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本书由浅入深地介绍了构建机器人感知系统涉及的相关知识。全书共8章。第1、2章主要讲述机器人系统组成和传感器检测的基础知识，使读者理解如何检测环境中的各种物理量。在此基础上，第3~7章分别介绍了机器人自身运动测量与感知、力与触觉、视觉、听觉、嗅觉、接近觉等相关原理和方法，使读者了解如何构建机器人的各种“感觉”。最后，第8章介绍了机器人多传感器信息融合的内容。本书既可作为高等院校机器人工程及相关专业本科生或研究生的教材，也可作为从事机器人研究、开发和应用的技术人员的参考书籍。
第1章机器人系统与感知
1.1机器人系统组成概述
1.1.1机器人发展概述
1.1.2机器人的定义与应用
1.1.3机器人结构与组成
1.2机器人感知系统
1.2.1机器人感知系统概念与组成
1.2.2机器人传感器分类
1.2.3机器人感知系统关键技术与发展
趋势
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第2章传感器基本知识
2.1传感器基本概念
2.1.1传感器的定义
2.1.2传感器基本组成
2.1.3传感器分类
2.2传感器特性与指标
2.2.1传感器静态特性与指标
2.2.2传感器动态特性与指标
2.3传感器标定与校准
2.3.1标定与校准的定义
2.3.2标定与校准方法
2.4常见传感器敏感元件
2.4.1电阻式传感器
2.4.2电容式传感器
2.4.3电感式传感器
2.4.4压电式传感器
2.4.5光电式传感器
2.4.6其他传感器
2.5智能传感器
2.5.1智能传感器定义
2.5.2智能传感器构成与功能特点
2.5.3智能传感器的实现
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第3章机器人自身运动测量与感知
3.1机器人位置与位移测量
3.1.1规定位置检测方法及元件
3.1.2常用位移（角度）检测方法及
元件
3.2机器人速度测量
3.2.1模拟式测速发电机
3.2.2数字式编码器测速
3.2.3基于编码器测速的定位
3.3机器人加速度测量
3.3.1加速度测量基本原理
3.3.2常见加速度传感器
3.4惯性传感器组及其应用
3.4.1陀螺仪基本知识
3.4.2惯性测量组
3.4.3基于惯性传感器的定位
3.4.4GPS简介
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第4章机器人力与触觉
4.1机器人关节力与力矩测量
4.1.1机器人力与力矩测量研究
现状
4.1.2机器人力与力矩测量原理
4.1.3机器人多维力与力矩传感器及
应用
4.2机器人触觉感知基本原理
4.2.1开关式阵列触觉传感器
4.2.2压阻式阵列触觉传感器
4.2.3压电式阵列触觉传感器
4.2.4电容式阵列触觉传感器
4.3柔性人工皮肤触觉
4.3.1导电橡胶基本理论
4.3.2人工皮肤触觉结构
4.4触觉传感器的应用与发展
4.4.1触觉传感器的应用及趋势
4.4.2触觉传感器的发展与问题
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第5章机器人视觉
5.1机器人视觉技术概述
5.1.1机器人视觉技术定义
5.1.2机器人视觉技术内涵
5.1.3机器人视觉技术发展
5.2机器人视觉系统
5.2.1机器人视觉系统的功能与应用
5.2.2机器人视觉系统的原理与
结构
5.2.3CCD/CMOS图像传感器
5.2.4机器人视觉系统分类
5.3图像处理基本知识
5.3.1图像的表示
5.3.2图像的预处理
5.3.3图像特征提取
5.3.4图像理解
5.4立体视觉
5.4.1光学成像过程
5.4.2双目立体视觉
5.4.3立体匹配
5.4.4立体视觉摄像机
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第6章机器人听觉
6.1声音基本概念
6.1.1声音物理性质
6.1.2声音度量
6.1.3声信号接收及发声器件
6.2语音识别
6.2.1语音识别系统概述
6.2.2声信号特征
6.2.3特定人语音识别
6.2.4非特定人语音识别
6.3常用机器人语音识别系统简述
6.3.1科大讯飞语音识别工具包
6.3.2百度语音识别工具包
6.3.3其他语音识别工具
6.4听觉定位
6.4.1听觉定位在机器人领域应用
6.4.2听觉定位方法简介
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第7章机器人其他感觉
7.1机器人嗅觉
7.1.1机器人嗅觉感知概述
7.1.2常见气体传感器
7.1.3机器人嗅觉定位简介
7.2机器人接近觉
7.2.1接近觉定义与应用
7.2.2感应式接近觉传感器
7.2.3电容式接近觉传感器
7.3机器人距离感知
7.3.1超声波测距
7.3.2光学测距
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第8章机器人多传感器信息融合
8.1多感知智能机器人系统
8.1.1分拣机器人与信息融合
8.1.2移动机器人与信息融合
8.2多传感器信息融合概述
8.2.1信息融合基本概念
8.2.2信息融合分类
8.2.3信息融合拓扑结构
8.2.4信息融合方法
8.3传感器定量信息融合
8.3.1传感器数据的一致性检验方法
8.3.2加权平均法传感器定量信息
融合
8.3.3卡尔曼滤波法传感器定量
信息融合
8.4传感器定性信息融合
8.4.1贝叶斯方法传感器定性信息
融合
8.4.2D_S证据理论法传感器定性信息
融合
本章小结
思考题与习题
学习拓展
参考文献……前言/序言随着机器人技术的快速发展和机器人产业规模的不断扩大，机器人领域的人才培养已经成为高校的重要任务之一。目前，我国已有一大批院校开设机器人工程专业，在国家大力推进“六卓越一拔尖”计划2.0以及全面推进新工科建设的背景下，机器人工程专业迎来了新的机遇期。机器人感知技术是机器人技术人才培养课程体系中的重要基础课程，为学生进一步理解、掌握和实现机器人系统的设计、开发、集成等提供了基础知识。鉴于此，在中国机械工业教育协会、机械工业出版社的支持与组织下，开展了面向工程应用型院校机器人工程专业的机器人感知技术教材的编写工作。本书在编写过程中广泛借鉴了国内外机器人专业的教学经验，并考虑到现有高校机器人专业本科课程设置特点，在内容设置上主要包括传感器的基础知识、机器人传感器、传感器信息融合等部分知识，使读者逐步理解机器人如何检测环境各种物理量，如何构建类人的“感觉”，如何依据多种感觉信息准确、完整地 “知晓”自身状态和环境信息等三个层次的内容。本书共8章。第1章主要介绍机器人系统组成和感知系统概念、分类与发展趋势。第2章主要介绍传感器基础知识。在此基础上，第3~7章介绍机器人各种“感觉”的相关知识：第3章主要介绍机器人位置、速度、加速度等内部感觉（传感器）的构建及自身运动状态测量的相关知识；第4章主要介绍机器人力与力矩测量、触觉测量、人工皮肤等外部感觉（传感器）的相关知识；第5章主要介绍机器人视觉系统组成结构、图像传感器、图像处理以及三维立体视觉的基础知识；第6章主要介绍机器人听觉系统组成、语音信号特征与识别，以及听觉定位的基本知识；第7章主要介绍机器人嗅觉、机器人接近觉和机器人距离感知等其他感觉的相关知识。最后，为了使读者进一步理解如何依据多种感觉信息知晓自身状态和环境信息，第8章介绍了机器人多传感器信息融合的定义和系统结构、定量信息融合及定性信息融合的基础知识、方法及应用实例。本书由哈尔滨工业大学（威海）的刘亚欣、钟鸣、黄博、姚玉峰和重庆理工大学的金辉、胡方超、何苗、王玉金共同编写。其中，第1~3章和第7、8章由刘亚欣、钟鸣、黄博、姚玉峰共同编写；第4章由金辉和何苗编写；第5章由刘亚欣和胡方超编写；第6章由金辉和王玉金编写。刘亚欣负责全书的统稿。在本书编写过程中，研究生刘延、王斯瑶、李守强、何清松、罗木林、邱子祥、卢水根等参与了部分图表的修改工作，在此向他们表示感谢。衷心感谢中国机械工业教育协会、机械工业出版社的支持，感谢本书编辑和相关工作人员为本书高质量出版所付出的辛勤劳动。同时，本书的编写还参考了国内外相关领域的文献资料，在此向各位作者表示由衷的感谢。本书由国家杰出青年基金获得者、教育部长江学者特聘教授、国家“万人计划”科技创新领军人才、机器人领域专家孙立宁教授主审，在此表示衷心的感谢。机器人感知技术内容丰富，技术发展迅速，鉴于编者水平和学识以及篇幅限制，本书未能全面、详细地展示该领域的前沿研究，并难免会有疏漏与错误之处，敬请读者批评指正。编者……
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