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| 內容簡介： |
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本书基于北京钢铁侠科技有限公司研发的最新移动操作机器人，详细讲解了“移动”+“操作”的解决方案，结合图像语义分割、目标追踪、语音控制、群体协同等最新人工智能技术，系统介绍了移动机械臂的算法实现。本书根据机器人运动脑的技术原理，具体讲解了感知、决策、执行的设计方案，深刻阐述了机器人在移动中智能完成操作任务的过程。除了介绍单个机器人本身的开发方式，本书还介绍了人与机器人的交互方式、多个机器人间的协作方式，所用的技术皆来自工程化项目，是学习产业亟需的智能机器人技术的理想平台
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| 關於作者： |
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张锐，北京钢铁侠科技有限公司创始人，全国仿生学标准化技术委员会委员，全国工商联高端装备制造与仪器仪表委员会委员，中关村高聚工程高端领军人才，北京市青年托举工程入选人，青岛市拔尖人才，中国人工智能学会教育工作委员会委员，高职专科智能机器人技术、高职本科机器人技术教学标准起草委员会委员，参与制定机器人领域国家标准6项，承担了多个北京市科技重大专项等省部级项目。
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| 目錄：
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目录
基 础 篇
第1章 移动机器人综述1
1.1 移动机器人概述2
1.1.1 定义与分类2
1.1.2 发展历程4
1.2 移动机器人的核心技术5
1.2.1 环境感知技术5
1.2.2 定位导航技术6
1.2.3 路径规划技术7
1.2.4 运动控制技术8
1.2.5 自主决策与学习技术9
1.3 移动机器人技术面临的挑战10
1.3.1 环境感知的准确性10
1.3.2 定位导航的精度与鲁棒性10
1.3.3 路径规划的实时性与动态适应性11
1.3.4 运动控制的稳定性与灵活性11
1.3.5 自主决策与学习的智能性与可解释性11
1.4 移动机器人技术的未来发展趋势12
1.4.1 多传感器融合与协同感知12
1.4.2 智能化与自主化水平的提升12
1.4.3 人机协作与共融12
1.4.4 跨领域应用拓展13
1.4.5 标准化与规范化发展13
1.4.6 人形机器人的争议13
1.4.7 机器人运动脑13
第2章 语义分割基础15
2.1 语义分割的基本概念15
2.1.1 基本原理15
2.1.2 应用实例15
2.2 语义分割算法概述17
2.2.1 全卷积网络17
2.2.2 U-Net19
2.2.3 DeepLab25
2.2.4 Mask R-CNN43
2.3 语义分割中的关键技术44
2.4 评估与性能指标57
进 阶 篇
第3章 目标检测与追踪60
3.1 色块追踪60
3.2 目标检测与物体识别追踪65
3.2.1 YOLOv8简介65
3.2.2 环境搭建66
3.2.3 使用YOLOv8进行目标检测67
3.2.4 结合PID控制实现物体识别追踪68
3.3 基于特征检测的图像拼接技术75
3.3.1 环境准备75
3.3.2 特征检测76
3.3.3 特征匹配77
3.3.4 计算变换矩阵78
3.3.5 图像变换79
3.3.6 图像拼接80
第4章 深度学习模型优化82
4.1 目标与背景82
4.2 硬件与软件环境准备83
4.2.1 硬件要求83
4.2.2 软件要求83
4.2.3 安装Python及依赖库84
4.3 YOLOv8 模型准备85
4.3.1 YOLO系列算法发展简介85
4.3.2 YOLOv8模型训练86
4.4 TensorRT 加速89
4.4.1 工作原理89
4.4.2 核心功能89
4.4.3 硬件加速89
4.4.4 跨框架兼容90
4.4.5 YOLOv8 模型转换与推理90
4.4.6 常见问题与解决90
第5章 硬件设计与系统集成92
5.1 系统总体概述92
5.1.1 系统功能概述92
5.1.2 系统架构93
5.1.3 应用场景93
5.2 硬件设计以及I/O配置94
5.2.1 核心处理器选型94
5.2.2 外设接口设计95
5.3 底盘控制系统100
5.3.1 差速移动机器人介绍100
5.3.2 两轮差速底盘原理与特点103
5.3.3 四轮差速底盘原理与特点106
5.4 两轮差速底盘与四轮差速底盘的性能对比111
5.4.1 设计与结构111
5.4.2 转弯与机动性111
5.4.3 控制精度与稳定性112
5.4.4 成本与功耗112
5.4.5 适用场景113
5.4.6 轮毂电机选择113
5.4.7 运动学建模和分析114
5.5 里程计数据采集与位置解算115
5.5.1 里程计工作原理115
5.5.2 里程计数据采集116
5.5.3 里程计数据处理与融合124
5.6 数据通信模块129
5.6.1 数据通信模块概述129
5.6.2 里程计数据帧的构建与发送135
实 战 篇
第6章 可视化控制系统设计137
6.1 Qt开发环境与项目配置137
6.1.1 安装Python和PyQt5137
6.1.2 使用VSCode设置开发环境138
6.1.3 创建PyQt5项目结构139
6.2 PyQt5界面开发基础143
6.2.1 窗口与布局设计143
6.2.2 常用控件详解145
6.2.3 事件与信号槽机制149
6.2.4 常见问题与解决方案154
6.3 Python与Shell脚本的交互154
6.3.1 Shell脚本简介155
6.3.2 在PyQt5中调用Shell脚本155
6.3.3 在PyQt5中触发Shell脚本156
6.3.4 处理脚本执行中的错误与进度158
6.4 多任务与并发处理159
6.4.1 多任务处理与并发概述159
6.4.2 Python 中的并发处理159
6.4.3 PyQt5中的并发处理160
6.4.4 Python 中的多进程162
第7章 语音控制系统设计164
7.1 系统概述164
7.1.1 语音控制系统的定义与作用164
7.1.2 系统的核心组成部分165
7.1.3 语音控制系统在机器人中的应用场景165
7.2 语音识别配置166
7.2.1 M260C环形麦克风阵列167
7.2.2 Linux 环境配置168
7.3 语音指令启动169
7.3.1 启动流程169
7.3.2 主要函数与调用流程170
7.4 语音控制导航系统170
7.4.1 工作原理171
7.4.2 语音指令的解析与执行172
7.4.3 语音指令与功能实现174
7.5 语音控制物联网175
7.5.1 系统结构与控制原理175
7.5.2 串口通信协议与控制指令说明176
7.5.3 模块控制示例与语音响应176
第8章 群体协同系统设计178
8.1 WebSocket通信原理178
8.1.1 WebSocket协议概述178
8.1.2 WebSocket握手过程179
8.1.3 WebSocket协议的安全性180
8.1.4 WebSocket协议的优缺点180
8.1.5 WebSocket协议的全双工通信181
8.1.6 WebSocket与HTTP/2、HTTP/3的对比183
8.1.7 WebSocket的底层实现与扩展184
8.2 群体设备组网及编队控制185
8.2.1 系统架构与总体设计185
8.2.2 Leader模块程序解析186
8.2.3 Follower模块程序解析192
8.3 去中心化组网及控制201
8.3.1 系统架构201
8.3.2 Leader模块程序解析203
8.3.3 Follower模块程序解析206
8.4 二维栅格地图合并215
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