前 言
第1章 概述
1.1 定義與內(nèi)涵
1.2 協(xié)作機器人的發(fā)展歷程
1.2.1 國外協(xié)作機器人的發(fā)展
1.2.2 國內(nèi)協(xié)作機器人的發(fā)展
1.3 協(xié)作機器人興起的原因與關(guān)鍵技術(shù)
1.3.1 傳統(tǒng)機器人的不足
1.3.2 協(xié)作機器人興起的原因
1.3.3 協(xié)作機器人的關(guān)鍵技術(shù)
1.4 協(xié)作機器人的優(yōu)點和局限性
1.4.1 協(xié)作機器人的優(yōu)點
1.4.2 協(xié)作機器人的局限性
1.5 主要應(yīng)用領(lǐng)域及未來前景
1.5.1 協(xié)作機器人的應(yīng)用領(lǐng)域
1.5.2 協(xié)作機器人的未來前景
1.6 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第2章 協(xié)作機器人核心零部件
2.1 協(xié)作機器人的產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
2.1.1 協(xié)作機器人產(chǎn)業(yè)鏈概況
2.1.2 協(xié)作機器人上游零部件
2.1.3 協(xié)作機器人中游本體制造
2.1.4 協(xié)作機器人下游系統(tǒng)集成
2.2 協(xié)作機器人的電動機與伺服驅(qū)動器
2.2.1 伺服電動機制造行業(yè)供需平衡分析
2.2.2 伺服電動機行業(yè)的格局分析
2.3 減速器
2.3.1 減速器行業(yè)的供需平衡分析
2.3.2 減速器技術(shù)分析
2.3.3 減速器制造行業(yè)競爭格局分析
2.4 協(xié)作機器人的模塊化、一體化關(guān)節(jié)
2.4.1 一體化柔順關(guān)節(jié)模塊技術(shù)
2.4.2 關(guān)節(jié)伺服參數(shù)智能化辨識系列技術(shù)
2.4.3 自適應(yīng)模型跟隨速度控制
2.5 協(xié)作機器人的感知系統(tǒng)
2.5.1 編碼器
2.5.2 機器視覺
2.5.3 碰撞檢測
2.5.4 力覺傳感器
2.6 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第3章 協(xié)作機器人運動學(xué)建模
3.1 概述
3.2 齊次坐標與齊次坐標變換
3.2.1 空間位姿描述
3.2.2 齊次坐標與變換矩陣
3.2.3 齊次坐標變換
3.3 RPY角與歐拉角
3.3.1 RPY角
3.3.2 歐拉角
3.3.3 其他位姿表示方式
3.4 機器人連桿 DH 參數(shù)及其坐標變換
3.4.1 DH 參數(shù)法
3.4.2 連桿之間的坐標變換
3.5 協(xié)作機器人運動學(xué)
3.5.1 協(xié)作機器人正運動學(xué)
3.5.2 協(xié)作機器人逆運動學(xué)
3.6 協(xié)作機器人運動學(xué)方程實例
3.6.1 遨博i5協(xié)作機器人正運動學(xué)求解
3.6.2 遨博 i5協(xié)作機器人逆運動學(xué)求解
3.7 協(xié)作機器人URDF文件
3.7.1 URDF文件簡介
3.7.2 URDF文件編寫實例
3.8 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第4章 協(xié)作機器人微分運動與動力學(xué)分析
4.1 協(xié)作機器人的微分運動
4.2 協(xié)作機器人的雅可比矩陣分析
4.2.1 定義及求解方法
4.2.2 雅可比矩陣求解實例
4.3 協(xié)作機器人動力學(xué)建模和仿真
4.3.1 引言
4.3.2 牛頓-歐拉方程
4.3.3 拉格朗日方程
4.3.4 二連桿機構(gòu)動力學(xué)應(yīng)用舉例
4.4 協(xié)作機器人動力學(xué)建模實例
4.5 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第5章 協(xié)作機器人拖動示教與編程
5.1 協(xié)作機器人拖動示教簡介
5.2 協(xié)作機器人的坐標系設(shè)定與軌跡規(guī)劃
5.2.1 協(xié)作機器人坐標系設(shè)定
5.2.2 協(xié)作機器人的軌跡規(guī)劃
5.3 協(xié)作機器人軌跡的實時生成
5.4 協(xié)作機器人拖動示教的實現(xiàn)
5.4.1 協(xié)作機器人拖動示教的實現(xiàn)技術(shù)
5.4.2 協(xié)作機器人示教軌跡的修正
5.4.3 協(xié)作機器人拖動示教的過程舉例
5.5 協(xié)作機器人的離線編程
5.6 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第6章 協(xié)作機器人控制系統(tǒng)和控制方法
6.1 協(xié)作機器人的控制系統(tǒng)與控制方式簡介
6.1.1 協(xié)作機器人控制系統(tǒng)的特點
6.1.2 協(xié)作機器人控制系統(tǒng)的基本功能
6.1.3 協(xié)作機器人的控制方式
6.1.4 協(xié)作機器人控制系統(tǒng)的基本組成
6.2 協(xié)作機器人的位置控制
6.2.1 單關(guān)節(jié)位置控制
6.2.2 多關(guān)節(jié)位置控制
6.3 協(xié)作機器人的力控制
6.3.1 協(xié)作機器人的柔順控制
6.3.2 柔順力控制的實現(xiàn)方法
6.4 協(xié)作機器人經(jīng)典力控制算法
6.4.1 協(xié)作機器人的阻抗控制
6.4.2 協(xié)作機器人的力-位混合控制
6.5 協(xié)作機器人拖動示教的零力控制
6.6 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第7章 協(xié)作機器人 機器視覺的融合與應(yīng)用
7.1 視覺應(yīng)用簡介
7.1.1 基本概念
7.1.2 機器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成和分類
7.1.3 數(shù)字圖像處理技術(shù)簡介
7.1.4 協(xié)作機器人結(jié)合視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域
7.2 協(xié)作機器人視覺應(yīng)用的原理及流程
7.2.1 協(xié)作機器人 機器視覺應(yīng)用的基本概述
7.2.2 協(xié)作機器人 機器視覺應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)
7.3 協(xié)作機器人視覺定位抓取應(yīng)用
7.3.1 協(xié)作機器人 機器視覺定位抓取系統(tǒng)介紹
7.3.2 定位抓取的主要分類
7.3.3 常見的定位抓取應(yīng)用場景案例
7.3.4 協(xié)作機器人 機器人視覺定位抓取的總結(jié)
7.4 協(xié)作機器人視覺分揀的應(yīng)用
7.4.1 協(xié)作機器人視覺分揀系統(tǒng)概要
7.4.2 視覺分揀的主要應(yīng)用類型
7.4.3 視覺分揀的主要應(yīng)用案例
7.5 手機屏幕邊緣缺陷檢測的應(yīng)用案例
7.5.1 方案背景
7.5.2 需求目標
7.5.3 分揀方案架構(gòu)
7.5.4 視覺檢測算法方案
7.5.5 方案效果
7.6 牛奶包裝袋 OCR 檢測的應(yīng)用案例
7.6.1 方案背景
7.6.2 需求目標
7.6.3 方案架構(gòu)
7.6.4 視覺檢測算法方案
7.7 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第8章 協(xié)作機器人若干核心關(guān)鍵技術(shù)
8.1 協(xié)作機器人的本體設(shè)計與優(yōu)化
8.1.1 協(xié)作機器人的機械結(jié)構(gòu)優(yōu)化
8.1.2 協(xié)作機器人的輕量化
8.1.3 協(xié)作機器人的一體化關(guān)節(jié)
8.2 協(xié)作機器人的感知與控制技術(shù)
8.2.1 協(xié)作機器人的傳感器
8.2.2 協(xié)作機器人的運動控制技術(shù)
8.3 協(xié)作機器人的人機協(xié)作技術(shù)
8.4 協(xié)作機器人的自學(xué)習(xí)技術(shù)
8.5 協(xié)作機器人的實時操作系統(tǒng)及上層編程軟件
8.6 協(xié)作機器人的數(shù)字孿生/ 數(shù)字驅(qū)動技術(shù)
8.7 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第9章 協(xié)作機器人系統(tǒng)集成與應(yīng)用案例
9.1 協(xié)作機器人集成應(yīng)用平臺
9.1.1 集成應(yīng)用平臺的構(gòu)成及功能特點介紹
9.1.2 集成應(yīng)用平臺的組成與功能模組
9.1.3 末端執(zhí)行工具
9.2 協(xié)作機器人用于機床上、下料
9.2.1 常見的機床上、下料形式
9.2.2 機床上、下料協(xié)作機器人解決方案
9.3 協(xié)作機器人用于搬運碼垛
9.3.1 工業(yè)碼垛機器人
9.3.2 協(xié)作機器人碼垛的優(yōu)勢
9.3.3 協(xié)作機器人碼垛方案
9.3.4 協(xié)作機器人碼垛設(shè)計原則
9.3.5 協(xié)作機器人碼垛工藝包
9.4 協(xié)作機器人用于焊接
9.4.1 協(xié)作機器人焊接執(zhí)行機構(gòu)
9.4.2 協(xié)作機器人焊接應(yīng)用示范
9.5 復(fù)合移動機器人
9.5.1 復(fù)合移動機器人設(shè)計方案
9.5.2 復(fù)合移動機器人的優(yōu)勢
9.5.3 復(fù)合移動機器人的發(fā)展情況
9.6 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第10章 協(xié)作機器人發(fā)展趨勢與展望
10.1 協(xié)作機器人與新一代智能技術(shù)的融合發(fā)展
10.1.1 與 AI 技術(shù)的融合發(fā)展
10.1.2 與云計算、 大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合發(fā)展
10.1.3 與 AR/ VR 技術(shù)的融合發(fā)展
10.1.4 與 AGV/ AMR 的融合發(fā)展
10.2 協(xié)作機器人的核心技術(shù)要素
10.2.1 安全性
10.2.2 易用性
10.2.3 靈活性
10.3 協(xié)作機器人的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展趨勢
10.3.1 機器人結(jié)構(gòu)仿生化
10.3.2 感知融合化
10.3.3 認知系統(tǒng)化
10.3.4 決策智能化
10.4 協(xié)作機器人相關(guān)軟件的發(fā)展趨勢
10.4.1 操作系統(tǒng)
10.4.2 云服務(wù)軟件
10.4.3 工具類軟件
10.5 協(xié)作機器人市場發(fā)展趨勢
10.5.1 協(xié)作機器人應(yīng)用場景分析
10.5.2 市場發(fā)展趨勢和前景預(yù)測
10.6 本章小結(jié)
思考與練習(xí)
參考文獻