传感器技术作为现代科技的前沿领域，与计算机技术、通信技术共同构成了信息技术的三大支柱。机器人传感器及其信息融合技术的研究与创新，不仅是推动机器人智能化发展的核心动力，更是国家科技实力与工业自动化水平的重要体现。《机器人传感器及其信息融合技术》第一版自出版以来，得到了广大师生、工程技术人员的广泛认可，为相关领域人才培养和技术应用提供了重要参考。
为深入贯彻落实党的二十大精神，践行为党育人、为国育才的教育使命，本书在修订中注重融入课程思政元素，强调科技报国与工匠精神的培养，引导学生在掌握专业知识的同时，树立服务国家战略需求的使命感。同时，结合新工科建设与行业技术革新需求，本次修订以理论扎实、实践创新、价值引领为目标，对教材内容与结构进行了全面优化。
第二版在保留第一版核心框架的基础上，重点补充了以下内容：
1.新增第11章多传感器在智能汽车中的应用：介绍了多传感器融合在智能汽车导航定位和汽车防碰撞领域的实践案例，体现前沿技术与产业应用的深度融合。
2.完善章节教学体系：从第1章至第11章均新增思维导图、学习目标、本章小结和思考与练习模块，助力学生构建系统化知识框架，提升自主学习能力。
3.强化理论与实践结合：第1章1.6节补充了多传感器信息融合在智能交通领域的应用内容，结合智慧城市建设需求，凸显技术服务于社会发展的现实意义。
本书由郭彤颖主持修订并统稿，编写团队结合行业专家建议，对全书内容进行了严谨的更新与校准。其中第1章由郭彤颖、郑岩编写，第2、3章由郭彤颖、王海忱编写，第4章由张辉、刘畅、任丹编写，第5章由郭彤颖、陈睿欢编写，第6章由张凤众、高艺泷、陈露编写，第7章由王长涛、宫巍、陈露编写，第8章由郭彤颖、樊烁编写，第9章由郭彤颖、杨统源编写，第10章由郭彤颖、于思文编写，第11章由郭彤颖、孙裕航编写。
本书的编写参考了国内外学者的论著和资料，在此对其作者表示衷心的谢意！
由于机器人技术的发展日新月异，再加上时间仓促、编者水平有限，本书难以全面、详细地对机器人传感器技术的研究前沿和热点问题一一进行探讨。书中存在不足之处，敬请读者给予批评指正。
编者
第1章 传感器的基础知识 1
思维导图 1
学习目标 2
1.1 传感器的定义和特点 2
1.2 传感器的组成和分类 2
1.3 传感器的标定 8
1.4 机器人与传感器 10
1.5 传感器及其技术的发展趋势 11
1.6 多传感器信息融合的应用领域 13
本章小结 15
思考与练习 15
第2章 机器人系统组成 16
思维导图 16
学习目标 17
2.1 机器人系统组成概述 17
2.2 机械结构系统 18
2.2.1 机械机构 18
2.2.2 传动机构 23
2.3 驱动系统 30
2.3.1 液压驱动 30
2.3.2 气压驱动 32
2.3.3 电气驱动 32
2.4 感知系统 34
2.4.1 机器人对传感器的要求 34
2.4.2 常用传感器的特性 36
2.5 控制系统 38
2.6 人机交互系统 40
2.6.1 定义与系统组成 40
2.6.2 应用实例 41
2.6.3 发展趋势 41
2.7 机器人-环境交互系统 42
2.7.1 定义与构成要素 42
2.7.2 应用实例 43
2.7.3 系统优势 44
本章小结 45
思考与练习 45
第3章 机器人常用的传感器 46
思维导图 46
学习目标 47
3.1 机器人传感器的分类 47
3.2 常用的内部传感器 48
3.2.1 位置传感器 48
3.2.2 速度传感器 51
3.2.3 加速度传感器 52
3.2.4 倾斜角传感器 53
3.2.5 力觉传感器 54
3.3 常用的外部传感器 56
3.3.1 视觉传感器 56
3.3.2 触觉传感器 59
3.3.3 接近度传感器 62
3.3.4 激光传感器 66
本章小结 67
思考与练习 68
第4章 智能传感器 69
思维导图 69
学习目标 70
4.1 智能传感器概述 70
4.1.1 智能传感器的定义 70
4.1.2 智能传感器的组成 71
4.1.3 智能传感器的关键技术 71
4.2 智能传感器的功能与特点 76
4.2.1 智能传感器的功能 76
4.2.2 智能传感器的特点 76
4.3 智能传感器的实现技术 78
4.3.1 非集成化智能传感器 78
4.3.2 集成化智能传感器 79
4.3.3 混合式智能传感器 80
4.4 无线传感网络技术及其应用 81
4.4.1 无线传感网络技术 81
4.4.2 无线传感器网络在移动机器人通信中的应用 85
4.5 智能模糊传感器技术及其应用 87
4.5.1 智能模糊传感器技术 87
4.5.2 模糊传感器在测量血压中的应用 90
本章小结 92
思考与练习 92
第5章 多传感器信息融合技术概述 93
思维导图 93
学习目标 94
5.1 多传感器信息融合的定义 94
5.2 多传感器信息融合的分类 94
5.3 多传感器信息融合的系统结构 99
5.4 多传感器信息融合的方法 100
本章小结 103
思考与练习 104
第6章 多传感器的定量信息融合 105
思维导图 105
学习目标 106
6.1 传感器的建模 106
6.1.1 观测模型 107
6.1.2 相关模型 108
6.1.3 状态模型 109
6.2 传感数据的一致性检验 109
6.2.1 假设检验法 110
6.2.2 距离检验法 111
6.2.3 人工神经网络方法 113
6.3 基于参数估计的信息融合方法 114
本章小结 118
思考与练习 118
第7章 多传感器的定性信息融合 119
思维导图 119
学习目标 120
7.1 Bayes方法 120
7.1.1 Bayes条件概率 120
7.1.2 Bayes方法在信息融合中的应用 121
7.1.3 基于目标分类的Bayes决策方法 121
7.2 Dempster-Shafer证据推理 123
7.2.1 D-S理论的基本概念 123
7.2.2 Dempster合成法则 125
7.2.3 D-S证据理论在融合中的应用 126
7.3 模糊理论 127
7.3.1 模糊理论基本概念 127
7.3.2 模糊理论在融合中的应用 128
7.4 神经网络法 129
7.4.1 神经网络融合信息的一般方法 129
7.4.2 神经网络在融合中的应用 131
7.5 粗糙集理论 131
7.5.1 粗糙集基本概念 132
7.5.2 基于粗糙集理论的多传感器信息融合 135
本章小结 140
思考与练习 141
第8章 多传感器在装配机器人中的应用 142
思维导图 142
学习目标 143
8.1 多传感器信息融合系统组成 143
8.2 位姿传感器 144
8.3 柔性腕力传感器 147
8.4 工件识别传感器 148
8.5 视觉传感系统 149
本章小结 151
思考与练习 151
第9章 多传感器在焊接机器人中的应用 152
思维导图 152
学习目标 153
9.1 焊接机器人常用的传感器 153
9.2 电弧传感系统 153
9.3 超声传感跟踪系统 155
9.4 视觉传感跟踪系统 157
本章小结 159
思考与练习 159
第10章 多传感器信息融合在移动机器人中的应用 160
思维导图 160
学习目标 161
10.1 概述 161
10.2 多传感器信息融合在移动机器人导航中的应用 163
10.3 多传感器信息融合在移动机器人测距中的应用 167
10.4 多传感器信息融合在移动机器人避障中的应用 181
本章小结 184
思考与练习 184
第11章 多传感器在智能汽车中的应用 185
思维导图 185
学习目标 186
11.1 视觉传感器 186
11.2 毫米波雷达 189
11.3 激光雷达 194
11.4 超声波雷达 198
11.5 基于多传感器融合的智能汽车导航定位 199
11.6 基于多传感器融合的汽车防碰撞 205
本章小结 208
思考与练习 209
参考文献 210
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