目錄
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姿態的其他表示方法
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正向動力學
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機械臂關節控制
1.6.1機器人控制繫統的構成
1.6.2Simulink機器人模塊
1.6.3機器人的單關節控制
1.6.4機器人的多關節控制
1.7其他基於MATLAB的機器人工具箱
1.7.1Kuka控制工具箱(KCT)的介紹與測試
1.7.2其他機器人工具箱
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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別算法研究
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制繫統
2.2.1引言
2.2.2遠程操作繫統的數學模型
2.2.3基於波動變量的神經控制設計
2.2.4實驗設計
2.2.5仿真實驗
2.3開發混合運動捕捉方法使用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仿真繫統設計
2.3.4仿真實驗
2.4基於自適應參數識別的Geomagic Touch X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別
2.5復雜擾動環境中的新型機械臂混合自適應控制器
2.5.1引言
2.5.2控制問題
2.5.3自適應控制
2.5.4仿真
2.5.5實驗設計
2.5.6實驗與結果
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第二篇機器人仿真軟件的基礎與應用
第3章VREP在機器人仿真中的應用
3.1VREP簡介及安裝
3.1.1VREP的簡介
3.1.2VREP的特性
3.1.3VREP的安裝
3.2VREP的用戶界面及位姿操作
3.2.1控制臺窗口
3.2.2對話框
3.2.3應用程序窗口
3.2.4自定義用戶界面
3.2.5頁面與視圖
3.2.6對像/項目位置和方向操作
3.3VREP的場景與模型
3.3.1場景與模型的關繫
3.3.2VREP的場景
3.3.3VREP的模型
3.3.4VREP的環境
3.4實體
3.4.1VREP的場景對像
3.4.2場景對像的性質
3.4.3常用的場景對像——形狀
3.4.4常用的場景對像——關節
3.4.5VREP的集合
3.5VREP的六種計算模塊
3.5.1踫撞檢測模塊
3.5.2小距離計算模塊
3.5.3逆向運動學模塊
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
3.6VREP中控制機器人仿真的方法
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
3.7VREP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像
3.8.3從Import命令中導入/導出其他軟件的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仿真的控制
3.10VREP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
3.10.3VREP與MATLAB連接的例子
3.11VREP在人機交互中的應用(一)
3.11.1觸覺學與Touch X
3.11.2Touch X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
3.11.4VREP模塊
3.11.5Touch X控制VREP中KUKA機器人的實現
3.12VREP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
3.12.5VREP與Kinect接口的安裝與測試
3.12.6Kinect與VREP交互的設計與實現
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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VREP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制作一個模型
4.3.4制作移動機器人模型
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: Hello WorldPlugin!
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程序化場景控制
4.6.6繫統插件
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
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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
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第三篇機器人操作繫統基礎與應用
第6章機器人操作繫統的基礎
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VREP之間的集成
6.5.1VREP中的ROS程序包
6.5.2在ROS中安裝VREP
6.5.3在ROS中創建相關的VREP程序包
6.5.4使用ROS節點控制VREP模型的例子
6.5.5VREP ROS Bridge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版本組合的選擇
6.6.4使用roslaunch
6.6.5ROS通信
6.6.6Gazebo中的URDF
6.7實時繫統ROS 2.0的介紹
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第7章機器人操作繫統的應用
7.1Baxter機器人與ROS
7.1.1Baxter機器人
7.1.2Baxter機器人的控制繫統總體框架
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制
7.2.1控制繫統的架構
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制
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制
7.4.1遠程操作控制繫統
7.4.2實驗的設計與實現
7.4.3實驗及結果
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