机器人手册 第2卷 机器人技术

☆ 《机器人手册》由来自美国、德国、日本、意大利、加拿大等国家和地区的167位专家著写而成，凝聚了全球科学家的科技力量，绝对是机器人领域的百科全书！

☆ 这本书是全世界范围内机器人专家的心血凝结，反映了当前的机器人研究动态，囊括了机器人内在的科学原理，机器人爱好者必备佳品！书中的案例都是经典实例，有了这本书，你对机器人世界的历史、现状和未来都会有很好的掌握！

☆ 本手册内容深入浅出，并附有大量的实际案例，既方便自主学习也适合工业应用，是机器人爱好者的良师益友。

《机器人手册第2卷机器人技术》共分3篇，详细介绍了机器人的传感与感知、操作与接口、移动式和分布式机器人技术。
传感与感知篇介绍用于生成机器人模型及外部环境的机器人的不同感觉形态和跨时空传感数据整合。包括力和触觉传感器、惯性传感器、全球定位系统和里程仪、声呐感测、距离传感器、三维视觉及识别、视觉伺服与视觉跟踪、多传感器数据融合。
操作与接口篇介绍了机器人与物体之间，机器人与人之间，机器人之间的交互。涵盖了面向操作任务的运动、接触环境的建模与作业、抓取、合作机械手、触觉学、遥操作机器人、网络遥操作机器人及人体机能增强型外骨骼。
移动式和分布式机器人篇介绍了轮式机器人运动控制、运动规划和避障、环境建模、同时定位与建图、基于行为的系统、分布式和单元式机器人、多机器人系统及网络机器人技术。
本手册内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和应用，可作为机器人、人工智能、自动化、控制以及计算机应用等专业科研人员、高校师生的参考用书，也可作为相关专业本科生或研究生的参考教材，还可供机器人业余爱好者参考。
Translation from the English language edition:Springer Handbook of Robotics by Bruno Siciliano and Oussama KhatibSpringerVerlag Berlin Heidelberg 2008. Springer is a part of Springer Science+Business Media.All Rights Reserved.This title is published in China by China Machine Press with license from Springer. This edition is authorized for sale in China only, excluding Hong Kong SAR, Macao SAR and Taiwan. Unauthorized export of this edition is a violation of the Copyright Act. Violation of this Law is subject to Civil and Criminal Penalties.本书由Springer授权机械工业出版社在中国境内（不包括香港、澳门特别行政区以及台湾地区）出版与发行。未经许可之出口，视为违反著作权法，将受法律之制裁。

Bruno Siciliano（布鲁诺·西西利亚诺），1987年毕业于意大利那不勒斯大学，获电子工程学博士学位。控制和机器人技术的专家，那不勒斯大学计算机和系统工程PRISMA实验室主任。目前研究力控制、视觉伺服、工业机器人/手操作、轻型柔性手臂、人机器人交互以及服务机器人。合著出版图书6本，编辑合订本5本，发表期刊论文65篇，会议论文及专著章节165篇，被世界各机构邀请作了85次讲座和研讨会。施普林格高级机器人报告（STAR）系列、施普林格机器人手册的合作编辑，众多有声望期刊的编委会成员，许多国际会议的主席或联合主席。IEEE会士和ASME会士。IEEE机器人与自动化协会（RAS）主席，曾担任该协会技术活动副主席和出版活动副主席，卓越讲师，行政委员会和其他几个协会委员会成员。

Oussama Khatib（欧沙玛·哈提卜），1980年毕业于法国图卢兹的高等航空航天研究所（Sup Aero），获电子工程博士学位。斯坦福大学计算机科学教授。当前主要研究以人为本的机器人技术，以及关于人体运动合成、仿人机器人、触觉远程操控器、医疗机器人、与人友好机器人的设计。他在这些领域的研究依赖于他从事25年的研究成果，发表论文200余篇。他在世界各机构作了50多次主题报告，参与了几百次座谈会和研讨会。施普林格高级机器人报告（STAR）系列、施普林格机器人手册的合作编辑，担任知名机构和期刊的顾问编辑委员会成员，很多国际会议的主席或联合主席。IEEE会士，IEEE机器人与自动化协会（RAS）的卓越讲师，管理委员会成员。机器人研究国际基金委员会（IFRR）主席，曾获日本机器人协会（JARA）研究与发展奖。

译丛序
作者序一
作者序二
作者序三
作者序四
前言
编辑简介
各篇编者简介
作者列表
缩略语列表
引言

第3篇传感与感知
第19章力和触觉传感器
19.1传感器类型
19.2触觉信息处理
19.3集成的需求
19.4总结和展望
参考文献
第20章惯性传感器、全球定位系统和里程仪
20.1里程仪
20.2陀螺仪系统
20.3加速度仪
20.4惯性传感器套装
20.5全球定位系统
20.6全球定位系统和惯导的集成
20.7扩展阅读
20.8市场上的现有硬件
参考文献
第21章声呐感测
21.1声呐原理
21.2声呐波束图
21.3声速
21.4波形
21.5换能器技术
21.6反射物体模型
21.7伪影
21.8TOF测距
21.9回声波形编码
21.10回声波形处理
21.11CTFM声呐
21.12多脉冲声呐
21.13声呐环
21.14运动影响
21.15仿生声呐
21.16总结
参考文献
第22章距离传感器
22.1距离传感的基础知识
22.2距离配准
22.3导航与地形分类
22.4结论与扩展阅读
参考文献
第23章三维视觉及识别
23.1三维视觉和基于视觉的实时定位与地图重建
23.2识别
23.3结论及扩展阅读
参考文献
第24章视觉伺服与视觉跟踪
24.1视觉伺服的基本要素
24.2基于图像的视觉伺服
24.3基于位置的视觉伺服
24.4先进方法
24.5性能优化与规划
24.6 3-D参数估计
24.7目标跟踪
24.8关节空间控制的Eye-in-Hand和Eye-to-Hand系统
24.9结论
参考文献
第25章多传感器数据融合
25.1多传感器数据融合方法
25.2多传感器融合架构
25.3应用
25.4结论
参考文献

第4篇操作与接口
第26章面向操作任务的运动
26.1概述
26.2任务级控制
26.3操作规划
26.4装配运动
26.5集成反馈控制和规划
26.6结论与扩展阅读
参考文献
第27章接触环境的建模与作业
27.1概述
27.2刚体接触运动学
27.3力和摩擦力
27.4考虑摩擦时的刚体力学
27.5推操作
27.6接触面及其建模
27.7摩擦限定面
27.8抓取和夹持器设计中的接触问题
27.9结论与扩展阅读
参考文献
第28章抓取
28.1背景
28.2模型与定义
28.3可控制的转动和扭转
28.4约束分析
28.5范例
28.6结论与扩展阅读
参考文献
第29章合作机械手
29.1发展历史概述
29.2运动学和静力学
29.3协同工作空间
29.4动力学及负载分配
29.5工作空间分析
29.6控制
29.7结论与扩展阅读
参考文献
第30章触觉学
30.1概述
30.2触觉装置设计
30.3触觉再现
30.4触觉界面的控制和稳定
30.5触觉显示
30.6结论与展望
参考文献
第31章遥操作机器人
31.1综述
31.2遥操作机器人系统及其应用
31.3控制结构
31.4双向控制和力反馈控制
31.5结论
参考文献
第32章网络遥操作机器人
32.1综述与背景
32.2简要回顾
32.3通信与网络
32.4结论与展望
参考文献
第33章人体机能增强型外骨骼
33.1外骨骼系统简述
33.2上肢外骨骼
33.3智能辅助装置
33.4用于上肢外骨骼增强的控制结构
33.5智能辅助装置的应用
33.6下肢外骨骼
33.7外骨骼的控制策略
33.8下肢外骨骼设计中的要点
33.9现场就绪的外骨骼系统
33.10结论与扩展阅读
参考文献

第5篇移动式和分布式机器人技术
第34章轮式机器人运动控制
34.1背景
34.2控制模型
34.3面向完整性系统的控制方法的适应性
34.4非完整系统的特定方法
34.5补充材料和参考文献指南
参考文献
第35章运动规划和避障
35.1非完整移动机器人：运动规划满足控制理论
35.2运动学约束与可控性
35.3运动规划和小规模控制
35.4局部转向函数与小规模的控制性
35.5机器人和拖车
35.6近似方法
35.7从路径规划到避障
35.8避障定义
35.9避障技术
35.10避障中机器人的外形特征、运动学和动力学
35.11整合规划—反应
35.12结论、未来发展方向与扩展阅读
参考文献
第36章环境建模
36.1历史性回顾
36.2室内和结构化环境的建模
36.3自然环境和地形建模
36.4动态环境
36.5结论与扩展阅读
参考文献
第37章同时定位与建图
37.1概述
37.2SLAM：问题定义
37.3三种主要的SLAM方法
37.4结论和未来的挑战
37.5扩展阅读建议
参考文献
第38章基于行为的系统
38.1机器人控制方法
38.2基于行为的系统的基本原理
38.3基础行为
38.4基于行为系统中的表示法
38.5基于行为系统中的学习
38.6后续工作
38.7结论与扩展阅读
参考文献
第39章分布式和单元式机器人
39.1运动模块化
39.2机器人操纵的模块化
39.3几何重组型机器人系统的模块化
39.4鲁棒性模块化
39.5结论与扩展阅读
参考文献
第40章多机器人系统
40.1背景
40.2多机器人系统的体系结构
40.3通信
40.4群体机器人
40.5不均匀系统
40.6任务分配
40.7学习
40.8应用
40.9结论与扩展阅读
参考文献
第41章网络机器人
41.1概述
41.2技术发展水平和潜力
41.3研究面临的挑战
41.4控制
41.5控制通信
41.6感知通信
41.7感知控制
41.8通信控制
41.9结论与扩展阅读
参考文献

机器人在达到人类前沿的同时，积极应对着新兴领域中出现的各种挑战。新一代机器人和人类互动，和人类一起探索、工作，它们将会越来越多地接触人类及其生活。实用机器人的前景令人信服是半个世纪的机器人科学发展的结果，这种发展将机器人作为现代科学学科建立起来。
机器人领域的快速发展推动了这本《机器人手册》的诞生。随着期刊、会议论文集和专著的增加，参与机器人科学技术研究的人，特别是刚进入该领域的人，很难跟得上它大范围发展的脚步。由于机器人技术是多学科交叉的技术，这个任务就显得尤为艰难。
这本手册依据20世纪80、90年代机器人学的发展成果，这些成果对机器人领域的研究很有参考价值：《机器人策略：规划和控制》（Brady，Hollerbach，Johnson，Lozano Perez，和Mason，MIT出版社，1982），《机器人科学》（Brady，MIT出版社，1989），机器人评论1和2（Khatib，Craig，和 Lozano Pérez，MIT出版社，1989 和1992）。随着机器人领域更大的扩展以及向其他学科的日渐延伸，人们对一部包含机器人基本知识和先进发展的综合性参考手册的需求越来越强烈。
这本手册是世界各国多位积极参与机器人研究的作者的努力成果。将各位作者组织成一个目标明确、能力卓越的团队，卓有见地地介绍覆盖机器人各个领域的知识，这是一项艰巨的任务。
这个工程开始于2005年5月，我们和施普林格欧洲工程主管Dieter Merkle及STAR的资深编辑Thomas Ditzinger一起参加会议期间。一年以前，我们和Frans Groen一道发行了“斯普林格先进机器人技术”系列小册子，这个小册子迅速成为及时传播机器人技术研究信息的重要媒介。
正是在这种背景下，我们开始了这个具有挑战性的任务，满腔热情地开始规划开发技术结构和构建作者团队。我们构思了一部由3层架构、共7篇内容的手册，在机器人领域已经建立了的学术中心、目前正在进行的研发，以及新兴应用中获取该领域多层面的信息。
第一层即第1篇是机器人学基础。综合的方法和技术包含在第二层的四篇中，涵盖了机器人的结构、传感和感知，操作和接口，移动和分布式机器人。第三层，包括机器人技术在两个领域先进的应用，分别是：服务机器人和以人为中心的仿人机器人。
为了展开上述各部分，我们设想建立一个编辑团队，来整理作者的稿件，以组成各个章节。一年后我们的七人编辑团队形成了：David Orin，Frank Park，Henrik Christensen，Makoto Kaneko，Raja Chatila，Alex Zelinsky 和Daniela Rus。有这样一批杰出的学者致力于这个手册的编辑工作，该手册在学术领域一定是高质量、大跨度的。
到2005年初，我们的作者超过了1150位。为了方便内部以及各个章节的交叉参照，把握手册的编写进度，我们制作了内部网站。第二年，就认真协调了手册的内容。尤其是在2005年和2006年春季的两个全日制举行的讲习班，大部分作者都出席了。
本手册的每一章都由至少3个独立的审稿人员进行审稿，通常都会包括那一章的编辑和两位相关章节的作者，有时候也会由一些该领域的其他专家进行审阅。必须审读两遍，有时候甚至是三遍。在这个过程中，只要认为有必要，就会加入几位新的作者。本书大部分章节在2007年夏季之前已定稿，在2008年早春之前书稿已全部完成——那时候，我们收到了10000多份电子邮件，汇集了来自165位作者的7篇总共64章1650多页的内容，有950幅插图，5500篇参考文献。
我们对作者们的脑力劳动深表谢意，也同样感谢审稿人员和各部分编辑的尽职尽责。感谢“施普林格科学和工程手册”的高级经理Werner Skolaut，他全力支持稿件的编辑加工工作，将手册的编辑和审稿、出版相结合，很快成为了我们团队很投入的一名队员。感谢LeTeX的工作人员的高度专业化的工作，他们重新排版了所有的文字，重绘和完善了很多图稿，同时在校对材料时及时地和作者互动。
在出版手册这个想法产生六年之后，这本手册终于面世了。除了它对研究人员的指导意义以外，我们也希望这本手册能够吸引一些新的研究者进入机器人领域，激励这个充满魅力的领域几十年的蓬勃发展。每一次努力的完成，总会带来新的令人振奋的挑战。在这种时候我们都会提醒我们的研究员——保持前进的梯度。
Bruno SicilianoOussama Khatib意大利那不勒斯大学、美国斯坦福大学2008年4月