前言 1
绪论 1
第一章 触觉和滑觉传感器 12
第一节 触觉传感器的一般要求 12
第二节 触觉传感器开关 13
第三节 压阻式阵列触觉传感器 14
第四节 光学式触觉传感器 18
第五节 其他类型的触觉传感器 19
第六节 触觉图像及其处理 21
第七节 机器人专用滑觉感器 23
小结 24
第二章 人工皮肤触觉 26
第一节 人工皮肤触觉的结构 27
第二节 信号的检出与重构 28
第三节 传感信号的特征提取和感觉输出 31
第四节 滑觉信号的模糊处理 32
第五节 实验结果 34
小结 35
第三章 接近觉传感器 37
第一节 感应式接近觉传感器 37
第二节 电容式接近觉传感器 40
第三节 超声接近觉传感器 41
第四节 光接近觉传感器 42
第五节 红外反射光强法接近觉传感器举例 43
第六节 接近觉、接触觉、滑觉组合传感器 45
第七节 组合传感器的信号处理 46
第八节 由接近觉、接触觉、滑觉组成的三感觉机械手 48
小结 50
第四章 力觉传感器 52
第一节 几种常见的机器人腕力传感器的结构分析 53
第二节 PVDF腕力传感器的设计与制作 55
第三节 信号的处理、分析与解耦 57
第四节 性能测试 59
小结 61
第五章 机器人听觉 62
第一节 声音信号的特征 63
第二节 特定人的语音识别系统 69
第三节 非特定人的语音识别系统 70
第六章 机器人视觉 74
第一节 视觉系统的硬件组成 74
第二节 数字图像的编码 77
第三节 图像的分离 78
第四节 图像的理解 85
第五节 三维视觉 86
第七章 多传感器信息融合的基本内容 91
第一节 传感器的建模 92
第二节 多传感器信息融合的结构和控制 95
第三节 信息融合的具体方法和拓扑结构 97
第八章 多传感器系统定量信息融合 102
第一节 传感数据的一致性检验 102
第二节 基于参数估计的信息融合方法 108
第九章 多传感器系统定性信息融合 113
第一节 Bayes方法 113
第二节 Dempster—shafer证据推理法 116
第三节 模糊集理论 120
第四节 神经网络法 122
第十章 粗糙集理论与信息融合 125
第一节 Rough set基本概念和理论基础 126
第二节 基于Rough set理论的多传感器信息融合 129
小结 133
第十一章 多感觉智能机器人 134
第一节 系统的组成 134
第二节 多传感器组合带来的相互干扰及消除 137
第三节 多感觉机器人信息处理和融合的控制体系 139
第四节 融合方法的具体应用 141
第五节 多感觉智能机器人应用实验系统 145
参考文献 148