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第1章　绪论 1

第2章　立体视觉系统 11

2.1　机器视觉 11

2.2　立体视觉基础 12

2.2.1　模式匹配原理 14

2.2.2　立体视觉处理 15

2.2.3　立体匹配方法 17

2.3　立体视觉伺服 20

2.4　立体视觉系统构成 23

2.4.1　系统组成 24

2.4.2　工作原理 25

2.5　立体视觉控制系统 26

2.5.1　控制系统分析 27

2.5.2　软件和硬件设计 30

2.5.3　数据处理过程 31

2.5.4　接口电路设计 32

2.6　立体视觉控制实验 35

2.6.1　人眼构造与成像原理 35

2.6.2　两眼运动控制神经 36

2.6.3　两眼运动控制系统 37

2.6.4　两眼运动控制模型 38

2.6.5　两眼运动控制仿真 40

第3章　立体视觉系统应用 44

3.1　人脸追踪与识别 44

3.2　人脸模式分析 45

3.2.1　人脸模式的特征提取 46

3.2.2　人脸检测算法 46

3.2.3　人脸定位算法 47

3.2.4　图像校正 48

3.2.5　立体匹配 52

3.2.6　深度图提炼 52

3.2.7　深度分割 53

3.2.8　颜色分割 53

3.2.9　肤色空间定义 54

3.2.10　几何与颜色信息融合 55

3.3　人脸跟踪 56

3.4　人脸特征提取与识别 57

3.4.1　特征提取和识别方法 57

3.4.2　提取和识别算法设计 59

3.5　人脸追踪与识别实验 63

第4章　五指形灵巧手 65

4.1　机械手 65

4.2　灵巧手研究现状 66

4.2.1　灵巧手代表性成果分析 66

4.2.2　五指形灵巧手研究成果分析 68

4.3　五指形灵巧手数学建模 71

4.3.1　数学建模的理论基础 71

4.3.2　五指形灵巧手数学建模 73

4.3.3　五指形灵巧手运动学模型 76

4.4　五指形灵巧手设计 78

4.4.1　五指形灵巧手构成 78

4.4.2　执行器控制装置构成 81

4.4.3　分布式触觉传感器 82

4.5　双腕协调控制 86

4.5.1　双腕协调控制特征 86

4.5.2　控制系统设计 87

第5章　五指形灵巧手作业 94

5.1　作业描述系统 94

5.1.1　机器人程序设计语言 94

5.1.2　状态和事件 95

5.1.3　状态行动事件网络 96

5.2　双腕协调作业 104

5.2.1　抓纸作业实验 104

5.2.2　右手拿剪刀动作的作业描述 107

5.2.3　双腕协调剪切作业试验 109

5.3　五指形灵巧手研究展望 113

第6章　二足步行建模与控制 115

6.1　步态分析 115

6.1.1　二足步行周期 115

6.1.2　零力矩点（ZMP） 115

6.2　二足步行控制原理 116

6.3　二足步行机构建模 118

6.3.1　二足步行机构 118

6.3.2　二足步行模型 120

6.4　二足步行控制 121

6.4.1　二足步行控制任务 121

6.4.2　二足步行控制方法 122

6.4.3　二足步行类别 125

6.5　二足步行的主要问题 126

6.6　动态二足步行算法 126

6.6.1　基本原理 127

6.6.2　模型系统 128

6.6.3　基于ZMP的动态步行补偿方法 130

6.6.4　基于ZMP误差的动态步行算法 132

第7章　二足步行机构设计与示教 135

7.1　硬件系统 135

7.1.1　系统设计规格 135

7.1.2　各关节的二足步行约束 138

7.1.3　驱动装置 140

7.2　软件系统 144

7.2.1　基本结构与功能 145

7.2.2　软件系统设计 145

7.3　试验方法 148

7.3.1　参考运动生成 148

7.3.2　ZMP轨迹规划 149

7.3.3　下肢运动轨迹生成 150

7.3.4　试验环境 150

7.4　试验结果 151

7.4.1　棍状模型试验结果 151

7.4.2　点状模型试验结果 152

7.4.3　试验分析与总结 152

7.5　虚拟示教系统 153

7.5.1　仿人机器人示教 153

7.5.2　开发环境及软件架构 154

7.5.3　仿人机器人手臂的示教 156

7.5.4　仿人机器人双腿的示教 158

7.5.5　示教动作的轨迹规划与仿真 159

7.5.6　示教系统应用 161

7.5.7　小结 162

第8章　网格计算平台 165

8.1　仿人机器人与网格 165

8.2　分层网格设计 166

8.3　控制系统设计 169

8.3.1　总体设计 169

8.3.2　分层网格实现方法 171

8.4　实验室网格系统 172

8.4.1　LabGrid系统结构 173

8.4.2　LabGrid运作方式 174

8.4.3　LabGrid分析与设计 175

8.4.4　LabGrid实验与结果 177

8.4.5　小结 181

8.5　网格计算平台 182

8.5.1　网格计算平台构成 182

8.5.2　基于网格的智能层设计 184

8.5.3　智能层体系结构 185

8.5.4　网格计算平台演示 186

8.5.5　小结 190

第9章　人机交互技术 192

9.1　人机交互研究现状 192

9.1.1　人机交互技术及其发展 192

9.1.2　人与机器人交互 194

9.2　选择性感知研究现状 198

9.3　基于选择性注意的感知方法 200

9.3.1　选择性注意的理论和模型 202

9.3.2　基于选择性注意机制的感知方法 203

9.3.3　实验与讨论 204

9.3.4　小结 211

9.4　基于情感和个性的注意控制方法 212

9.4.1　人工情感与个性 213

9.4.2　实验与讨论 219

9.4.3　小结 223

第10章　智能交互模型 224

10.1　上下文感知及计算 225

10.1.1　上下文信息及感知 225

10.1.2　上下文信息感知策略 228

10.1.3　上下文感知计算 231

10.2　仿人机器人IHS交互试验 241

10.2.1　IHS原型的总体介绍 241

10.2.2　视觉及语音交互采用的关键技术 243

10.2.3　IHS的交互行为设计及实例研究 246

10.3　小结 261

10.4　结论与展望 261

参考文献 264