• Elementy robotyki dla początkujących

W tej książce gruntownie wyjaśniono reguły robotyki, pokazano także, w jaki sposób przechodzi się od teoretycznych algorytmów do działania rzeczywistego robota. Znajdziemy tutaj przegląd różnego rodzaju robotów, jak również tworzących je podzespołów, jednak najważniejszą częścią publikacji jest omówienie algorytmów robotycznych - od odometrii i sterowania ze sprzężeniem zwrotnym po przetwarzanie obrazów i uczenie maszynowe. Poszczególne algorytmy zostały przedstawione za pomocą pseudokodu, co pozwoli na ich implementację w różnych językach programowania. Mogą zostać użyte w większości robotów edukacyjnych wyposażonych w dwusilnikowy napęd różnicowy, czujniki zbliżeniowe i moduł wyświetlania wyników użytkownikowi. Zawarty tu materiał pozwoli się dobrze przygotować do zaawansowanych studiów robotyki.

Podtytuł Elementy robotyki dla początkujących
Tytuł oryginalny Elements of Robotics
Autor Francesco Mondada
Tłumaczenie Krzysztof Sawka
Rok wydania 2022
Oprawa Miękka
Format 158x235
Stron 280
Wydawnictwo Helion
69.00
szt. Do przechowalni
Wysyłka w ciągu 24 godziny
ISBN 978-83-283-8823-9

Elementy robotyki dla początkujących
Robotyka jest bardzo ciekawą dziedziną inżynierii o ogromnym znaczeniu praktycznym. Wymaga znajomości kilku dyscyplin wiedzy, takich jak algorytmika, matematyka czy mechanika. Równocześnie roboty oddziałują na wyobraźnię i są przedmiotem zainteresowania uczniów na każdym poziomie edukacji, od przedszkolnego po uniwersytecki. O ile jednak początkowe zapoznawanie się z robotami polega głównie na zabawie i eksperymentach, o tyle poważniejsze studiowanie robotyki oznacza konieczność przyswojenia złożonych zagadnień, takich jak algorytmy robotyczne.

W tej książce gruntownie wyjaśniono reguły robotyki, pokazano także, w jaki sposób przechodzi się od teoretycznych algorytmów do działania rzeczywistego robota. Znajdziemy tutaj przegląd różnego rodzaju robotów, jak również tworzących je podzespołów, jednak najważniejszą częścią publikacji jest omówienie algorytmów robotycznych - od odometrii i sterowania ze sprzężeniem zwrotnym po przetwarzanie obrazów i uczenie maszynowe. Poszczególne algorytmy zostały przedstawione za pomocą pseudokodu, co pozwoli na ich implementację w różnych językach programowania. Mogą zostać użyte w większości robotów edukacyjnych wyposażonych w dwusilnikowy napęd różnicowy, czujniki zbliżeniowe i moduł wyświetlania wyników użytkownikowi. Zawarty tu materiał pozwoli się dobrze przygotować do zaawansowanych studiów robotyki.

W książce między innymi:

- roboty i ich zastosowanie
- czujniki i zachowanie reaktywne robota
- ruch robota i sterowanie nim
- nawigacja robota mobilnego: omijanie przeszkód i wykorzystywanie map
- zastosowanie sieci neuronowych i uczenia maszynowego w robotach
- robotyka roju i kinematyka manipulatora robotycznego

Spis treści książki
Przedmowa

Rozdział 1. Roboty i ich zastosowania

1.1. Klasyfikacja robotów
1.2. Roboty przemysłowe
1.3. Autonomiczne roboty mobilne
1.4. Roboty humanoidalne
1.5. Roboty edukacyjne
Gotowe roboty mobilne
Zestawy robotyczne
Ramiona robota
Środowisko programistyczne
1.6. Robot ogólny
1.6.1. Napęd różnicowy
1.6.2. Czujniki zbliżeniowe
1.6.3. Czujniki podłoża
1.6.4. Wbudowany komputer
1.7. Formalizm algorytmiczny
1.8. Przegląd treści książki
1.9. Podsumowanie
1.10. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 2. Czujniki

2.1. Podział czujników
2.2. Czujniki odległości
2.2.1. Ultradźwiękowe czujniki odległości
2.2.2. Czujniki zbliżeniowe na podczerwień
2.2.3. Optyczne czujniki odległości
2.2.4. Czujniki triangulacyjne
2.2.5. Skanery laserowe
2.3. Kamery
2.4. Pozostałe czujniki
2.5. Zakres, rozdzielczość, precyzja, dokładność
2.6. Nieliniowość
2.6.1. Czujniki liniowe
2.6.2. Czujniki nieliniowe
2.7. Podsumowanie
2.8. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 3. Zachowanie reaktywne

3.1. Pojazdy Braitenberga
3.2. Reagowanie na wykrycie obiektu
3.3. Reagowanie i skręcanie
3.4. Podążanie za linią
3.4.1. Podążanie za linią za pomocą dwóch czujników podłoża
3.4.2. Podążanie za linią za pomocą tylko jednego czujnika podłoża
3.4.3. Bezgradientowe podążanie za linią
3.5. Prezentacja pojazdów Braitenberga
3.6. Podsumowanie
3.7. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 4. Maszyny stanów skończonych

4.1. Maszyny stanowe
4.2. Zachowanie reaktywne sterowane stanem
4.3. Szukaj i podjedź
4.4. Implementacja maszyn stanów skończonych
4.5. Podsumowanie
4.6. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 5. Ruch robota i odometria

5.1. Droga, prędkość i czas
5.2. Przyspieszenie jako zmiana prędkości
5.3. Od odcinków do ruchu ciągłego
5.4. Nawigacja za pomocą odometrii
5.5. Odometria liniowa
5.6. Odometryczne mierzenie zakrętów
5.7. Błędy odometryczne
5.8. Kodery (enkodery) kół
5.9. Bezwładnościowe systemy nawigacji
5.9.1. Akcelerometry (przyspieszeniomierze)
5.9.2. Żyroskopy
5.9.3. Zastosowania
5.11. Względna liczba elementów wykonawczych i stopni swobody
5.12. Ruch holonomiczny i nieholonomiczny
5.13. Podsumowanie
5.14. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 6. Sterowanie

6.1. Modele sterowania
6.1.1. Sterowanie w pętli otwartej
6.1.2. Sterowanie w pętli zamkniętej
6.1.3. Okres algorytmu sterowania
6.2. Sterowanie typu "on-off"
6.3. Regulator proporcjonalny
6.4. Regulator proporcjonalno-całkujący
6.5. Sterownik proporcjonalno-całkująco-różniczkujący
6.6. Podsumowanie
6.7. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 7. Nawigacja lokalna: omijanie przeszkód

7.1. Unikanie przeszkód
7.1.1. Podążanie wzdłuż ściany
7.1.2. Ukierunkowane podążanie wzdłuż ściany
7.1.3. Algorytm Pledge'a
7.2. Podążanie wzdłuż oznakowanej linii
7.3. Mrówki poszukujące źródła pożywienia
7.4. Model probabilistyczny zachowania mrówek
7.5. Maszyna stanów skończonych dla algorytmu wyszukiwania ścieżki
7.6. Podsumowanie
7.7. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 8. Lokalizacja

8.1. Punkty charakterystyczne
8.2. Określanie pozycji na podstawie obiektów o znanym położeniu
8.2.1. Określanie położenia za pomocą kąta i odległości
8.2.2. Określanie położenia za pomocą triangulacji
8.3. Globalny system pozycjonowania
8.4. Lokalizacja probabilistyczna
8.4.1. Pomiary czujników zwiększają pewność
8.4.2. Niepewność w pomiarach
8.5. Niepewność ruchu
8.6. Podsumowanie
8.7. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 9. Budowanie map

9.1. Mapy dyskretne i ciągłe
9.2. Zawartość komórek na mapie z siatką współrzędnych
9.3. Tworzenie mapy przez eksplorację: algorytm rubieżowy
9.3.1. Mapa z siatką współrzędnych i prawdopodobieństwami obłożenia
9.3.2. Algorytm rubieżowy
9.3.3. Priorytet w algorytmie rubieżowym
9.4. Budowanie mapy na podstawie znajomości środowiska
9.5. Przykład numeryczny algorytmu SLAM
9.6. Czynności ukazujące działanie algorytmu SLAM
9.7. Formalizacja algorytmu SLAM
9.8. Podsumowanie
9.9. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 10. Nawigacja na podstawie map

10.1. Algorytm Dijkstry dla map z siatką współrzędnych
10.1.1. Algorytm Dijkstry dla map z siatką współrzędnych o stałym koszcie
10.1.2. Algorytm Dijkstry dla map z siatką współrzędnych o zmiennych kosztach
10.2. Algorytm Dijkstry dla map ciągłych
10.3. Planowanie trasy za pomocą algorytmu A*
10.4. Podążanie za ścieżką i unikanie przeszkód
10.5. Podsumowanie
10.6. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 11. Sterowanie za pomocą logiki rozmytej

11.1. Rozmycie
11.2. Stosowanie reguł
11.3. Wyostrzenie
11.4. Podsumowanie
11.5. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 12. Przetwarzanie obrazów

12.1. Otrzymywanie obrazów
12.2. Przegląd typów przetwarzania obrazów cyfrowych
12.3. Usprawnianie obrazów
12.3.1. Filtry przestrzenne
12.3.2. Manipulowanie histogramem
12.4. Wykrywanie krawędzi
12.5. Wykrywanie rogów
12.6. Wykrywanie plam
12.7. Podsumowanie
12.8. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 13. Sieci neuronowe

13.1. Biologiczny układ nerwowy
13.2. Model sztucznej sieci neuronowej
13.3. Implementacja pojazdu Braitenberga za pomocą sieci ANN
13.4. Sztuczne sieci neuronowe: topologie
13.4.1. Topologia wielowarstwowa
13.4.2. Pamięć
13.4.3. Filtr przestrzenny
13.5. Uczenie
13.5.1. Rodzaje algorytmów uczących
13.5.2. Reguła Hebba w uczeniu sieci neuronowych
13.6. Podsumowanie
13.7. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 14. Uczenie maszynowe

14.1. Rozróżnianie dwóch kolorów
14.1.1. Wyróżnik otrzymany na podstawie średnich
14.1.2. Wyróżnik otrzymany na podstawie średnich i wariancji
14.1.3. Algorytm służący do nauki rozpoznawania kolorów
14.2. Liniowa analiza dyskryminacyjna
14.2.1. Motywacja
14.2.2. Wyróżnik liniowy
14.2.3. Wybór punktu dla wyróżnika liniowego
14.2.4. Wybór współczynnika kierunkowego
14.2.5. Obliczanie wyróżnika liniowego: przykład numeryczny
14.2.6. Porównywanie jakości wyróżników
14.2.7. Czynności związane z analizą LDA
14.3. Uogólnienie wyróżnika liniowego
14.4. Perceptrony
14.4.1. Wykrywanie zboczy
14.4.2. Klasyfikacja za pomocą perceptronów
14.4.3. Uczenie perceptronu
14.4.4. Przykład numeryczny
14.4.5. Strojenie parametrów perceptronu
14.5. Podsumowanie
14.6. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 15. Robotyka roju

15.1. Strategie koordynowania współpracy robotów
15.2. Koordynacja na podstawie lokalnej wymiany informacji
15.2.1. Komunikacja bezpośrednia
15.2.2. Komunikacja pośrednia
15.2.3. Algorytm BeeClust
15.2.4. Implementacja algorytmu BeeClust przez projekt ASSISIbf
15.3. Robotyka roju wykorzystująca oddziaływania fizyczne
15.3.1. Współpraca przy fizycznym zadaniu
15.3.2. Łączenie sił wielu robotów
15.3.3. Zbiorowe przesuwanie z użyciem okluzji
15.4. Podsumowanie
15.5. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Rozdział 16. Kinematyka manipulatora robotycznego

16.1. Kinematyka prosta
16.2. Kinematyka odwrotna
16.3. Rotacje
16.3.1. Rotacja wektora
16.3.2. Rotacja układu współrzędnych
16.3.3. Przekształcenie wektora z jednego układu współrzędnych do innego
16.4. Rotacja i translacja układu współrzędnych
16.5. Przedsmak rotacji trójwymiarowych
16.5.1. Rotacje wokół trzech osi
16.5.2. Reguła prawej dłoni
16.5.3. Macierze trójwymiarowych obrotów
16.5.4. Rotacje wielokrotne
16.5.5. Kąty Eulera
16.5.6. Liczba oddzielnych rotacji kątów Eulera
16.6. Zaawansowane zagadnienia związane z przekształceniami trójwymiarowymi
16.7. Podsumowanie
16.8. Literatura uzupełniająca
Bibliografia
Dodatek A. Jednostki miary

Dodatek B. Podstawy matematyczne

Francesco Mondada jest profesorem Politechniki Federalnej w Lozannie. Zajmuje się sztuczną inteligencją i robotyką. Współtworzył kilka robotów edukacyjnych, takich jak Khepera, S-bot, e-puck czy Thymio.

Nie ma jeszcze komentarzy ani ocen dla tego produktu.

Polub nas na Facebooku