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第一篇 基于MATLAB工具箱的机器人仿真3

第1章 机器人学与MATLAB机器人工具箱3

1.1 MATLAB机器人工具箱的下载与安装3

1.2机器人学的数学基础5

1.2.1三维空间中的位置与姿态5

1.2.2坐标变换9

1.2.3姿态的其他表示方法16

1.2.4具体例子的应用22

1.3机器人运动学24

1.3.1机械臂及运动学24

1.3.2 DH参数法25

1.3.3机器人正运动学28

1.3.4机器人逆运动学33

1.3.5机器人的瞬态运动学38

1.3.6具体例子的应用43

1.3.7机器人工具箱的Link类45

1.3.8机器人工具箱的SerialLink类148

1.4机器人动力学53

1.4.1机器人动力学概述53

1.4.2机器人动力学方程的建立方法53

1.4.3状态空间方程57

1.4.4正向动力学62

1.4.5机器人工具箱的SerialLink类264

1.5机器人的运动轨迹66

1.5.1运动轨迹问题66

1.5.2关节空间的规划方法66

1.6机械臂关节控制70

1.6.1机器人控制系统的构成70

1.6.2 Simulink机器人模块71

1.6.3机器人的单关节控制72

1.6.4机器人的多关节控制79

1.7其他基于MATLAB的机器人工具箱83

1.7.1 Kuka控制工具箱（KCT）的介绍与测试83

1.7.2其他机器人工具箱119

本章小结123

参考文献123

第2章MATLAB机器人工具箱的应用125

2.1基于学习算法的机器人触觉识别算法研究125

2.1.1引言125

2.1.2背景125

2.1.3算法设计127

2.1.4实验设计134

2.1.5实验与结果140

2.2基于波动变量和神经网络的远程控制系统142

2.2.1引言143

2.2.2远程操作系统的数学模型143

2.2.3基于波动变量的神经控制设计148

2.2.4实验设计150

2.2.5仿真实验155

2.3开发混合运动捕捉方法使用MYO手环应用于远程操作159

2.3.1引言159

2.3.2设计方法160

2.3.3仿真系统设计164

2.3.4仿真实验166

2.4基于自适应参数识别的Geomagic Touch X触觉装置运动学建模168

2.4.1引言169

2.4.2建模步骤169

2.4.3仿真设计173

2.4.4实验和仿真177

2.4.5可视化运动学模型与工作空间识别180

2.5复杂扰动环境中的新型机械臂混合自适应控制器181

2.5.1引言181

2.5.2控制问题182

2.5.3自适应控制185

2.5.4仿真190

2.5.5实验设计190

2.5.6实验与结果192

本章小结196

参考文献196

第二篇 机器人仿真软件的基础与应用205

第3章V-REP在机器人仿真中的应用205

3.1 V-REP简介及安装205

3.1.1 V-REP的简介205

3.1.2 V-REP的特性205

3.1.3 V-REP的安装205

3.2 V-REP的用户界面及位姿操作206

3.2.1控制台窗口207

3.2.2对话框207

3.2.3应用程序窗口208

3.2.4自定义用户界面211

3.2.5页面与视图212

3.2.6对象／项目位置和方向操作214

3.3 V-REP的场景与模型218

3.3.1场景与模型的关系218

3.3.2 V-REP的场景218

3.3.3 V-REP的模型221

3.3.4 V-REP的环境223

3.4实体227

3.4.1 V-REP的场景对象227

3.4.2场景对象的性质228

3.4.3常用的场景对象——形状234

3.4.4常用的场景对象——关节244

3.4.5 V-REP的集合255

3.5 V-REP的六种计算模块259

3.5.1碰撞检测模块259

3.5.2最小距离计算模块261

3.5.3逆向运动学模块262

3.5.4几何约束求解模块270

3.5.5动力学模块272

3.5.6路径规划模块273

3.6 V-REP中控制机器人仿真的方法274

3.6.1嵌入式子脚本276

3.6.2插件277

3.6.3附加组件279

3.6.4远程客户端应用程序接口280

3.6.5通过ROS的节点281

3.6.6自定义解决方案281

3.7 V-REP的API框架282

3.7.1常规API282

3.7.2远程API284

3.7.3 ROS接口295

3.7.4辅助API296

3.7.5其他接口297

3.8仿真模型的搭建298

3.8.1从模型浏览器中加载现有模型298

3.8.2从菜单栏中添加场景对象298

3.8.3从Import命令中导入／导出其他软件的CAD模型299

3.9机器人的仿真302

3.9.1物理引擎的选择304

3.9.2仿真参数的设置308

3.9.3仿真的控制309

3.10 V-REP的具体例子310

3.10.1机械臂模型的构建310

3.10.2逆运动学建模323

3.10.3 V-REP与MATLAB连接的例子331

3.11 V-REP在人机交互中的应用（一）335

3.11.1触觉学与Touch X335

3.11.2 Touch X的相关软件在人机交互中的作用336

3.11.3 CHAI3D在人机交互中的作用337

3.11.4 V-REP模块339

3.11.5 Touch X控制V-REP中KUKA机器人的实现341

3.12 V-REP在人机交互中的应用（二）347

3.12.1体感技术与Kinect347

3.12.2交互相关软件的作用347

3.12.3交互相关软件的安装与测试348

3.12.4 OpenNI／NITE中的人体骨架分析349

3.12.5 V-REP与Kinect接口的安装与测试350

3.12.6 Kinect与V-REP交互的设计与实现351

本章小结358

参考文献359

第4章Gazebo在机器人仿真中的应用360

4.1 Gazebo的介绍与安装360

4.1.1 Gazebo的初步介绍360

4.1.2 Gazebo的安装360

4.1.3 Gazebo与V-REP的比较366

4.2 Gazebo的结构368

4.2.1 Gazebo的运行方法368

4.2.2 Gazebo的组成部分370

4.2.3 Gazebo的结构372

4.3创建机器人374

4.3.1模型结构和要求374

4.3.2模型的上传376

4.3.3制作一个模型378

4.3.4制作移动机器人模型381

4.3.5导入网格392

4.3.6附加网格物体393

4.3.7给机器人添加传感器396

4.3.8做一个简单的夹持器397

4.3.9在机器人上构建夹持器405

4.3.10嵌套模型411

4.3.11模型编辑器413

4.3.12盒子的动画419

4.3.13三角网格的惯性参数421

4.3.14图层可见性428

4.4 Gazebo中的模型编辑器428

4.4.1模型编辑器428

4.4.2 SVG文件428

4.5场景文件的创建431

4.5.1创建一个场景431

4.5.2修改场景435

4.5.3如何在Gazebo中使用DEM436

4.5.4模型群440

4.5.5建筑编辑器444

4.6插件的编写453

4.6.1一个简单的插件：Hello WorldPlugin ！454

4.6.2插件的使用456

4.6.3模型插件457

4.6.4世界插件460

4.6.5程序化场景控制467

4.6.6系统插件470

4.7传感器473

4.7.1传感器噪声模型473

4.7.2接触式传感器485

4.7.3摄像头失真491

4.8 Gazebo的其他功能493

4.8.1数学库的使用493

4.8.2用户输入494

4.8.3连接到Player504

本章小结505

参考文献506

第5章OpenRAVE在机器人仿真中的应用507

5.1 OpenRAVE简介507

5.1.1 OpenRAVE的应用507

5.1.2 OpenRAVE的特性507

5.1.3 OpenRAVE的下载与安装508

5.2 OpenRAVE概观509

5.2.1 OpenRAVE基本架构509

5.2.2关于OpenRAVE中的一些说明511

5.2.3 OpenRAVE公约与准则516

5.2.4 OpenRAVE中机器人概述516

5.2.5插件与接口说明519

5.2.6网络协议和脚本525

5.3 OpenRAVE的基础525

5.3.1开始使用OpenRAVE525

5.3.2 OpenRAVE的命令行工具528

5.3.3写OpenRAVE文档534

5.3.4环境变量535

5.4 OpenRAVE运用与展望535

5.4.1 OpenRAVE的运用项目举例535

5.4.2 OpenRAVE的展望537

本章小结537

参考文献537

第三篇 机器人操作系统基础与应用545

第6章 机器人操作系统的基础545

6.1 ROS的安装与测试545

6.1.1虚拟机与Ubuntu的安装545

6.1.2 ROS的安装547

6.1.3 turtlesim例子的测试549

6.2 ROS的基本概念与命令550

6.2.1程序包（packages）550

6.2.2节点（Nodes）和节点管理器（Master）552

6.2.3消息（Messages）和主题（Topics）554

6.2.4其他ROS的相关概念556

6.2.5 ROS的一些常用工具557

6.3 ROS的程序包的创建与编译557

6.3.1创建工作区和功能包557

6.3.2 ROS程序的编译过程558

6.4 ROS与MATLAB集成562

6.4.1 RST的ROS功能介绍563

6.4.2 MATLAB与ROS通信的介绍563

6.5 ROS与V-REP之间的集成567

6.5.1 V-REP中的ROS程序包567

6.5.2在ROS中安装V-REP568

6.5.3在ROS中创建相关的V-REP程序包569

6.5.4使用ROS节点控制V-REP模型的例子571

6.5.5 V-REP ROS Bridge的简介及安装573

6.6 ROS与Gazebo575

6.6.1 ROS集成概述575

6.6.2安装Gazebo_ros_pkgs577

6.6.3 ROS／Gazebo版本组合的选择582

6.6.4使用roslaunch585

6.6.5 ROS通信594

6.6.6 Gazebo中的URDF604

6.7实时系统ROS 2.0的介绍611

本章小结620

参考文献620

第7章 机器人操作系统的应用621

7.1 Baxter机器人与ROS621

7.1.1 Baxter机器人621

7.1.2 Baxter机器人的控制系统总体框架622

7.1.3相关的ROS代码622

7.2基于神经网络实现对摇操作机器人进行高性能控制623

7.2.1控制系统的架构624

7.2.2实验设计与实现627

7.2.3实验及结果631

7.3规定全局稳定性和运动精度的双臂机器人的神经网络控制636

7.3.1实验设计与实现637

7.3.2实验结果644

7.4基于人体运动捕获对Baxter机器人的远程操作控制647

7.4.1远程操作控制系统648

7.4.2实验的设计与实现651

7.4.3实验及结果659

本章小结662

参考文献662