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編輯推薦

《機器人仿真與編程技術》主要分為三篇，第一篇介紹瞭基於MATLAB機器人工具箱的機器人仿真，第二篇介紹瞭三款常用的機器人仿真軟件，第三篇介紹瞭機器人操作係統（Robot Operating System，簡稱ROS）的基礎和應用。
《機器人仿真與編程技術》中所使用的工具包括瞭MATLAB/SIMULINK、幾款常用的機器人仿真軟件、機器人操作係統(ROS)。這些工具一方麵可以用於機器人學的理論知識進行實際驗證與研究，另一方麵用於對機器人的設計、仿真與測試。同時，這些工具大多具有開源的特點，而且它們相互之間有方便快捷的接口，能夠發揮各自的優勢，實現更強大的仿真、編程功能。如今，這些仿真工具都已廣泛應用於機器人設計、研發和科學研究等方麵，尤其是機器人操作係統越來越成為機器人領域中重要的應用係統。

內容簡介

在機器人的科研與工業應用中，機器人仿真與編程技術發揮著無可替代的作用，因為它一方麵能夠對機器人控製算法進行檢驗測試，另一方麵給機器人的研發與測試提供一個無風險且穩定的平颱。
本書主要內容分為三部分，分彆介紹瞭基於MATLAB機器人工具箱的機器人仿真、3款常用的機器人仿真軟件、機器人操作係統（Robot Operating System,ROS)的基礎和應用。本書所使用的工具包括MATLAB、Simulink、3款常用的機器人仿真軟件和機器人操作係統。
本書配套資源豐富，適閤作為教材或教輔，也適閤各階層的機器人開發人員和機器人愛好者閱讀。

目錄

第一篇基於MATLAB工具箱的機器人仿真

第1章機器人學與MATLAB機器人工具箱

1．1MATLAB機器人工具箱的下載與安裝

1．2機器人學的數學基礎

1．2．1三維空間中的位置與姿態

1．2．2坐標變換

1．2．3姿態的其他錶示方法

1．2．4具體例子的應用

1．3機器人運動學

1．3．1機械臂及運動學

1．3．2DH參數法

1．3．3機器人正運動學

1．3．4機器人逆運動學

1．3．5機器人的瞬態運動學

1．3．6具體例子的應用

1．3．7機器人工具箱的Link類

1．3．8機器人工具箱的SerialLink類1

1．4機器人動力學

1．4．1機器人動力學概述

1．4．2機器人動力學方程的建立方法

1．4．3狀態空間方程

1．4．4正嚮動力學

1．4．5機器人工具箱的SerialLink類2

1．5機器人的運動軌跡

1．5．1運動軌跡問題

1．5．2關節空間的規劃方法

1．6機械臂關節控製

1．6．1機器人控製係統的構成

1．6．2Simulink機器人模塊

1．6．3機器人的單關節控製

1．6．4機器人的多關節控製

1．7其他基於MATLAB的機器人工具箱

1．7．1Kuka控製工具箱(KCT)的介紹與測試

1．7．2其他機器人工具箱

本章小結

參考文獻

第2章MATLAB機器人工具箱的應用

2．1基於學習算法的機器人觸覺識彆算法研究

2．1．1引言

2．1．2背景

2．1．3算法設計

2．1．4實驗設計

2．1．5實驗與結果

2．2基於波動變量和神經網絡的遠程控製係統

2．2．1引言

2．2．2遠程操作係統的數學模型

2．2．3基於波動變量的神經控製設計

2．2．4實驗設計

2．2．5仿真實驗

2．3開發混閤運動捕捉方法使用MYO手環應用於遠程操作

2．3．1引言

2．3．2設計方法

2．3．3仿真係統設計

2．3．4仿真實驗

2．4基於自適應參數識彆的GeomagicTouchX觸覺裝置運動學建模

2．4．1引言

2．4．2建模步驟

2．4．3仿真設計

2．4．4實驗和仿真

2．4．5可視化運動學模型與工作空間識彆

2．5復雜擾動環境中的新型機械臂混閤自適應控製器

2．5．1引言

2．5．2控製問題

2．5．3自適應控製

2．5．4仿真

2．5．5實驗設計

2．5．6實驗與結果

本章小結

參考文獻

第二篇機器人仿真軟件的基礎與應用

第3章V�睷EP在機器人仿真中的應用

3.1V�睷EP簡介及安裝

3.1.1V�睷EP的簡介

3.1.2V�睷EP的特性

3.1.3V�睷EP的安裝

3.2V�睷EP的用戶界麵及位姿操作

3.2.1控製颱窗口

3.2.2對話框

3.2.3應用程序窗口

3.2.4自定義用戶界麵

3.2.5頁麵與視圖

3.2.6對象/項目位置和方嚮操作

3.3V�睷EP的場景與模型

3.3.1場景與模型的關係

3.3.2V�睷EP的場景

3.3.3V�睷EP的模型

3.3.4V�睷EP的環境

3.4實體

3.4.1V�睷EP的場景對象

3.4.2場景對象的性質

3.4.3常用的場景對象——形狀

3.4.4常用的場景對象——關節

3.4.5V�睷EP的集閤

3.5V�睷EP的六種計算模塊

3.5.1碰撞檢測模塊

3.5.2最小距離計算模塊

3.5.3逆嚮運動學模塊

3.5.4幾何約束求解模塊

3.5.5動力學模塊

3.5.6路徑規劃模塊

3.6V�睷EP中控製機器人仿真的方法

3.6.1嵌入式子腳本

3.6.2插件

3.6.3附加組件

3.6.4遠程客戶端應用程序接口

3.6.5通過ROS的節點

3.6.6自定義解決方案

3.7V�睷EP的API框架

3.7.1常規API

3.7.2遠程API

3.7.3ROS接口

3.7.4輔助API

3.7.5其他接口

3.8仿真模型的搭建

3.8.1從模型瀏覽器中加載現有模型

3.8.2從菜單欄中添加場景對象

3.8.3從Import命令中導入/導齣其他軟件的CAD模型

3.9機器人的仿真

3.9.1物理引擎的選擇

3.9.2仿真參數的設置

3.9.3仿真的控製

3.10V�睷EP的具體例子

3.10.1機械臂模型的構建

3.10.2逆運動學建模

3.10.3V�睷EP與MATLAB連接的例子

3.11V�睷EP在人機交互中的應用(一)

3.11.1觸覺學與TouchX

3.11.2TouchX的相關軟件在人機交互中的作用

3.11.3CHAI3D在人機交互中的作用

3.11.4V�睷EP模塊

3.11.5TouchX控製V�睷EP中KUKA機器人的實現

3.12V�睷EP在人機交互中的應用(二)

3.12.1體感技術與Kinect

3.12.2交互相關軟件的作用

3.12.3交互相關軟件的安裝與測試

3.12.4OpenNI/NITE中的人體骨架分析

3.12.5V�睷EP與Kinect接口的安裝與測試

3.12.6Kinect與V�睷EP交互的設計與實現

本章小結

參考文獻

第4章Gazebo在機器人仿真中的應用

4.1Gazebo的介紹與安裝

4.1.1Gazebo的初步介紹

4.1.2Gazebo的安裝

4.1.3Gazebo與V�睷EP的比較

4.2Gazebo的結構

4.2.1Gazebo的運行方法

4.2.2Gazebo的組成部分

4.2.3Gazebo的結構

4.3創建機器人

4.3.1模型結構和要求

4.3.2模型的上傳

4.3.3製作一個模型

4.3.4製作移動機器人模型

4.3.5導入網格

4.3.6附加網格物體

4.3.7給機器人添加傳感器

4.3.8做一個簡單的夾持器

4.3.9在機器人上構建夾持器

4.3.10嵌套模型

4.3.11模型編輯器

4.3.12盒子的動畫

4.3.13三角網格的慣性參數

4.3.14圖層可見性

4.4Gazebo中的模型編輯器

4.4.1模型編輯器

4.4.2SVG文件

4.5場景文件的創建

4.5.1創建一個場景

4.5.2修改場景

4.5.3如何在Gazebo中使用DEM

4.5.4模型群

4.5.5建築編輯器

4.6插件的編寫

4.6.1一個簡單的插件：HelloWorldPlugin！

4.6.2插件的使用

4.6.3模型插件

4.6.4世界插件

4.6.5程序化場景控製

4.6.6係統插件

4.7傳感器

4.7.1傳感器噪聲模型

4.7.2接觸式傳感器

4.7.3攝像頭失真

4.8Gazebo的其他功能

4.8.1數學庫的使用

4.8.2用戶輸入

4.8.3連接到Player

本章小結

參考文獻

第5章OpenRAVE在機器人仿真中的應用

5.1OpenRAVE簡介

5.1.1OpenRAVE的應用

5.1.2OpenRAVE的特性

5.1.3OpenRAVE的下載與安裝

5.2OpenRAVE概觀

5.2.1OpenRAVE基本架構

5.2.2關於OpenRAVE中的一些說明

5.2.3OpenRAVE公約與準則

5.2.4OpenRAVE中機器人概述

5.2.5插件與接口說明

5.2.6網絡協議和腳本

5.3OpenRAVE的基礎

5.3.1開始使用OpenRAVE

5.3.2OpenRAVE的命令行工具

5.3.3寫OpenRAVE文檔

5.3.4環境變量

5.4OpenRAVE運用與展望

5.4.1OpenRAVE的運用項目舉例

5.4.2OpenRAVE的展望

本章小結

參考文獻

第三篇機器人操作係統基礎與應用

第6章機器人操作係統的基礎

6.1ROS的安裝與測試

6.1.1虛擬機與Ubuntu的安裝

6.1.2ROS的安裝

6.1.3turtlesim例子的測試

6.2ROS的基本概念與命令

6.2.1程序包(packages)

6.2.2節點(Nodes)和節點管理器(Master)

6.2.3消息(Messages)和主題(Topics)

6.2.4其他ROS的相關概念

6.2.5ROS的一些常用工具

6.3ROS的程序包的創建與編譯

6.3.1創建工作區和功能包

6.3.2ROS程序的編譯過程

6.4ROS與MATLAB集成

6.4.1RST的ROS功能介紹

6.4.2MATLAB與ROS通信的介紹

6.5ROS與V�睷EP之間的集成

6.5.1V�睷EP中的ROS程序包

6.5.2在ROS中安裝V�睷EP

6.5.3在ROS中創建相關的V�睷EP程序包

6.5.4使用ROS節點控製V�睷EP模型的例子

6.5.5V�睷EPROSBridge的簡介及安裝

6.6ROS與Gazebo

6.6.1ROS集成概述

6.6.2安裝Gazebo_ros_pkgs

6.6.3ROS/Gazebo版本組閤的選擇

6.6.4使用roslaunch

6.6.5ROS通信

6.6.6Gazebo中的URDF

6.7實時係統ROS2.0的介紹

本章小結

參考文獻

第7章機器人操作係統的應用

7.1Baxter機器人與ROS

7.1.1Baxter機器人

7.1.2Baxter機器人的控製係統總體框架

7.1.3相關的ROS代碼

7.2基於神經網絡實現對搖操作機器人進行高性能控製

7.2.1控製係統的架構

7.2.2實驗設計與實現

7.2.3實驗及結果

7.3規定全局穩定性和運動精度的雙臂機器人的神經網絡控製

7.3.1實驗設計與實現

7.3.2實驗結果

7.4基於人體運動捕獲對Baxter機器人的遠程操作控製

7.4.1遠程操作控製係統

7.4.2實驗的設計與實現

7.4.3實驗及結果

本章小結

參考文獻

精彩書摘

　　第5章OpenRAVE在機器人仿真中應用

　　5.1OpenRAVE簡介

　　5.1.1OpenRAVE的應用

　　OpenRAVE(英文全稱為OpenRoboticsAutomationVirtualEnvironment)是一款開源的機器人仿真軟件。OpenRAVE提供瞭機器人的測試環境，它的主要功能是運動規劃運動學和幾何信息的模擬和分析。在應用方麵，OpenRAVE主要用於開發和部署機器人的運動規劃算法，而這些算法能夠應用於實際中的機器人。由於OpenRAVE具備有獨立運行的性質，這些算法可以很容易地集成到現有的機器人係統。它為機器人開發者和機器人提供瞭許多命令行工具,核心運行時足夠小，因此可用於內部控製器和更大的框架。

　　OpenRAVE是一個開放源碼跨平颱軟件架構，即開放的機器人和動畫虛擬環境。OpenRAVE針對真實世界自動機器人應用程序，包括3�睤模擬、可視化、規劃、腳本和控製的無縫集成。它的插件架構允許用戶輕鬆地編寫自定義的控製器和進行擴展功能。通過使用OpenRAVE插件，任何設計的算法、機器人控製器或感測子係統都可以在運行時進行分布和動態加載，從而使開發人員免於使用單片代碼庫。這樣OpenRAVE的用戶可以專注於問題的規劃和腳本方麵的開發，而無須明確管理機器人運動學和動力學、碰撞檢測、世界更新和機器人控製的細節。OpenRAVE架構也提供瞭一個靈活的接口，可以與其他流行的機器人軟件包(如Player和ROS)結閤使用，因為它專注於自動運動規劃和高級腳本，而不是低級控製和信息協議。OpenRAVE還支持強大的網絡腳本環境，使得在運行時控製和監視機器人以及更改執行流程變得更加簡單。開放組件架構的一個關鍵優勢是它們使機器人研究團體能夠輕鬆地共享和比較算法。

　　下文將主要對OpenRAVE的原理以及運用進行簡單介紹。

　　5.1.2OpenRAVE的特性

　　OpenRAVE具有許多功能用於分析機器人場景的幾何結構，然後把它們用於在整個工作區中使機器人運動。

　　OpenRAVE在兩方麵上具有良好的應用：

　　（1）對於每個機器人，使用IKFast能夠針對某種機器人的結構專門地生成逆運動學程序。這允許所有奇點配置和除以零條件的處理。而且，這種處理的速度特彆快，生成大多數解決方法隻需運行5μs。

　　（2）可以很容易地結閤多個約束條件，例如避免碰撞、把握對象、保持傳感器能見度。然後，在這些約束條件下把一個機器人的初始和目標配置連接在一起。

　　OpenRAVE是一個開放機器人和3�睤動畫虛擬環境。相比於其他仿真工具，OpenRAVE具有它的獨特優勢：

　　(1)能用於機器人的實時控製和執行監控的集成設計。

　　(2)提供運動學操作和物理模擬的核心功能。

　　(3)有允許諸如Octave和MATLAB之類的解釋性腳本語言與其進行交互的網絡協議(當然還支持其他腳本語言，例如Python和Perl是計劃開發的)。

　　(4)內置核心工具和插件界麵，用於機器人的操作規劃和抓取。

　　(5)標準插件，允許測試不同的規劃算法和傳感係統，而隻需做最少的代碼修改。

　　OpenRAVE架構模塊化瞭機器人係統的執行和計劃層，使自主係統的開發變得更容易，組件變得更可重用於其他項目。一個基本做法是在特定組件的實現與從其他組件的使用這個特定組件之間創建一個接口層。許多以前的架構已經為基本級彆組件做到這一點。

　　5.1.3OpenRAVE的下載與安裝

　　OpenRAVE提供瞭可以用於Ubuntu和Windows的版本。下麵介紹在Ubuntu上安裝OpenRAVE的步驟。

　　1.安裝依賴庫

　　首先保證已安裝瞭下麵的項目，從命令行輸入：

　　01.sudoapt-getinstallcmakeg++gitqt4-dev-toolszlib-bin

　　02.sudoapt-getinstallipythonpython-devpython-h5pypython-numpypython-scipypython-sympy

　　安裝依賴庫：

　　01.sudoapt-getinstalllibassimp-devlibavcodec-devlibavformat-devlibavformat-devlibboost-all-devlibboost-date-time-devlibbullet-devlibfaac-devlibglew-devlibgsm1-devliblapack-devlibmpfr-devlibode-devlibogg-devlibopenscenegraph-devlibpcre3-devlibpcrecpp0libqhull-devlibqt4-devlibsoqt-dev-commonlibsoqt4-devlibswscale-devlibswscale-devlibvorbis-devlibx264-devlibxml2-devlibxvidcore-dev

　　唯一從OpenRAVEppa上可以安裝的包是collada�瞕om：

　　01.sudoadd-apt-repositoryppa:OpenRAVE/release

　　02.sudosh-c'echo"deb-srchttp://ppa.launchpad.net/OpenRAVE/release/ubuntu'lsb_release-cs'main">>/etc/apt/sour 機器人仿真與編程技術/清華開發者書庫 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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