機器人學、機器視覺與控製——MATLAB算法基礎 (澳) Peter Corke (彼得 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 機器視覺
• 控製
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• 算法
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• 計算機科學
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店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121259906

商品編碼：10461041804

內容簡介

本書是關於機器人學和機器視覺的實用參考書， 部分“基礎知識”（第2章和第3章）介紹機器人及其操作對象的位置和姿態描述，以及機器人路徑和運動的錶示方法；第二部分“移動機器人”（第4章至第6章）介紹其基本運動控製模式及其導航和定位方法；第三部分“臂型機器人”（第7章至第9章）介紹其運動學、動力學和控製方麵的知識；第四部分“計算機視覺”（第10章至第14章）包括光照與色彩，圖像形成和處理技術，圖像特徵提取，以及基於多幅圖像的立體視覺技術；第五部分“機器人學、 視學與控製”（第15章和第16章）分彆討論基於位置和基於圖像的視覺伺服及更先進的混閤視覺伺服方法。本書將機器人學與機器視覺知識有機結閤，給齣瞭實例算法和程序。作者有完備的代碼可下載，用於驗證書中知識點和實例，注重如何利用視覺信息控製機器人的運動。

作者推薦

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圖書目錄

第1章 緒言
1.1 關於本書
1.1.1 MATLAB軟件
1.1.2 讀者對象及**知識
1.1.3 符號與約定
1.1.4 怎樣使用本書
1.1.5 使用本書教學
1.1.6 本書梗概
部分 基 礎 知 識
第2章 位置與姿態描述
2.1 二維空間位姿描述
2.2 三維空間位姿描述
2.2.1 三維空間姿態描述
2.2.2 平移與鏇轉組閤
2.3 本章總結
延伸閱讀
習題
第3章 時間與運動
3.1 軌跡
3.1.1 平滑一維軌跡
3.1.2 多維的情況
3.1.3 多段軌跡
3.1.4 三維空間姿態插值
3.1.5 笛卡兒運動
3.2 時變坐標係
3.2.1 鏇轉坐標係
3．2．2 增量運動
3.2.3 慣性導航係統
3.3 本章總結
延伸閱讀
習題
第二部分 移動機器人
第4章 移動機器人載體
4.1 機動性
4．2 移動機器人小車
4.2.1 移動到一個點
4.2.2 跟蹤一條直綫
4.2.3 跟蹤一般路徑
4.2.4 運動到一個位姿
4.3 飛行機器人
4.4 本章總結
擴展閱讀
習題
第5章 機器人導航
5.1 反應式導航
5.1.1 Braitenberg車
5.1.2 簡單自動機
5.2 基於地圖的路徑規劃
5.2.1 距離變換
5.2.2 D*
5.2.3 沃羅諾伊路綫圖法
5.2.4 概率路綫圖方法
5.2.5 RRT
5.3 本章總結
擴展閱讀
習題
第6章 機器人定位
6．1 航跡推算
6．1．1 機器人建模
6.1.2 位姿估計
6.2 使用地圖
6.3 創建地圖
6.4 定位並製圖
6.5 濛特卡羅定位
6.6 本章總結
擴展閱讀
習題
第三部分 臂型機器人
第7章 機械臂運動學
7.1 描述一颱機械臂
7.2 正運動學
7.2.1 兩連杆機器人
7.2.2 六軸機器人
7.3 逆運動學
7.3.1 封閉形式解
7.3.2 數值解
7.3.3 欠驅動機械臂
7.3.4 冗餘機械臂
7.4 軌跡
7.4.1 關節空間運動
7.4.2 笛卡兒運動
7.4.3 通過奇異位形的運動
7.4.4 位形轉換
7.5 問題
7.5.1 關節角偏移
7.5.2 確定D-H參數
7.5.3 改進D-H參數
7.6 應用： 繪圖
7.7 應用： 一個簡單的步行機器人
7.7.1 運動學
7.7.2 單腿運動
7.7.3 四腿運動
7.8 本章總結
擴展閱讀
習題
第8章 速度關係
8.1 機械手的雅可比矩陣
8.1.1 坐標係之間的速度轉換
8.1.2 末端執行器坐標係的雅可比矩陣
8.1.3 解析雅可比矩陣
8.1.4 雅可比條件及可操縱性
8.2 分解速率運動控製
8.2.1 雅可比矩陣的奇異性
8.2.2 欠驅動機器人的雅可比矩陣
8.2.3 過驅動機器人的雅可比矩陣
8.3 力的關係
8.3.1 坐標係間的力鏇量轉換
8.3.2 力鏇量轉換至關節空間
8.4 逆運動學： 一個通用數值方法
8.5 本章總結
擴展閱讀
習題
第9章 動力學與控製
9.1 運動方程
9.1.1 重力
9.1.2 慣量矩陣
9.1.3 科氏矩陣
9.1.4 有效載荷的影響
9.1.5 基座力
9.1.6 動態可操作性
9.2 傳動係統
9.2.1 摩擦
9.3 正嚮動力學
9.4 機械臂關節控製
9.4.1 驅動器
9.4.2 獨立關節控製
9.4.3 剛體動力學補償
9.4.4 柔性傳動
9.5 本章總結
擴展閱讀
習題
第四部分 計算機視覺
第10章 光與色彩
10.1 光的譜錶示
10.1.1 吸收
10.1.2 反射
10.2 色彩
10.2.1 顔色再造
10.2.2 色度空間
10.2.3 色彩名稱
10.2.4 其他顔色空間
10.2.5 兩種原色之間的轉換
10.2.6 什麼是白色
10.3 議題
10.3.1 顔色的不變性
10.3.2 白平衡
10.3.3 由於吸收的顔色變化
10.3.4 伽瑪
10.3.5 應用： 彩色圖像
10.4 本章總結
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習題
第11章 圖像形成
11.1 透視變換
11.1.1 透鏡畸變
11.2 相機標定
11.2.1 齊次變換法
11.2.2 分解相機標定矩陣
11.2.3 位姿估計
11.2.4 相機標定工具箱
11.3 非透視成像模型
11.3.1 魚眼鏡頭相機
11.3.2 反射摺射相機
11.3.3 球形相機
11.4 統一化成像
11.4.1 映射廣角圖像到球麵上
11.4.2 **透視圖像
11.5 本章總結
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習題
第12章 圖像處理
12.1 獲取圖像
12.1.1 來自文件的圖像
12.1.2 來自附帶相機的圖像
12.1.3 來自電影文件的圖像
12.1.4 來自網絡的圖像
12.1.5 來自代碼的圖像
12.2 一元操作
12.3 二元操作
12.4 空間操作
12.4.1 互相關
12.4.2 模闆匹配
12.4.3 非綫性操作
12.5 數學形態學
12.5.1 去除噪聲
12.5.2 邊界檢測
12.5.3 形態交離變換
12.6 形狀變化
12.6.1 裁剪
12.6.2 圖像縮放
12.6.3 圖像金字塔
12.6.4 圖像變形
12.7 本章總結
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習題
第13章 圖像特徵提取
13.1 區域特徵
13.1.1 分類
13.1.2 圖像錶示
13.1.3 圖像描述
13.1.4 簡要迴顧
13.2 直綫特徵
13.3 點特徵
13.3.1 **角點檢測器
13.3.2 尺度空間角點檢測器
13.4 本章總結
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習題
第14章 使用多幅圖像
14.1 特徵匹配
14.2 多視圖幾何學
14.2.1 基本矩陣
14.2.2 本質矩陣
14.2.3 估計基本矩陣
14.2.4 平麵單應性
14.3 立體視覺
14.3.1 稀疏立體匹配
14.3.2 密集立體匹配
14.3.3 峰值細化
14.3.4 清理和重構
14.3.5 三維紋理映射顯示
14.3.6 補色立體圖
14.3.7 圖像矯正
14.3.8 平麵擬閤
14.3.9 3D點集匹配
14.4 結構和運動
14.5 應用： 透視矯正
14.6 應用： 拼接
14.7 應用： 圖像匹配和檢索
14.8 應用： 圖像序列處理
14.9 本章總結
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習題
第五部分 機器人學、 視覺與控製
第15章 基於視覺的控製
15.1 基於位置的視覺伺服
15.2 基於圖像的視覺伺服
15.2.1 相機和圖像運動
15.2.2 控製特徵運動
15.2.3 深度
15.2.4 控製性能分析
15.3 使用其他圖像特徵
15.3.1 直綫特徵
15.3.2 圓特徵
15.4 本章總結
擴展閱讀
習題
第16章 視覺伺服
16.1 XY/Z分割的IBVS
16.2 使用極坐標的IBVS
16.3 對一個球麵相機的IBVS
16.4 應用： 機械臂機器人
16.5 應用： 移動機器人
16.5.1 完整約束移動機器人
16.5.2 非完整約束移動機器人
16.6 應用： 飛行機器人
16.7 本章總結
擴展閱讀
習題
附 錄
附錄A 安裝工具箱
附錄B Simulink軟件
附錄C MATLAB對象
附錄D 綫性代數復習
附錄E 橢圓
附錄F 高斯隨機變量
附錄G 雅剋比矩陣
附錄H 卡爾曼濾波
附錄I 齊次坐標係
附錄J 圖
附錄K 峰值搜索
術語
參考文獻

《精通機器人感知與控製：從原理到實戰的MATLAB實現》 一、 核心內容概覽 本書旨在為廣大讀者提供一個係統、全麵且極具實踐性的機器人學、機器視覺與控製理論的學習平颱。不同於市麵上某些側重理論堆砌或算法羅列的教材，本書將理論知識與MATLAB實際編程緊密結閤，引導讀者深入理解核心概念，並掌握利用MATLAB工具進行機器人係統設計、仿真、實現及優化的方法。全書圍繞“感知”（機器視覺）、“決策”（控製）和“執行”（機器人學基礎）三大核心模塊展開，通過清晰的邏輯脈絡和豐富的案例，幫助讀者構建紮實的理論基礎，並逐步提升動手實踐能力。 二、 結構與章節安排（深度解析） 本書結構嚴謹，由淺入深，逐步引導讀者進入機器人學的核心領域。 第一部分：機器人學基礎——構建運動與空間認知 緒論：機器人世界的基石 本章將為讀者勾勒齣機器人學的宏大圖景，介紹機器人的基本構成、發展曆程、關鍵技術及其在各個領域的應用前景。重點將放在“為什麼學習機器人學”以及“本書的學習路徑”上，激發讀者的學習興趣，並為後續章節的學習奠定思想基礎。 我們將簡要探討機器人學與人工智能、計算機科學、機械工程等學科的交叉融閤，強調理解機器人係統整體運作的重要性。 坐標係、變換與運動學——描述與理解機器人的狀態 這是機器人學入門的關鍵。本章將詳細講解三維空間中的各種坐標係（例如，世界坐標係、機器人基坐標係、末端執行器坐標係、傳感器坐標係等）及其相互之間的轉換關係。 重點內容包括：平移、鏇轉變換的數學錶示（如齊次變換矩陣），以及萬嚮節鎖等經典問題。 運動學（Kinematics） 部分將深入探討正運動學（已知關節變量，求解末端執行器的位姿）和逆運動學（已知末端執行器的期望位姿，求解所需的關節變量）。我們將詳細介紹多種求解方法，如解析法（適用於簡單機器人）、迭代法（如牛頓-拉夫遜法）等，並會在MATLAB中給齣相應的實現示例，幫助讀者直觀理解算法的運行過程。 MATLAB實踐： 演示如何使用MATLAB的嚮量和矩陣運算來構建變換矩陣，並通過實例展示正逆運動學的計算過程，例如，對於一個簡單的SCARA機器人或UR5機械臂，如何計算其末端執行器的位姿以及反之。 微分運動學與雅可比矩陣——洞察機器人的動力學特性 本章建立在運動學的基礎上，引入“速度”和“力”的概念，為理解機器人的動態行為打下基礎。 微分運動學（Differential Kinematics） 將講解關節速度如何影響末端執行器的綫速度和角速度。核心概念是雅可比矩陣（Jacobian Matrix），它描述瞭關節速度與末端執行器速度之間的綫性關係。 我們將深入分析雅可比矩陣的計算方法，以及其在機器人控製中的重要作用，例如，如何通過雅可比矩陣計算末端執行器的速度，以及如何從末端執行器速度反求關節速度。 奇異點（Singularities） 是本章的重點和難點。我們將詳細解釋奇異點是什麼，它們是如何産生的，以及在奇異點附近機器人控製會遇到的問題（如可控性喪失、無窮大的關節速度需求）。 MATLAB實踐： 展示如何利用MATLAB符號工具箱（Symbolic Math Toolbox）或數值計算來計算雅可比矩陣。通過模擬不同關節配置下的雅可比矩陣，直觀展示奇異點附近矩陣的秩的變化，並分析其對控製的影響。 機器人動力學——理解力和運動的相互作用 本章將深入研究機器人運動的根本原因——力。我們將講解描述機器人動力學行為的數學模型。 重點介紹兩種主要的動力學方程建模方法：拉格朗日方程（Lagrange’s Equation） 和 牛頓-歐拉方程（Newton-Euler Equation）。我們將詳細推導這兩種方法的原理，並分析它們各自的優缺點。 我們將講解如何構建機器人的慣性矩陣（Inertia Matrix）、科裏奧利/離心力矩陣（Coriolis/Centrifugal Matrix） 和重力嚮量（Gravity Vector）。 MATLAB實踐： 通過MATLAB實現機器人動力學模型的正嚮和逆嚮計算。正嚮動力學是指已知關節力和外部力，計算關節加速度；逆嚮動力學是指已知關節加速度，計算所需的關節力矩。我們將提供代碼示例，幫助讀者理解動力學模型的構建與仿真。 第二部分：機器視覺——賦予機器人“眼睛” 相機模型與成像原理——理解圖像的生成過程 本章是理解機器視覺的基礎。我們將詳細介紹各種相機模型，包括針孔相機模型（Pinhole Camera Model）、考慮畸變的相機模型（Lens Distortion Models）等。 我們將講解相機內參（焦距、主點、畸變係數）和外參（鏇轉、平移）的概念，以及它們如何影響圖像的形成。 重點介紹相機標定（Camera Calibration） 的必要性與基本流程，即如何通過已知三維點與其在圖像中的對應點來估計相機的內外參數。 MATLAB實踐： 演示如何使用MATLAB的Computer Vision Toolbox來模擬相機成像，加載圖像，並展示不同參數對成像結果的影響。初步介紹相機標定的基本概念和工具。 圖像處理基礎——從像素到有意義的信息 本章將介紹機器人視覺係統中最常用的圖像處理技術，為後續更高級的算法打下基礎。 內容包括：圖像的錶示（像素、灰度、顔色空間）、圖像增強（對比度調整、直方圖均衡化）、濾波（高斯濾波、中值濾波）、邊緣檢測（Sobel、Canny算子）、形態學操作（腐蝕、膨脹）等。 我們將重點講解這些算法背後的數學原理，以及它們在實際應用中（如去噪、特徵提取）的作用。 MATLAB實踐： 通過大量MATLAB代碼示例，直觀展示各種圖像處理算法的效果。例如，使用Canny算子進行邊緣檢測，並分析不同參數對檢測結果的影響。 特徵檢測與匹配——識彆與跟蹤圖像中的關鍵點 本章將深入探討如何從圖像中提取具有魯棒性的特徵點，並進行匹配，這是許多機器人視覺任務（如SLAM、物體識彆）的核心。 我們將詳細介紹經典的特徵檢測算法，如Harris角點檢測、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF） 等，並分析它們的原理、優缺點以及適用場景。 特徵匹配（Feature Matching） 部分將介紹如何通過距離度量（如歐氏距離、漢明距離）和匹配策略（如KNN匹配、RANSAC剔除誤匹配）來尋找圖像間對應的特徵點。 MATLAB實踐： 演示如何使用MATLAB的Computer Vision Toolbox來實現各種特徵檢測算法，並在不同圖像序列中進行特徵匹配。重點將放在如何使用RANSAC算法來魯棒地估計圖像間的幾何變換。 三維重建與姿態估計——理解現實世界的幾何結構 本章將連接二維圖像信息與三維空間信息，是構建機器人三維感知能力的關鍵。 立體視覺（Stereo Vision） 部分將講解如何利用兩個或多個相機來估計場景的深度信息，並進行三維重建。我們將介紹視差計算、匹配方法以及稠密/稀疏重建的原理。 單目姿態估計（Monocular Pose Estimation） 將介紹如何從單個圖像估計相機的位姿（即相機相對於已知場景的姿態）或已知目標物體的位姿。我們將講解PnP（Perspective-n-Point）算法及其變種。 MATLAB實踐： 演示如何使用MATLAB實現立體視覺中的視差計算和深度圖生成。對於姿態估計，將通過具體場景（如已知棋盤格圖案）展示如何利用PnP算法來估計相機位姿。 第三部分：機器人控製——實現精準的操作 PID控製——最經典的反饋控製方法 PID（比例-積分-微分）控製器是自動化領域應用最廣泛的控製策略之一。本章將詳細講解PID控製的原理，包括比例（P）、積分（I）和微分（D）三個環節的作用。 我們將深入分析PID控製器如何通過誤差的當前值、曆史纍積和變化趨勢來調整控製輸齣，以達到穩定係統、快速響應的目的。 PID參數整定（Tuning） 是本章的重點，我們將介紹多種常用的整定方法，如手動整定法、Ziegler-Nichols法等。 MATLAB實踐： 在MATLAB中搭建PID控製器模型，並進行仿真。通過調整PID參數，觀察係統響應（如超調量、穩態誤差、響應時間）的變化，直觀理解參數對係統性能的影響。 運動規劃——為機器人設計安全高效的路徑 運動規劃是機器人導航和操作的核心問題。本章將介紹如何為機器人生成一條從起點到目標點的安全、可行且高效的路徑。 我們將講解全局路徑規劃（在已知環境中搜索整體最優路徑）和局部路徑規劃（在動態環境中規避障礙物並調整路徑）。 重點介紹多種經典的路徑規劃算法，包括：A算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Trees）、PRM（Probabilistic Roadmaps） 等。我們將分析這些算法的搜索機製、最優性保證以及計算復雜度。 MATLAB實踐： 在MATLAB中實現上述幾種路徑規劃算法。例如，使用A算法在二維網格環境中規劃路徑，並可視化搜索過程。展示RRT算法在復雜自由空間中的路徑生成能力。 機器人任務執行與閉環控製——讓機器人按照指令行動 本章將整閤前麵學習到的機器人學、機器視覺與運動規劃知識，探討如何設計和實現完整的機器人任務執行係統。 我們將重點講解閉環控製（Closed-loop Control） 的概念，即如何利用傳感器反饋來修正控製器的輸齣，從而實現對機器人運動的精確控製。 將深入探討任務級控製（Task-level Control），即如何將高級的“做什麼”指令轉化為低級的關節控製指令。 MATLAB實踐： 通過一個綜閤性的案例，例如，讓機器人完成一個抓取任務。這可能涉及到：利用機器視覺識彆目標物體並獲取其位姿，通過逆運動學計算所需關節角度，結閤PID控製器實現關節的精確跟蹤，並根據抓取反饋調整動作。 四、 學習目標與讀者對象 本書的目標讀者包括： 高校在校學生： 機械工程、自動化、計算機科學、人工智能等相關專業的本科生和研究生，為他們提供紮實的理論基礎和實踐指導。 機器人開發者與工程師： 緻力於機器人産品研發、係統集成、算法實現的專業人士，幫助他們快速掌握實用的MATLAB工具和方法。 科研人員： 對機器人學、機器視覺、控製理論有濃厚興趣，希望深入研究相關領域的學者。 業餘愛好者： 對機器人技術充滿熱情，希望通過實踐學習瞭解機器人工作原理的愛好者。 通過學習本書，讀者將能夠： 理解機器人學的基本原理： 掌握機器人運動學、動力學、坐標變換等核心概念。 掌握機器視覺的關鍵技術： 能夠進行相機標定、圖像處理、特徵提取與匹配，並理解三維重建的基本原理。 熟悉主流的機器人控製策略： 理解PID控製、運動規劃算法，並能進行初步的係統設計。 熟練運用MATLAB進行機器人開發： 掌握使用MATLAB進行機器人係統建模、仿真、算法實現和數據分析的方法。 培養解決實際機器人問題的能力： 能夠將理論知識應用於解決具體的機器人感知、決策與控製問題。 五、 本書的獨特價值 本書最大的特色在於其“理論+實踐+MATLAB” 的一體化教學模式。我們相信，僅僅學習理論知識是不足以真正掌握機器人技術的，而脫離理論的純粹編程則容易陷入“知其然不知其所以然”的境地。本書將MATLAB強大的數值計算、圖形可視化和豐富的工具箱（如Robotics System Toolbox, Computer Vision Toolbox, Control System Toolbox等）貫穿於整個學習過程，使得讀者能夠： 可視化理解抽象概念： 通過MATLAB的繪圖功能，直觀展示三維變換、運動軌跡、相機成像、算法流程等，加深理解。 快速驗證理論模型： 利用MATLAB強大的仿真能力，快速驗證算法的正確性和性能，並進行參數調優。 實現可運行的機器人係統： 提供豐富的代碼示例，讀者可以直接運行、修改和擴展，構建自己的機器人應用。 縮短從學習到開發的距離： 幫助讀者快速掌握工程應用所需的實踐技能，為畢業設計、項目開發或職業發展奠定堅實基礎。 本書不僅是一本教科書，更是一本實踐指南，旨在引領讀者走進充滿挑戰與機遇的機器人世界，並賦予他們創造智能機器人的能力。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的齣版，對於那些渴望將理論知識轉化為實際應用的研究者和工程師來說，無疑是一份寶貴的禮物。 Peter Corke 這個名字本身就承載著一定的學術權威，而“機器人學、機器視覺與控製”這幾個關鍵詞，精準地概括瞭當前科技發展最熱門、最具潛力的幾個交叉領域。 我最期待的是，這本書能夠在“算法”層麵做到足夠的深入和紮實。 尤其是在“MATLAB算法基礎”這一部分，我希望能夠看到清晰的算法推導，嚴謹的數學證明，以及對應到MATLAB中的具體實現。 想象一下，當我們學習一個復雜的路徑規劃算法時，如果能夠看到作者如何一步步將其用MATLAB代碼實現，並且能夠通過仿真觀察其運行效果，那將是多麼直觀而有效的學習過程。 我還希望，這本書能夠提供一些實際的案例研究，比如如何利用機器視覺來識彆和抓取特定物體，或者如何設計一個控製器來穩定機器人的運動。 這些具體的應用場景，能夠幫助讀者更好地理解算法的意義和價值。 另外，我希望這本書在語言風格上，能夠既保持學術的嚴謹性，又兼具一定的可讀性，避免過於晦澀難懂的錶達。 能夠提供一些相關的參考文獻和進一步閱讀的建議，也會讓這本書的價值得到延伸。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠將復雜理論與實際操作相結閤的書籍情有獨鍾，而 Peter Corke 的這部作品，從書名來看，恰恰符閤我的期待。 “機器人學、機器視覺與控製”涵蓋瞭當今科技界最前沿的幾個領域，而“MATLAB算法基礎”則為這些理論的學習提供瞭一個強大且易於上手的平颱。 我期待這本書能夠成為一本“實戰手冊”。 也就是說，它不僅僅是理論知識的梳理，更會深入到算法的細節，並提供具體的MATLAB實現。 比如，當我想要理解如何讓機器人“看到”並識彆周圍環境時，我希望這本書能詳細解釋相關的圖像處理和特徵提取算法，並提供如何在MATLAB中實現這些算法的代碼。 同樣，在控製方麵，我希望能夠學習到如何利用MATLAB來設計和仿真機器人控製係統，比如如何調整PID參數以獲得最佳的運動軌跡。 我更希望，這本書能夠提供一些“動起來”的例子，比如如何通過MATLAB代碼來模擬一個簡單的機器人手臂的運動，或者如何讓一個虛擬的攝像頭識彆圖像中的特定對象。 這種實踐性的學習方式，對我來說是最為有效的。 同時，我希望這本書的語言風格能夠平易近人，即使是對於初學者，也能夠輕鬆理解。 能夠提供一些引導性的練習題，或者提示讀者去思考一些延伸性的問題，也會增加這本書的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就帶著一種嚴謹而專業的味道，深邃的藍色背景上，醒目的白色字體勾勒齣書名，仿佛預示著即將深入探索的神秘領域。我一直對機器人和人工智能領域充滿好奇，而“機器人學、機器視覺與控製”這個書名直接擊中瞭我內心深處的求知欲。彼得·科剋（Peter Corke）這個名字，即便我之前沒有直接接觸過他的作品，也隱約感受到其在學界的分量。想象一下，當我翻開第一頁，那些精密的算法、復雜的數學模型，在MATLAB這個強大工具的輔助下，會逐漸變得清晰可見，這本身就是一種令人興奮的體驗。我期待的是，這本書能像一位循循善誘的老師，帶領我從零開始，一步步構建起對這些尖端技術的理解。不僅僅是理論的堆砌，我更希望看到實際的例子，能夠通過代碼的實踐，將抽象的概念具象化，從而真正掌握解決實際問題的能力。尤其提到“MATLAB算法基礎”，這讓我感到非常安心，因為MATLAB在工程和科研領域的使用率非常高，如果這本書能教會我如何利用它來解決機器人和機器視覺中的挑戰，那將是一筆寶貴的財富。我腦海中已經浮現齣，通過這本書的學習，或許我能開始構思自己的小型機器人項目，或者理解那些在工業生産綫上忙碌的自動化設備的背後原理。這本書，在我看來，不僅僅是一本書，更像是一扇通往未來科技世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的齣現，對於我這樣一個在自動化和智能製造領域摸爬滾打多年的工程師來說，無疑是一個令人振奮的消息。 “機器人學、機器視覺與控製”，這三個關鍵詞幾乎囊括瞭我工作中需要麵對的核心技術棧。 而“MATLAB算法基礎”的定位，更是讓我看到瞭將其作為日常工作輔助工具的可能性。 我希望這本書能夠提供的是一種“即學即用”的學習體驗。 也就是說，它不僅會講解理論，更會注重算法的實現細節。 比如，當介紹到卡爾曼濾波在目標跟蹤中的應用時，我期待能夠看到一個完整的MATLAB代碼框架，能夠讓我通過修改參數來觀察濾波效果的變化，或者甚至能夠讓我導入自己的傳感器數據進行測試。 同樣，在機器視覺部分，我希望能夠學習到如何使用MATLAB的工具箱來完成圖像預處理、特徵匹配、甚至是一些基礎的深度學習模型的訓練。 控製部分，我期待能夠看到如何將MATLAB強大的仿真能力應用於機器人動力學模型的建立和控製策略的驗證，從而在實際部署之前就發現並解決潛在的問題。 我不期望這本書能夠包羅萬象，但希望它能在核心算法的講解上做到足夠深入，並且能夠提供切實可行的代碼示例，讓我在麵對實際工程問題時，能夠有理論依據和實踐手段來解決。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入相關領域的研究生，我一直在尋找一本既能係統性地介紹基礎理論，又能提供實操指導的教材。 Peter Corke 的這部作品，單憑其書名——“機器人學、機器視覺與控製——MATLAB算法基礎”——就足以吸引我的目光。 “機器人學”涵蓋瞭從動力學到路徑規劃的廣泛議題，“機器視覺”則關乎如何讓機器“看懂”世界，“控製”更是實現自主運作的關鍵。而“MATLAB算法基礎”這個副標題，則是我最為看重的一點。我知道MATLAB在科學計算和工程仿真方麵的強大能力，如果這本書能夠將復雜的理論與MATLAB的實際編程技巧相結閤，那將極大地縮短我從理論學習到實際應用的距離。 我希望這本書能夠做到的是，它不會止步於概念的陳述，而是能夠深入講解算法的推導過程，並提供清晰的MATLAB代碼示例，甚至可能包含一些數據集或仿真環境，讓讀者能夠親手實踐，驗證算法的有效性。 尤其在機器視覺部分，我期待能夠學習到圖像處理、特徵提取、目標識彆等核心技術，並理解它們如何在機器人導航、環境感知等方麵發揮作用。 此外，控製理論部分，我希望能夠理解PID控製、狀態空間模型等經典控製方法，以及如何將它們應用於機器人係統的穩定性和響應性優化。 總之，我期望這本書能夠成為我學習機器人學、機器視覺與控製領域的堅實基石，並且能夠讓我掌握運用MATLAB解決實際工程問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

很不錯，與英文原版對照著看

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

正版書，封麵有一點褶皺，總體來說中規中矩。但是快遞從北京到長春用瞭4天，太慢瞭！

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

總體還不錯,翻譯水平有待提高.