机器人书编程手册 机器人基础+机器人技术+机器人应用共3册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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BrunoSiciliano（布鲁诺·西西利亚诺） 著，Oussama Khatib（欧沙玛·哈提卜） 编，《机器人手册》翻译委员会 译

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店铺： 求学图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111533801

商品编码：11466732013

丛书名： 机器人手册

开本：16

套装数量：3

正文语种：中文

《机器人编程启蒙：从零开始的智能世界》 第一卷：机器人基础——构建你的智能伙伴 本书是您踏入机器人技术奇妙世界的敲门砖，旨在为您构建扎实的机器人基础知识体系。我们相信，理解事物的根本原理是掌握高级技能的关键。因此，本卷将深入浅出地剖析机器人学的核心概念，从最基础的组成部分讲起，逐步引导您构建对机器人整体的清晰认知。 第一章：认识我们的智能伙伴 什么是机器人？ 我们将从一个宏观的视角出发，探讨机器人的定义、发展历程以及其在人类社会中的重要作用。您将了解到，机器人并非科幻小说中的遥不可及的生物，而是由一系列精密组件构成、能够执行特定任务的智能机械。我们将区分工业机器人、服务机器人、医疗机器人、教育机器人等不同类型，并分析它们各自的特点和应用领域，让您初步感知机器人的广阔天地。 机器人的基本构成要素： 传感器——机器人的“感官”： 传感器是机器人感知外界环境的关键。我们将详细介绍各种常用传感器的原理和应用，包括但不限于： 视觉传感器（摄像头）： 如何让机器人“看见”世界，识别物体、颜色、形状，以及其在导航、目标跟踪、图像识别等方面的作用。 距离传感器（超声波、红外、激光雷达）： 如何让机器人测量距离，避免碰撞，实现自主导航和避障。 触觉传感器： 如何让机器人“感受”接触，理解力度和压力，这在精细操作和人机交互中至关重要。 惯性测量单元（IMU）： 包括加速度计和陀螺仪，如何帮助机器人感知姿态、运动状态，实现平衡和定位。 声音传感器（麦克风）： 如何让机器人“听见”声音，进行语音识别和声音定位。 执行器——机器人的“手脚”： 执行器是机器人与物理世界进行交互的桥梁。我们将重点讲解： 电机（直流电机、步进电机、伺服电机）： 它们如何提供动力，驱动机器人的运动，以及不同电机在精度、速度、扭矩方面的差异。 舵机： 专门用于控制角度的电机，在机器人关节、摄像头云台等部位的应用。 气动和液压执行器： 它们如何通过气压或液压提供强大的力量，在工业搬运、重型机器人中扮演重要角色。 机械臂和夹爪： 机器人进行抓取、搬运、装配等操作的关键部件。 控制器——机器人的“大脑”： 控制器是机器人的决策中心。我们将介绍： 微控制器（MCU）： 如Arduino、Raspberry Pi等，它们如何接收传感器数据，处理信息，并向执行器发出指令。 嵌入式系统： 更复杂的控制器，能够运行更高级的算法和操作系统。 电源系统——机器人的“能量源”： 电池、电源适配器等，以及它们在机器人设计中的重要性。 结构件——机器人的“骨骼”： 各种材料（金属、塑料、碳纤维）的框架、连接件，如何影响机器人的稳定性、轻便性和承载能力。 第二章：迈出第一步——硬件的连接与调试 认识你的第一个机器人平台： 我们将以一个入门级的机器人套件为例，介绍其各个组成部分的识别、连接方法。您将学习如何使用螺丝、螺母、连接线等工具，将传感器、执行器、控制器等模块组装在一起，搭建出机器人的物理框架。 电路基础与连接技巧： 什么是电路？ 学习基本的电路概念，如电压、电流、电阻，以及串联和并联电路的原理。 安全连接： 掌握正确的接线方法，避免短路和损坏元件。我们将演示如何使用面包板、杜邦线、接插件等进行原型开发。 电源管理： 如何正确连接电源，确保机器人正常供电，以及电池的充电和维护。 工具箱的秘密： 介绍常用的电子工具，如万用表（用于测量电压、电流、电阻）、电烙铁（用于焊接）、剥线钳等，并演示它们的基本使用方法，让您具备独立解决硬件问题的能力。 硬件故障排查： 当机器人无法正常工作时，如何通过观察、测量、替换等方法，找出硬件连接、元件损坏等问题，并进行修复。 第三章：驱动你的机器人——电机控制入门 电机的基本工作原理： 深入理解直流电机、步进电机和伺服电机的工作原理，它们如何将电能转化为机械能。 控制电机转动： PWM（脉冲宽度调制）： 掌握如何使用PWM信号来控制直流电机的速度，实现前进、后退、停止等基本动作。 步进电机的精确定位： 学习步进电机如何通过精确的步进脉冲来实现角度的精确控制，这在需要精确位置传感的机器人应用中至关重要。 舵机的角度控制： 了解舵机如何通过接收PWM信号来控制其输出轴的角度，实现手臂的摆动、摄像头的转动等。 电机驱动模块： 介绍L298N、TB6612FNG等常用的电机驱动模块，以及它们如何安全地控制大电流电机。 简单的电机测试程序： 编写并运行基础程序，让您的机器人能够前进、后退、转弯，感受控制的乐趣。 第四章：让机器人“思考”——基础编程概念 选择你的编程语言： 本卷将以一种易于入门且功能强大的编程语言（如Python或C++）为例，介绍其基本语法和结构。 编程的基石： 变量与数据类型： 如何存储和处理数字、文本等信息。 运算符： 如何进行数学运算、逻辑判断。 控制流： 顺序结构： 程序按顺序执行。 条件语句（if-else）： 如何根据条件执行不同的代码块，让机器人做出判断。 循环语句（for、while）： 如何让机器人重复执行某些任务，提高效率。 函数——代码的组织者： 学习如何编写和调用函数，将复杂的任务分解成小的、可管理的模块，提高代码的可读性和复用性。 库与模块： 了解如何使用已有的编程库，快速实现各种功能，如传感器数据读取、电机控制等，而无需从头编写所有代码。 调试你的代码： 学习使用打印输出、断点调试等方法，找出程序中的错误，并进行修复。 第五章：让机器人“感知”——传感器数据采集与处理 读取传感器数据： 模拟量传感器： 如何读取如光敏电阻、温度传感器等模拟量传感器的电压信号，并将其转换为有意义的数据。 数字量传感器： 如何读取如按钮、红外传感器等数字量传感器的开关状态。 通信协议： 学习I2C、SPI等串行通信协议，用于读取更复杂的传感器（如IMU、GPS）的数据。 传感器数据的初步处理： 数据滤波： 如何去除传感器采集到的噪声，提高数据的准确性。 单位转换： 将原始传感器数据转换为实际的物理单位（如距离、角度、温度）。 阈值判断： 基于传感器数值，让机器人做出简单的判断，例如“如果前方有障碍物，则停止”。 构建简单的交互： 按钮控制： 让机器人根据按下按钮的不同次数或组合，执行不同的动作。 光线感应： 让机器人根据光线的强弱，自动调整灯光亮度或进行其他行为。 第六章：让机器人“行动”——结合传感器与执行器 闭环控制初步： 反馈机制： 理解传感器数据的反馈对于精确控制的重要性。例如，通过编码器反馈电机转速，从而实现恒定速度。 简单的PID控制思想： 引入比例（P）、积分（I）、微分（D）控制的基本概念，理解它们如何帮助机器人更平稳、更精确地达到目标状态。 避障机器人： 集成距离传感器： 结合距离传感器和电机控制，编写程序让机器人能够检测到前方的障碍物，并自动转向避开。 运动轨迹规划： 尝试简单的路径规划，让机器人能够在一个开放空间内进行随机探索。 循迹机器人： 集成红外传感器： 使用红外传感器检测地面上的黑线或白线，让机器人能够沿着预设的路径行驶。 控制算法： 学习如何根据两侧红外传感器的读数，调整左右轮的速度，使机器人保持在路径上。 构建你的第一个智能“玩具”： 通过前面学到的知识，引导读者完成一个具有基本功能的机器人项目，例如一个能够跟随光线移动的机器人，或者一个能够自动避开墙壁的遥控小车。 通过本卷的学习，您将不仅掌握机器人最核心的硬件组件和连接方式，更能理解编程在驱动机器人行为中的关键作用。您将能够搭建简单的机器人原型，并编写程序让它们执行基本的动作和响应简单的环境变化，为后续更高级的机器人技术学习打下坚实的基础。 --- 第二卷：机器人技术——深入理解智能运作 在《机器人编程启蒙：从零开始的智能世界》为您的机器人学习之旅奠定坚实的基础后，本卷《机器人技术——深入理解智能运作》将带您深入探索机器人学的核心技术和关键原理。我们将从更深层次的算法、更精密的控制，以及更复杂的感知与决策方面，揭示机器人如何实现更智能、更自主的行为。 第一章：运动控制的艺术——更精确的运动实现 高级电机控制： PID控制的深入剖析： 详细讲解比例（P）、积分（I）、微分（D）参数的意义及其对系统稳定性和响应速度的影响。我们将通过实际案例，演示如何调整PID参数，实现电机速度的精确控制、位置的稳定保持，甚至优雅的运动轨迹。 轨迹规划与插值： 学习如何生成平滑、连贯的运动轨迹，而不仅仅是简单的直线或圆弧。我们将介绍常见的插值方法，如线性插值、样条插值，以及它们在机器人手臂运动、车辆路径规划中的应用。 运动学基础： 正向运动学： 如何根据关节的角度，计算出机器人末端执行器（如机械爪）在空间中的位置和姿态。 逆向运动学： 如何根据期望的末端执行器位置和姿态，反推出各关节应该旋转到的角度。这将是控制机器人手臂完成复杂操作的关键。 步态规划与平衡控制： 足式机器人： 探讨如何为拥有腿部的机器人设计合理的步态，以及如何通过传感器反馈实现动态平衡，使其能够在复杂地形中行走。 ZMP（零力矩点）理论： 介绍这一用于分析和控制机器人动态平衡的核心理论。 驱动技术详解： 进一步介绍不同类型的电机驱动器（如BLDC电机驱动器），以及它们在高性能机器人中的应用。 第二章：机器人的“眼睛”与“耳朵”——高级感知系统 计算机视觉核心技术： 图像处理基础： 学习图像的表示、滤波、边缘检测、特征提取等基本技术。 目标检测与识别： 传统方法： 如SIFT、SURF、HOG等特征描述符，以及SVM、Adaboost等分类器。 深度学习方法： 介绍卷积神经网络（CNN）在目标检测（如YOLO, Faster R-CNN）和图像分类（如ResNet, VGG）中的强大能力。 图像分割： 将图像划分为不同的区域，区分出机器人关注的目标。 立体视觉与深度估计： 利用双目摄像头或深度传感器（如ToF、结构光）获取场景的深度信息，实现三维感知。 SLAM（同时定位与地图构建）： 视觉SLAM： 如何让机器人同时确定自身在环境中的位置，并构建出环境的地图。 激光雷达SLAM（LiDAR SLAM）： 利用激光雷达的高精度数据进行地图构建和定位。 传感器融合： 为什么需要传感器融合？ 解释单一传感器往往存在局限性，通过融合多源异构传感器（如摄像头、激光雷达、IMU）的数据，可以获得更鲁棒、更精确的环境感知能力。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）与扩展卡尔曼滤波（EKF）： 学习如何利用这些滤波器来融合不同传感器的信息，并估计机器人的状态（位置、速度、姿态）。 粒子滤波： 另一种用于状态估计和定位的强大方法。 语音识别与自然语言处理（NLP）入门： 语音信号处理： 如何将语音转化为可处理的文本。 文本分析： 简单介绍词性标注、命名实体识别、情感分析等NLP基础任务。 语音合成（TTS）： 如何让机器人通过语音与人类交流。 第三章：智能决策与规划——机器人的“思考”过程 路径规划算法： 全局路径规划： A搜索算法： 在已知地图中找到最优路径。 Dijkstra算法： finding the shortest path from a single source vertex to all other vertices in a graph. 局部路径规划： DWA（Dynamic Window Approach）： 动态地在当前速度空间中搜索可行的轨迹。 APF（Artificial Potential Field）： 利用虚拟势场引导机器人避开障碍物。 行为树与状态机： 状态机： 用来描述机器人不同状态之间的转换，适用于逻辑清晰、状态有限的场景。 行为树： 一种更灵活、更强大的任务规划和执行框架，能够处理复杂的条件和分支，常用于游戏AI和机器人控制。 机器学习在机器人决策中的应用： 监督学习： 分类： 识别传感器数据所属的类别（如识别物体）。 回归： 预测连续的数值（如预测物体的距离）。 强化学习（Reinforcement Learning）： 核心思想： 让机器人通过与环境交互、试错来学习最优策略，以最大化累积奖励。 Q-learning, Deep Q-Networks (DQN)： 介绍经典的强化学习算法及其在机器人控制、游戏AI中的应用。 不确定性下的决策： 学习如何处理传感器噪声、环境变化等不确定性因素，做出稳健的决策。 第四章：机器人操作系统与中间件——构建复杂的机器人系统 ROS（Robot Operating System）： ROS的架构与核心概念： 节点（Nodes）、主题（Topics）、服务（Services）、动作（Actions）。 ROS的工具与生态系统： Gazebo仿真器、RViz可视化工具、rosbag数据记录等。 ROS在实际项目中的应用： 如何利用ROS高效地开发和集成机器人软件模块。 其他机器人中间件： 简要介绍其他常见的中间件，如DDS (Data Distribution Service)。 机器人仿真环境： Gazebo、V-REP/CoppeliaSim、MuJoCo： 介绍主流的机器人仿真平台，它们如何模拟物理环境、传感器和执行器，以及在开发和测试中的重要性。 仿真与真实世界的差距： 讨论仿真到真实世界的迁移（Sim-to-Real）所面临的挑战。 第五章：机器人的人机交互——与人类的和谐共处 用户界面（UI）与用户体验（UX）： 图形用户界面（GUI）： 设计直观易用的控制界面。 手势识别与控制： 让机器人通过识别用户的手势来执行指令。 自然语言交互（NLI）： 结合语音识别和自然语言理解，实现更自然的对话式交互。 安全性与伦理考量： 人机协作的安全： 如何设计机器人，使其在与人类共同工作时不会造成伤害。 隐私保护： 尤其是在服务型机器人中，如何处理收集到的用户数据。 机器人伦理： 探讨机器人发展带来的社会影响和伦理挑战。 通过本卷的学习，您将对机器人如何感知世界、理解信息、做出决策并采取行动有一个更深入的理解。您将接触到更高级的算法和技术，能够独立完成更复杂的机器人项目，并为未来更专业的研究和开发打下坚实的技术基础。 --- 第三卷：机器人应用——智能技术赋能未来 继前两卷对机器人基础知识和核心技术的系统讲解后，本卷《机器人应用——智能技术赋能未来》将带您走进机器人技术的广阔应用领域。我们将深入探讨机器人如何在各个行业中发挥关键作用，如何解决实际问题，以及如何通过创新应用不断推动社会进步。本卷旨在拓宽您的视野，激发您对机器人未来发展的思考，并为将所学知识应用于实际场景提供指导。 第一章：工业制造的革命——智能工厂的构建 工业自动化与机器人： 装配线上的机器人： 详细介绍工业机器人在汽车制造、电子产品组装等领域的应用，如焊接、喷涂、搬运、检测等。 协作机器人（Cobots）： 重点探讨协作机器人的特点，它们如何与人类安全地协同工作，提高生产效率和灵活性。 柔性制造与智能排产： 机器人如何在多品种、小批量生产模式下发挥作用。 智能仓储与物流： AGV（Automated Guided Vehicle）与AMR（Autonomous Mobile Robot）： 介绍自动导引车和自主移动机器人在仓库内的货物搬运、拣选、分拣等应用。 无人仓库的运作模式： 机器人如何协同完成整个仓储物流流程。 最后一公里配送： 探讨无人配送机器人（如无人机、无人车）在物流配送中的潜力。 质量检测与安全监控： 视觉检测机器人： 利用高精度摄像头和图像识别技术，对产品进行外观、尺寸、缺陷检测。 安防巡检机器人： 在工厂、厂区等环境中进行自主巡逻、视频监控、异常情况报警。 第二章：服务社会的智能助手——日常生活中的机器人 家庭服务机器人： 智能清洁机器人： 如扫地机器人、擦窗机器人，它们如何实现自主导航、路径规划和高效清洁。 陪伴与娱乐机器人： 探讨能够与人互动、提供信息、播放音乐、甚至进行简单对话的家庭伴侣机器人。 老年人与残障人士的辅助机器人： 护理机器人： 协助日常起居、用药提醒、健康监测。 康复机器人： 辅助进行物理治疗和康复训练。 餐饮与零售业的机器人： 送餐机器人： 在餐厅内自动将菜品送达餐桌。 服务型机器人： 如导购机器人、咨询机器人，提供信息查询、商品推荐等服务。 后厨自动化： 炒菜机器人、咖啡制作机器人等，提高出餐效率和稳定性。 公共服务领域： 智慧城市中的机器人： 如垃圾分类机器人、市政巡检机器人。 安防与巡逻机器人： 在公共场所执行巡逻、监控、应急响应任务。 第三章：医疗健康的革新者——精准与高效的医疗服务 手术机器人： 微创手术的实现： 介绍达芬奇手术机器人等，如何通过微创技术实现高精度、高稳定性的手术操作。 人机协同的优势： 机器人如何辅助医生进行更精细的手术，减少人为误差。 诊断与影像辅助： 影像识别机器人： 利用人工智能辅助医生解读医学影像（如X光、CT、MRI），提高诊断效率和准确率。 病理分析机器人： 辅助进行细胞、组织样本的分析。 药物研发与制药： 高通量筛选机器人： 加速新药的研发过程。 自动化药房： 机器人辅助药品的分发、配药，提高效率和减少错误。 康复与辅助医疗： 外骨骼机器人： 帮助行动不便者恢复行走能力。 康复训练机器人： 提供个性化、标准化的康复训练方案。 第四章：探索未知的前沿——太空、深海与极端环境 太空探索机器人： 月球车与火星车： 介绍人类在开发外星探测机器人方面的成就，如“好奇号”、“毅力号”等，它们如何执行地质勘探、样本采集、环境监测等任务。 空间站的维护与操作机器人： 如Canadarm2，在太空环境中进行设备维修、货物搬运。 未来行星际探索的设想： 更高级的自主机器人系统。 深海探测机器人： ROV（Remotely Operated Vehicle）与AUV（Autonomous Underwater Vehicle）： 介绍无人遥控潜水器和自主水下航行器在海底地形测绘、科学考察、资源勘探、搜救打捞等方面的应用。 极端环境下的机器人挑战： 高压、低温、腐蚀等。 灾难救援与危险环境作业： 搜救机器人： 在地震、火灾等灾难现场进行人员搜寻、危险物探测。 核废料处理机器人： 在强辐射环境中进行安全作业。 排爆机器人： 用于处理爆炸物。 第五章：教育、艺术与未来展望——机器人与人类社会的深度融合 教育机器人： STEM教育的推动者： 编程教育机器人： 如乐高Mindstorms、Makeblock等，让学生通过搭建和编程学习机器人原理。 STEAM教育的整合： 将机器人技术融入科学、技术、工程、艺术、数学等学科。 寓教于乐的学习方式： 提升学习兴趣和实践能力。 机器人与艺术创作： 机器人绘画、雕塑、音乐创作： 探讨人工智能与艺术的结合，创造出新的艺术形式。 表演型机器人： 用于舞台表演、互动展览。 机器人伦理与社会影响： 就业结构的变化： 机器人对劳动力市场的影响和新职业的出现。 人工智能的未来发展： 强人工智能、通用人工智能的可能性与挑战。 人类与机器人的共存与协作： 共同创造更美好的未来。 个人项目与创业机会： 基于所学知识的创新实践： 鼓励读者将所学应用于解决生活、工作中的实际问题。 机器人领域的创业方向： 识别潜在的市场需求和商业机会。 通过本卷的学习，您将对机器人技术在现实世界中的广泛应用有一个全面的认识。您将了解到，机器人不仅仅是技术上的奇迹，更是赋能各行各业、解决社会挑战、提升人类生活品质的强大工具。本书旨在激发您对机器人未来发展的兴趣和信心，鼓励您成为这个智能时代的积极参与者和创造者。

评分☆☆☆☆☆

在“机器人技术”这个模块，我非常期待能看到关于机器人核心技术部分的深入探讨。我理解，这部分是真正让机器人“动起来”和“思考”的关键。我希望它能涵盖机器人感知、决策和控制这三大核心技术。在感知方面，我期待能学习到如何处理和理解来自各种传感器的数据，比如图像识别、目标检测、SLAM（即时定位与地图构建）等技术，让我能够了解机器人如何“看”和“认识”周围的世界。在决策方面，我希望它能介绍一些经典的机器人路径规划和运动规划算法，比如A算法、Dijkstra算法，以及如何让机器人根据环境信息做出智能决策，完成特定任务。 尤其让我感兴趣的是机器人的控制理论。我希望它能详细讲解PID控制、模糊控制、神经网络控制等不同类型的控制方法，以及它们在机器人姿态稳定、轨迹跟踪等方面的应用。如果能结合具体的编程实例，比如使用ROS（机器人操作系统）来编写控制程序，那就更好了。ROS作为目前机器人领域最流行的开源框架，我一直想深入学习。这部分的内容，我认为是连接理论与实践的关键，能让我在理论学习的基础上，真正动手实践，掌握控制机器人的核心技能。我希望这本书能提供足够详细的示例代码和讲解，让我能够跟着一步步学习，甚至能够修改和扩展这些代码，从而培养独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我个人非常喜欢这种将一个宏大主题拆解成不同维度进行讲解的编排方式。这套《机器人书编程手册》将“基础”、“技术”和“应用”这三个层级清晰地划分开来，让读者能够循序渐进地掌握知识。我预设“机器人基础”部分会为我打下坚实的理论基石，让我不再对那些晦涩难懂的专业术语感到畏惧。它应该会解释清楚一些最基本的问题，比如机器人的运动自由度、坐标系变换、基本传感器类型（如编码器、陀螺仪、加速度计）的工作原理，以及执行器（如直流电机、伺服电机）的驱动方式。 我相信，它会从最简单的机械结构入手，逐步过渡到更复杂的动力学模型。例如，对于运动学，我希望它能提供一些二维和三维的运动学模型分析，让我们理解机器人关节角度如何影响末端执行器的位置和姿态。同时，对于传感器，我希望它能讲解如何从这些传感器获取原始数据，以及如何进行初步的数据处理，例如滤波和校准。对我来说，最重要的不是直接跳到复杂的算法，而是能够理解这些最基本的技术原理，就像学习任何一门学科一样，扎实的基础永远是第一位的。

评分☆☆☆☆☆

至于“机器人应用”这一册，我最期待的是它能够展现机器人技术在现实生活中的广泛应用，激发我对这个领域的更多热情和想象力。我希望它能覆盖工业机器人、服务机器人、医疗机器人、教育机器人、军事机器人、农业机器人等多个领域。例如，在工业领域，我希望能看到关于自动化生产线、智能仓储、焊接机器人、装配机器人等方面的案例分析，了解它们如何提高生产效率和产品质量。 在服务机器人方面，我期待能了解到家庭服务机器人（如扫地机器人、陪伴机器人）、公共服务机器人（如导览机器人、送餐机器人）以及商用机器人（如零售店导购机器人）的设计理念和工作原理。医疗机器人更是让我充满好奇，我希望能看到手术机器人、康复机器人、药物配送机器人在提高医疗水平和改善病人生活质量方面的应用。同时，我也对教育机器人和儿童编程教育的结合很感兴趣，了解机器人如何作为一种有趣的学习工具，帮助孩子们理解编程和STEM概念。如果这本书能提供一些真实世界中的成功案例，并且分析这些应用背后的技术挑战和解决方案，那将极大地拓宽我的视野，让我看到机器人技术巨大的发展潜力和光明的前景。

评分☆☆☆☆☆

对于“机器人技术”这一册，我期待它能成为连接理论与实践的桥梁。我希望它能够深入讲解机器人的感知、规划和控制。在感知方面，我希望它能介绍一些主流的计算机视觉算法，比如SIFT、SURF特征提取，以及如何利用OpenCV等库进行图像处理和目标识别。同时，对于非视觉传感器，比如激光雷达和超声波传感器，我也希望了解它们的工作原理和在环境感知中的应用。 在规划方面，我期待能学习到路径规划算法，如A、Dijkstra算法，以及机器人导航中的重要概念，如局部路径规划和全局路径规划。更重要的是，我希望能看到关于决策规划的介绍，比如状态机、行为树等，这些能让机器人做出更复杂的行为决策。在控制方面，我希望它能详细讲解PID控制器的设计和调优，以及更先进的控制方法，如模糊逻辑控制、模型预测控制等。如果能够提供一些结合ROS平台的实例，演示如何实现机器人的自主导航、避障和目标抓取等任务，那将是极大的帮助。我希望这部分内容能够让我从理论学习者转变为一个能够实际操作的机器人工程师。

评分☆☆☆☆☆

这套《机器人书编程手册》的出版，真的让我眼前一亮。我一直对机器人技术充满好奇，但又觉得入门门槛很高，不知道从何下手。之前零散地看过一些相关的文章和视频，总感觉缺乏系统性，学到的知识点也比较碎片化。当我看到这套书的介绍时，尤其是它涵盖了“机器人基础”、“机器人技术”和“机器人应用”这三个核心模块，我立刻就觉得这是我一直在寻找的那种教材。 我特别看重它的“机器人基础”部分。我理解，任何一项复杂技术的学习，都离不开扎实的基础理论。我希望这部分能详细讲解机器人学的基本概念，比如什么是机器人、它的发展历史、不同类型的机器人（工业机器人、服务机器人、人形机器人等）的特点和区别，以及一些基础的力学、运动学、动力学原理。我期待它能用清晰易懂的语言，配合图示或者案例，来解释这些抽象的概念，让我能够建立起一个完整的机器人学科框架。例如，对于运动学，我希望它能解释清楚正逆运动学在机器人控制中的作用，以及如何通过这些原理来计算机器人的末端执行器位置和姿态。此外，关于机器人的传感器和执行器，我也希望有详尽的介绍，了解它们是如何感知环境和执行动作的，以及不同类型的传感器（如视觉传感器、触觉传感器、距离传感器）和执行器（如电机、液压/气动装置）的原理和应用场景。我相信，一个坚实的基础，将为我后续深入学习机器人技术打下坚实的基础。