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| 內容簡介： |
触觉感知是机器人操作的重要环节。
《机器人触觉感知的原理与方法》是作者研究组10多年来从事机器人触觉感知研究工作的总结和提炼，系统地介绍了触觉感知的基本原理、识别方法、关键技术与应用，主要包括电容式阵列触觉传感器、触觉目标识别、视-触觉融合目标识别、滑觉检测、机器人视-触觉融合抓取操作、基于视触觉模态的抓取稳定预测以及基于视-触原理的多模态传感器设计及应用。
《机器人触觉感知的原理与方法》内容注重系统性、基础性与前沿性，可供自动化、计算机与电子技术等领域的研究生与高年级本科生参考，也可作为从事机器人与自动化领域相关研究人员的参考读物。
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| 目錄：
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第1章 概述
1.1 触觉感知
1.1.1 形状的触觉识别
1.1.2 纹理材质的触觉识别
1.1.3 形变的触觉识别
1.1.4 探测动作
1.2 视-触觉融合感知
1.2.1 视-触觉融合感知算法
1.2.2 视-触觉一体化融合感知
1.3 数据集
1.3.1 触觉数据集
1.3.2 视-触觉融合数据集
1.4 未来展望
第2章 电容式阵列触觉传感器
2.1 电容式触觉传感器原理
2.2 触觉传感器的设计
2.3 触觉传感器的加工与制备
2.4 触觉传感器静态测试
2.4.1 力学测试结果
2.4.2 电学特性测试结果
第3章 触觉目标识别
3.1 触觉目标识别的基本原理
3.2 触觉信息的动态时间规整距离表示
3.3 基于最近邻的触觉目标识别
3.3.1 Martin-KNN分类算法
3.3.2 DTW-KNN分类算法
3.4 系统包
3.4.1 超限学习机
3.4.2 数据集
3.4.3 实验结果
第4章 触觉感知的深度学习方法
4.1 随机离散卷积神经网络
4.1.1 卷积权重离散共享
4.1.2 卷积权重正交随机初始化
4.1.3 RTCN的输入频率选择性分析
4.2 触觉流
4.3 三分支卷积网络
4.3.1 空间特征提取分支：触觉单帧
4.3.2 时间特征提取分支：触觉流 帧间差分
4.3.3 层级化特征融合
4.4 实验验证与分析
4.4.1 实验基准数据集
4.4.2 实验配置与参数设定
4.4.3 RTCN输入不变性分析
4.4.4 时间与空间特征鉴别力分析
4.4.5 与同类先进方法比较
第5章 视-触觉融合目标识别
5.1 触觉信息与视觉信息融合的目标识别
5.2 图像信息表达
5.3 视-触觉融合算法
5.4 实验及结果分析
5.4.1 数据采集
5.4.2 实验结果
……
第6章 滑觉检测
第7章 机器人视-触觉融合抓取操作
第8章 基于视-触模态的抓取稳定预测
第9章 基于视-触原理的多模态传感器
参考文献
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| 內容試閱：
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触觉是接触、滑动、压觉等机械刺激的总称，分为皮肤触觉和运动触觉。皮肤触觉接受来自皮肤受体的感觉输入；运动触觉是指肌、腱、关节等运动器官本身在不同状态（运动或静止）时产生的感觉。一般意义上的触觉是指皮肤触觉。触觉是用于获取环境信息的一种重要知觉形式，也是与环境直接作用的接触感知。与视觉、听觉等不同，触觉模态在包括表面纹理、材质、硬度、滑觉、冷热觉等多种性质特征上表现出更强的敏感能力。触觉传感装置的研究可以追溯到20世纪70年代，面向工业应用研究力传感、角度传感等内状态；80年代，基于压敏电阻等原理的触觉传感器得到发展，电子皮肤概念逐渐形成并在抓取操作和物体感知中得到应用；随后，在90年代，面向人机安全协作的大规模多阵列触觉传感器和触觉信息的处理研究得到重视；21世纪以来，一方面基于微视觉和仿生的触觉传感器得到发展，新材料和新工艺开始应用于新一代触觉传感器的研制，同时触觉传感器向产品级和高端发展。当前，触觉感知已开始应用于机器人、工业自动化、医疗、人机交互等领域，针对触觉感知的研究工作已成为机器人领域的新兴热点。
然而，触觉感知的性能与触觉传感器的测量原理，操作物体的构型、形状以及后端信息处理的方法密切相关。由于触觉感知应用场景的复杂性，操作任务对触觉感知特征量、精度、测量力大小有很高的要求，这导致机器人触觉感知存在诸多挑战。根据《科技日报》的报道，“触觉传感器”依然是我国亟待攻克的“卡脖子”关键技术。
当前，国内已有多个单位开展触觉感知的研究，但仍缺少系统介绍触觉感知基础与前沿技术的中文书籍。为此，本书作者结合自身多年的科研、教学与实践，从传感、感知与操作验证3个不同纬度全面展现了机器人触觉的主要内容。
在触觉传感方面，本书在综合介绍各种不同触觉传感原理基础上，分析了不同传感器的性能优劣，进而详细介绍了一种新型电容式柔性触觉传感器的设计流程、制备方法和测试结果。该柔性触觉传感器采用了弹性微针结构，在灵敏度、检测范围等方面均有较为良好的表现，并且还模拟真实入手感知过程，为机器人提供了高密度和高灵敏的触觉信息。
在触觉感知方面，本书在系统分析触觉感知与视-触觉融合感知的研究现状与发展趋势基础上，将触觉感知问题归结为模式识别问题，从而建立了利用机器学习方法来实现触觉目标识别和视-触觉目标识别的新视角，并具体介绍了触觉信号距离测度、最近邻分类方法、超限学习方法以及深度学习方法等。
最后，在操作验证方面，围绕典型的应用场景，如滑觉检测、灵巧抓取操作等，具体介绍了触觉信息的独特作用。建立了基于触觉与视觉信息的机器人自主抓取数据集，可用于综合验证稳定抓取预测方法。通过这些例子，进一步印证了触觉信息对于提升机器人自主抓取操作的成功率具有极其重要的作用。
全书内容具体安排如下。
第1章：概述。系统地分析触觉感知的研究现状及当前的研究热点，为读者快速掌握这一领域的研究进展提供参考。
第2章：电容式阵列触觉传感器。在综合分析多种不同的触觉感知原理基础上，详细地介绍电容式触觉传感器的设计方法，为对触觉传感器感兴趣的读者提供详细的技术实现途径。
第3章：触觉目标识别。系统地将触觉目标识别问题描述为模式识别问题，在此基础上综合介绍多种不同模式识别方法在触觉目标识别问题的应用。
第4章：触觉感知的深度学习方法。结合深度学习技术的前沿发展，系统地介绍利用卷积神经网络实现触觉感知的关键技术。
第5章：视-触觉融合目标识别。深入分析视-触觉融合技术的意义、挑战性问题，在此基础上结合机器学习的前沿进展介绍有效的视-触觉融合处理方法。
第6章：滑觉检测。介绍利用触觉感知技术实现滑动检测的实际应用案例。
第7章：机器人视-触觉融合抓取操作。介绍利用视-触觉融合感知技术实现机械臂操作与抓取的实际应用案例。
第8章：基于视-触模态的抓取稳定预测。介绍利用深度学习将视觉与触觉特征融合表征机器手抓取稳定状态，从而完成机器人稳定精细操作。
第9章：基于视-触原理的多模态传感器。介绍了一种新型触觉传感器可感知同一时间、空间状态下的物体纹理、温度及三维力信息，利用机器人操作实验验证了该多模态触觉传感器的性能及优势。
多年来，作者研究组在机器人触觉研究工作中获得了多项研究基金与计划资助，包括科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金等。作者对给予这些研究基金和研究计划支持与资助的科技部、国家自然科学基金委员会等有关部门表示感谢。
机器人触觉内容广泛，涉及诸多学科领域。由于作者水平有限，经验不足，书中不妥之处在所难免，敬请广大读者、同行与专家批评指正。
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