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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书以机器人视觉为主题，系统地介绍了该领域的基础理论、核心技术以及相关应用与发展趋势。本书详细讲解了图像成像原理、图像处理技术、立体视觉、深度估计、视觉特征提取与匹配、视觉定位与建图、目标识别、目标位姿估计等多个方面的内容，不仅为读者提供了扎实的理论基础知识，也能帮助其了解最新的技术进展和应用实例。本书围绕机器人视觉主题，按照理论发展的顺序和知识体系的内在逻辑对各个章节的内容进行了严谨的编排，每一章既独立成篇，又与其他章的内容有机结合，全书内容连贯，逻辑清晰。
本书可作为普通高校机器人、自动化、人工智能、智能制造等专业的教材，也可作为相关专业的工程技术人员深入了解和掌握机器人视觉技术的学习资料。无论是对于初学者还是有一定基础的专业人士，相信本书都可以成为他们深入了解和掌握机器人视觉技术的重要工具。
本书配有电子课件、教学大纲、习题答案等教学资源，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载。
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 机器人视觉概述 1
1.1.1 人类视觉的组成与功能 1
1.1.2 机器人视觉的定义 3
1.1.3 机器人视觉的特点与优势 4
1.2 机器人视觉系统组成 5
1.2.1 视觉传感器 6
1.2.2 光源 7
1.2.3 图像采集模块 8
1.2.4 视觉计算模块 9
1.3 机器人视觉任务分类 10
1.3.1 空间感知任务 10
1.3.2 类别感知任务 11
1.4 机器人视觉的应用领域 13
1.4.1 工业制造 14
1.4.2 智能交通 15
1.4.3 医疗健康 16
1.4.4 农业 17
1.4.5 安防 18
1.4.6 服务机器人 19
1.5 机器人视觉未来挑战与发展趋势 20
1.6 本书的内容安排 21
习题与思考题 23
参考文献 23
第2章 相机成像和投影理论 26
2.1 成像原理简介 26
2.2 相机模型 27
2.3 相机标定 29
2.3.1 棋盘格定义和检测 30
2.3.2 相机位姿、内参和畸变参数求解 31
2.3.3 非线性优化标定 33
2.3.4 工具箱 34
2.4 投影理论 34
2.4.1 平面几何 35
2.4.2 消失点理论 37
2.4.3 距离测量 39
本章小结 40
习题与思考题 41
参考文献 41
第3章 机器人视觉图像处理基础 42
3.1 图像的表示和存储 42
3.1.1 图像的基本概念 42
3.1.2 数字图像表示 42
3.1.3 图像的分类 44
3.2 图像的基本操作 45
3.2.1 图像变换 46
3.2.2 灰度变换 51
3.3 图像的滤波和增强 53
3.3.1 图像的滤波 53
3.3.2 图像的增强 56
3.4 图像的检测与分割 57
3.4.1 图像的检测 57
3.4.2 图像的分割 69
本章小结 76
习题与思考题 76
参考文献 77
第4章 双目视觉和对极几何 78
4.1 双目视觉原理 78
4.2 双目视觉标定 79
4.3 对极几何及双目矫正 81
4.3.1 双目的对极几何约束 81
4.3.2 基础矩阵 83
4.3.3 双目矫正 83
4.4 双目匹配及深度估计 85
4.4.1 双目匹配 86
4.4.2 深度估计 88
4.4.3 误差分析 89
4.5 主动双目视觉 90
本章小结 91
习题与思考题 91
参考文献 92
第5章 特征提取与匹配 93
5.1 视觉特征 93
5.2 特征提取方法 94
5.2.1 角点提取 94
5.2.2 快速计算 96
5.2.3 不变性 98
5.2.4 尺度不变性 99
5.3 特征描述方法 100
5.3.1 主方向 101
5.3.2 尺度不变特征变换 102
5.4 特征的匹配 103
本章小结 104
习题与思考题 104
参考文献 105
第6章 机器人位姿估计 106
6.1 机器人位姿估计的概念与数字表示 106
6.1.1 状态估计简介 106
6.1.2 位姿估计的数学表示 106
6.2 基于特征点法的视觉里程计 109
6.2.1 基于对极几何的2D-2D位姿求解 109
6.2.2 基于PnP的2D-3D位姿求解 113
6.2.3 基于ICP的3D-3D位姿求解 117
6.3 基于直接法的视觉里程计 119
6.3.1 光流估计 120
6.3.2 直接法求解机器人位姿 122
6.4 关键帧的概念及其选取策略 124
6.4.1 关键帧的概念 124
6.4.2 关键帧选取策略 125
本章小结 126
习题与思考题 127
参考文献 127
第7章 机器人视觉同时定位与建图 128
7.1 SLAM概述 128
7.1.1 SLAM的概念与分类 128
7.1.2 经典视觉SLAM算法框架 129
7.2 前端设计方案 131
7.2.1 传感器选型 131
7.2.2 里程计估计方法 132
7.3 后端优化方法 132
7.3.1 滤波器方法 133
7.3.2 图优化方法 136
7.4 闭环检测 139
7.4.1 闭环检测的概念与意义 139
7.4.2 词袋模型 139
7.4.3 相似度计算 141
7.5 全局地图构建与表示 144
7.5.1 面向机器人应用的地图表达与存储 144
7.5.2 典型地图表示方法 146
本章小结 148
习题与思考题 148
参考文献 148
第8章 机器人目标识别 150
8.1 目标识别的基本任务和分类 150
8.2 目标分类方法 150
8.2.1 基于聚类的方法 151
8.2.2 基于机器学习的算法 154
8.2.3 基于深度学习的算法 158
8.3 目标检测方法 163
8.3.1 两阶段检测 163
8.3.2 一阶段检测 167
8.4 目标分割方法 173
8.4.1 全卷积网络 173
8.4.2 U-Net网络 175
8.4.3 SegNet网络 176
8.4.4 DeepLab系列 177
8.4.5 PSPNet网络 179
8.4.6 Transformer 180
本章小结 185
习题与思考题 186
参考文献 186
第9章 机器人目标位姿估计 188
9.1 面向抓取的目标位姿估计应用背景 188
9.1.1 工业场景 188
9.1.2 家用场景 189
9.1.3 目标位姿估计技术难点 189
9.2 目标3D位姿表示与描述 191
9.2.1 变换矩阵 191
9.2.2 欧拉角与四元数 192
9.2.3 评价指标 194
9.3 目标位姿估计方法分类 196
9.3.1 基于特征点匹配的目标位姿估计 196
9.3.2 基于深度学习的目标位姿估计 198
9.4 基于深度学习的3D目标位姿估计 198
9.4.1 基于深度学习的非端到端目标位姿估计 199
9.4.2 基于深度学习的端到端目标位姿估计 202
9.4.3 发展趋势 204
本章小结 206
习题与思考题 207
参考文献 207
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| 內容試閱：
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人工智能和机器人等新一代信息技术正在推动着多个行业的变革和创新，促进了多个学科的交叉融合，已成为国际竞争的新焦点。《中国制造2025》《“十四五”机器人产业发展规划》《新一代人工智能发展规划》等国家重大发展战略规划都强调人工智能与机器人两者需深度结合，需加快发展机器人技术与智能系统，推动机器人产业的不断转型和升级。开展人工智能与机器人的教材建设及推动相关人才培养符合国家重大需求，具有重要的理论意义和应用价值。
为全面贯彻党的二十大精神，深入贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述，深化新工科建设，加强高等学校战略性新兴领域卓越工程师培养，根据《普通高等学校教材管理办法》（教材〔2019〕3号）有关要求，经决定组织开展战略性新兴领域“十四五”高等教育教材体系建设工作。
湖南大学、浙江大学、国防科技大学、北京理工大学、机械工业出版社组建的团队成功获批建设“十四五”战略性新兴领域——新一代信息技术（人工智能与机器人）系列教材。针对战略性新兴领域高等教育教材整体规划性不强、部分内容陈旧、更新迭代速度慢等问题，团队以核心教材建设牵引带动核心课程、实践项目、高水平教学团队建设工作，建成核心教材、知识图谱等优质教学资源库。本系列教材聚焦人工智能与机器人领域，凝练出反映机器人基本机构、原理、方法的核心课程体系，建设具有高阶性、创新性、挑战性的《人工智能之模式识别》《机器学习》《机器人导论》《机器人建模与控制》《机器人环境感知》等20种专业前沿技术核心教材，同步进行人工智能、计算机视觉与模式识别、机器人环境感知与控制、无人自主系统等系列核心课程和高水平教学团队的建设。依托机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心、工业控制技术国家重点实验室、工业自动化国家工程研究中心、工业智能与系统优化国家级前沿科学中心等国家级科技创新平台，设计开发具有综合型、创新型的工业机器人虚拟仿真实验项目，着力培养服务国家新一代信息技术人工智能重大战略的经世致用领军人才。
这套系列教材体现以下几个特点：（1）教材体系交叉融合多学科的发展和技术前沿，涵盖人工智能、机器人、自动化、智能制造等领域，包括环境感知、机器学习、规划与决策、协同控制等内容。教材内容紧跟人工智能与机器人领域最新技术发展，结合知识图谱和融媒体新形态，建成知识单元711个、知识点1803个，关系数量2625个，确保了教材内容的全面性、时效性和准确性。
（2）教材内容注重丰富的实验案例与设计示例，每种核心教材配套建设了不少于5节的核心范例课，不少于10项的重点校内实验和校外综合实践项目，提供了虚拟仿真和实操项目相结合的虚实融合实验场景，强调加强和培养学生的动手实践能力和专业知识综合应用能力。
（3）系列教材建设团队由院士领衔，多位资深专家和教指委成员参与策划组织工作，多位杰青、优青等国家级人才和中青年骨干承担了具体的教材编写工作，具有较高的编写质量，同时还编制了新兴领域核心课程知识体系白皮书，为开展新兴领域核心课程教学及教材编写提供了有效参考。
期望本系列教材的出版对加快推进自主知识体系、学科专业体系、教材教学体系建设具有积极的意义，有效促进我国人工智能与机器人技术的人才培养质量，加快推动人工智能技术应用于智能制造、智慧能源等领域，提高产品的自动化、数字化、网络化和智能化水平，从而多方位提升中国新一代信息技术的核心竞争力。
中国工程院院士? 2024年12月
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