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          | 編輯推薦: | 
         
         
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            本书引入了RFID技术赋能机器人应用的新途径,介绍了基于RFID位置感知技术在制造业仓储管理中的应用。可作为广大工程技术人员,特别是物联网、机器人相关从业人员以及高等院校机械类、自动化类专业研究生工作与研究的参考书。
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          | 內容簡介: | 
         
         
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            本书以机器人化智能制造为背景,引入了RFID技术赋能机器人应用的新途径。全书系统阐述了基于RFID的位置感知技术的原理与方法,着重介绍了基于RFID相位信息的目标定位方法、RFID信息融合下的机器人自主定位技术、基于RFID相位差的移动机器人导航技术以及基于RFID相位梯度的移动机器人伺服控制技术,并结合具体实例介绍了基于RFID位置感知技术在制造业仓储管理中的应用。本书引入了RFID技术赋能机器人应用的新途径,介绍了基于RFID位置感知技术在制造业仓储管理中的应用。可作为广大工程技术人员,特别是物联网、机器人相关从业人员以及高等院校机械类、自动化类专业研究生工作与研究的参考书。
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          | 關於作者: | 
         
         
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            陶波,男,1977年生,博士、教授、博士生导师。*首批“青年拔尖人才支持计划”、教育部新世纪优秀人才计划、全国优秀博士论文提名奖入选者。2007年华中科技大学机械工程专业博士毕业,2009年7月博士后出站留校任教。2009年晋升为副教授、2011年遴选为博士生导师,2013年破格晋升为教授,2013年6月至2014年6月在美国加州大学伯克利分校从事访问学者研究。在国内外学术期刊发表论文40余篇,SCI/EI收录30余篇次,应邀参与撰写英文专著2本。主持国家自然科学基金2项、国家重大专项课题2项、国家973计划课题子课题1项,参与承担国家973计划课题和国家科技支撑计划各1项。获国家技术发明二等奖1项,省部级技术发明一等奖1项、科技进步二奖1项,获国家专利授权10余项。
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          | 目錄: 
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            第1章RFID技术及其定位原理/1
 1.1RFID技术简介/1
 1.1.1RFID技术分类/1
 1.1.2超高频RFID系统及其组成/2
 1.1.3超高频RFID应用分析/9
 1.2基于RFID的位置感知技术/11
 1.2.1基于AOA的方法/11
 1.2.2基于TOA/TDOA的方法/12
 1.2.3基于RSSI的方法/13
 1.2.4基于相位的方法/14
 1.2.5方法对比与分析/15
 1.3基于RFID相位的位置感知原理/16
 1.4本章小结/22
 本章参考文献/23
 第2章RFID标签空间位置识别/27
 2.1引言/27
 2.2RFID标签的定位模型/27
 2.2.1RFID解缠相位位置模型/27
 2.2.2RFID标签空间位置的计算求解/33
 2.3RFID相位解缠/35
 2.3.1一维相位解缠算法/35
 2.3.2二维相位解缠算法/36
 2.4RFID系统中的相位解缠问题/37
 2.4.1π相位跳动问题/37
 2.4.22π周期模糊问题/38
 2.4.3相位缺失问题/40
 2.4.4基于打靶法的相位解缠算法/41
 2.5RFID天线优选/49
 2.5.1空间位置识别精度分析/49
 2.5.2基于RSSI的天线优选/52
 2.6基于机器人定位平台的标签定位测试/54
 2.6.1精度性能分析评估/58
 2.6.2计算负荷性能分析评估/62
 2.6.3关键因素影响测试分析/63
 2.7本章小结/64
 本章参考文献/65
 第3章基于RFID的机器人位姿估计/67
 3.1引言/67
 3.2RFID天线位置标定与相位信息预处理技术/69
 3.2.1RFID天线在移动机器人坐标系下的位置标定/69
 3.2.2RFID相位解缠滤波方法/75
 3.3基于RFID标签组的移动机器人定位方法/84
 3.3.1多径效应对相位的影响机理/85
 3.3.2基于RFID标签组的移动机器人定位方法/88
 3.3.3定位模型的仿真结果与分析/92
 3.3.4基于相位差的移动机器人定位试验/94
 3.4RFID相位差定位模型的位姿模糊性分析/100
 3.4.1基于RFID标签阵列的位姿识别系统/100
 3.4.2RFID相位差模型与其位姿模糊性分析/101
 3.5融合RFID相位差与可读性信息的位姿模糊抑制策略/105
 3.5.1RFID可读性原理/105
 3.5.2基于RFID可读性的位姿模糊抑制/106
 3.5.3融合RFID相位差与可读性信息的位姿估计算法/111
 3.6融合RFID相位差与可读性信息的机器人位姿估计试验/113
 3.6.1试验装置与环境描述/113
 3.6.2弱多径场景下测试分析/115
 3.6.3多径丰富场景下测试分析/116
 3.6.4关键因素影响测试分析/117
 3.7本章小结/119
 本章参考文献/119
 第4章基于RFID的机器人导航/123
 4.1引言/123
 4.2基于RFID的机器人导航基本思路/124
 4.3基于RFID相位差的相对位置识别模型/125
 4.3.1基于RFID相位差的空间位置识别原理/125
 4.3.2基于RFID相位差的位置识别模型构建/126
 4.4机器人导航系统的设计/129
 4.5机器人导航平台搭建与测试/131
 4.5.1RFID自主导航的有效性验证/133
 4.5.2RFID自主导航的精度评估/136
 4.6本章小结/138
 本章参考文献/138
 第5章基于RFID的机器人直接伺服/140
 5.1引言/140
 5.2基于RFID的机器人伺服基本框架/141
 5.2.1RFID伺服的概念/141
 5.2.2基于射频信息的直接伺服技术/143
 5.3基于RFID相位梯度的目标函数/146
 5.3.1基于RFID相位梯度的机器人伺服原理/146
 5.3.2基于RFID相位梯度的机器人伺服原理的目标函数构建
 /148
 5.3.3目标函数有效性分析/149
 5.4基于RSSI的目标到达判定方法/150
 5.4.1RSSI随距离变化试验标定/150
 5.4.2目标到达判定方法/151
 5.5RFID伺服控制器设计/152
 5.6基于RFID标签角度估计的移动机器人避障方法/154
 5.6.1障碍物上RFID标签的角度估计/154
 5.6.2基于模糊逻辑控制的机器人避障方法/160
 5.6.3仿真结果与分析/166
 5.7机器人伺服平台搭建与测试/172
 5.7.1机器人伺服平台搭建/172
 5.7.2移动机器人直接伺服试验/173
 5.8本章小结/180
 本章参考文献/180
 第6章RFID定位在机器人化智能制造系统中的应用/182
 6.1引言/182
 6.2基于RFID位置感知技术的出入库识别系统实现/183
 6.2.1RFID在出入库识别中的位置感知需求/183
 6.2.2RFID位置识别系统的开发设计/184
 6.3工程应用验证/190
 6.3.1出入库标签数量的影响/193
 6.3.2周转箱类型的影响/193
 6.3.3窜读标签数量的影响/194
 6.3.4整体效果量化评估/195
 6.4本章小结/196
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            射频识别(RFID)技术是一种自动识别技术,具有识别速度快、读写距离远、非视距读写、多标签识别、数据容量大等优势,是物联网的核心技术之一。RFID技术可以极大地提高制造业供应链管理效率与制造过程的管理透明度,实现产品的全生命周期管控和追溯,是实现智能制造的关键技术手段。如果经典的RFID应用很好地解决了物品“是什么”的问题,那么基于RFID的定位技术就在此基础上进一步提供了物品“在哪里”的信息,使RFID集“ID传感器”和“位置传感器”的功能于一体,通过融合身份属性和位置属性两大关键属性,可极大提高RFID的效能,显著改善物品管理效率和水平。基于RFID的定位技术具有广阔的前景,近年来也引起了业界的关注,并形成了一批以SpotON和LANDMARC等方法为代表的基于RFID的定位技术。但总体而言,相比经典的标签识别、信息检索等应用,基于RFID的定位技术与应用方兴未艾,目前仍处于技术高速发展时期。机器人技术与制造业的结合由来已久。近年来,在全球制造业向智能制造转型的大背景下,伴随着巨大市场需求的持续刺激,机器人应用已经渗入制造业的方方面面。在各种典型的制造业应用中,定位、导航与伺服控制是机器人的共性技术需求,而位置感知技术是上述技术的基础。随着机器人应用的普及与深入,机器人位置感知技术的成本、适应性、准确性及鲁棒性等都面临着愈发严苛的挑战。基于RFID的定位技术具有ID识别、非接触非视距、低成本、高可靠等得天独厚的优势,可以很好地与传统的位置感知定位方案(如视觉、激光)融合,与机器人位置感知技术的未来发展需求不谋而合。基于RFID的位置感知技术与机器人技术的结合,既是应用需求所催生的另辟蹊径的大胆尝试,又是相辅相成的技术蜕变与革新。华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室在熊有伦院士的带领下,从20世纪80年代开始致力于机器人技术的基础研究,是国内较早从事机器人及其应用的研究团队,同时,在基于RFID的关键技术、设计制造工艺与装备、产业化推广应用等方面已有20余年的经验。在机器人化智能制造成为大势所趋的背景下,团队开始着力打造RFID技术与机器人技术的深度融合框架。基于RFID的位置感知技术与移动机器人的定位、导航及伺服控制的结合,是近年来团队将RFID技术创新性应用在机器人领域的典型成果。在经典的RFID定位技术基础上,团队以RFID相位信息的获取、处理、融合为切入点,逐步构建了基于相位差/梯度信息的标签位置识别、机器人位姿跟踪、机器人导航及机器人伺服控制等RFID赋能的机器人技术体系。本书便是团队近年来对上述相关工作的总结与提炼。本书共分为6章。第1章系统地介绍了RFID技术及其定位原理,阐述了RFID位置感知技术与机器人技术的契合点。第2~5章以制造领域机器人的典型应用场景为出发点,分别介绍了基于RFID的位置感知技术的标签定位、移动机器人定位、移动机器人导航与移动机器人伺服控制四类RFID赋能技术。第6章介绍了RFID位置感知技术在出入库识别中的实际应用。本书得到了国家自然科学基金委员会“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划重点项目(91748204)、集成项目(91948301),科技部国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2017YFB1301504),湖北省技术创新专项重大项目(2019AAA071)等的支持,在此一并表示感谢。本书主要由陶波、龚泽宇、吴海兵撰写。需要指出的是,本书的内容很多来自团队中研究生的工作成果,在此感谢陈显才博士、吴光华博士、孙虎博士、朱继轩博士,以及毕业生龚元、洪超、陈勃、张博文、黎真龙的付出。本书在成稿的过程中,博士生武翀与洪雨航也结合自己的科研实践,提出了宝贵的建议,并校对了文字公式。本书的出版还得到了国家出版基金的资助和华中科技大学出版社的大力支持与帮助,在此一并表示感谢。本书内容涉及多个前沿学科,属于典型的学科交叉融合成果,覆盖面广。限于作者水平,书中难免存在不足与疏漏之处,恳请读者批评指正。
 
 射频识别(RFID)技术是一种自动识别技术,具有识别速度快、读写距离远、非视距读写、多标签识别、数据容量大等优势,是物联网的核心技术之一。RFID技术可以极大地提高制造业供应链管理效率与制造过程的管理透明度,实现产品的全生命周期管控和追溯,是实现智能制造的关键技术手段。如果经典的RFID应用很好地解决了物品“是什么”的问题,那么基于RFID的定位技术就在此基础上进一步提供了物品“在哪里”的信息,使RFID集“ID传感器”和“位置传感器”的功能于一体,通过融合身份属性和位置属性两大关键属性,可极大提高RFID的效能,显著改善物品管理效率和水平。基于RFID的定位技术具有广阔的前景,近年来也引起了业界的关注,并形成了一批以SpotON和LANDMARC等方法为代表的基于RFID的定位技术。但总体而言,相比经典的标签识别、信息检索等应用,基于RFID的定位技术与应用方兴未艾,目前仍处于技术高速发展时期。
 机器人技术与制造业的结合由来已久。近年来,在全球制造业向智能制造转型的大背景下,伴随着巨大市场需求的持续刺激,机器人应用已经渗入制造业的方方面面。在各种典型的制造业应用中,定位、导航与伺服控制是机器人的共性技术需求,而位置感知技术是上述技术的基础。随着机器人应用的普及与深入,机器人位置感知技术的成本、适应性、准确性及鲁棒性等都面临着愈发严苛的挑战。基于RFID的定位技术具有ID识别、非接触非视距、低成本、高可靠等得天独厚的优势,可以很好地与传统的位置感知定位方案(如视觉、激光)融合,与机器人位置感知技术的未来发展需求不谋而合。基于RFID的位置感知技术与机器人技术的结合,既是应用需求所催生的另辟蹊径的大胆尝试,又是相辅相成的技术蜕变与革新。
 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室在熊有伦院士的带领下,从20世纪80年代开始致力于机器人技术的基础研究,是国内较早从事机器人及其应用的研究团队,同时,在基于RFID的关键技术、设计制造工艺与装备、产业化推广应用等方面已有20余年的经验。在机器人化智能制造成为大势所趋的背景下,团队开始着力打造RFID技术与机器人技术的深度融合框架。基于RFID的位置感知技术与移动机器人的定位、导航及伺服控制的结合,是近年来团队将RFID技术创新性应用在机器人领域的典型成果。在经典的RFID定位技术基础上,团队以RFID相位信息的获取、处理、融合为切入点,逐步构建了基于相位差/梯度信息的标签位置识别、机器人位姿跟踪、机器人导航及机器人伺服控制等RFID赋能的机器人技术体系。本书便是团队近年来对上述相关工作的总结与提炼。
 本书共分为6章。第1章系统地介绍了RFID技术及其定位原理,阐述了RFID位置感知技术与机器人技术的契合点。第2~5章以制造领域机器人的典型应用场景为出发点,分别介绍了基于RFID的位置感知技术的标签定位、移动机器人定位、移动机器人导航与移动机器人伺服控制四类RFID赋能技术。第6章介绍了RFID位置感知技术在出入库识别中的实际应用。
 本书得到了国家自然科学基金委员会“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划重点项目(91748204)、集成项目(91948301),科技部国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2017YFB1301504),湖北省技术创新专项重大项目(2019AAA071)等的支持,在此一并表示感谢。
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