本书围绕工业机器人的相关基础理论及基本应用知识等内容进行了详细讲解，共分为8个项目，包括漫游工业机器人世界、工业机器人及驱动方式分类、工业机器人的技术参数和运动原理、工业机器人传感技术、工业机器人结构和末端执行器、工业机器人控制技术、工业机器人编程技术、机器人的工业应用。

本书分成十三个章节：第一章到第五章是基础知识，对PMAC的软件和硬件作了全面的介绍

协作机器人是指能够与人在同一场景工作的机器人。协作机器人往往具有人机协作安全性，快速示教能力，轻量化设计等特点。由于协作机器人使用方便，操作灵活，在工业，教育等领域有着广泛的运用。协作机器人可以作为机器人方向的入门课程，让读者了解机器人的现状。本书既可作为智能制造本科专业必修课程教材，也适合其他专业（如机械、控制、电气

贺京杰，北京航空航天大学机器人学方向博士；北京石油化工学院讲师；主要研究领域为：摄影机器人和软体机器人。发表中文学术论文7篇，英文学术论文3篇，其中SCI／EI收录5篇；取得发明专利2篇。

本书主要内容包括工业机器人认知、工业机器人的机械系统、工业机器人控制系统与传感器、工业机器人的手动操作、工业机器人的示教编程、工业机器人的离线编程、工业机器人和外围设备的通信及工业机器人的应用，共8个项目。

本书主要介绍工业机器人的基础理论以及编程应用，包括工业机器人的发展与分类认知、工业机器人机械结构认知、工业机器人感知系统认知、工业机器人控制系统认知、让机器人动起来、工业机器人基础设置、工业机器人轨迹编程和工业机器人搬运等8个项目。

本书是基于工业机器人应用领域一体化教学创新平台(BN-R116-KR4)编写的，分为中级篇和高级篇：中级篇包括工业机器人应用编程创新平台认知、工业机器人产品出入库、工业机器人视觉分拣与定位、工业机器人谐波减速器装配和工业机器人离线仿真应用编程五个项目；高级篇包括工业机器人创新平台虚拟调试、工业机器人双机协作应用编程和工

强化学习是机器学习领域的一种重要学习手段，是一种从环境状态到行为映射的学习方式，是实现智能系统具有自适应能力、自学习能力的重要途径。本书以强化学习算法与多机器人系统的结合为主要背景，介绍了主要的强化学习算法模型，讨论了它们的原理和优缺点；本书针对多机器人协作，从实际应用问题的角度分析，指出了局部性、不确定性和自组

本书主要研究多自由度轮/履式仿人机器人在非结构化环境下自主作业的关键技术。第1、2章介绍研究背景及多自由度轮/履式仿人机器人平台；第3、4章介绍不同几何约束条件下的图像特征匹配算法，通过提高特征点匹配性能和运动估计精度来解决非结构环境下的三维地图构建及重建问题；第5～7章介绍基于路径规划、碰撞检测，以及稳定判据的运动学

本书主要介绍了满足多个时空约束要求的多智能体运动规划技术，全书共8章：第1～2章阐述了运动规划的基本概念、相关技术，重点讲述了智能体多层次行为模型；第3～6章分别从不同角度对多智能体时空约束建模方法进行了讲解；第7章介绍了相关仿真应用案例；第8章对深度强化学习在运动规划中的应用进行了探索研究。本书适合从事智能无人平台运