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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书以讲授工业机器人系统综合设计知识和工具应用为目标，在阐述工业机器人运动学、控制算法和机器视觉感知与定位技术的理论基础上，采用案例教学的方法，以工业机器人系统集成创新设计的开放式实践平台为例，贯穿全书(第2~6章)，讲解和演示如何使用虚拟仿真教学平台完成机器视觉识别与定位、运动学控制、机器人视觉控制算法的集成应用，讲述算法和原理，理论与实践结合，探讨工业机器人在自动化产线集成中的应用。全书共6章，主要内容包括工业机器人系统及发展趋势、工业机器人运动学、工业机器人控制算法、机器视觉感知与定位技术、工业机器人自动化产线创新设计和工业机器人系统综合设计创新平台介绍。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书可作为高等院校自动化、机器人工程、电气工程、电子技术等相关专业的教材，也可作为相关企业研发人员、设计人员以及从事工业机器人系统、自动化产线研发、控制系统开发和仿真系统应用等人员的参考书。
本书配有电子课件等教学资源，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载，或发邮件至jinacmp@163.com索取。
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| 目錄：
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序
前言
第1章工业机器人系统及发展趋势1
1.0绪论1
1.1工业机器人简介1
1.1.1工业机器人的定义1
1.1.2工业机器人的发展历史2
1.1.3工业机器人的应用领域4
1.1.4工业机器人的特点与关键技术5
1.2工业机器人的组成6
1.2.1机械结构6
1.2.2控制系统8
1.2.3通信系统10
1.3工业机器人自动化产线系统11
1.3.1工业机器人自动化产线概述11
1.3.2可编程逻辑控制器12
1.3.3常见的自动化产线13
1.4工业机器人未来发展趋势14
1.4.1智能工业机器人14
1.4.2共融机器人15
1.4.3通用人形机器人15
1.5本书的特点与结构16
1.5.1内容特点16
1.5.2章节内容介绍17
1.5.3章节逻辑关系18
第2章工业机器人运动学19
2.0绪论19
2.1工业机器人运动学基本概念19
2.2工业机器人运动学建模20
2.2.1工业机器人坐标系定义20
2.2.2工业机器人空间描述21
2.2.3连杆描述21
2.2.4描述连杆连接关系22
2.2.5连杆参数23
2.2.6连杆坐标系23
2.3正运动学求解23
2.4逆运动学求解25
2.4.1多重解问题25
2.4.2数值求解法26
2.4.3基于神经网络的逆运动学求解27
2.4.4神经网络Adam优化的机器人逆运动学Python求解举例28
2.5工业机器人运动控制设计案例32
2.5.1任务背景和要求32
2.5.2基于指令的工业机器人轨迹规划与控制32
2.5.3基于算法的机器人正逆运动学编程控制34
2.6基于ROS的机械臂运动控制37
2.6.1机器人操作系统介绍37
2.6.2ROS-Industrial的框架与优势38
2.6.3MoveIt！机械臂运动控制40
2.6.4基于ROS的机械臂运动控制案例44
习题47
第3章工业机器人控制算法49
3.0绪论49
3.1工业机器人位置控制50
3.1.1位置控制基本原理50
3.1.2位置控制实现方式51
3.1.3位置控制优化策略52
3.1.4位置控制案例53
3.2工业机器人力控制54
3.2.1力控制基本原理54
3.2.2力控制实现方式55
3.2.3力控制优化策略55
3.2.4力控制案例56
3.3工业机器人速度控制58
3.3.1速度控制基本原理58
3.3.2速度控制实现方式58
3.3.3速度控制优化策略59
3.3.4速度控制案例60
3.4工业机器人力/位混合控制61
3.4.1力/位混合控制基本原理61
3.4.2力/位混合控制实现方式62
3.4.3力/位混合控制案例62
3.5工业机器人控制算法64
3.5.1PID控制64
3.5.2自抗扰控制69
3.5.3神经网络控制73
3.6工业机器人控制仿真实验76
3.6.1工业机器人PID控制仿真实现76
3.6.2工业机器人力/位混合控制仿真实现78
3.6.3Gazebo和Rviz简介81
3.6.4设计任务与目的84
3.6.5实验设计步骤84
习题87
第4章机器视觉感知与定位技术88
4.0绪论88
4.1典型机器视觉系统88
4.1.1图像获取组件88
4.1.2图像处理软件89
4.1.3传输与显示组件89
4.2机器视觉基本原理90
4.2.1RGB图像灰度化90
4.2.2图像二值化92
4.2.3角点提取93
4.2.4光照补偿94
4.3坐标系及其变换95
4.3.1典型坐标系简介95
4.3.2典型坐标系变换96
4.3.3常用的图像变换模型98
4.4模板匹配算法99
4.4.1模板匹配的意义99
4.4.2距离测度99
4.4.3常用模板匹配算法100
4.4.4基于OpenCV的匹配识别算法101
4.5基于机器学习的图像处理方法103
4.5.1机器学习图像处理流程103
4.5.2基于深度学习的图像目标识别算法105
4.6机器视觉识别与定位算法设计106
4.6.1案例背景与任务106
4.6.2设计内容及步骤107
习题110
第5章工业机器人自动化产线创新设计111
5.0绪论111
5.1工业自动化产线系统111
5.1.1物料处理系统111
5.1.2加工工序112
5.1.3控制系统112
5.1.4检测与质量控制113
5.1.5信息管理系统113
5.1.6工业自动化系统的通信技术114
5.2工业机器人自动化产线类型115
5.2.1电子制造产线115
5.2.2汽车组装产线116
5.2.3多机器人机加工产线117
5.3PLC原理与编程基础117
5.3.1PLC的基本结构与工作原理117
5.3.2PLC编程语言118
5.3.3西门子博途编程基础118
5.3.4电子产线PLC编程案例121
5.4手机壳检测电子产线集成设计案例122
5.4.1设计目的122
5.4.2虚拟PLC与仿真环境通信及调试122
5.4.3手机壳检测电子产线集成设计130
5.5综合创新设计内容135
第6章工业机器人系统综合设计创新平台介绍136
6.0绪论136
6.1平台建设背景136
6.2原理简介与知识点139
6.2.1机器视觉识别与定位139
6.2.2机器人运动学求解140
6.2.3开放式机器人视觉引导控制综合设计140
6.3课程课时与面向学生要求142
6.3.1基于仿真平台独立开设的课程142
6.3.2面向学生要求142
6.3.3仿真所需软件包说明142
6.4教学过程与方法143
6.4.1教学过程143
6.4.2设计方法145
6.4.3线上平台注册与登录146
6.5设计结果与结论要求148
6.5.1过程要求148
6.5.2结果要求149
6.5.3设计报告结论要求150
6.6基础认知与操作150
6.6.1基础认知的目的150
6.6.2操作任务150
6.6.3软件功能简介150
6.6.4硬件系统说明153
6.7基础认知与操作实践内容156
附录UR10常用控制指令说明162
参考文献164
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| 內容試閱：
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工业机器人是现代制造业的重要支柱，也是实现智能制造、提升生产效率和质量的关键技术。 在工业4.0时代，智能化、柔性化和人机协作成为机器人发展的核心方向。随着人工智能、物联网和5G技术的融合，工业机器人系统也愈加复杂和智能化，对工程技术人员的综合素质和跨学科能力提出了更高的要求。工业机器人教学存在知识面广、概念抽象、理论复杂、综合性强等特点；然而，传统机器人教学内容通常存在理论与实践脱节、知识体系单一、技术前沿覆盖不足等问题，难以满足智能制造发展和产业升级的需要。近年来，相关的专业人才需求量显著增长，因此，撰写一本全面介绍工业机器人系统基础理论、综合设计与实践应用的教材具有重要意义。
本书以机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心的高端电子制造产线为背景，融合理论与实践，结合技术前沿。
本书共6章，系统构建了从理论到实践的学习路径，帮助读者全面掌握工业机器人系统的基础知识与核心技术，并通过实际案例和仿真实验提升综合能力。第1章介绍工业机器人的基本概念、组成结构及应用，梳理其技术发展历程与未来发展趋势，探讨智能化、柔性化和人机协作对行业发展的深远影响，并分析当前技术瓶颈，为读者理解机器人整体架构打下基础。第2章聚焦运动学，详细讲解坐标系定义、正运动学和逆运动学建模与求解方法，同时结合神经网络等新技术解决复杂运动问题，配合实践案例加深理解。第3章围绕控制算法，阐述PID控制、自抗扰控制、力/位混合控制及神经网络控制的原理和实现，通过对比分析算法性能和适用场景，帮助读者学会灵活选用控制策略。第4章解析机器视觉感知与定位技术，涵盖图像处理、目标识别、坐标系变换等核心原理，结合深度学习展示其在机器人智能感知中的应用，提供案例学习如何将视觉技术与控制系统进行集成。第5章通过电子制造产线实例，讲解工业机器人集成应用和创新设计方法，包括PLC控制、系统集成及软硬件协同工作，展示从理论知识向工程实践的转化过程。第6章引入数字孪生技术的综合设计创新平台，整合机器视觉感知与定位、运动控制和产线集成技术，支持虚实结合的实验环境，助力读者自主探索和验证理论成果，全面提升对工业机器人系统的理解与操作能力。
本书通过搭建虚实结合的实验平台，解决了传统教学中设备成本高、硬件资源受限等问题，为学生提供安全高效的学习环境、降低实践成本、提高教学效率，使学生能直观理解工业机器人系统的设计与实现。这种模式顺应了高等教育数字化、信息化的发展趋势，也为“科教融合”提供了实践路径。本书内容覆盖工业机器人系统的关键技术和应用方法，各章节逻辑清晰，从基础理论到综合设计采用了循序渐进的编写方法，支持模块化学习，既可作为独立课程教材，也适合作为相关课程的实验配套资料。本书通过在线实验网站中丰富的案例和实验设计，增强了教材的实用性与可操作性，帮助读者将理论知识转化为实际能力。本书适用于自动化、机器人工程、电气工程等专业的师生，也可为企业研发人员提供参考。希望本书能激发机器人领域读者的创新思维，培养实际工程能力，为我国智能制造的发展贡献力量。因编者水平有限，书中难免存在疏漏，恳请读者批评指正。
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