仿人機器人建模與控制

序言 III
前言 V
第1章Roban 機器人概述1
11 Roban 機器人簡介1
111 Roban 機器人系統(tǒng) 1
112 Roban 機器人關節(jié)運動模型 4
113 Roban 機器人控制框架 6
12 操作Roban 機器人 6
121 無線網(wǎng)絡設置 6
122 遠程登錄Roban 機器人8
123 使用VS Code 開發(fā)11
第2章Python 編程基礎 15
21 Python 語法 15
211 Python 運行方式15
212 Python 程序書寫格式18
213 變量、數(shù)據(jù)類型、表達式19
214 條件語句 22
215 while 循環(huán)語句 24
216 continue 與break 語句 26
217 列表 27
218 元組與字典 30
22 Python 函數(shù) 31
221 函數(shù)定義 32
222 函數(shù)參數(shù) 33
VIII 223 Python 模塊 35
23 Python 對象與類 36
231 類的定義與使用 37
232 類的繼承 38
24 文件和異常 39
241 文本文件讀寫 40
242 二進制文件讀寫 42
243 異常 43
第3章ROS 使用概述45
31 ROS 簡介 45
32 程序包與節(jié)點46
321 程序包與節(jié)點介紹 46
322 節(jié)點的編譯與運行 47
33 話題與服務 49
331 ROS 話題 49
332 ROS 消息與消息類型 50
333 ROS 服務 53
34 launch 文件與參數(shù) 56
341 launch 文件介紹56
342 機器人實踐59
35 常用調(diào)試工具rqt61
351 rqt_plot  61
352 rqt_img_View  61
353 rqt_graph  62
36 ROS 配置實踐 63
361 ROS 編譯環(huán)境搭建與測試 63
362 ROS 話題 70
363 ROS 服務 78
37 主從機配置 86
371 獲取IP 地址和Hostname  86
IX 372 修改對應的hosts  87
373 配置主從關系87
38 ROS CvBridge 實踐88
381 將ROS 圖像消息轉(zhuǎn)換為OpenCV 的圖像 88
382 將OpenCV 圖像轉(zhuǎn)換為ROS 圖像消息 88
383 在計算機上顯示Roban 機器人攝像頭數(shù)據(jù)89
第4章同步定位與地圖構(gòu)建 90
41 SLAM 簡介 90
42 圖像的接收和發(fā)布 91
421 初始化和配置91
422 主要功能實現(xiàn)93
43 定位和圖像追蹤——ORB-SLAM2 97
431 數(shù)據(jù)接收和程序初始化 97
432 點云地圖創(chuàng)建/重用 99
44 八叉樹圖層的截取以及平面地圖的生成102
441 八叉樹圖層的截取 102
442 平面地圖的生成 103
45 路徑規(guī)劃 104
46 行走實現(xiàn) 107
461 路徑分析107
462 行走控制110
第5章V-REP 使用概述 113
51 V-REP 使用簡介 114
511 前言114
512 安裝帶有ROS 的V-REP  116
513 V-REP 的簡單使用 122
514 理解RosInterface 128
52 V-REP 中的Roban 機器人 138
521 導入Roban 機器人 138
522 BodyHub 簡介與啟動 140
523 關節(jié)運動控制 148
524 仿真中的步態(tài)運行 159
53 V-REP 傳感器使用 166
531 視覺傳感器 166
532 接近傳感器 177
54 V-REP 使用實踐 181
541 過坑路段182
542 雷區(qū)路段186
543 踢球進洞路段 192
第6章Roban 機器人運動控制基礎 199
61 關節(jié)199
611 頭部關節(jié)200
612 手臂關節(jié)201
613 髖關節(jié)202
614 腿部關節(jié)202
615 伺服電機204
62 完整動作執(zhí)行205
63 運動控制 207
631 舵機參數(shù)設置 208
632 關節(jié)位置控制 208
633 步態(tài)控制211
64 運動學正解 215
641 運行IK 節(jié)點 215
642 計算四肢末端位置 215
65 運動學逆解 218
651 機器人扭腰 218
652 扭腰中IK 逆解的處理 223
653 機器人晃腰 227
66 自動避障實踐230
661 3D 相機的原理 230
662 設計思路以及步驟 231
663 示例代碼232
XI 第7章雙足步行基礎 235
71 機器人運動學235
711 坐標變換236
712 人形機器人運動學模型 239
713 正運動學239
714 逆運動學242
72 ZMP 的含義 246
721 ZMP 與地面反力 246
722 ZMP 分析 248
723 ZMP 的測量 252
724 ZMP 與機器人運動256
73 基于線性倒立擺的雙足步態(tài)生成 258
731 質(zhì)心軌跡生成 258
732 足端軌跡生成 261
733 臺階及斜坡地形的步態(tài)規(guī)劃 263
74 機器人靜步態(tài)實踐 267
741 五次樣條插值 267
742 實現(xiàn)機器人雙足支撐情況下的重心位置移動268
743 實現(xiàn)擺動腳軌跡規(guī)劃以及擺動腳的運行 270
75 機器人上樓梯實踐 276
751 階段276
752 第二階段278
753 第三階段279
754 第四階段281
第8章人機交互283
81 音頻處理 283
811 語音識別285
812 語音合成289
813 聊天機器人綜合應用 293
82 視頻處理 297
821 視頻設備簡介 297
XII 822 圖像處理工具 300
823 顏色檢測309
83 綜合應用 323
831 基本原理323
832 主要接口324
833 運行方式324
84 顏色識別實踐324
841 HSV 顏色模型介紹 324
842 識別小球325
843 追蹤小球327
844 追蹤多種顏色小球 328
85 人臉識別實踐330
86 數(shù)字識別實踐348
861 深度學習之Keras  348
862 使用模型進行數(shù)字識別 355
參考文獻 358