机器人系统设计与制作：Python语言实现 PDF下载

目　录
前言
第1章　机器人学概述  1
1.1　什么是机器人  2
1.1.1　术语机器人的来历  2
1.1.2　现代机器人定义  3
1.2　机器人从哪儿来  7
1.3　机器人上都有什么  9
1.3.1　肢体  10
1.3.2　传感器  10
1.3.3　执行器  11
1.3.4　控制器  11
1.4　如何制作机器人  12
1.4.1　反应式控制  12
1.4.2　分级（协商）控制  12
1.4.3　混合控制  12
1.5　本章小结  13
第2章　服务机器人的机械设计  14
2.1　服务机器人的设计需求  14
2.2　机器人的传动装置  15
2.2.1　选择电机和轮子  15
2.2.2　设计小结  16
2.2.3　机器人底盘设计  17
2.3　安装LibreCAD、Blender和MeshLab  18
2.3.1　安装LibreCAD  18
2.3.2　安装Blender  18
2.3.3　安装MeshLab  18
2.4　用LibreCAD生成机器人的二维CAD图  19
2.4.1　底座设计  20
2.4.2　底座连接杆设计  21
2.4.3　轮子、电机和电机夹具设计  22
2.4.4　脚轮设计  24
2.4.5　中间层设计  24
2.4.6　顶层设计  24
2.5　用Blender制作机器人的三维模型  25
2.5.1　Blender中的Python脚本语言  25
2.5.2　Blender中的Python API介绍  26
2.5.3　机器人建模中的Python脚本  28
2.6　习题  33
2.7　本章小结  33
第3章　用ROS和Gazebo进行机器人仿真  34
3.1　什么是机器人仿真  34
3.1.1　机器人数学建模  37
3.1.2　ROS和Gazebo简介  43
3.1.3　在Ubuntu 14.04.2下安装ROS Indigo  46
3.1.4　在酒店环境下进行ChefBot和TurtleBot仿真  70
3.2　习题  75
3.3　本章小结  75
第4章　设计ChefBot的硬件部分  76
4.1　ChefBot硬件的规格标准  76
4.2　机器人的硬件架构框图  77
4.2.1　电机和编码器  77
4.2.2　电机驱动器  79
4.2.3　嵌入式控制板  81
4.2.4　超声传感器  82
4.2.5　惯性测量单元  83
4.2.6　Kinect  83
4.2.7　中央处理单元  84
4.2.8　扬声器/麦克风  85
4.2.9　电源/电池  85
4.3　ChefBot硬件的工作原理  86
4.4　习题  87
4.5　本章小结  88
第5章　机器人执行机构与车轮编码器  89
5.1　直流减速电机接入Tiva C开发板  89
5.1.1　差速传动轮式机器人  92
5.1.2　安装Energia集成开发环境  92
5.1.3　电机接口代码  94
5.2　正交编码器接入Tiva C开发板  98
5.2.1　编码器数据的处理  99
5.2.2　正交编码器接口代码  101
5.3　Dynamixel执行机构  104
5.4　习题  107
5.5　本章小结  107
第6章　机器人传感器  108
6.1　超声测距传感器  108
6.2　红外接近传感器  113
6.3　惯性测量单元  115
6.3.1　惯性导航  116
6.3.2　MPU 6050接入Tiva C开发板  117
6.3.3　在Energia中编写接口代码  119
6.4　利用Energia将支持DMP的MPU 6050接入开发板  121
6.5　习题  125
6.6　本章小结  125
第7章　视觉传感器在Python和ROS中的编程方法  126
7.1　机器人视觉传感器清单和图像处理库  126
7.2　OpenCV、OpenNI和PCL简介  129
7.2.1　什么是OpenCV  129
7.2.2　什么是OpenNI  132
7.2.3　什么是PCL  133
7.3　使用ROS、OpenCV和OpenNI进行Kinect的Python编程  134
7.3.1　启动OpenNI驱动的方法  134
7.3.2　OpenCV的ROS接口  134
7.4　使用Kinect、ROS、OpenNI和PCL处理点云  139
7.5　将点云转换为激光雷达数据  140
7.6　使用ROS和Kinect实现SLAM算法  141
7.7　习题  142
7.8　本章小结  142
第8章　使用Python和ROS实现语音识别及合成  143
8.1　语音识别技术  143
8.1.1　语音识别系统框图  144
8.1.2　语音识别库  145
8.1.3　Windows语音识别开发平台  145
8.1.4　语音合成  145
8.1.5　语音合成库  146
8.2　在Ubuntu 14.04.2中使用Python实现语音识别及合成  146
8.2.1　在Ubuntu 14.04.2中安装Pocket Sphinx及其Python绑定  147
8.2.2　在Ubuntu 14.04.2中使用Pocket Sphinx的Python绑定  147
8.2.3　输出结果  148
8.3　在Ubuntu 14.04.2中使用Pocket Sphinx、GStreamer及Python实现实时语音识别  149
8.4　在Ubuntu 14.04.2中使用Julius及Python实现语音识别  151
8.4.1　Julius语音识别器和Python模块的安装  152
8.4.2　Python-Julius客户端代码  153
8.4.3　在Pocket Sphinx、Julius中提高语音识别的准确度  154
8.4.4　在Ubuntu 14.04.2中安装eSpeak和Festival  154
8.5　在Windows中使用Python实现语音识别及合成  155
8.6　在ROS Indigo中使用Python实现语音识别  156
8.7　在ROS Indigo中使用Python实现语音合成  157
8.8　习题  159
8.9　本章小结  159
第9章　使用Python在ChefBot中应用人工智能  160
9.1　ChefBot中的交互系统框图  160
9.2　AIML介绍  161
9.3　PyAIML介绍  164
9.3.1　在Ubuntu 14.04.2上安装PyAIML  165
9.3.2　从源码中安装PyAIML  165
9.4　使用AIML和Python进行开发  165
9.5　使用A.L.I.C.E AIML文件进行开发  167
9.5.1　将AIML文件载入内存  168
9.5.2　载入AIML文件并将其存为brain文件  169
9.5.3　使用Bootsrtap方法载入AIML文件和brain文件  169
9.6　将PyAI