本教材共九章，内容由浅入深，涵盖机器人技术的基础知识、关键理论与实用方法。开篇首先梳理机器人的基本概念、发展历程及系统构成，奠定学习基础。随后重点阐述机器人运动学与动力学，包括位姿描述、坐标变换、雅可比矩阵、牛顿-欧拉方程和拉格朗日方程等核心内容，并辅以多自由度机械臂和常见移动平台案例。控制方法部分详细讲解了经典的PID控制及其在轨迹跟踪中的应用，并介绍了自适应控制、滑模控制等先进策略。轨迹规划章节系统讨论了在关节空间与笛卡尔空间中的多种规划方法，以及A*、RRT等智能规划算法。机器人视觉部分介绍了图像处理、3D视觉与相机标定等技术。最后，本书引入机器人操作系统(ROS)，通过实例说明其在移动控制、导航、视觉等上层任务中的应用。

第1章　绪论 1 思维导图 1 学习目标 2 问题导入 2 1.1 机器人的概念和发展历史 2 1.1.1 机器人的概念 2 1.1.2 机器人的发展历史 3 1.2 机器人的结构和分类 7 1.2.1 机器人的结构 7 1.2.2 机器人的分类 8 1.3 机器人控制的基本要求 12 1.3.1 机器人控制的主要内容 12 1.3.2 机器人控制的学习要求 13 思考题与习题 14 参考文献 14 第2章 机器人系统 16 思维导图 16 学习目标 17 问题导入 17 2.1 驱动部分 17 2.1.1 电驱动 17 2.1.2 液驱动 18 2.1.3 气驱动 18 2.2 本体部分 18 2.2.1 机身 18 2.2.2 关节 19 2.2.3 传动部分 20 2.2.4 上肢—臂部、腕部、手部 21 2.2.5 下肢—移动机构 25 2.3 感知部分 26 2.3.1 距离传感器 27 2.3.2 接近传感器 27 2.3.3 角度传感器 28 2.3.4 力传感器 29 2.3.5 速度传感器与加速度传感器 29 2.3.6 视觉传感器 30 2.3.7 触觉传感器 31 2.4 控制部分 32 2.5 机器人的电源 35 2.5.1 电池 35 2.5.2 直流稳压器 36 2.6 充电装置 37 2.6.1 类型 37 2.6.2 关键技术参数 38 2.6.3 发展趋势 39 思考题与习题 39 参考文献 39 第3章 机器人运动学 41 思维导图 41 学习目标 42 问题导入 42 3.1 机械臂位姿描述与坐标变换 42 3.1.1 位置与姿态描述 43 3.1.2 坐标变换 45 3.1.3 姿态的欧拉角描述 45 3.1.4 姿态的等效转角描述 47 3.1.5 姿态的欧拉参数描述 48 3.1.6 运动算子 48 3.2 机械臂的运动学 50 3.2.1 正运动学 51 3.2.2 逆运动学 56 3.3 机械臂雅可比矩阵 58 3.3.1 速度描述 59 3.3.2 雅可比矩阵的计算 60 3.3.3 案例1：二自由度机械臂雅可比矩阵 61 3.3.4 雅可比矩阵的奇异性 63 3.3.5 案例2：二自由度机械臂雅可比矩阵的奇异性分析 63 3.4 轮式移动机构运动学 64 3.4.1 两轮差速移动机构运动学 64 3.4.2 阿克曼移动机构运动学 67 3.4.3 麦克纳姆轮移动机构运动学 69 思考题与习题 73 参考文献 74 第4章 机器人静力学与动力学 75 思维导图 75 学习目标 76 问题导入 76 4.1 机械臂静力学 76 4.1.1 机械臂静力学基础 76 4.1.2 机械臂静力学能解决的问题 78 4.1.3 案例1：利用雅可比矩阵计算关节力矩 78 4.1.4 案例2：二自由度机械臂的静力学分析 78 4.2 坐标系间力和力矩的变换 79 4.2.1 坐标系间力和力矩的变换方法 79 4.2.2 案例：物体在不同坐标系中力与力矩的计算 80 4.3 机械臂力和力矩分析 81 4.4 机械臂动力学分析 81 4.4.1 牛顿-欧拉方程动力学分析 82 4.4.2 拉格朗日方程动力学分析 85 4.4.3 案例1：二自由度机械臂牛顿-欧拉方程动力学建模 87 4.4.4 案例2：二自由度机械臂拉格朗日方程动力学建模 91 4.5 轮式移动机构动力学分析 93 4.5.1 两轮差速移动机构动力学分析 94 4.5.2 阿克曼移动机构动力学分析 95 思考题与习题 97 参考文献 97 第5章 机器人PID控制 98 思维导图 98 学习目标 99 问题导入 99 5.1 PID控制概述 99 5.2 二自由度机器人PD控制案例 101 5.2.1 算法原理 101 5.2.2 控制器设计 101 5.2.3 稳定性分析 101 5.2.4 仿真实例 102 5.3 三自由度机器人PID控制案例 105 5.3.1 运动学建模 105 5.3.2 动力学建模 106 5.3.3 仿真实例 108 5.4 两轮差速移动机构PID轨迹跟踪控制案例 113 5.4.1 数学建模 113 5.4.2 控制器设计 115 5.4.3 稳定性分析 115 5.4.4 仿真实例 115 思考题与习题 120 参考文献 120 第6章 机器人鲁棒自适应控制及其他智能控制方法 121 思维导图 121 学习目标 122 问题导入 122 6.1 算法原理 123 6.1.1 自适应控制 123 6.1.2 滑模控制 126 6.2 控制器设计 128 6.2.1 控制律设计 128 6.2.2 稳定性分析 128 6.3 仿真实例 128 6.4 其他智能控制方法 132 6.4.1 模糊控制 133 6.4.2 神经网络控制 137 思考题与习题 142 参考文献 143 第7章 机器人轨迹规划 144 思维导图 144 学习目标 145 问题导入 145 7.1 移动机构轨迹规划 145 7.1.1 栅格建模法 145 7.1.2 A*算法 146 7.1.3 蚁群算法 154 7.2 机械臂关节空间中轨迹规划 160 7.2.1 采用三次多项式插值函数进行无中间点的轨迹规划 160 7.2.2 案例1：使用MATLAB实现采用三次多项式插值函数进行轨迹规划 161 7.2.3 采用三次多项式插值函数进行有中间点的轨迹规划 162 7.2.4 案例2：在MATLAB中采用三次多项式插值函数进行含多个中间点的轨迹规划 163 7.3 机械臂笛卡儿空间中的轨迹规划步骤 164 7.3.1 直线轨迹规划 166 7.3.2 案例1：对位置直接进行插补 168 7.3.3 笛卡儿空间中圆弧轨迹规划 171 7.3.4 案例2：使用MATLAB实现圆弧轨迹规划 175 7.3.5 笛卡儿空间中样条轨迹规划 178 7.3.6 案例3：使用MATLAB实现在笛卡儿空间中的三次样条轨迹规划 179 7.4 机械臂笛卡儿路径规划的几何问题 183 7.4.1 规划的轨迹无法到达中间点 183 7.4.2 规划的轨迹在奇异点附近关节速度增大 183 7.4.3 规划的轨迹起始点和终止点有不同的解 183 7.5 智能规划算法 184 7.5.1 RRT算法 184 7.5.2 人工势场法 184 7.5.3 粒子群算法 185 7.5.4 神经网络算法 185 7.5.5 智能规划算法实例 187 思考题与习题 201 参考文献 202 第8章 机器人视觉 203 思维导图 203 学习目标 204 问题导入 204 8.1 概述 204 8.2 视觉系统硬件 205 8.3 视觉与图像处理算法 207 8.3.1 典型流程—数据结构 207 8.3.2 图像灰度化与灰度直方图 209 8.3.3 基本操作—灰度变换 211 8.3.4 基本操作—邻域滤波 215 8.3.5 高层处理—特征提取 218 8.3.6 高层处理—图像分割 222 8.3.7 高级工具—傅里叶变换 224 8.3.8 高级工具—几何变换 226 8.4 3D视觉技术 230 8.4.1 摄像机模型和参数 230 8.4.2 摄像机标定 234 8.4.3 双目立体视觉 238 8.4.4 结构光技术 241 8.5 机器人视觉实例 246 8.5.1 系统的软硬件配置 246 8.5.2 参考系坐标 248 8.5.3 工具校准 249 8.5.4 手眼标定 249 8.5.5 工件的二维图像处理 251 思考题与习题 255 参考文献 255 第9章 机器人的上层控制 256 思维导图 256 学习目标 257 问题导入 257 9.1 机器人操作系统概述 257 9.1.1 ROS2的基本介绍 257 9.1.2 ROS2系统架构 259 9.1.3 ROS2系统工具 259 9.1.4 ROS2的安装 260 9.2 ROS的应用举例 262 9.2.1 控制移动底座 262 9.2.2 导航、路径规划和SLAM 265 9.2.3 语音识别及语音合成 267 9.2.4 机器人的视觉系统 268 思考题与习题 270 参考文献 271