人工心理与数字人技术（套装共5册）

人工心理与数字人技术（套装共5册）

编辑推荐

　　"竞赛机器人、双足步行机器人代表着机器人研究应用领域的水平，是青少年学习掌握机器人技术的重要途径和手段。
　　介绍情感机器人表情控制，机械结构设计的理论、技术及其应用；介绍人工心理、人工情感和情感计算的理论知识和应用；介绍人脸识别、表情识别和人脸合成研究中用到的相关理论和算法，是较全面的入门参考书籍。"

内容简介

　　《智能制造与装备制造业转型升级丛书：竞赛机器人》通过实验操作的方法向读者传授竞赛机器人的相关技术，在介绍多种竞赛机器人的功能及其国内外赛事和竞赛机器人的控制器技术、软件开发平台使用方法、整体结构设计、硬件电路设计与制作、软件模块的编程方法、机器人走迷宫的数学算法以及迷宫场地制作之后，进行了竞赛机器人工程化应用的研究分析，以门座式起重机控制系统为例，分析多自由度协调控制及在线监测等工程应用应用案例。
　　《智能制造与装备制造业转型升级丛书：竞赛机器人》可以作为大学生、相关专业研究生的学习参考书，也适宜从事计算机、机械电子工程、自动化、智能科学、数字娱乐的科技人员阅读。

　　本书是一本较为全面地介绍人工心理的研究方法和相关技术的著作。在对人工心理、人工情感和情感计算的基本概念、主要内容和应用领域进行介绍之后，分别对心理建模、情感建模、人工大脑、人脸识别、人脸合成、表情识别、行为理解、人性化信息服务系统、数字虚拟人技术、个人机器人技术做了详细的介绍，并对对人工心理的未来研究做了展望。
本书在介绍分析双足步行机器人的发展动态和相关理论、技术的基础上，着重通过实验操作的方法向读者讲述双足步行机器人的制作技术。在介绍双足步行机器人概况、理论与方法、相关技术、实验平台、动作生成器、情感化步态等内容之后，针对双足步行机器人设计了12个标准实验。这些实验都可以在基于作者自主研究开发的双足步行机器人平台上实际运行，并给出了所有的参考答案，以飨读者。
人脸工程学的研究内容主要包括人脸识别、表情识别和人脸合成三个部分。本书分别介绍了人脸识别、表情识别和人脸合成研究中用到的相关理论和算法，后在总结作者所在课题组研究成果的基础上，给出了人脸识别、表情识别和人脸合成系统的设计与实现流程实例。
本书面向人工心理和情感机器人等前沿领域，讨论了情感机器人表情控制和机械结构设计的理论、技术及其应用的若干方面，主要包括机器人的起源及发展、机械头及身躯设计、表情控制模式、电动机控制、机器视觉、人机交互与合作、软件集成、数据库及知识库技术、情感模型与机器学习等方面的研究理论、技术与应用方法，取材新颖，内容深入浅出、材料丰富，理论与实际紧密联系，具有较好的创新性和学术参考价值。

作者简介

前言
第1章　绪论1 　
1.1　机器人的起源与发展史2
1.2　情感机器人研究历程4 　　
1.3　相关理论及关键技术9
参考文献16
第2章　机器头及身躯设计18 　
2.1　情感机器人的头部设计18
2.2　表情头的实现22
2.3　身躯设计35
2.4　手臂设计40
参考文献47
第3章　表情控制模式48 　
3.1　面部动作编码系统48
3.2　控制器的设计与制作51
3.3　面部表情仿真55 　
3.4　面部表情调试58 　
参考文献59
第4章　电动机控制60 　
4.1　电动机的基本概念60 　
4.2　舵机的选择61
4.3　舵机驱动控制模块64
4.4　舵机在情感机器人中的应用70
参考文献72
第5章　机器视觉73 　
5.1　机器视觉概述73
5.2　机器视觉系统标定算法74
5.3　摄像机标定技术77
5.4　双目追踪系统的标定83
5.5　多摄像机系统标定87
参考文献90
第6章　人机交互与合作92 　
6.1　人机交互概述92 　　
6.2　人机交互技术94 　
6.3　人机交互系统的设计与评估108　
参考文献109
第7章　软件集成111 　
7.1　情感机器人体系结构规划设计112
7.2　情感机器人软件平台设计116
7.3　各功能模块的设计120
7.4　软件平台的实现129
参考文献137
第8章　数据库技术138 　
8.1　数据库基础知识138 　
8.2　健康数据库的设计142
8.3　系统的主要功能模块设计与实现147
8.4　测试153 　
参考文献154
第9章　知识库技术155 　
9.1　知识库155
9.2　虚拟管家知识库实例159
参考文献164
第10章　情感模型和机器学习166 　
10.1　情感模型的国内外研究现状分析166
10.2　经典的情感计算模型175
10.3　情感建模的新研究182
10.4　基于机器学习的情感模型202 　参考文献207
第11章　情感机器人实例210 　
11.1　智能家居系统210
11.2　虚拟管家系统216
11.3　服务机器人220
前言
第1章绪论
1.1人脸工程学
1.1.1人脸工程学的研究内容
1.1.2人脸工程学研究的意义与应用
1.1.3人脸工程学研究在实用化过程中的挑战
1.2人脸工程学研究历程
1.2.1人脸识别
1.2.2表情识别
1.2.3人脸合成
1.2.4相关学术资源
1.3人脸工程学的未来研究方向
1.4本书的内容
参考文献
第2章人脸工程学研究的学科基础
2.1人类学对人脸的研究
2.1.1达尔文之前的研究
2.1.2达尔文对表情的研究
2.2文学艺术中对人脸的研究
2.2.1人脸的美学研究
2.2.2人脸表情在戏曲和舞台剧中的表现
2.2.3人脸在各种美术画法中的表现
2.3动画中人脸的表现
2.3.1人脸动画的应用
2.3.2卡通动画中人脸的表现形式及常用软件
2.3.3二维动画中人脸的表现
2.4情绪心理学关于表情的研究
2.5认知心理学关于人脸的研究
2.6脑科学关于人脸的研究
2.6.1人脸识别的ERP研究
2.6.2表情识别的ERP研究
参考文献
第3章面部运动的测量技术
3.1概述
3.2面部动作编码系统
3.2.1概述
3.2.2FACS的特点与应用
3.2.3FACS的扩展与改进
3.3最大限度辨别面部肌肉运动编码系统
3.3.1伊扎德与MAX
3.3.2MAX的主要内容
3.3.3MAX与FACS的比较
3.4其他面部表情测量系统
3.4.1表情识别整体判断系统
3.4.2自我评估情绪编码系统
3.4.3面部表情分析工具
参考文献
第4章图像处理技术
4.1图像处理的基本概念
4.1.1数字图像的概念
4.1.2数字图像处理的概念
4.2图像处理的基本操作
4.2.1图像的平移、旋转、放缩、镜像变换、转置
4.2.2图像的平滑、锐化
4.2.3图像的腐蚀、膨胀和细化
4.2.4图像的恢复与重建
4.3图像处理的高级操作
4.3.1图像的边缘检测
4.3.2图像的Hough变换
4.3.3轮廓的提取与跟踪
参考文献
第5章人脸检测跟踪技术
5.1人脸检测
5.1.1人脸检测方法的分类
5.1.2基于肤色的人脸检测
5.1.3基于形状的人脸检测
5.1.4基于特征的人脸检测
5.2人脸跟踪
5.2.1帧差法
5.2.2基于运动目标预测的人脸跟踪
5.2.3基于模型的人脸跟踪
5.2.4基于人脸局部特征的人脸跟踪
参考文献
第6章面部特征提取的算法
6.1概述
6.2几何特征的提取
6.3统计特征的提取
6.3.1主成分分析算法
6.3.2二维主成分分析算法
6.3.3线性判别分析算法
6.3.4独立成分分析算法
6.4频率域特征的提取
6.4.1小波技术
6.4.2Gabor小波
6.4.3离散余弦变换
6.5运动特征的提取
6.6代数特征的提取
参考文献
第7章面部特征的模式识别算法
7.1线性判别分析
7.1.1线性判别函数的基本概念
7.1.2Fisher线性判别
7.1.3小结
7.2支持向量机
7.2.1支持向量机基本原理
7.2.2SVM分类器的设计
7.2.3小结
7.3贝叶斯网络
7.3.1概述
7.3.2贝叶斯网络概率基础
7.3.3贝叶斯网络的构建
7.3.4贝叶斯网络推理算法
7.3.5贝叶斯网络分类器
7.3.6小结
7.4隐马尔可夫模型及其基本问题
7.4.1概述
7.4.2马尔可夫链模型
7.4.3隐马尔可夫模型
7.4.4隐马尔可夫模型的三个基本问题
7.4.5隐马尔可夫算法实现中的基本问题
7.4.6小结
7.5人工神经网络
7.5.1概述
7.5.2人工神经网络集成
7.5.3小结
7.6模糊模式识别
7.6.1概述
7.6.2模糊数学基本理论
7.6.3模糊模式识别
7.6.4小结
参考文献
第8章人脸合成的方法与技术
8.1概述
8.2人脸合成技术的分类
8.3人脸几何建模
8.3.1人脸模型的表达形式
8.3.2一般人脸模型
8.3.3特定人脸模型
8.4纹理映射
8.5人脸动画
8.5.1人脸动画技术
8.5.2人脸动画驱动技术
8.6MPEG4人脸动画原理
8.6.1FDP、FAP与FAPU的定义
8.6.2FAP驱动人脸动画的基本原理
参考文献
第9章人脸识别系统
9.1概述
9.2人脸识别关键问题的研究
9.3人脸识别流程
9.4人脸识别系统的设计与实现
9.4.1人脸识别系统的总体设计
9.4.2人脸识别系统的算法设计
9.4.3人脸识别系统的实现
参考文献
第10章面部表情识别系统
10.1概述
10.2基于静态图像的面部表情识别系统
10.2.1系统的总体设计
10.2.2系统的算法设计
10.2.3系统的实现
10.3基于主动表观模型的实时面部表情识别系统
10.3.1系统设计
10.3.2基于肤色模型的人脸检测
10.3.3人脸图像预处理
10.3.4特征点定位及特征提取
10.3.5表情识别
10.4基于动态图像序列的面部表情识别
10.4.1光流的基本计算方法
10.4.2基于Hessian矩阵的改进光流算法
10.4.3散度旋度样条约束下的非刚体光流算法
10.4.4基于改进MMI的HMM算法的面部表情识别
10.4.5基于改进MMD的HMM算法的面部表情识别
参考文献
第11章人脸合成实例
11.1基于视频的人脸表情合成
11.1.1Candide模型
11.1.2标准人脸模型到特定人脸模型的变换
11.1.3纹理贴图
11.1.4面部表情的运动计算及表情合成
11.1.5实时表情信息获取与表情重构的实现
11.1.6小结
11.2三维虚拟人脸模型
11.2.1三维人脸模型的建立
11.2.2特征点的选取
11.2.3纹理映射
11.2.4特定虚拟人脸模型的实现
11.2.5小结
11.3虚拟人脸的年龄仿真
11.3.1年龄老化特征的相关研究
11.3.2Dirichlet自由变形算法
11.3.3Dirichlet自由变形算法在三维空间中的应用
11.3.4应用Dirichlet自由变形算法生成特定人脸模型
11.3.5虚拟人脸部年龄仿真的实现
参考文献
附录缩略语
前言
第1章绪论
1.1机器人概述
1.1.1机器人发展史
1.1.2机器人的分类
1.1.3机器人的定义与三定律
1.1.4机器人技术发展动向
1.1.5类人机器人技术
1.1.6机器人系统理论
1.1.6.1机械系统
1.1.6.2人工心理
1.1.6.3智能控制
1.1.6.4人工生命
1.1.7双足步行机器人
1.2各国研究状况
1.2.1日本和韩国
1.2.1.1日本本田公司
1.2.1.2日本索尼公司
1.2.1.3其他
1.2.1.4日本机器人研究主要代表人物
1.2.1.5韩国的机器人发展
1.2.2美国和欧洲
1.3国内研究状况
1.4其他相关技术
1.5相关参考资料
1.5.1学术会议和期刊
1.5.2网站
1.6小结
参考文献
第2章双足步行机器人相关理论与方法
2.1概述
2.2双足步行机器人相关理论与方法的形成及发展
2.2.1稳定性与控制方法
2.2.2双足步行机器人行为发生方法
2.2.3人机接口方法
2.2.3.1人机接口方法的改进
2.2.3.2人机接口方法的发展趋势
2.3理论难点
2.3.1人工智能理论
2.3.2人工心理与人工情感
2.3.3遗传算法的应用
2.3.4基于仿生学原理的步态控制
2.3.5动力学模型
2.3.5.1动力学分析
2.3.5.2ZMP稳定性判据
2.3.6人机交互的实现方法
2.4小结
参考文献
第3章双足步行机器人的相关技术
3.1动作自动生成——行为数据库技术
3.23D虚拟仿真技术
3.3双足步行机器人建模的方法与技术
3.3.1ADAMS 建模方法
3.3.2模型的数据转换
3.4多智能体技术
3.4.1智能体通信技术
3.4.1.1通信方式
3.4.1.2通信语言
3.4.1.3通信模型
3.4.1.4通信服务器
3.4.1.5通信服务
3.4.2多智能体机器人系统的数据通信与协调控制
3.5小结
参考文献
第4章双足步行机器人实验平台
4.1双足步行机器人控制系统
4.2双足步行机器人的上位机软件
4.2.1初始化设定模块
4.2.2机器人的运行模式与通信协议
4.2.3双足步行机器人控制端软件
4.2.4多机器人控制
4.3总体设计架构
4.4小结
参考文献
第5章双足步行机器人的行为生成技术
5.1多智能体控制的实现
5.1.1多智能体的特点
5.1.2多机器人动作协调设计及转化程序的实现
5.1.3“千手观音”机器人多智能体控制的实现
5.2双足步行机器人的情感模型、行为决策及情绪熵
5.2.1隐马尔可夫模型
5.2.2情感模型及行为决策的设计
5.2.3机器人情感转移控制的具体实现
5.2.4情绪熵的选取
5.3双足步行机器人的语音控制
5.3.1语音在双足步行机器人控制平台上的实现
5.3.2语音数据库的设计
5.4双足步行机器人动作的设计
5.4.1基于情感方面的动作设计
5.4.2基于性格方面的动作设计
5.5小结
参考文献
第6章双足机器人情感化步态
6.1引言
6.2情感模型相关理论
6.3基于欧式空间的人工情感模型及Ekman情感理论
6.4双足机器人步态情感模型的建立
6.5基于情感的双足运动系统
参考文献
第7章双足步行机器人技术的课程实验
实验一典型PIC单片机控制芯片的编程实验
实验二常用传感器实验
实验三舵机控制实验
实验四机械结构设计与认识实验
实验五简单动作调试实验
实验六动作数据编程实验
实验七上位机编程实验
实验八双足步行机器人串行口通信实验
实验九ZMP实验
实验十多智能体协调控制
实验十一复杂动作实验
实验十二语音控制程序实验

前言
第1章 人工心理
1.1 NBIC会聚技术
1.2 数字人技术
1.3 人工心理相关研究
参考文献
第2章人工大脑
2.1概论
2.1.1“人工大脑”的概念
2.1.2“人工大脑”的技术与实现
2.2大脑的基本知识
2.2.1概述
2.2.2大脑的基本组织结构
2.2.3大脑的三个部分
2.2.4左右脑的区别与联系
2.2.5左右脑的结构与功能
2.2.6左右脑协调工作的机理
2.3事件相关脑电位在脑科学研究中的作用
2.3.1事件相关脑电位的提取原理
2.3.2事件相关脑电位在认知科学与脑科学研究中的重要作用
2.4脑机接口（BCI）技术
2.4.1BCI技术概述
2.4.2BCI技术的发展历史
2.4.3BCI技术的应用领域
2.4.4BCI脑控机器人技术
2.5人工大脑简单记忆功能的电路实现
2.5.1Hopfield神经网络
2.5.2电路设计
2.5.3电路的实现过程与实验结果
参考文献
第3章人工情感
3.1概论
3.2情绪心理学
3.2.1基本情绪理论
3.2.2情绪的主要成分
3.2.3情绪的维度描述
3.2.4基本情绪与复合情绪
3.3情感计算的数学模型与情感形式化
3.3.1情绪的数学描述
3.3.2几种典型的情绪数学描述
3.3.3心理学中对情绪量化的思考
3.4人工情感的数学模型
3.4.1国际人工情感计算模型
3.4.2人工心理的情感形式化方法
3.5未来研究需要解决的问题
参考文献
第4章人脸工学
4.1人脸检测与跟踪技术
4.1.1人脸检测
4.1.2人脸跟踪方法
4.1.3人脸面部特征的提取
4.2表情识别技术
4.2.1表情识别方法
4.2.2人脸面部的特征检测及表情识别
4.3人脸合成技术
4.3.1概述
4.3.2VC环境下人脸表情动画的实现
4.3.3动画的实现与结果
参考文献
第5章人类心理行为的图像理解技术
5.1概论
5.1.1基于视觉的人体运动分析
5.1.2运动检测
5.1.3目标分类
5.1.4人体跟踪
5.1.5行为的理解和描述
5.2人体的检测与跟踪技术
5.2.1概述
5.2.2基于区域的人体运动跟踪
5.2.3基于小波变换的分层块匹配多目标跟踪方法
5.2.4运动物体的特征提取与跟踪
5.2.5目标的识别与分类
5.2.6运动体运动状态估计
5.2.7卡尔曼滤波器在物体运动跟踪中的应用
5.2.8运动物体检测和跟踪原型系统的实现
5.3疲劳检测与视线追踪技术
5.3.1疲劳驾驶中打盹的检测
5.3.2视线追踪技术
参考文献
第6章基于人工心理的个性化商品导购系统
6.1面向Internet的个性化智能商品导购空间
6.1.1个性空间的构想起源
6.1.2国内外在智能交互领域的研究现状
6.1.3个性化智能商品导购空间的结构与功能
6.1.4个性化智能商品选购系统的网络平台搭建方法
6.2个性化交互系统数据库的设计
6.2.1HSV颜色模型及量化方法
6.2.2服装商品的特点与设计理念
6.2.3服装商品特征库的建立
6.2.4客户情感数据库的建立
6.2.5实验结果与分析
6.3个性化交互系统在线智能推理机的建立
6.3.1使用遗传算法搭建顾客心理模型
6.3.2使用人工神经网络进行顾客心理模型的搭建
6.4基于RBF神经网络的离线推理机建模
6.5色彩与人工心理对应关系的建模与应用
6.5.1色彩心理效应研究和实验数据的采集
6.5.2色彩与人工心理对应关系的建模方法
6.5.3色彩心理效应模型在个性咨询系统中应用算法的设计
6.6对顾客购买结果的综合推断——贝叶斯网络方法的应用
6.6.1贝叶斯网络理论基础
6.6.2贝叶斯网络结构的设计
6.6.3实验与结果分析
6.7满足个性心理的服装选购计算机系统
6.7.1个性化智能商品选购系统的注册与登录
6.7.2个性化智能交互系统的实现
6.7.3私人着装咨询服务
6.7.4虚拟试衣间服务的搭建
参考文献
第7章数字虚拟人技术
7.1虚拟人技术
7.2虚拟现实技术
7.2.1概述
7.2.2主流技术介绍
7.2.3三维人脸建模的相关技术及算法
7.3虚拟数字人的发展方向
7.4情感虚拟人系统
7.4.1文本处理和回答的产生
7.4.2应用贝叶斯网络进行个性化建模
7.4.3从情绪到情感的转换
7.4.4情感与表情的同步化过程
7.4.5情感虚拟人个性化设计
7.5基于三维人脸建模的人机交互系统中情感虚拟人的设计与实现
7.5.1情感虚拟人系统的总体设计
7.5.2情感虚拟人三维人脸模型的实现
7.5.3基于Candide模型的三维人脸建模
7.5.4人脸模型的变换
7.5.5脸部表情的运动计算
7.5.6纹理贴图
7.5.7情感虚拟人的表情合成
7.6情感虚拟人系统的结果分析
7.6.1初始化情感模型
7.6.2情感交互系统的实现与结果分析
参考文献
第8章个人服务机器人技术
8.1服务机器人
8.1.1概述
8.1.2个人机器人技术
8.1.3情感机器人
8.2机器人实验平台
8.2.1情感机器人的主要技术
8.2.2机器人的系统结构
8.2.3机器人系统模块的划分
8.3机器人实验系统的技术实现
8.3.1机器人语音识别的实现
8.3.2机器人语音合成的实现
8.3.3机器人视觉的实现
8.3.4人脸检测的实现
8.3.5上下位机通信的实现
8.3.6机器人情感交互的实现
8.3.7实验结果
8.4机器人的情感信息处理
8.4.1语音情感信息处理
8.4.2表情信息处理
8.4.3其他情感信息处理
8.4.4情感信息融合
8.4.5机器人情感行为的表达
8.5人工心理在机器人实验系统中的应用
参考文献
第9章未来研究
9.1基于马斯洛需求层次论的人工心理模型
9.1.1人机交互结构模型
9.1.2基本生理、安全模型
9.1.3情感模型
9.1.4学习模型
9.2基于意识的人工心理模型研究
9.2.1意识的基本概念
9.2.2人脑的信息处理机制
9.2.3模型的建立
9.2.4系统仿真的实现
9.3情绪的非线性数学描述
9.3.1情绪的非线性特征
9.3.2非线性动态理论可以用于情绪建模的原因
9.3.3将非线性动态理论应用到情绪系统中的设想和困难性
9.4人工心理研究平台的建设
参考文献
附录缩略语
前言
第1章绪论
1.1机器人概述1
1.2竞赛机器人的国际赛事
1.2.1RoboCup比赛
1.2.2FIRACup比赛
1.2.3迷宫机器人比赛
1.2.4寻线机器人比赛
1.2.5灭火机器人比赛
1.2.6舞蹈机器人比赛
1.2.7相扑机器人比赛
1.2.8搏斗机器人
1.3国内的机器人比赛
1.4竞赛机器人平台的主要功能
参考文献
第2章竞赛机器人的控制器
2.1引言
2.2机器人控制器类型
2.2.1串行处理结构
2.2.2并行处理结构
2.3三种机器人控制器的比较
2.3.151系列单片机
2.3.2PIC系列单片机
2.3.3AVR系列单片机
2.4PIC16F877(A)PIC系列单片机
2.4.1PIC系列单片机性能特点
2.4.2PIC16F87X单片机的结构与性能特点
2.4.3单片机C语言编程
2.5机器人控制器的发展趋势
参考文献
第3章竞赛机器人的软件开发平台
3.1MPLAB概述
3.1.1MPLAB集成开发环境的组成
3.1.2MPLAB运用方式
3.1.3MPLAB对硬件与软件的要求
3.2MPLAB的安装和启动
3.2.1完整的MPLAB安装
3.2.2MPLAB的启动
3.3MPLAB的使用
3.3.1启动MPLAB IDE
3.3.2创建源文件
3.3.3创建项目
3.3.4给项目添加文件
3.3.5选择器件
3.3.6设置配置位
3.3.7选择MPLAB ICD2作为调试器
3.3.8通过向导完成调试器的设置
3.3.9建立PC与MPLAB ICD2仿真下载器之间的通信联系
3.3.10更新MPLAB ICD2固件(操作系统)
3.3.11生成目标文件(编译)
3.3.12下载目标代码
3.3.13运行和调试
3.3.14在编程器模式下下载目标代码
3.3.15文件保存
3.4软件编程基础
3.4.1C语言概述
3.4.2整型量
3.4.3符号常量
3.4.4简单赋值运算与赋值表达式
3.4.5控制语句
参考文献
第4章竞赛机器人的结构与部件
4.1平台的机械结构
4.2平台的行走机构
4.3舵机
4.4将舵机改装成执行机构
4.5竞赛机器人平台的组装
4.6竞赛机器人专用遥控器的制作
参考文献
第5章竞赛机器人的电子电路
5.1硬件电路组成
5.2执行机构驱动电路
5.3传感器检测电路
5.3.1起跑线的检测
5.3.2迷宫隔栅检测部分
5.3.3传感器的特性曲线
5.3.4沿跑道中线的运行
5.4无线发射接收模块
5.5数据存储模块
参考文献
第6章竞赛机器人的编程技术
6.1竞赛机器人的控制
6.1.1CPU引脚资源分配
6.1.2初始化模块
6.1.3运动模块
6.1.4AD转换模块
6.2迷宫智能算法的实现
6.2.1沿跑道中线前进的判断程序
6.2.2无记忆功能迷宫算法的编程实现
6.2.3有记忆功能的迷宫算法分析
6.3上位机软件
参考文献
第7章竞赛机器人的运动控制算法
7.1PID控制算法
7.1.1PID控制简介
7.1.2PID控制算法分类
7.2PID参数整定
7.2.1临界比例度法
7.2.2衰减曲线法
7.2.3试凑法
7.3数字PID控制算法改进
7.3.1积分项改进
7.3.2微分项改进
7.4PID控制在竞赛智能车上的实现
7.4.1PID控制器输入标准值的设定
7.4.2PID控制器被控对象控制参量的设定
7.4.3智能汽车车速PID控制器的工作原理
7.4.4舵机的PD控制
7.5模糊控制算法
7.5.1模糊控制基本原理
7.5.2模糊控制器的设计
7.6赛道记忆算法
7.6.1赛道记忆算法前提
7.6.2赛道记忆算法描述
参考文献
第8章工程化应用实例
8.1交流电动机矢量控制理论
8.1.1感应电动机的空间矢量
8.1.2感应电动机矢量变换控制
8.2大型起重机控制系统
8.3大型起重机安全监控管理信息系统
参考文献