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| 內容簡介： |
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机器人传感器是实现机器人及自身与外部环境进行信息交互的重要手段。通过搭载不同类型的传感器，机器人对其自身及周围环境进行检测，并对检测结果进行处理、分析、决策，然后选择合适的运动。本书按传感器基础篇、机器人传感器篇进行编排，全书共7章，前后呼应，循序渐进，由常用传感器到机器人传感器应用，逐步介绍了传感器的基础知识与检测技术、常用传感器、智能传感器、机器人常用传感器、工业机器人常用传感器、移动机器人常用传感器、机器人多传感器信息融合等内容。
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| 關於作者： |
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迟明路博士，国家二级创新工程师/一级培训师，主要从事微型胶囊机器人、机器人动力学等方面的教学和科研工作，参与完成国家自然科学基金项目：体内花瓣型全悬浮胶囊机器人的多楔形效应、空间万向均匀旋转磁矢量的反相位信号叠加控制原理、欠驱动胶囊机器人多模态转换机理与万向磁场正交变换控制策略等科研项目。曾获全国仿真教学大赛三等奖，河南省高校电工电子基础课程实验教学案例竞赛奖多项，第四届CRH杂交水稻杯机器人创客教学比武大赛一等奖，河南省本科高校青年教师课堂教学创新大赛一等奖，河南省教育系统教学技能竞赛（高校工科）一等奖，第十五届”挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛优秀指导老师奖。指导学生获TI杯全国大学生电子设计竞赛三等奖，第三届中国高校智能机器人创意大赛三等奖，第十五届”挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛省级奖多项，河南省大学生机器人竞赛奖多项，主持河南省高校大学生创新创业训练计划项目多项。
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| 目錄：
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第一篇 传感器基础篇 第1章 传感器基础知识与检测技术 1.1 传感器的定义和特点 1.1.1 传感器的定义 1.1.2 传感器的特点 1.2 传感器的组成和分类 1.2.1 传感器的组成 1.2.2 传感器的分类 1.3 传感器的特性分析 1.3.1 传感器的静态特性 1.3.2 传感器的动态特性 1.4 传感器的误差与标定 1.4.1 传感器的误差类型 1.4.2 误差的表示方法 1.4.3 传感器的标定 1.5 机器人与传感器的发展趋势 第2章 常用的传感器 2.1 结构型传感器 2.1.1 电阻应变式传感器 2.1.2 电容式传感器 2.1.3 电感式传感器 2.1.4 电涡流式传感器 2.2 物性型传感器 2.2.1 压阻式传感器 2.2.2 压电式传感器 2.2.3 光电式传感器第二篇 机器人传感器篇 第3章 智能传感器 3.1 智能传感器的定义与特点 3.1.1 智能传感器的定义 3.1.2 智能传感器的特点 3.2 智能传感器的构成 3.3 智能传感器的应用 3.3.1 智能CMOS传感器 3.3.2 智能姿态传感器 3.3.3 智能加速度传感器 3.3.4 智能角速率陀螺 第4章 机器人常用传感器 4.1 机器人传感器的分类和要求 4.1.1 机器人传感器的分类 4.1.2 机器人传感器的要求 4.2 常用内部传感器 4.2.1 位置传感器 4.2.2 速度传感器 4.2.3 加速度传感器 4.2.4 倾斜角传感器 4.2.5 力觉传感器 4.3 常用外部传感器 4.3.1 视觉传感器 4.3.2 听觉传感器 4.3.3 嗅觉传感器 4.3.4 味觉传感器 4.3.5 触觉传感器 4.3.6 接近觉传感器 第5章 工业机器人常用传感器 5.1 工业机器人基本知识 5.1.1 工业机器人概述 5.1.2 工业机器人传感器的分类及选择 5.2 工业机器人的位置、位移传感器 5.2.1 位姿传感器 5.2.2 柔性腕力传感器 5.2.3 工件识别传感器 5.2.4 装配机器人视觉传感技术 5.2.5 多传感器信息融合装配机器人 5.3 焊接机器人常用传感器 5.3.1 电弧传感系统 5.3.2 超声传感跟踪系统 5.3.3 视觉传感跟踪系统 5.4 管道机器人常用传感器 5.4.1 煤气管道检测传感系统 5.4.2 石油管道检测传感技术 5.4.3 污水管道检测传感技术 5.4.4 管道无线定位传感技术 第6章 移动机器人常用传感器 6.1 移动机器人内部传感器 6.1.1 磁性编码器 6.1.2 陀螺仪 6.1.3 惯性测量单元 6.2 移动机器人外部传感器 6.2.1 GPS 6.2.2 声呐 6.2.3 激光雷达 6.2.4 毫米波雷达 6.2.5 红外测距传感器 第7章 机器人多传感器信息融合 7.1 多传感器信息融合概述 7.1.1 多传感器信息融合的定义 7.1.2 多传感器数据融合的特点 7.1.3 多传感器信息融合的关键问题 7.1.4 多传感器信息融合的应用 7.2 多传感器数据融合的功能模型 7.2.1 White功能模型 7.2.2 JDL模型 7.2.3 多传感器信息融合过程 7.3 多传感器信息融合的层次与结构模型 7.3.1 像素级融合 7.3.2 特征级融合 7.3.3 决策级融合 7.3.4 分布式融合 7.3.5 集中式融合 7.3.6 混合式融合 7.4 多传感器信息融合算法 7.4.1 算法分类 7.4.2 卡尔曼滤波 7.4.3 贝叶斯推理 7.4.4 Dempster-Shafer算法 7.4.5 基于信息论的数据融合 7.4.6 基于感知的数据融合 7.4.7 智能数据融合 7.5 多传感器融合应用 参考文献
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