本書旨在深入介紹機器人環(huán)境感知技術(shù)，為廣大工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)機器人感知方面的應(yīng)用和最新理論方法奠定基礎(chǔ)，同時也可作為高年級本科生、碩士研究生或博士研究生的學(xué)習(xí)參考書。本書主要內(nèi)容包括機器人環(huán)境感知緒論、基于視覺的機器人環(huán)境感知技術(shù)、基于激光雷達的機器人環(huán)境感知技術(shù)、機器人力觸覺環(huán)境感知技術(shù)、主動視覺感知與點云配準、基于多傳感器融合的機器人環(huán)境感知技術(shù)、基于視覺的機器人三維場景重建技術(shù)等。全書從方法到實際應(yīng)用、從算法分析到模型搭建、從理論模型到編程實現(xiàn)等多角度介紹機器人環(huán)境感知方面的研究，并深度結(jié)合當前國內(nèi)外最新研究熱點，為業(yè)內(nèi)人士從事相關(guān)研究與應(yīng)用工作提供重要參考�！ ”緯m合機器人感知技術(shù)的初學(xué)者、愛好者以及普通高校自動化、機器人、人工智能等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生作為工具書、教材或參考書，也可以作為機器人感知、人形機器人、具身智能等從業(yè)者的參考書。希望讀者在閱讀完本書后能根據(jù)實際的應(yīng)用場景需求搭建對應(yīng)的智能機器人環(huán)境感知系統(tǒng)，為提升我國機器人核心感知技術(shù)創(chuàng)新水平貢獻自己的力量�！ ”緯溆幸韵陆虒W(xué)資源：PPT課件、教學(xué)大綱、習(xí)題答案、實驗項目和源代碼等，歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載，或發(fā)郵件至jinacmp@163.com索取。
本書遵循教指委相關(guān)指導(dǎo)文件和高等院校學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結(jié)合。
隨著人形機器人、具身智能、強化學(xué)習(xí)和大模型等前沿技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機器人的智能化水平得到了顯著的提升。這種智能化的提升離不開機器人對周圍復(fù)雜作業(yè)環(huán)境的感知和理解，如果沒有對環(huán)境的充分和可靠的感知，機器人將難以完成設(shè)定的工作任務(wù)，其智能化更是無從談起。 智能機器人具備強大的自適應(yīng)能力，能夠靈活應(yīng)對復(fù)雜多變的動態(tài)環(huán)境。如協(xié)作機器人通過實現(xiàn)與作業(yè)環(huán)境、人類以及其他機器人的自然交互，在共享的工作空間內(nèi)，通過近距離的緊密合作高效完成一系列復(fù)雜精細的作業(yè)任務(wù)，這一特性正日益受到產(chǎn)業(yè)界廣泛關(guān)注和重視。英國巴克萊銀行的預(yù)測顯示，至2025年，全球協(xié)作工業(yè)機器人的市場銷售額將迎來顯著增長，其年復(fù)合增長率預(yù)計將達到50.31%，推動市場總銷售額飆升至123.03億美元。人形機器人和協(xié)作機器人等的發(fā)展水平很大程度上代表了國家科技發(fā)展水平和實力。國家《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)了機器人的智能化演進和感知能力的提升，特別強調(diào)了三維視覺傳感器、六維力傳感器等先進傳感器的研制和應(yīng)用。環(huán)境感知、強化學(xué)習(xí)、腦機接口、人機交互等技術(shù)的引入，使得智能機器人能夠適應(yīng)更復(fù)雜的工作環(huán)境，準確理解、感知外部環(huán)境，并實時做出應(yīng)變決策。這種認知智能的提升，讓機器人在復(fù)雜多變的環(huán)境中表現(xiàn)出更高的靈活性和適應(yīng)性�！ C器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的智能操作與自主作業(yè)很大程度上依靠對環(huán)境的認識程度。因此，高效可靠地獲取和理解機器人與作業(yè)環(huán)境信息并有效交互，是智能機器人實現(xiàn)合理的人機交互和智能操控的迫切需求。美國工程院院士、iRobot公司創(chuàng)始人Brooks教授曾指出，機器人的感知學(xué)習(xí)能力目前遠未達到人類的基本水平。我國研究人員不斷研發(fā)和創(chuàng)新，致力于提升機器人環(huán)境感知的性能和效率，這有助于我國機器人技術(shù)水平在國際科技競爭中占據(jù)領(lǐng)先地位�！ ”緯趫F隊多項機器人感知與控制技術(shù)相關(guān)的國家級項目（國家重點研發(fā)計劃2022YFB4703103、NSFC.62073129、NSFC.U21A20490、NSFC.62303171、NSFC.61673163、湖南省自然科學(xué)基金2022JJ10020）的研究成果，聚焦機器人視覺感知前沿和國家戰(zhàn)略需求，從應(yīng)用背景、需求分析、原理方法、算法開發(fā)、模型搭建、實驗驗證、對比分析等方面展開論述。全書共7章，從視覺環(huán)境感知、激光雷達環(huán)境感知、力觸覺環(huán)境感知、主動視覺感知和多傳感器融合環(huán)境感知等方面展開闡述�！ ∮捎诰幷咚接邢蓿瑫须y免存在錯誤和疏漏之處，懇請廣大讀者批評指正！ 編者于湖南大學(xué)
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目錄前言第1章機器人環(huán)境感知緒論11.1智能機器人概述 11.2機器人環(huán)境感知定義和研究現(xiàn)狀41.2.1機器人環(huán)境感知定義51.2.2機器人環(huán)境感知研究現(xiàn)狀71.3機器人環(huán)境感知傳感器121.3.1視覺傳感器121.3.2激光雷達傳感器141.3.3力觸覺傳感器151.3.4運動傳感器151.3.5其他類型傳感器16本章小結(jié)16習(xí)題16參考文獻16第2章基于視覺的機器人環(huán)境感知技術(shù)182.1視覺傳感器概述及工作原理182.1.1攝像機成像模型182.1.2攝像機坐標系之間的空間位置轉(zhuǎn)換關(guān)系192.1.3攝像機參數(shù)標定212.2基于視覺的機器人障礙物三維識別方法242.2.1基于可微置信度傳播的障礙物三維重建262.2.2基于置信度特征融合的目標檢測322.2.3實驗結(jié)果與分析332.3基于視覺的機器人抓取工件三維識別方法382.3.1基于動態(tài)尺度特征卷積的編碼特征提取382.3.2基于可微歸一化匹配代價與聯(lián)合引導(dǎo)代價聚合的深度估計412.3.3基于多尺度特征映射融合的工件三維識別462.3.4實驗結(jié)果與分析46本章小結(jié)50習(xí)題50參考文獻50第3章基于激光雷達的機器人環(huán)境感知技術(shù)533.1激光雷達傳感器原理與預(yù)處理533.1.1機械式激光雷達543.1.2半固態(tài)激光雷達543.1.3全固態(tài)激光雷達563.2激光點云配準573.2.1最近點迭代算法573.2.2正態(tài)分布變換算法593.3基于激光雷達的環(huán)境建圖算法613.3.1二維柵格地圖構(gòu)建613.3.2三維點云地圖構(gòu)建643.4基于激光雷達的環(huán)境語義分析663.4.1基于激光雷達的物體檢測673.4.2基于激光雷達的語義分割71本章小結(jié)74習(xí)題74參考文獻74第4章機器人力觸覺環(huán)境感知技術(shù)774.1機器人力觸覺傳感器分類及原理784.1.1力觸覺傳感器分類784.1.2力/力矩傳感器原理804.1.3觸覺傳感器原理864.1.4力傳感器性能指標874.2機器人力/力矩感知方法904.2.1機器人-環(huán)境交互力建模924.2.2機器人-環(huán)境交互力測量944.2.3多維力/力矩傳感器解耦984.3機器人觸覺感知方法1044.3.1基于觸覺的目標感知1054.3.2基于觸覺的目標識別107本章小結(jié)117習(xí)題117參考文獻117第5章主動視覺感知與點云配準1185.1機器人主動視覺感知系統(tǒng)中的基本概念1195.1.1機器人主動視覺感知系統(tǒng)概述1195.1.2主動視覺感知基本工作流程1205.1.3視覺規(guī)劃數(shù)據(jù)表示1205.2視角規(guī)劃的基本方法1225.2.1視角規(guī)劃的基本方法原理1225.2.2視角規(guī)劃基本方法的仿真測試1245.2.3視角規(guī)劃基本方法在實際機器人系統(tǒng)上的測試1245.3基于強化學(xué)習(xí)的視角規(guī)劃方法1285.3.1強化學(xué)習(xí)的基本原理1285.3.2視角規(guī)劃強化學(xué)習(xí)的建模1305.4點云及其配準1315.4.1點云數(shù)據(jù)1315.4.2點云配準的概念1325.5成對點云配準 1325.5.1問題定義1335.5.2全局（粗）配準算法1335.5.3精確配準算法1345.5.4基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點云配準1355.5.5深度點云配準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能測試1415.6多視角點云配準 1415.6.1基于圖優(yōu)化多視角點云配準1425.6.2基于多視角點云聯(lián)合距離最小化的配準1445.6.3直接SE(3)約束多姿態(tài)優(yōu)化1465.6.4李代數(shù)多姿態(tài)優(yōu)化147本章小結(jié)149習(xí)題149參考文獻149第6章基于多傳感器融合的機器人環(huán)境感知技術(shù)1516.1多傳感器融合概述及工作原理1516.1.1激光雷達與攝像機聯(lián)合標定方法1526.1.2激光雷達與慣性測量單元聯(lián)合標定1536.1.3攝像機與慣性測量單元聯(lián)合標定1546.1.4激光雷達、攝像機和慣性測量單元聯(lián)合標定1546.2 基于視覺與力觸覺融合的機器人目標抓取1556.2.1基于視覺模態(tài)特征的目標抓取1556.2.2基于觸覺模態(tài)特征的目標抓取1596.2.3基于視覺與觸覺特征融合的目標抓取1626.3基于多傳感器融合的機器人自主定位與導(dǎo)航1646.3.1基于多傳感器融合的機器人語義地圖構(gòu)建1646.3.2基于多傳感器融合的機器人定位導(dǎo)航170本章小結(jié)177習(xí)題177參考文獻178第7章基于視覺的機器人三維場景重建技術(shù)1867.1三維場景重建視覺傳感器概述及工作原理1867.1.1雙目攝像機1867.1.2多目攝像機1887.2基于雙目視覺的機器人三維語義地圖構(gòu)建方法1897.2.1多尺度多階段編碼特征提取1897.2.2多尺度漸進式匹配代價特征融合與深度估計1937.2.3多尺度特征融合機器人三維語義地圖構(gòu)建1977.2.4實驗結(jié)果與分析1977.3基于雙目視覺的機器人導(dǎo)航場景深度估計方法2037.3.1基于遲滯注意力的編碼特征提取2057.3.2基于三維分組卷積的監(jiān)督匹配代價構(gòu)建2097.3.3實驗結(jié)果與分析212本章小結(jié)214習(xí)題215參考文獻215
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