视觉感知与机器人操作：3D目标识别与手眼协调

《视觉感知与机器人操作》是Springer Tracts in Advanced Robotics系列中的第26卷，由Bruno Siciliano、Oussama Khatib和Frans Groen共同编辑。本卷着重探讨了机器人领域的关键主题，特别是视觉感知在3D物体识别、跟踪以及手眼协调中的应用，这些都是机器人技术的核心组成部分。 在当今的机器人领域，视觉感知扮演着至关重要的角色。它不仅帮助机器人理解周围环境，识别物体的形状、颜色、纹理等特征，还能进行空间定位和导航。3D对象识别涉及深度传感器、立体视觉和计算机视觉算法，使得机器人能够准确地识别出物体的位置、大小和方向，这对于复杂任务如抓取、装配或物品分类至关重要。跟踪能力则确保机器人能够持续关注目标对象，即使对象移动或改变状态也能保持精确的定位。 手眼协调，或者称为视觉反馈控制，是指机器人手臂的运动与其视觉系统之间紧密的交互。通过将视觉信息与关节位置传感器的数据融合，机器人可以实时调整其动作，确保精确地对准目标。这在精密操作和高精度制造中尤为重要，比如在工业自动化中的装配线作业，或者在医疗手术机器人中的精准操作。 本书可能包含了最新的研究成果和技术进展，例如深度学习在3D感知中的应用，以及新型传感器和算法如何改进物体识别和跟踪的性能。同时，它也可能探讨了挑战和限制，如光照变化、遮挡、物体相似性带来的识别难题，以及如何通过优化算法来解决这些问题。 除了视觉感知，该卷还可能涉及机器人操作的其他方面，如力觉控制、运动规划、多点交互（如夹持和抓握）、人机交互等。非线性卡尔曼滤波在力控制任务中的应用可能提供了关于如何处理不确定性并实现精确力反馈的深入讨论。 《Visual Perception and Robotic Manipulation》是机器人技术和人工智能领域的宝贵参考资料，对于研究人员、工程师以及对机器人技术感兴趣的读者来说，深入理解视觉感知如何驱动机器人执行精细操作具有重要的价值。它不仅介绍了理论知识，还反映了当前研究热点和实际应用的最新趋势。