本书系统、全面地介绍了机器人感知、处理和控制的关键技术、方法和应用。本书共7章，内容包括机器人的组成结构、机械装置、感知系统、处理系统、电源系统、驱动与运动控制系统，以及近年来在各类智能机器人系统中出现的视觉识别、路径规划和导航技术。书中还穿插了ROS、PID控制和模糊PID控制等机器人关键系统的基础知识。本书内容新颖，基础理论、应用技术与应用案例相结合，方便读者快速学习机器人知识，掌握机器人智能化技术，了解行业发展趋势。
本书可作为高等院校软件工程、计算机、自动化、机电一体化和信息工程等相关专业的本科生教材，也可作为工程技术人员与科研工作者的参考书籍。

第1章 绪论
1.1 机器人的定义
1.1.1 机器人的起源定义
1.1.2 机器人的广义定义
1.1.3 机器人伦理学
1.2 机器人的发展历史
1.2.1 古代机器人
1.2.2 第一代：固定作业型机器人
1.2.3 第二代：感知作业型机器人
1.2.4 第三代：智能作业型机器人
1.3 机器人的组成和分类
1.3.1 机器人的体系结构
1.3.2 机器人的结构组成
1.3.3 机器人的分类
1.4 机器人的应用
1.4.1 工业机器人
1.4.2 服务机器人
1.4.3 特种机器人
1.4.4 自动驾驶汽车
1.5 水下机器人概述
1.5.1 水下机器人分类
1.5.2 水下机器人发展
1.5.3 ROV的应用领域
小结
习题
第2章 机器人本体结构
2.1 机器人的基本参数
2.1.1 双足机器人的基本参数
2.1.2 水下机器人的基本参数
2.2 机器人的基本机械结构
2.2.1 机器人的主体结构
2.2.2 机器人的运动机构
2.2.3 机器人的动作机构
2.2.4 辅助机构
2.3 电源电路的组成
2.3.1 供电和电源变换
2.3.2 外部供电系统
2.3.3 电池管理系统
2.4 水下机器人基本结构
2.4.1 水下机器人外观和结构特点
2.4.2 水下机器人的推进器结构
2.4.3 水下机器人的线缆系统
2.4.4 水下机器人的供电系统
2.4.5 防水密封结构
小结
习题
第3章 机器人的传感器系统
3.1 传感器系统结构组成
3.1.1 传感器系统组成
3.1.2 传感器系统部署特性
3.2 常见的数字传感器
3.2.1 距离和位置传感器
3.2.2 姿态传感器
3.2.3 触觉和压力传感器
3.2.4 图像传感器
3.2.5 电路状态传感器
3.2.6 其他传感器
3.3 传感器的信息融合技术
3.3.1 信息融合的关键方法
3.3.2 惯性导航与自动驾驶
3.4 水下机器人的传感器系统
3.4.1 传感器系统组成
3.4.2 特殊应用传感器
3.4.3 声呐系统
小结
习题
第4章 机器人的微控制系统
4.1 机器人微控制器平台
4.1.1 单片机系统
4.1.2 树莓派微处理器系统
4.2 微控制器的控制接口
4.2.1 时钟与复位系统
4.2.2 通用输入输出接口（GPIO）
4.2.3 定时器（Timer）
4.2.4 脉冲宽度调制（PWM）输出
4.2.5 串行通信接口USART
4.2.6 STM32的中断系统
4.2.7 模数（A/D）转换器
4.3 外部传感器的数据读取
4.3.1 GNSS定位模块GT-U13
4.3.2 AB相编码器
4.3.3 温湿度传感器DHT11
4.3.4 陀螺仪和加速度传感器MPU6050
4.3.5 电流传感器ACS714/ACS758
4.4 机器人的数据通信
4.4.1 传统无线通信模块
4.4.2 Wi-Fi模块
4.4.3 双绞线和电力线载波
4.4.4 光纤传输
4.4.5 卫星链路通信
4.5 ROV的水下无线通信
4.5.1 水下电磁波通信技术
4.5.2 水下无线光通信
4.5.3 水下声学通信
小结
习题
第5章 机器人运动控制
5.1 机器人的运动机构
5.1.1 轮式运动机构
5.1.2 履带式运动结构
5.1.3 直流有刷电动机
5.1.4 直流无刷电动机
5.1.5 步进电动机
5.1.6 舵机
5.2 机器人的驱动控制
5.2.1 PWM驱动原理
5.2.2 H桥驱动电路
5.2.3 电调电路
5.2.4 步进电动机驱动电路
5.3 机器人的驱动电源系统
5.3.1 功率开关电源系统
5.3.2 动力电池系统
5.4 运动控制基础算法
5.4.1 PID控制
5.4.2 模糊控制
5.4.3 模糊PID控制
5.5 水下机器人的运动控制
5.5.1 电力推进系统
5.5.2 液压推进系统
小结
习题
第6章 机器人的视觉感知识别
6.1 机器视觉的技术基础
6.1.1 机器视觉技术设备基础
6.1.2 机器视觉技术光学基础
6.1.3 空间几何变换基础
6.1.4 空间儿何变换不变量
6.1.5 欧氏空间的刚体变换
6.1.6 摄像机透视投影模型
6.2 机器视觉发展现状
6.2.1 机器视觉的历史成就
6.2.2 机器视觉的技术历史
6.2.3 机器视觉的当前现状
6.2.4 基于卷积神经网络的计算机视觉技术
6.3 机器人视觉系统结构
6.3.1 机器人视觉系统组成
6.3.2 单目视觉系统
6.3.3 多目视觉系统
6.4 图像增强技术
6.4.1 图像增强的分类
6.4.2 点处理和邻域处理
6.4.3 直方图均衡
6.4.4 灰度变换
6.4.5 图像平滑
6.4.6 图像锐化
小结
习题
第7章 机器人的路径规划和导航
7.1 数字地图的表示方法
7.1.1 拓扑地图
7.1.2 特征地图
7.1.3 栅格地图
7.2 路径规划方法
7.2.1 路径规划方法分类
7.2.2 人工势场法
7.2.3 栅格建模法