題
10．3．1 顔色的不變性
10．3．2 白平衡
10．3．3 由於吸收的顔色變化
10．3．4 伽瑪
10．3．5 應用： 彩色圖像
10．4 本章總結
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習題
第11章 圖像形成
11．1 透視變換
11．1．1 透鏡畸變
11．2 相機標定
11．2．1 齊次變換法
11．2．2 分解相機標定矩陣
11．2．3 位姿估計
11．2．4 相機標定工具箱
11．3 非透視成像模型
11．3．1 魚眼鏡頭相機
11．3．2 反射摺射相機
11．3．3 球形相機
11．4 統一化成像
11．4．1 映射廣角圖像到球麵上
11．4．2 閤成透視圖像
11．5 本章總結
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習題
第12章 圖像處理
12．1 獲取圖像
12．1．1 來自文件的圖像
12．1．2 來自附帶相機的圖像
12．1．3 來自電影文件的圖像
12．1．4 來自網絡的圖像
12．1．5 來自代碼的圖像
12．2 一元操作
12．3 二元操作
12．4 空間操作
12．4．1 互相關
12．4．2 模闆匹配
12．4．3 非綫性操作
12．5 數學形態學
12．5．1 去除噪聲
12．5．2 邊界檢測
12．5．3 形態交離變換
12．6 形狀變化
12．6．1 裁剪
12．6．2 圖像縮放
12．6．3 圖像金字塔
12．6．4 圖像變形
12．7 本章總結
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習題
第13章 圖像特徵提取
13．1 區域特徵
13．1．1 分類
13．1．2 圖像錶示
13．1．3 圖像描述
13．1．4 簡要迴顧
13．2 直綫特徵
13．3 點特徵
13．3．1 經典角點檢測器
13．3．2 尺度空間角點檢測器
13．4 本章總結
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習題
第14章 使用多幅圖像
14．1 特徵匹配
14．2 多視圖幾何學
14．2．1 基本矩陣
14．2．2 本質矩陣
14．2．3 估計基本矩陣
14．2．4 平麵單應性
14．3 立體視覺
14．3．1 稀疏立體匹配
14．3．2 密集立體匹配
14．3．3 峰值細化
14．3．4 清理和重構
14．3．5 三維紋理映射顯示
14．3．6 補色立體圖
14．3．7 圖像矯正
14．3．8 平麵擬閤
14．3．9 3D點集匹配
14．4 結構和運動
14．5 應用： 透視矯正
14．6 應用： 拼接
14．7 應用： 圖像匹配和檢索
14．8 應用： 圖像序列處理
14．9 本章總結
擴展閱讀
習題
第五部分 機器人學、 視覺與控製
第15章 基於視覺的控製
15．1 基於位置的視覺伺服
15．2 基於圖像的視覺伺服
15．2．1 相機和圖像運動
15．2．2 控製特徵運動
15．2．3 深度
15．2．4 控製性能分析
15．3 使用其他圖像特徵
15．3．1 直綫特徵
15．3．2 圓特徵
15．4 本章總結
擴展閱讀
習題
第16章 高級視覺伺服
16．1 XY/Z分割的IBVS
16．2 使用極坐標的IBVS
16．3 對一個球麵相機的IBVS
16．4 應用： 機械臂機器人
16．5 應用： 移動機器人
16．5．1 完整約束移動機器人
16．5．2 非完整約束移動機器人
16．6 應用： 飛行機器人
16．7 本章總結
擴展閱讀
習題
附 錄
附錄A 安裝工具箱
附錄B Simulink軟件
附錄C MATLAB對象
附錄D 綫性代數復習
附錄E 橢圓
附錄F 高斯隨機變量
附錄G 雅剋比矩陣
附錄H 卡爾曼濾波
附錄I 齊次坐標係
附錄J 圖
附錄K 峰值搜索
術語
參考文獻

前言/序言

本書是關於機器人學和機器視覺的實用參考書， 第一部分“基礎知識”（第2章和第3章）介紹機器人及其操作對象的位置和姿態描述，以及機器人路徑和運動的錶示方法；第二部分“移動機器人”（第4章至第6章）介紹其基本運動控製模式及其導航和定位方法；第三部分“臂型機器人”（第7章至第9章）介紹其運動學、動力學和控製方麵的知識；第四部分“計算機視覺”（第10章至第14章）包括光照與色彩，圖像形成和處理技術，圖像特徵提取，以及基於多幅圖像的立體視覺技術；第五部分“機器人學、 視學與控製”（第15章和第16章）分彆討論基於位置和基於圖像的視覺伺服及更先進的混閤視覺伺服方法。

本書將機器人學與機器視覺知識有機結閤，給齣瞭實例算法和程序。作者有完備的代碼可下載，用於驗證書中知識點和實例，注重如何利用視覺信息控製機器人的運動。

隻要會使用MATLAB ,就能通過本書學習和掌握機器人與機器人視覺的基礎知識和控製算法。本書使用的MATLAB“機器人學工具箱”（Robotics Toolbox）和“機器視覺工具箱”（Machine Vision Toolbox）可從 www.petercorke.com/RVC 下載。

譯 者 序

從世界上第一颱工業機器人誕生至今，機器人技術已經有瞭長足的發展。智能機器人是現今機器人領域研究的熱點，其特點之一是能夠融閤多種傳感器的信息做齣分析、 判斷和決策，以適應復雜的環境和任務。隨著硬件成本的降低和計算機性能的提升，視覺傳感器已逐漸成為機器人常用的感知器件。與其他種類傳感器相比，視覺傳感器能提供更加豐富和全麵的信息，因而必將成為智能機器人的主要傳感器。

目前，國內外有關機器人技術和機器視覺技術的專著很多，但大多是兩種技術單獨論述。即使有的機器人專著中包含瞭視覺技術，也是作為機器人傳感器的一種簡要介紹。本書是將機器人學與機器視覺知識有機結閤的産物。雖然書中闡述瞭機器人學和機器視覺各自的基礎知識，但更注重如何利用視覺信息控製機器人的運動，將兩者融閤運用。本書側重知識的實用性，圖片說明及應用實例貫穿全書，很少有理論方程的長篇大論。即使在講述理論基礎知識的同時，也穿插瞭很多實例，可以讓讀者對學到的知識點及時進行驗證，使讀者不斷獲得掌握知識的滿足感，增加學習興趣。另外，本書給齣的實例算法和程序都是基於目前國內大專院校和研究所廣泛使用的數學仿真軟件包MATLAB。該軟件包功能強大，而且有很多開源的工具箱，其中本書主要使用的“機器人學工具箱”和“機器視覺工具箱”就是作者自己編寫的。讀者可以利用MATLAB中現成的函數、 模塊及工具箱完成機器人的運動和控製仿真，從而省去大量編程時間，便於快速驗證和掌握所學的知識，也為下一步用其他語言編程打下瞭基礎。

全書共分為5部分。第一部分是機器人學基礎（第2章和第3章），介紹瞭機器人及其操作對象的位置和姿態錶達，以及機器人路徑和運動的錶示方法； 第二部分和第三部分介紹瞭兩類典型的機器人，其中第二部分（第4章至第6章）是關於移動機器人的，介紹瞭其基本運動控製模式及其導航和定位方法； 第三部分（第7章至第9章）針對關節式機械臂，介紹瞭其運動學、 動力學和控製方麵的知識； 第四部分（第10章至第14章）涉及瞭機器視覺技術的基礎知識，包括光照與色彩、 圖像形成、 圖像處理、 圖像特徵提取，以及立體視覺技術； 第五部分（第15章和第16章）介紹瞭基於視覺的機器人控製方法，包括基於位置的視覺伺服和基於圖像的視覺伺服，以及更先進的混閤視覺伺服方法。

本書可以作為學習機器人技術和視覺控製的高年級本科生和研究生的教輔書籍。現有的專業教材一般理論性較強，知識比較抽象，難以理解。同時，要在實際機器人上開展大量實驗成本既高，也耗時。本書中大量的仿真實驗實例會幫助學生更容易和及時地驗證並掌握相關知識。該書也可以作為從事機器人技術研究和開發人員的技術參考書，可以幫助他們在機器人投入實際製作前對機器人的運動和控製進行仿真，驗證其設計的閤理性和有效性。

參加本書翻譯工作的有劉榮（翻譯第1章、 第6章、 第15章和第16章及附錄）、 薛彤（翻譯第2章和第3章）、 陳銳（翻譯第4章和第5章）、 徐江平（翻譯第7章至第9章）、 李揚（翻譯第10章至第12章）和翟士民（翻譯第13章和第14章）。全書由劉榮負責統稿和審校。鑒於譯者水平有限，難免有錯誤和不妥之處，敬請廣大讀者批評指正。

序 言

很久以前，我收到一本很厚的博士論文讓我評審。論文的主題是關於機器人視覺控製的，作者是彼得?科剋（Peter Corke）。以下是我對該論文評語的一段摘錄： 這是一篇傑作，無論在論文構思還是實際內容上都是齣類拔萃的，其質量之高堪稱博士生論文的錶率。

二十多年來，彼得?科剋一直緻力於機器人與視覺二者的集成技術研究和探索，並且取得瞭很多突齣的成果。現在，他的這些成果終於在本書中與大傢見麵瞭。在這本新書中，不僅有前沿理論，還有應用實例，它包含瞭作者多年來在井下機器人、 無人飛行器、 水下機器人、 野外作業機器人等領域探索中所取得的富有特色的基礎和應用研究成果。

雖然現在已有很多關於機器人以及視覺的專著，但很少有像這本書一樣在兩種技術的集成、 剖析以及例證方麵做得如此齣色的。書中對有關技術的探討和論述既深入透徹，又通俗易懂。對於機器人領域正在或將要從事這方麵研究的人員而言，這是一本絕對有價值的參考書。本書涉及的技術比較全麵，對於要實現機器人視覺任務的幾乎每個方麵都有涵蓋與分析，這一點讀者可以從書中對MATLAB工具箱（Toolbox）軟件的有效使用中體會到。

本書內容按讀者接受相關知識的先後邏輯進行安排，從移動機器人基礎到機器人導航、 定位，以及機械臂的運動學、 動力學和關節控製，再到攝像機建模、 圖像處理、 特徵提取以及多圖像幾何學。最後，將以上技術知識通過集成到視覺伺服係統中進行更廣泛的探討。在上述過程中，作者展示瞭如何利用強有力的數字工具和有效軟件對復雜問題進行分解並最後解決的方法。

Springer Tracts in Advanced Robotics(STAR, 施普林格先進機器人技術集）係列叢書緻力於將機器人學領域的最新研究進展引入學術界，內容選擇是基於它們的重要性和研究質量。齣版該係列叢書的目的是要通過對機器人學一些關鍵技術開發進展的廣泛而及時的傳播，推動學術界研究人員之間的交流與閤作，並為該技術的進一步發展做齣貢獻。

彼得?科剋的這本專著以其跨學科性、 縝密的構思和精彩的內容為STAR係列叢書增色良多。

歐薩馬?卡蒂布（Oussama Khatib）

加州，斯坦福

2011年7月

前 言

告訴我，我會忘記。

給我看，我可能記住。

讓我參與其中，我纔會理解。

——中國諺語

機器人和機器視覺的研究都涉及到用算法來處理大量數據。這些數據來源於各種傳感器，如測量車輪轉速的、 測量機械臂關節轉角的、 或者測量機器人環境觀察圖像中各像素亮度的。對於很多的機器人應用，需要實時處理的數據量非常大，就視覺處理而言，數據會達到每秒幾十到幾百兆字節的量級。

過去，機器人和機器視覺領域中的許多技術進步都是由於數據處理方法的改進而推動的，並且這種促進作用仍然繼續著。這些數據處理方法的改進一方麵體現在大量新的並且更有效的算法的湧現，另一方麵則是摩爾定律下的機器本身計算能力的大幅提升。迴想20世紀80年代中我踏入機器人和視覺研究領域時，IBM公司的個人計算機纔剛推齣，它用的僅僅是主頻4��77 MHz的16位處理器，以及16 KB的內存（擴展後纔256 KB）。經過25年後，計算機的計算能力已經翻番瞭16次，也就是增長瞭大約65 000倍。在20世紀80年代後期，能夠實時進行處理圖像的係統需要19英寸寬的機櫃纔能裝下（見圖0.1）。而今天，一塊小小的高性能處理芯片就能勝過那時的圖像處理能力。

圖0.1 很久以前，要完成基於視覺的機器人控製需要很多設備。該圖片是

1992年作者在實驗室裏和一大堆圖像處理與機器人控製的設備在一起

在機器人和機器視覺近一段時間的發展曆程中，研究者們開發齣瞭大量的各種算法，它們是學術界通過技術積纍獲得的重要成就。然而這些算法不僅數量多，而且都比較復雜，對於剛涉足該領域的人來說是不小的障礙。要想從這麼多算法中進行選擇，首當其衝的問題就是：

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