本书介绍了机器人基础及实践的相关内容，将串联机器人、并联机器人和移动机器人的理论与实践有机集成，并将机器人本体、环境构建以及机器人本体和环境交互的理论与实践有机融合。本书共分为10章，内容涉及机器人概况、机器人运动学基础与实践平台介绍、机器人正运动学理论与实践、机器人逆运动学理论与实践、机器人力学理论与实践、机器人传感理论与实践、机器人环境识别理论与实践、机器人定位及地图构建理论与实践、机器人运动规划理论与实践、机器人控制理论与实践等。　　本书可作为普通高等院校机器人工程、自动化、机电一体化、电气工程及其自动化、人工智能等工科专业的本科生和研究生教材，也可供广大从事机器人应用系统开发的工程技术人员参考。　　本书配有包含PPT课件、教学大纲、习题答案及数字孪生虚拟仿真实验在内的全数字、高智能、立体化线上、线下教学资源。欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com了解获取方式。　　本书配套的“线上全数字化实践平台”网址为：http://110.41.23.108:8080。

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。

机器人是近年来发展起来的综合学科，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，是全球公认的制高点。高精尖技术密集程度是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。作为引领世界未来的颠覆性技术，机器人正在全球范围内创造新产业和新业态，推动生产和消费向智能化方向转变，深刻影响着人类的生产和生活。随着机器人技术在现代社会发展中的作用日益明显，特别是进入21世纪以后，世界各国对机器人的重视程度日益提高，美国、欧盟各国、日本、韩国等发达国家和一些新兴经济国家，纷纷将机器人纳入国家战略计划并进行重点规划和部署。　　党的二十大报告明确指出科技是第一生产力，创新是第一动力，并强调了坚持深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，推进新型工业化，加快建设制造强国。同时，国家先后出台了《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”机器人产业发展规划》等一系列相关规划，将机器人产业作为战略性新兴产业并给予重点支持。此外，工业和信息化部联合十六部门印发了《“机器人+”应用行动实施方案》，提出了深化重点领域“机器人+”应用，增强“机器人+”应用基础支撑能力，强化“机器人+”应用组织保障三方面内容。毫无疑问，随着新一轮科技革命的深入推进，机器人及智能装备制造业将进入快速发展时期，在引领我国制造业高端化、智能化、绿色化方面发挥着重要作用。　　本书综合介绍了机器人相关基础与实践内容，具有基础理论介绍与综合实践相结合的特点，可作为本科生和研究生机器人技术类课程的教材和辅导用书，也适合从事机器人研究、开发和应用的科技人员学习参考。本书将串联机器人、并联机器人和移动机器人的理论和实践有机集成，将机器人本体、环境构建以及机器人本体和环境交互的理论与实践有机融合，是一本综合三类机器人从本体到环境全方位的理论与实践教材。本书第1章简述机器人的发展历史，讨论机器人的特点、元件、系统及分类。第2章首先介绍机器人数学基础，随后介绍机器人机械结构及本书实践平台。第3章首先介绍机器人正运动学解决的问题，然后介绍机器人坐标系的建立，接着以机器人正运动学为例，介绍其正向运动的表示、正向运动方程的建立及运动方程的求解，最后以轮式仿人机器人、并联机器人、移动机器人为例，介绍机器人正运动学技术实践。第4章首先介绍机器人逆运动学求解问题，然后详细介绍机器人逆运动学求解方法，最后以轮式仿人机器人和并联机器人为例，分别介绍机器人逆运动学求解方法及机器人技术实践。第5章首先介绍机器人力学解决的问题，然后分别介绍机器人静力学和动力学分析方法，最后介绍机器人力学实践案例及力学实践训练。第6章首先介绍机器人传感器的分类和特性指标，然后分别介绍机器人的内部传感器、外部传感器和环境检测传感器，最后介绍机器人传感技术实践。第7章首先介绍机器人环境识别技术，然后分别介绍机器人物体识别和障碍物识别的基本方法。最后以机器人环境识别为例，介绍机器人目标识别和障碍物识别的具体实践。第8章首先介绍机器人定位及地图构建技术的发展，然后介绍机器人地图构建方法、视觉和激光SLAM感知技术，最后介绍机器人定位及地图构建实践。第9章首先对机器人运动规划技术进行介绍，然后分别在二维和三维空间内对机器人的路径规划技术、机器人轨迹规划技术进行介绍，最后对运动规划进行综合实践。第10章首先介绍机器人控制技术的发展，然后分别介绍机器人关节空间控制、机器人工作空间控制和机器人力控制的常见方法，最后通过实例介绍机器人控制实践。　　本书由西北工业大学樊泽明任主编，北京工业大学张祥银、西北工业大学孙中奎任副主编，余孝军、王鸿辉、刘准钆、刘文泉参加编写。具体分工为：樊泽明编写第1、8、9章，张祥银编写第3章，孙中奎编写第5、10章，余孝军编写第2章，王鸿辉编写第4、6章，刘准钆编写第7章，余孝军、刘文泉负责各章实践部分的程序编制。全书由樊泽明负责整理和统稿。　　本书在编写和出版过程中，得到了众多领导、专家和朋友的热情鼓励和帮助。本书参考了许多机器人专著、教材及网络资源，在此对参考的专著、教材及网络资源作者致以衷心的感谢。　　编　者

高等院校教师

前言第1章　绪论 11.1　机器人的发展历史 11.1.1　机器人技术的发展 11.1.2　机器人应用的发展 31.2　机器人的定义及特点 51.2.1　机器人的定义 51.2.2　机器人的特点 61.3　机器人元件、系统与分类 71.3.1　机器人元件 71.3.2　机器人系统 91.3.3　机器人分类 101.4　本书综述 16本章小结 20习题 21第2章　机器人运动学基础与实践平台介绍 222.1　机器人数学基础 222.1.1　齐次坐标及位姿矩阵 222.1.2　齐次变换 282.2　机器人机械结构 362.2.1　机器人执行机构 362.2.2　机器人驱动机构 372.2.3　机器人传动机构 382.3　实践平台介绍 392.3.1　轮式仿人机器人软件系统 392.3.2　机器人仿真软件V-REP 422.3.3　VMware Workstation 422.3.4　轮式仿人机器人 42本章小结 48习题 49第3章　机器人正运动学理论与实践 513.1　机器人正运动学解决的问题 513.2　机器人坐标系的建立 523.2.1　机器人D-H方法 523.2.2　相邻两连杆坐标系的位姿表示 533.2.3　相邻两连杆坐标系的位姿确定 543.2.4　机器人非D-H方法 543.3　机器人正运动学的建立 563.3.1　机器人正向运动的表示 563.3.2　机器人正向运动方程的建立 563.3.3　机器人正向微分运动方程 573.3.4　机器人的雅可比矩阵 643.4　机器人正运动学实践 723.4.1　轮式仿人机器人主作业系统正运动学实践 743.4.2　轮式仿人机器人感知系统正运动学实践 753.4.3　轮式仿人机器人辅助作业系统正运动学实践 793.4.4　并联机器人正运动学实践 803.4.5　移动机器人正运动学实践 833.5　轮式仿人机器人正运动学训练 843.5.1　正运动学参数级训练 843.5.2　正运动学编程级训练 87本章小结 89习题 89第4章　机器人逆运动学理论与实践 914.1　机器人逆运动学的求解问题 914.2　机器人逆运动学求解方法 924.2.1　机器人逆运动学的数值解法 924.2.2　机器人逆运动学的几何解法 944.2.3　机器人逆运动学的解析解法 964.2.4　机器人逆雅可比矩阵 984.3　机器人逆运动学实践案例 994.3.1　轮式仿人机器人主作业系统逆运动学求解实践 994.3.2　轮式仿人机器人辅助作业系统逆运动学求解实践 1024.3.3　并联机器人逆运动学求解实践 1044.3.4　移动机器人逆运动学求解实践 1064.4　轮式仿人机器人逆运动学训练 1064.4.1　逆运动学参数级训练 1064.4.2　逆运动学编程级训练 108本章小结 111习题 111第5章　机器人力学理论与实践 1125.1　机器人力学解决的问题 1125.2　机器人静力学分析 1125.2.1　机器人杆受力分析 1125.2.2　机器人力雅可比矩阵 1135.2.3　机器人静力计算 1155.2.4　机器人的静态特性 1165.3　机器人动力学分析 1215.3.1　牛顿-欧拉方程 1215.3.2　虚位移原理 1225.3.3　动力学普遍方程和拉格朗日方程 1245.4　轮式仿人机器人力学实践案例 1285.4.1　轮式仿人机器人静力学实践案例 1285.4.2　轮式仿人机器人动力学单关节实践案例 1315.5　轮式仿人机器人力学实践训练 1315.5.1　轮式仿人机器人训练环境介绍 1315.5.2　轮式仿人机器人静力学实践训练 133本章小结 141习题 141第6章　机器人传感理论与实践 1426.1　机器人传感器概述 1426.1.1　机器人传感器的分类 1426.1.2　传感器的特性指标 1446.2　机器人内部传感器 1456.2.1　位置（位移）传感器 1466.2.2　速度和加速度传感器 1466.2.3　力传感器 1466.3　机器人外部传感器 1476.3.1　触觉传感器 1476.3.2　压觉传感器 1486.3.3　接近传感器 1496.3.4　其他外部传感器 1496.4　机器人环境检测传感器 1526.4.1　机器人双目视觉系统 1526.4.2　激光传感器 1576.5　机器人传感器实践 1586.5.1　轮式仿人机器人传感器参数级实践 1586.5.2　轮式仿人机器人传感器编程级实践 160本章小结 163习题 163第7章　机器人环境识别理论与实践 1647.1　机器人环境识别的技术发展 1647.1.1　物体识别的理解 1647.1.2　物体识别的发展历程 1657.2　传统的物体识别 1657.3　深度学习物体识别 1677.3.1　基于候选框的深度学习目标检测算法 1687.3.2　基于回归方法的深度学习目标检测算法 1737.4　障碍物识别理论 1767.4.1　障碍证据 1767.4.2　障碍物去遮挡方法 1777.5　目标识别实践 1817.5.1　水果目标识别实践 1817.5.2　识别环境构建实践 1847.5.3　水果识别参数级训练 1877.5.4　水果识别编程级训练 1897.6　障碍物识别实践 1927.6.1　构建枝干语义分割数据集实践 1927.6.2　代码工程配置实践案例 195本章小结 199习题 200第8章　机器人定位及地图构建理论与实践 2018.1　地图表示与环境感知 2018.1.1　地图表示方法 2018.1.2　二维地图构建方法 2028.1.3　三维地图构建方法 2088.2　机器人同步建图与定位（SLAM）技术 2148.2.1　视觉SLAM 2148.2.2　激光SLAM 2188.3　地图构建实践案例 2208.3.1　机器人实验室环境二维地图构建实践 2208.3.2　果树三维地图重建实践 2228.4　地图构建训练 2308.4.1　二维地图构建训练 2308.4.2　三维地图构建训练 233本章小结 234习题 234第9章　机器人运动规划理论与实践 2359.1　机器人路径规划 2359.1.1　二维路径规划 2359.1.2　三维路径规划 2399.2　机器人轨迹规划 2449.2.1　三次多项式轨迹规划 2449.2.2　抛物线过渡的线性运动轨迹 2459.3　机器人运动规划实践案例 2479.3.1　果园二维路径规划实践 2479.3.2　果树三维路径规划 2499.4　轮式仿人机器人运动规划训练 2569.4.1　路径规划参数级训练 2569.4.2　路径规划编程级训练 262本章小结 267习题 267第10章　机器人控制理论与实践 26910.1　机器人的控制特点和控制技术 26910.1.1　机器人的控制特点 27010.1.2　机器人的控制技术 27010.2　关节空间控制 27210.2.1　机器人关节模型分析 27210.2.2　基于模型的关节系统控制 27310.2.3　非模型关节空间控制方法 27410.3　工作空间控制 27510.3.1　工作空间的直接控制方法 27510.3.2　工作空间解耦控制方法 27610.3.3　自适应控制 27710.4　机器人力控制 27810.4.1　力/位混合控制问题 27810.4.2　力/位混合控制方法 27810.5　机器人控制实践案例 28010.6　轮式仿人机器人控制训练 28210.6.1　控制实践环境 28210.6.2　控制参数级训练 286本章小结 291习题 291参考文献 292