机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础 (澳) Peter Corke (彼得 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 机器人学
• 机器视觉
• 控制
• MATLAB
• 算法
• 自动化
• 工程
• 计算机科学
• 人工智能
• 机器人技术

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121259906

商品编码：10461041804

内容简介

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

作者推荐

暂时没有内容 

图书目录

第1章 绪言
1.1 关于本书
1.1.1 MATLAB软件
1.1.2 读者对象及**知识
1.1.3 符号与约定
1.1.4 怎样使用本书
1.1.5 使用本书教学
1.1.6 本书梗概
部分 基 础 知 识
第2章 位置与姿态描述
2.1 二维空间位姿描述
2.2 三维空间位姿描述
2.2.1 三维空间姿态描述
2.2.2 平移与旋转组合
2.3 本章总结
延伸阅读
习题
第3章 时间与运动
3.1 轨迹
3.1.1 平滑一维轨迹
3.1.2 多维的情况
3.1.3 多段轨迹
3.1.4 三维空间姿态插值
3.1.5 笛卡儿运动
3.2 时变坐标系
3.2.1 旋转坐标系
3．2．2 增量运动
3.2.3 惯性导航系统
3.3 本章总结
延伸阅读
习题
第二部分 移动机器人
第4章 移动机器人载体
4.1 机动性
4．2 移动机器人小车
4.2.1 移动到一个点
4.2.2 跟踪一条直线
4.2.3 跟踪一般路径
4.2.4 运动到一个位姿
4.3 飞行机器人
4.4 本章总结
扩展阅读
习题
第5章 机器人导航
5.1 反应式导航
5.1.1 Braitenberg车
5.1.2 简单自动机
5.2 基于地图的路径规划
5.2.1 距离变换
5.2.2 D*
5.2.3 沃罗诺伊路线图法
5.2.4 概率路线图方法
5.2.5 RRT
5.3 本章总结
扩展阅读
习题
第6章 机器人定位
6．1 航迹推算
6．1．1 机器人建模
6.1.2 位姿估计
6.2 使用地图
6.3 创建地图
6.4 定位并制图
6.5 蒙特卡罗定位
6.6 本章总结
扩展阅读
习题
第三部分 臂型机器人
第7章 机械臂运动学
7.1 描述一台机械臂
7.2 正运动学
7.2.1 两连杆机器人
7.2.2 六轴机器人
7.3 逆运动学
7.3.1 封闭形式解
7.3.2 数值解
7.3.3 欠驱动机械臂
7.3.4 冗余机械臂
7.4 轨迹
7.4.1 关节空间运动
7.4.2 笛卡儿运动
7.4.3 通过奇异位形的运动
7.4.4 位形转换
7.5 问题
7.5.1 关节角偏移
7.5.2 确定D-H参数
7.5.3 改进D-H参数
7.6 应用： 绘图
7.7 应用： 一个简单的步行机器人
7.7.1 运动学
7.7.2 单腿运动
7.7.3 四腿运动
7.8 本章总结
扩展阅读
习题
第8章 速度关系
8.1 机械手的雅可比矩阵
8.1.1 坐标系之间的速度转换
8.1.2 末端执行器坐标系的雅可比矩阵
8.1.3 解析雅可比矩阵
8.1.4 雅可比条件及可操纵性
8.2 分解速率运动控制
8.2.1 雅可比矩阵的奇异性
8.2.2 欠驱动机器人的雅可比矩阵
8.2.3 过驱动机器人的雅可比矩阵
8.3 力的关系
8.3.1 坐标系间的力旋量转换
8.3.2 力旋量转换至关节空间
8.4 逆运动学： 一个通用数值方法
8.5 本章总结
扩展阅读
习题
第9章 动力学与控制
9.1 运动方程
9.1.1 重力
9.1.2 惯量矩阵
9.1.3 科氏矩阵
9.1.4 有效载荷的影响
9.1.5 基座力
9.1.6 动态可操作性
9.2 传动系统
9.2.1 摩擦
9.3 正向动力学
9.4 机械臂关节控制
9.4.1 驱动器
9.4.2 独立关节控制
9.4.3 刚体动力学补偿
9.4.4 柔性传动
9.5 本章总结
扩展阅读
习题
第四部分 计算机视觉
第10章 光与色彩
10.1 光的谱表示
10.1.1 吸收
10.1.2 反射
10.2 色彩
10.2.1 颜色再造
10.2.2 色度空间
10.2.3 色彩名称
10.2.4 其他颜色空间
10.2.5 两种原色之间的转换
10.2.6 什么是白色
10.3 议题
10.3.1 颜色的不变性
10.3.2 白平衡
10.3.3 由于吸收的颜色变化
10.3.4 伽玛
10.3.5 应用： 彩色图像
10.4 本章总结
扩展阅读
习题
第11章 图像形成
11.1 透视变换
11.1.1 透镜畸变
11.2 相机标定
11.2.1 齐次变换法
11.2.2 分解相机标定矩阵
11.2.3 位姿估计
11.2.4 相机标定工具箱
11.3 非透视成像模型
11.3.1 鱼眼镜头相机
11.3.2 反射折射相机
11.3.3 球形相机
11.4 统一化成像
11.4.1 映射广角图像到球面上
11.4.2 **透视图像
11.5 本章总结
扩展阅读
习题
第12章 图像处理
12.1 获取图像
12.1.1 来自文件的图像
12.1.2 来自附带相机的图像
12.1.3 来自电影文件的图像
12.1.4 来自网络的图像
12.1.5 来自代码的图像
12.2 一元操作
12.3 二元操作
12.4 空间操作
12.4.1 互相关
12.4.2 模板匹配
12.4.3 非线性操作
12.5 数学形态学
12.5.1 去除噪声
12.5.2 边界检测
12.5.3 形态交离变换
12.6 形状变化
12.6.1 裁剪
12.6.2 图像缩放
12.6.3 图像金字塔
12.6.4 图像变形
12.7 本章总结
扩展阅读
习题
第13章 图像特征提取
13.1 区域特征
13.1.1 分类
13.1.2 图像表示
13.1.3 图像描述
13.1.4 简要回顾
13.2 直线特征
13.3 点特征
13.3.1 **角点检测器
13.3.2 尺度空间角点检测器
13.4 本章总结
扩展阅读
习题
第14章 使用多幅图像
14.1 特征匹配
14.2 多视图几何学
14.2.1 基本矩阵
14.2.2 本质矩阵
14.2.3 估计基本矩阵
14.2.4 平面单应性
14.3 立体视觉
14.3.1 稀疏立体匹配
14.3.2 密集立体匹配
14.3.3 峰值细化
14.3.4 清理和重构
14.3.5 三维纹理映射显示
14.3.6 补色立体图
14.3.7 图像矫正
14.3.8 平面拟合
14.3.9 3D点集匹配
14.4 结构和运动
14.5 应用： 透视矫正
14.6 应用： 拼接
14.7 应用： 图像匹配和检索
14.8 应用： 图像序列处理
14.9 本章总结
扩展阅读
习题
第五部分 机器人学、 视觉与控制
第15章 基于视觉的控制
15.1 基于位置的视觉伺服
15.2 基于图像的视觉伺服
15.2.1 相机和图像运动
15.2.2 控制特征运动
15.2.3 深度
15.2.4 控制性能分析
15.3 使用其他图像特征
15.3.1 直线特征
15.3.2 圆特征
15.4 本章总结
扩展阅读
习题
第16章 视觉伺服
16.1 XY/Z分割的IBVS
16.2 使用极坐标的IBVS
16.3 对一个球面相机的IBVS
16.4 应用： 机械臂机器人
16.5 应用： 移动机器人
16.5.1 完整约束移动机器人
16.5.2 非完整约束移动机器人
16.6 应用： 飞行机器人
16.7 本章总结
扩展阅读
习题
附 录
附录A 安装工具箱
附录B Simulink软件
附录C MATLAB对象
附录D 线性代数复习
附录E 椭圆
附录F 高斯随机变量
附录G 雅克比矩阵
附录H 卡尔曼滤波
附录I 齐次坐标系
附录J 图
附录K 峰值搜索
术语
参考文献

《精通机器人感知与控制：从原理到实战的MATLAB实现》 一、 核心内容概览 本书旨在为广大读者提供一个系统、全面且极具实践性的机器人学、机器视觉与控制理论的学习平台。不同于市面上某些侧重理论堆砌或算法罗列的教材，本书将理论知识与MATLAB实际编程紧密结合，引导读者深入理解核心概念，并掌握利用MATLAB工具进行机器人系统设计、仿真、实现及优化的方法。全书围绕“感知”（机器视觉）、“决策”（控制）和“执行”（机器人学基础）三大核心模块展开，通过清晰的逻辑脉络和丰富的案例，帮助读者构建扎实的理论基础，并逐步提升动手实践能力。 二、 结构与章节安排（深度解析） 本书结构严谨，由浅入深，逐步引导读者进入机器人学的核心领域。 第一部分：机器人学基础——构建运动与空间认知 绪论：机器人世界的基石 本章将为读者勾勒出机器人学的宏大图景，介绍机器人的基本构成、发展历程、关键技术及其在各个领域的应用前景。重点将放在“为什么学习机器人学”以及“本书的学习路径”上，激发读者的学习兴趣，并为后续章节的学习奠定思想基础。 我们将简要探讨机器人学与人工智能、计算机科学、机械工程等学科的交叉融合，强调理解机器人系统整体运作的重要性。 坐标系、变换与运动学——描述与理解机器人的状态 这是机器人学入门的关键。本章将详细讲解三维空间中的各种坐标系（例如，世界坐标系、机器人基坐标系、末端执行器坐标系、传感器坐标系等）及其相互之间的转换关系。 重点内容包括：平移、旋转变换的数学表示（如齐次变换矩阵），以及万向节锁等经典问题。 运动学（Kinematics） 部分将深入探讨正运动学（已知关节变量，求解末端执行器的位姿）和逆运动学（已知末端执行器的期望位姿，求解所需的关节变量）。我们将详细介绍多种求解方法，如解析法（适用于简单机器人）、迭代法（如牛顿-拉夫逊法）等，并会在MATLAB中给出相应的实现示例，帮助读者直观理解算法的运行过程。 MATLAB实践： 演示如何使用MATLAB的向量和矩阵运算来构建变换矩阵，并通过实例展示正逆运动学的计算过程，例如，对于一个简单的SCARA机器人或UR5机械臂，如何计算其末端执行器的位姿以及反之。 微分运动学与雅可比矩阵——洞察机器人的动力学特性 本章建立在运动学的基础上，引入“速度”和“力”的概念，为理解机器人的动态行为打下基础。 微分运动学（Differential Kinematics） 将讲解关节速度如何影响末端执行器的线速度和角速度。核心概念是雅可比矩阵（Jacobian Matrix），它描述了关节速度与末端执行器速度之间的线性关系。 我们将深入分析雅可比矩阵的计算方法，以及其在机器人控制中的重要作用，例如，如何通过雅可比矩阵计算末端执行器的速度，以及如何从末端执行器速度反求关节速度。 奇异点（Singularities） 是本章的重点和难点。我们将详细解释奇异点是什么，它们是如何产生的，以及在奇异点附近机器人控制会遇到的问题（如可控性丧失、无穷大的关节速度需求）。 MATLAB实践： 展示如何利用MATLAB符号工具箱（Symbolic Math Toolbox）或数值计算来计算雅可比矩阵。通过模拟不同关节配置下的雅可比矩阵，直观展示奇异点附近矩阵的秩的变化，并分析其对控制的影响。 机器人动力学——理解力和运动的相互作用 本章将深入研究机器人运动的根本原因——力。我们将讲解描述机器人动力学行为的数学模型。 重点介绍两种主要的动力学方程建模方法：拉格朗日方程（Lagrange’s Equation） 和 牛顿-欧拉方程（Newton-Euler Equation）。我们将详细推导这两种方法的原理，并分析它们各自的优缺点。 我们将讲解如何构建机器人的惯性矩阵（Inertia Matrix）、科里奥利/离心力矩阵（Coriolis/Centrifugal Matrix） 和重力向量（Gravity Vector）。 MATLAB实践： 通过MATLAB实现机器人动力学模型的正向和逆向计算。正向动力学是指已知关节力和外部力，计算关节加速度；逆向动力学是指已知关节加速度，计算所需的关节力矩。我们将提供代码示例，帮助读者理解动力学模型的构建与仿真。 第二部分：机器视觉——赋予机器人“眼睛” 相机模型与成像原理——理解图像的生成过程 本章是理解机器视觉的基础。我们将详细介绍各种相机模型，包括针孔相机模型（Pinhole Camera Model）、考虑畸变的相机模型（Lens Distortion Models）等。 我们将讲解相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转、平移）的概念，以及它们如何影响图像的形成。 重点介绍相机标定（Camera Calibration） 的必要性与基本流程，即如何通过已知三维点与其在图像中的对应点来估计相机的内外参数。 MATLAB实践： 演示如何使用MATLAB的Computer Vision Toolbox来模拟相机成像，加载图像，并展示不同参数对成像结果的影响。初步介绍相机标定的基本概念和工具。 图像处理基础——从像素到有意义的信息 本章将介绍机器人视觉系统中最常用的图像处理技术，为后续更高级的算法打下基础。 内容包括：图像的表示（像素、灰度、颜色空间）、图像增强（对比度调整、直方图均衡化）、滤波（高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（Sobel、Canny算子）、形态学操作（腐蚀、膨胀）等。 我们将重点讲解这些算法背后的数学原理，以及它们在实际应用中（如去噪、特征提取）的作用。 MATLAB实践： 通过大量MATLAB代码示例，直观展示各种图像处理算法的效果。例如，使用Canny算子进行边缘检测，并分析不同参数对检测结果的影响。 特征检测与匹配——识别与跟踪图像中的关键点 本章将深入探讨如何从图像中提取具有鲁棒性的特征点，并进行匹配，这是许多机器人视觉任务（如SLAM、物体识别）的核心。 我们将详细介绍经典的特征检测算法，如Harris角点检测、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF） 等，并分析它们的原理、优缺点以及适用场景。 特征匹配（Feature Matching） 部分将介绍如何通过距离度量（如欧氏距离、汉明距离）和匹配策略（如KNN匹配、RANSAC剔除误匹配）来寻找图像间对应的特征点。 MATLAB实践： 演示如何使用MATLAB的Computer Vision Toolbox来实现各种特征检测算法，并在不同图像序列中进行特征匹配。重点将放在如何使用RANSAC算法来鲁棒地估计图像间的几何变换。 三维重建与姿态估计——理解现实世界的几何结构 本章将连接二维图像信息与三维空间信息，是构建机器人三维感知能力的关键。 立体视觉（Stereo Vision） 部分将讲解如何利用两个或多个相机来估计场景的深度信息，并进行三维重建。我们将介绍视差计算、匹配方法以及稠密/稀疏重建的原理。 单目姿态估计（Monocular Pose Estimation） 将介绍如何从单个图像估计相机的位姿（即相机相对于已知场景的姿态）或已知目标物体的位姿。我们将讲解PnP（Perspective-n-Point）算法及其变种。 MATLAB实践： 演示如何使用MATLAB实现立体视觉中的视差计算和深度图生成。对于姿态估计，将通过具体场景（如已知棋盘格图案）展示如何利用PnP算法来估计相机位姿。 第三部分：机器人控制——实现精准的操作 PID控制——最经典的反馈控制方法 PID（比例-积分-微分）控制器是自动化领域应用最广泛的控制策略之一。本章将详细讲解PID控制的原理，包括比例（P）、积分（I）和微分（D）三个环节的作用。 我们将深入分析PID控制器如何通过误差的当前值、历史累积和变化趋势来调整控制输出，以达到稳定系统、快速响应的目的。 PID参数整定（Tuning） 是本章的重点，我们将介绍多种常用的整定方法，如手动整定法、Ziegler-Nichols法等。 MATLAB实践： 在MATLAB中搭建PID控制器模型，并进行仿真。通过调整PID参数，观察系统响应（如超调量、稳态误差、响应时间）的变化，直观理解参数对系统性能的影响。 运动规划——为机器人设计安全高效的路径 运动规划是机器人导航和操作的核心问题。本章将介绍如何为机器人生成一条从起点到目标点的安全、可行且高效的路径。 我们将讲解全局路径规划（在已知环境中搜索整体最优路径）和局部路径规划（在动态环境中规避障碍物并调整路径）。 重点介绍多种经典的路径规划算法，包括：A算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Trees）、PRM（Probabilistic Roadmaps） 等。我们将分析这些算法的搜索机制、最优性保证以及计算复杂度。 MATLAB实践： 在MATLAB中实现上述几种路径规划算法。例如，使用A算法在二维网格环境中规划路径，并可视化搜索过程。展示RRT算法在复杂自由空间中的路径生成能力。 机器人任务执行与闭环控制——让机器人按照指令行动 本章将整合前面学习到的机器人学、机器视觉与运动规划知识，探讨如何设计和实现完整的机器人任务执行系统。 我们将重点讲解闭环控制（Closed-loop Control） 的概念，即如何利用传感器反馈来修正控制器的输出，从而实现对机器人运动的精确控制。 将深入探讨任务级控制（Task-level Control），即如何将高级的“做什么”指令转化为低级的关节控制指令。 MATLAB实践： 通过一个综合性的案例，例如，让机器人完成一个抓取任务。这可能涉及到：利用机器视觉识别目标物体并获取其位姿，通过逆运动学计算所需关节角度，结合PID控制器实现关节的精确跟踪，并根据抓取反馈调整动作。 四、 学习目标与读者对象 本书的目标读者包括： 高校在校学生： 机械工程、自动化、计算机科学、人工智能等相关专业的本科生和研究生，为他们提供扎实的理论基础和实践指导。 机器人开发者与工程师： 致力于机器人产品研发、系统集成、算法实现的专业人士，帮助他们快速掌握实用的MATLAB工具和方法。 科研人员： 对机器人学、机器视觉、控制理论有浓厚兴趣，希望深入研究相关领域的学者。 业余爱好者： 对机器人技术充满热情，希望通过实践学习了解机器人工作原理的爱好者。 通过学习本书，读者将能够： 理解机器人学的基本原理： 掌握机器人运动学、动力学、坐标变换等核心概念。 掌握机器视觉的关键技术： 能够进行相机标定、图像处理、特征提取与匹配，并理解三维重建的基本原理。 熟悉主流的机器人控制策略： 理解PID控制、运动规划算法，并能进行初步的系统设计。 熟练运用MATLAB进行机器人开发： 掌握使用MATLAB进行机器人系统建模、仿真、算法实现和数据分析的方法。 培养解决实际机器人问题的能力： 能够将理论知识应用于解决具体的机器人感知、决策与控制问题。 五、 本书的独特价值 本书最大的特色在于其“理论+实践+MATLAB” 的一体化教学模式。我们相信，仅仅学习理论知识是不足以真正掌握机器人技术的，而脱离理论的纯粹编程则容易陷入“知其然不知其所以然”的境地。本书将MATLAB强大的数值计算、图形可视化和丰富的工具箱（如Robotics System Toolbox, Computer Vision Toolbox, Control System Toolbox等）贯穿于整个学习过程，使得读者能够： 可视化理解抽象概念： 通过MATLAB的绘图功能，直观展示三维变换、运动轨迹、相机成像、算法流程等，加深理解。 快速验证理论模型： 利用MATLAB强大的仿真能力，快速验证算法的正确性和性能，并进行参数调优。 实现可运行的机器人系统： 提供丰富的代码示例，读者可以直接运行、修改和扩展，构建自己的机器人应用。 缩短从学习到开发的距离： 帮助读者快速掌握工程应用所需的实践技能，为毕业设计、项目开发或职业发展奠定坚实基础。 本书不仅是一本教科书，更是一本实践指南，旨在引领读者走进充满挑战与机遇的机器人世界，并赋予他们创造智能机器人的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就带着一种严谨而专业的味道，深邃的蓝色背景上，醒目的白色字体勾勒出书名，仿佛预示着即将深入探索的神秘领域。我一直对机器人和人工智能领域充满好奇，而“机器人学、机器视觉与控制”这个书名直接击中了我内心深处的求知欲。彼得·科克（Peter Corke）这个名字，即便我之前没有直接接触过他的作品，也隐约感受到其在学界的分量。想象一下，当我翻开第一页，那些精密的算法、复杂的数学模型，在MATLAB这个强大工具的辅助下，会逐渐变得清晰可见，这本身就是一种令人兴奋的体验。我期待的是，这本书能像一位循循善诱的老师，带领我从零开始，一步步构建起对这些尖端技术的理解。不仅仅是理论的堆砌，我更希望看到实际的例子，能够通过代码的实践，将抽象的概念具象化，从而真正掌握解决实际问题的能力。尤其提到“MATLAB算法基础”，这让我感到非常安心，因为MATLAB在工程和科研领域的使用率非常高，如果这本书能教会我如何利用它来解决机器人和机器视觉中的挑战，那将是一笔宝贵的财富。我脑海中已经浮现出，通过这本书的学习，或许我能开始构思自己的小型机器人项目，或者理解那些在工业生产线上忙碌的自动化设备的背后原理。这本书，在我看来，不仅仅是一本书，更像是一扇通往未来科技世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够将复杂理论与实际操作相结合的书籍情有独钟，而 Peter Corke 的这部作品，从书名来看，恰恰符合我的期待。 “机器人学、机器视觉与控制”涵盖了当今科技界最前沿的几个领域，而“MATLAB算法基础”则为这些理论的学习提供了一个强大且易于上手的平台。 我期待这本书能够成为一本“实战手册”。 也就是说，它不仅仅是理论知识的梳理，更会深入到算法的细节，并提供具体的MATLAB实现。 比如，当我想要理解如何让机器人“看到”并识别周围环境时，我希望这本书能详细解释相关的图像处理和特征提取算法，并提供如何在MATLAB中实现这些算法的代码。 同样，在控制方面，我希望能够学习到如何利用MATLAB来设计和仿真机器人控制系统，比如如何调整PID参数以获得最佳的运动轨迹。 我更希望，这本书能够提供一些“动起来”的例子，比如如何通过MATLAB代码来模拟一个简单的机器人手臂的运动，或者如何让一个虚拟的摄像头识别图像中的特定对象。 这种实践性的学习方式，对我来说是最为有效的。 同时，我希望这本书的语言风格能够平易近人，即使是对于初学者，也能够轻松理解。 能够提供一些引导性的练习题，或者提示读者去思考一些延伸性的问题，也会增加这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入相关领域的研究生，我一直在寻找一本既能系统性地介绍基础理论，又能提供实操指导的教材。 Peter Corke 的这部作品，单凭其书名——“机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础”——就足以吸引我的目光。 “机器人学”涵盖了从动力学到路径规划的广泛议题，“机器视觉”则关乎如何让机器“看懂”世界，“控制”更是实现自主运作的关键。而“MATLAB算法基础”这个副标题，则是我最为看重的一点。我知道MATLAB在科学计算和工程仿真方面的强大能力，如果这本书能够将复杂的理论与MATLAB的实际编程技巧相结合，那将极大地缩短我从理论学习到实际应用的距离。 我希望这本书能够做到的是，它不会止步于概念的陈述，而是能够深入讲解算法的推导过程，并提供清晰的MATLAB代码示例，甚至可能包含一些数据集或仿真环境，让读者能够亲手实践，验证算法的有效性。 尤其在机器视觉部分，我期待能够学习到图像处理、特征提取、目标识别等核心技术，并理解它们如何在机器人导航、环境感知等方面发挥作用。 此外，控制理论部分，我希望能够理解PID控制、状态空间模型等经典控制方法，以及如何将它们应用于机器人系统的稳定性和响应性优化。 总之，我期望这本书能够成为我学习机器人学、机器视觉与控制领域的坚实基石，并且能够让我掌握运用MATLAB解决实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的出版，对于那些渴望将理论知识转化为实际应用的研究者和工程师来说，无疑是一份宝贵的礼物。 Peter Corke 这个名字本身就承载着一定的学术权威，而“机器人学、机器视觉与控制”这几个关键词，精准地概括了当前科技发展最热门、最具潜力的几个交叉领域。 我最期待的是，这本书能够在“算法”层面做到足够的深入和扎实。 尤其是在“MATLAB算法基础”这一部分，我希望能够看到清晰的算法推导，严谨的数学证明，以及对应到MATLAB中的具体实现。 想象一下，当我们学习一个复杂的路径规划算法时，如果能够看到作者如何一步步将其用MATLAB代码实现，并且能够通过仿真观察其运行效果，那将是多么直观而有效的学习过程。 我还希望，这本书能够提供一些实际的案例研究，比如如何利用机器视觉来识别和抓取特定物体，或者如何设计一个控制器来稳定机器人的运动。 这些具体的应用场景，能够帮助读者更好地理解算法的意义和价值。 另外，我希望这本书在语言风格上，能够既保持学术的严谨性，又兼具一定的可读性，避免过于晦涩难懂的表达。 能够提供一些相关的参考文献和进一步阅读的建议，也会让这本书的价值得到延伸。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的出现，对于我这样一个在自动化和智能制造领域摸爬滚打多年的工程师来说，无疑是一个令人振奋的消息。 “机器人学、机器视觉与控制”，这三个关键词几乎囊括了我工作中需要面对的核心技术栈。 而“MATLAB算法基础”的定位，更是让我看到了将其作为日常工作辅助工具的可能性。 我希望这本书能够提供的是一种“即学即用”的学习体验。 也就是说，它不仅会讲解理论，更会注重算法的实现细节。 比如，当介绍到卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用时，我期待能够看到一个完整的MATLAB代码框架，能够让我通过修改参数来观察滤波效果的变化，或者甚至能够让我导入自己的传感器数据进行测试。 同样，在机器视觉部分，我希望能够学习到如何使用MATLAB的工具箱来完成图像预处理、特征匹配、甚至是一些基础的深度学习模型的训练。 控制部分，我期待能够看到如何将MATLAB强大的仿真能力应用于机器人动力学模型的建立和控制策略的验证，从而在实际部署之前就发现并解决潜在的问题。 我不期望这本书能够包罗万象，但希望它能在核心算法的讲解上做到足够深入，并且能够提供切实可行的代码示例，让我在面对实际工程问题时，能够有理论依据和实践手段来解决。

评分☆☆☆☆☆

总体还不错,翻译水平有待提高.

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

正版书，封面有一点褶皱，总体来说中规中矩。但是快递从北京到长春用了4天，太慢了！

评分☆☆☆☆☆

很不错，与英文原版对照着看

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

总体还不错,翻译水平有待提高.

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

很不错，与英文原版对照着看