现代先进的多关节机器人均具有感知能力和关节轨迹规划能力，具体包括环境建模、手眼标定、关节轨迹规划和碰撞检测等功能，其中环境模型的构建和碰撞检测存在着精度上的依赖关系。本专著重点围绕多关节机器人环境智能重建及轨迹精准规划任务，详细阐述多关节机器人建模、视觉、位姿估计、场景重建、轨迹规划等关键技术，以近些年流行的Kinova Mico2多关节机器人为具体对象，并借助近期新的ROS系统、Gazebo和Rviz等软件，辅助展示本专著中各项关键技术的实现和运行效果。 本书可供初级读者了解多关节机器人的部分功能，同时也可为中高级读者提供多关节机器人执行任务过程中的关键技术实现方案。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
第2章 典型多关节机器人模型构建技术
2.1 引言
2.2 多关节机器人坐标系基础
2.3 双臂机器人正运动学模型
2.4 双臂机器人逆运动学模型
2.5 非球腕关节逆运动学解算法
2.6 各构型机器人运动能力对比分析
第3章 多关节机器人机器视觉基础
3.1 引言
3.2 机器人视觉模型
3.3 多关节机器人手眼系统
3.4 激光点云图像获取及处理
第4章 多关节机器人抓取物位姿估计技术
4.1 引言
4.2 基于点云图像的目标位姿估计
4.3 基于目标边缘特征的双目位姿估计
4.4 目标物体位姿估计试验
第5章 多关节机器人三维场景动态重建技术
5.1 引言
5.2 基于多角度观测与拼接的三维点云场景重建
5.3 基于RGB信息与凹凸性特征结合的点云分割方法
5.4 场景重建算法点云配准
5.5 场景重建并行化处理
5.6 多关节机器人工作场景重建试验
第6章 多关节机器人智能轨迹规划技术
6.1 引言
6.2 无障碍条件下笛卡儿空间轨迹规划
6.3 有障碍条件下多关节机器人避障路径规划
参考文献