本书由浅入深地介绍了构建机器人感知系统涉及的相关知识。全书共8章。第1、2章主要讲述机器人系统组成和传感器检测的基础知识，使读者理解如何检测环境中的各种物理量。在此基础上，第3～7章分别介绍了机器人自身运动测量与感知、力与触觉、视觉、听觉、嗅觉、接近觉等相关原理和方法，使读者了解如何构建机器人的各种“感觉”。最后，第8章介绍了机器人多传感器信息融合的内容。
本书既可作为高等院校机器人工程及相关专业本科生或研究生的教材，也可作为从事机器人研究、开发和应用的技术人员的参考书籍。
本书配有电子课件和习题答案，欢迎选用本书作教材的教师发邮件到jinacmp@163.com索取，或登录www.cmpedu.com注册下载。

第1章 机器人系统与感知
1.1 机器人系统组成概述
1.1.1 机器人发展概述
1.1.2 机器人的定义与应用
1.1.3 机器人结构与组成
1.2 机器人感知系统
1.2.1 机器人感知系统概念与组成
1.2.2 机器人传感器分类
1.2.3 机器人感知系统关键技术与发展趋势
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第2章 传感器基本知识
2.1 传感器基本概念
2.1.1 传感器的定义
2.1.2 传感器基本组成
2.1.3 传感器分类
2.2 传感器特性与指标
2.2.1 传感器静态特性与指标
2.2.2 传感器动态特性与指标
2.3 传感器标定与校准
2.3.1 标定与校准的定义
2.3.2 标定与校准方法
2.4 常见传感器敏感元件
2.4.1 电阻式传感器
2.4.2 电容式传感器
2.4.3 电感式传感器
2.4.4 压电式传感器
2.4.5 光电式传感器
2.4.6 其他传感器
2.5 智能传感器
2.5.1 智能传感器定义
2.5.2 智能传感器构成与功能特点
2.5.3 智能传感器的实现
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第3章 机器人自身运动测量与感知
3.1 机器人位置与位移测量
3.1.1 规定位置检测方法及元件
3.1.2 常用位移（角度）检测方法及元件
3.2 机器人速度测量
3.2.1 模拟式测速发电机
3.2.2 数字式编码器测速
3.2.3 基于编码器测速的定位
3.3 机器人加速度测量
3.3.1 加速度测量基本原理
3.3.2 常见加速度传感器
3.4 惯性传感器组及其应用
3.4.1 陀螺仪基本知识
3.4.2 惯性测量组
3.4.3 基于惯性传感器的定位
3.4.4 GPS简介
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第4章 机器人力与触觉
4.1 机器人关节力与力矩测量
4.1.1 机器人力与力矩测量研究现状
4.1.2 机器人力与力矩测量原理
4.1.3 机器人多维力与力矩传感器及应用
4.2 机器人触觉感知基本原理
4.2.1 开关式阵列触觉传感器
4.2.2 压阻式阵列触觉传感器
4.2.3 压电式阵列触觉传感器
4.2.4 电容式阵列触觉传感器
4.3 柔性人工皮肤触觉
4.3.1 导电橡胶基本理论
4.3.2 人工皮肤触觉结构
4.4 触觉传感器的应用与发展
4.4.1 触觉传感器的应用及趋势
4.4.2 触觉传感器的发展与问题
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第5章 机器人视觉
5.1 机器人视觉技术概述
5.1.1 机器人视觉技术定义
5.1.2 机器人视觉技术内涵
5.1.3 机器人视觉技术发展
5.2 机器人视觉系统
5.2.1 机器人视觉系统的功能与应用
5.2.2 机器人视觉系统的原理与结构
5.2.3 CCD/CMOS图像传感器
5.2.4 机器人视觉系统分类
5.3 图像处理基本知识
5.3.1 图像的表示
5.3.2 图像的预处理
5.3.3 图像特征提取
5.3.4 图像理解
5.4 立体视觉
5.4.1 光学成像过程
5.4.2 双目立体视觉
5.4.3 立体匹配
5.4.4 立体视觉摄像机
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第6章 机器人听觉
6.1 声音基本概念
6.1.1 声音物理性质
6.1.2 声音度量
6.1.3 声信号接收及发声器件
6.2 语音识别
6.2.1 语音识别系统概述
6.2.2 声信号特征
6.2.3 特定人语音识别
6.2.4 非特定人语音识别
6.3 常用机器人语音识别系统简述
6.3.1 科大讯飞语音识别工具包
6.3.2 百度语音识别工具包
6.3.3 其他语音识别工具
6.4 听觉定位
6.4.1 听觉定位在机器人领域应用
6.4.2 听觉定位方法简介
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第7章 机器人其他感觉
7.1 机器人嗅觉
7.1.1 机器人嗅觉感知概述
7.1.2 常见气体传感器
7.1.3 机器人嗅觉定位简介
7.2 机器人接近觉
7.2.1 接近觉定义与应用
7.2.2 感应式接近觉传感器
7.2.3 电容式接近觉传感器
7.3 机器人距离感知
7.3.1 超声波测距
7.3.2 光学测距
本章小结
思考题与习题
学习拓展
第8章 机器人多传感器信息融合
8.1 多感知智能机器人系统
8.1.1 分拣机器人与信息融合
8.1.2 移动机器人与信息融合
8.2 多传感器信息融合概述
8.2.1 信息融合基本概念
8.2.2 信息融合分类
8.2.3 信息融合拓扑结构
8.2.4 信息融合方法
8.3 传感器定量信息融合
8.3.1 传感器数据的一致性检验方法
8.3.2 加权平均法传感器定量信息融合
8.3.3 卡尔曼滤波法传感器定量信息融合
8.4 传感器定性信息融合
8.4.1 贝叶斯方法传感器定性信息融合
8.4.2 D-S证据理论法传感器定性信息融合
本章小结
思考题与习题
学习拓展
参考文献