本书以Dobot魔术师机器人和DashGO D1智能移动平台作为机器人硬件平台,以ROS作为机器人软件操作系统,以百度大脑AI开放平台提供的开发资源作为机器人AI功能支撑,设计了码垛机器人、声控分拣机器人、激光雷达自主导航机器人、视觉循码移动机器人和视觉追踪移动机器人共5个智能机器人创新项目,实现了“国产机器人平台+国产AI开放平台”的无缝组合。
本书以案例教学为特色,注重机器人开发技术与AI技术的融合。本书核心内容既包含必要的机器人学基础知识,如机械臂的正逆运动学模型、二轮差速运动模型等,又包含智能机器人开发的软件环境和AI技术应用方法,如Linux系统的安装与基本操作、ROS的使用、语音识别功能的实现和目标检测功能的实现等。
本书提供全部内容的电子课件和实验代码,任课教师可在机工教育网(www.cmpedu.com)以教师身份注册后,免费下载。
本书既可以作为高等院校机器人工程、自动化、人工智能、智能科学与技术等专业的本科生、研究生的教材,也可以作为对智能机器人感兴趣的技术人员的参考书。
智能机器人创新实践
前言
为何写作本书
机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”,其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。当前,机器人产业蓬勃发展,正极大地改变着人类生产和生活的方式,为经济社会发展注入了强劲动力。
目前,机器人产业已经形成了美、德、日、韩、中五大机器人市场。这五大市场占据了全球工业机器人市场的74%。其中,美国是世界上最早使用工业机器人的国家,德国是欧洲最大的机器人市场,两国的产业政策都以功能型产业政策为主。韩国和日本的机器人产业起步虽晚,但是政府倡导的选择型产业政策使得两国的机器人产业迅速崛起,在全球机器人密度排名中,韩国、日本分别位列第一、第四。为了实现我国机器人技术对发达国家的赶超,机器人被列为《中国制造2025》十大重点领域之一。到2025 年,我国将成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地,一批机器人核心技术和高端产品将取得突破,整机综合指标将达到国际先进水平,关键零部件性能和系统可靠性将达到国际同类产品水平。
党的二十大报告指出:“加快实施创新驱动发展战略。坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,加快实现高水平科技自立自强。”
为实现这一宏伟目标,一方面,在2021年12月工业和信息化部等15部门同步联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》,提出:到2025年,我国机器人产业营收年均增速超20%;到2035年,机器人将成为人民生活重要组成部分。该规划部署了提高产业创新能力、夯实产业发展基础、增加高端产品供给、拓展应用深度广度、优化产业组织结构五项主要任务。
另一方面,国家加强对机器人技术人才的培养力度。根据近五年公布的普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知,截至2022年3月,全国共有322所高校成功备案“机器人工程”专业,440所高校成功备案“人工智能”专业,265所高校成功备案“智能制造工程”专业。如果再考虑自动化、智能科学与技术等新工科专业的建设需求,全国开设机器人相关课程的专业数量接近2000个,每年参加机器人相关课程学习与实践的本科生人数接近10万人。
党的二十大报告指出:“深入实施人才强国战略。培养造就大批德才兼备的高素质人才,是国家和民族长远发展大计。”
本书希望能够为我国机器人专业、人工智能专业等与机器人产业密切相关的专业人才培养贡献一份微薄的力量。本书主要以机器人为应用对象,更多地从实验案例角度(而非学术研究角度)出发,详细介绍基于ROS和百度EasyDL平台的智能机器人开发过程,详细剖析智能机器人开发实践所需的基本知识与技术实现过程。本书编写的初衷是为了总结我们近年来在智能机器人系统开发和实验方面的教学建设成果,向本领域初学者分享我们的一些学习经验。
本书的编写特色如下:
特色1本书以“国产机器人平台+国产AI开放平台”为实验项目开发平台,实现了机器人技术与人工智能技术的有机组合,融入了智能制造、智能物流的元素。本书既体现了机器人工程、人工智能、智能制造工程等交叉融合专业的特色,又展现了国产技术和产品的优秀性能,有利于激发学生的民族自豪感和自信心,有利于培养学生科技报国的家国情怀和使命担当。
特色2本书服务于专业综合实践教学的实际需求,以案例式教学为授课方式,体现了“学生中心、产出导向、持续改进”的教育理念。本书能够帮助教师从教学目标、教学内容、教学方式和考核方式等方面推进课程思政教育,全面贯彻党的教育方针。
特色3本书提供的5个实验项目来自于实际的加工生产场景,生动形象,趣味性强,有利于激发学生的学习兴趣,提升学生对专业培养的满意度和认同感,体现创新教育新范式。
如何阅读本书
本书内容包含8个章节,按照知识结构,可以划分为4个部分。读者既可以按照章节顺序逐步学习,也可以选择其中部分章节单独学习。教师可以根据实验设备和课程学时的具体情况安排教学和实验内容,本书建议的学时安排如图1所示。
图1本书建议的学时安排
第1部分是本书第1章,主要介绍机器人的定义、机器人发展史、现代机器人关键技术与应用分类、Dobot魔术师机器人与机械臂基础知识、DashGO D1智能移动平台与移动机器人基础知识、百度EasyDL开发平台与基本操作等。第1部分内容是本书的机器人理论知识基础,以具体的机器人平台为示例,帮助读者建立从理论到应用的联系。
第2部分是本书的第2、3章,其中第2章主要介绍Ubuntu系统安装和Linux系统常用操作命令,第3章主要介绍ROS安装、ROS基础知识、ROS常用操作、ROS下相机的使用、移动机器人RViz与Gazebo仿真等。第2部分内容是本书的开发环境基础,以相机和移动机器人仿真为示例,帮助读者熟悉和掌握ROS的使用。
第3部分是本书的第4、5章,其中第4章主要介绍Dobot码垛机器人项目、EasyDL模型的编译与使用、Dobot-demo的编译和使用、TF树的发布与坐标变换和Dobot码垛机器人实验操作,第5章主要介绍声控分拣机器人项目简介、EasyDL物体检测模型的编译与使用、EasyDL语音识别模型的编译与使用和声控分拣机器人实验操作等。第3
前言
第1章绪论
1.1机器人的定义
1.2古代机器人简介
1.3近代机器人简介
1.4现代机器人简介
1.5机器人关键技术与产业链
1.6本书使用的机器人平台简介
1.7本书使用的AI开发平台简介
1.8课后习题
第2章Linux操作系统安装与基本操作
2.1虚拟机安装Ubuntu 18.04
2.2双系统安装Ubuntu 18.04
2.3安装Ubuntu后进行的常用操作
2.4系统安装过程中可能遇到的问题
2.5Linux常用命令
2.6课后习题
第3章ROS开发环境与传感器适配
3.1什么是ROS
3.2ROS安装
3.3ROS基础
智能机器人创新实践
目录
3.4ROS使用
3.5ROS开发环境
3.6ROS下相机的使用
3.7移动机器人RViz与Gazebo仿真
3.8常见问题及解决方法
3.9课后习题
第4章基于EasyDL的码垛机器人
4.1项目简介
4.2EasyDL模型的编译与使用
4.3Dobot-demo的编译和使用
4.4TF树的发布与坐标变换
4.5机械臂码垛实验
4.6常见问题及解决方法
4.7课后习题
第5章基于EasyDL的声控分拣机器人
5.1项目简介
5.2图像分割算法简介
5.3基于EasyDL的图像分割
5.4语音识别技术原理简介
5.5基于EasyDL的语音识别
5.6短语音识别API
5.7声控分拣机器人实验
5.8课后习题
第6章EAI机器人自主导航
6.1项目简介
6.2EAI机器人的编译与使用
6.3激光雷达的原理与使用
6.4Gmapping建图
6.5AMCL粒子滤波简介
6.6move_base自主导航
6.7课后习题
第7章移动机器人视觉循码项目
7.1项目简介
7.2视觉循码原理
7.3基于pyzbar库的移动机器人视觉循码实现
7.4基于百度智能云API的移动机器人循码实现
7.5可能遇到的问题
7.6课后习题
第8章移动机器人视觉追踪项目
8.1项目简介
8.2视觉追踪原理
8.3基于EasyDL的物体检测模型
8.4机器人视觉追踪实验操作
8.5课后习题
附录课后习题参考答案
参考文献