机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础 [Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorith] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] Peter Corke（彼得 科克） 著，刘荣 译

图书标签:

• 机器人学
• 机器视觉
• 控制
• MATLAB
• 算法
• 机器人控制
• 计算机视觉
• 数值计算
• 工程应用
• 自动化

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121259906

版次：1

商品编码：11964912

包装：平装

丛书名： 经典译丛·人工智能与智能系统

外文名称：Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorith

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：552#

内容简介

　　

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“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。

作者简介

Peter Corke 20多年一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果，具有丰富的实践经验。 Peter Corke 20多年一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果，具有丰富的实践经验。

目录

第1章 绪言
1．1 关于本书
1．1．1 MATLAB软件
1．1．2 读者对象及必备知识
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
第一部分 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
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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
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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
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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 高级问题
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
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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
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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
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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 高级议题
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
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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 合成透视图像
11．5 本章总结
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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
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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 经典角点检测器
13．3．2 尺度空间角点检测器
13．4 本章总结
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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
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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
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习题
第16章 高级视觉伺服
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
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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

前言/序言

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“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。

只要会使用MATLAB ,就能通过本书学习和掌握机器人与机器人视觉的基础知识和控制算法。本书使用的MATLAB“机器人学工具箱”（Robotics Toolbox）和“机器视觉工具箱”（Machine Vision Toolbox）可从 www.petercorke.com/RVC 下载。

译 者 序

从世界上第一台工业机器人诞生至今，机器人技术已经有了长足的发展。智能机器人是现今机器人领域研究的热点，其特点之一是能够融合多种传感器的信息做出分析、 判断和决策，以适应复杂的环境和任务。随着硬件成本的降低和计算机性能的提升，视觉传感器已逐渐成为机器人常用的感知器件。与其他种类传感器相比，视觉传感器能提供更加丰富和全面的信息，因而必将成为智能机器人的主要传感器。

目前，国内外有关机器人技术和机器视觉技术的专著很多，但大多是两种技术单独论述。即使有的机器人专著中包含了视觉技术，也是作为机器人传感器的一种简要介绍。本书是将机器人学与机器视觉知识有机结合的产物。虽然书中阐述了机器人学和机器视觉各自的基础知识，但更注重如何利用视觉信息控制机器人的运动，将两者融合运用。本书侧重知识的实用性，图片说明及应用实例贯穿全书，很少有理论方程的长篇大论。即使在讲述理论基础知识的同时，也穿插了很多实例，可以让读者对学到的知识点及时进行验证，使读者不断获得掌握知识的满足感，增加学习兴趣。另外，本书给出的实例算法和程序都是基于目前国内大专院校和研究所广泛使用的数学仿真软件包MATLAB。该软件包功能强大，而且有很多开源的工具箱，其中本书主要使用的“机器人学工具箱”和“机器视觉工具箱”就是作者自己编写的。读者可以利用MATLAB中现成的函数、 模块及工具箱完成机器人的运动和控制仿真，从而省去大量编程时间，便于快速验证和掌握所学的知识，也为下一步用其他语言编程打下了基础。

全书共分为5部分。第一部分是机器人学基础（第2章和第3章），介绍了机器人及其操作对象的位置和姿态表达，以及机器人路径和运动的表示方法； 第二部分和第三部分介绍了两类典型的机器人，其中第二部分（第4章至第6章）是关于移动机器人的，介绍了其基本运动控制模式及其导航和定位方法； 第三部分（第7章至第9章）针对关节式机械臂，介绍了其运动学、 动力学和控制方面的知识； 第四部分（第10章至第14章）涉及了机器视觉技术的基础知识，包括光照与色彩、 图像形成、 图像处理、 图像特征提取，以及立体视觉技术； 第五部分（第15章和第16章）介绍了基于视觉的机器人控制方法，包括基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服，以及更先进的混合视觉伺服方法。

本书可以作为学习机器人技术和视觉控制的高年级本科生和研究生的教辅书籍。现有的专业教材一般理论性较强，知识比较抽象，难以理解。同时，要在实际机器人上开展大量实验成本既高，也耗时。本书中大量的仿真实验实例会帮助学生更容易和及时地验证并掌握相关知识。该书也可以作为从事机器人技术研究和开发人员的技术参考书，可以帮助他们在机器人投入实际制作前对机器人的运动和控制进行仿真，验证其设计的合理性和有效性。

参加本书翻译工作的有刘荣（翻译第1章、 第6章、 第15章和第16章及附录）、 薛彤（翻译第2章和第3章）、 陈锐（翻译第4章和第5章）、 徐江平（翻译第7章至第9章）、 李扬（翻译第10章至第12章）和翟士民（翻译第13章和第14章）。全书由刘荣负责统稿和审校。鉴于译者水平有限，难免有错误和不妥之处，敬请广大读者批评指正。

序 言

很久以前，我收到一本很厚的博士论文让我评审。论文的主题是关于机器人视觉控制的，作者是彼得?科克（Peter Corke）。以下是我对该论文评语的一段摘录： 这是一篇杰作，无论在论文构思还是实际内容上都是出类拔萃的，其质量之高堪称博士生论文的表率。

二十多年来，彼得?科克一直致力于机器人与视觉二者的集成技术研究和探索，并且取得了很多突出的成果。现在，他的这些成果终于在本书中与大家见面了。在这本新书中，不仅有前沿理论，还有应用实例，它包含了作者多年来在井下机器人、 无人飞行器、 水下机器人、 野外作业机器人等领域探索中所取得的富有特色的基础和应用研究成果。

虽然现在已有很多关于机器人以及视觉的专著，但很少有像这本书一样在两种技术的集成、 剖析以及例证方面做得如此出色的。书中对有关技术的探讨和论述既深入透彻，又通俗易懂。对于机器人领域正在或将要从事这方面研究的人员而言，这是一本绝对有价值的参考书。本书涉及的技术比较全面，对于要实现机器人视觉任务的几乎每个方面都有涵盖与分析，这一点读者可以从书中对MATLAB工具箱（Toolbox）软件的有效使用中体会到。

本书内容按读者接受相关知识的先后逻辑进行安排，从移动机器人基础到机器人导航、 定位，以及机械臂的运动学、 动力学和关节控制，再到摄像机建模、 图像处理、 特征提取以及多图像几何学。最后，将以上技术知识通过集成到视觉伺服系统中进行更广泛的探讨。在上述过程中，作者展示了如何利用强有力的数字工具和有效软件对复杂问题进行分解并最后解决的方法。

Springer Tracts in Advanced Robotics(STAR, 施普林格先进机器人技术集）系列丛书致力于将机器人学领域的最新研究进展引入学术界，内容选择是基于它们的重要性和研究质量。出版该系列丛书的目的是要通过对机器人学一些关键技术开发进展的广泛而及时的传播，推动学术界研究人员之间的交流与合作，并为该技术的进一步发展做出贡献。

彼得?科克的这本专著以其跨学科性、 缜密的构思和精彩的内容为STAR系列丛书增色良多。

欧萨马?卡蒂布（Oussama Khatib）

加州，斯坦福

2011年7月

前 言

告诉我，我会忘记。

给我看，我可能记住。

让我参与其中，我才会理解。

——中国谚语

机器人和机器视觉的研究都涉及到用算法来处理大量数据。这些数据来源于各种传感器，如测量车轮转速的、 测量机械臂关节转角的、 或者测量机器人环境观察图像中各像素亮度的。对于很多的机器人应用，需要实时处理的数据量非常大，就视觉处理而言，数据会达到每秒几十到几百兆字节的量级。

过去，机器人和机器视觉领域中的许多技术进步都是由于数据处理方法的改进而推动的，并且这种促进作用仍然继续着。这些数据处理方法的改进一方面体现在大量新的并且更有效的算法的涌现，另一方面则是摩尔定律下的机器本身计算能力的大幅提升。回想20世纪80年代中我踏入机器人和视觉研究领域时，IBM公司的个人计算机才刚推出，它用的仅仅是主频4��77 MHz的16位处理器，以及16 KB的内存（扩展后才256 KB）。经过25年后，计算机的计算能力已经翻番了16次，也就是增长了大约65 000倍。在20世纪80年代后期，能够实时进行处理图像的系统需要19英寸宽的机柜才能装下（见图0.1）。而今天，一块小小的高性能处理芯片就能胜过那时的图像处理能力。

图0.1 很久以前，要完成基于视觉的机器人控制需要很多设备。该图片是

1992年作者在实验室里和一大堆图像处理与机器人控制的设备在一起

在机器人和机器视觉近一段时间的发展历程中，研究者们开发出了大量的各种算法，它们是学术界通过技术积累获得的重要成就。然而这些算法不仅数量多，而且都比较复杂，对于刚涉足该领域的人来说是不小的障碍。要想从这么多算法中进行选择，首当其冲的问题就是：

为解决这个特定问题，哪一个才是最佳算法？

一种策略是去尝试多种不同的算法，看哪种算法解决问题的效果最好。但这样做又带来新的问题：

我怎样才能不用花很长时间去编辑和调试程序，就能评判出原始论文中的算法是否适合我自己的数据？

有两种解决方案可以帮助我们。一种是利用通用的数学工具软件，它们能简化算法编程。这类工具中包括商用软件包，如MATLAB、 Mathematica和MathCad，也有开源软件包，如SciLab, Octave和PyLab。所有这些工具软件包都能轻松自然地处理向量和矩阵，也能绘制出漂亮和复杂的图形，同时具有交互式的编程环境。另一种是开源软件模块。很多学者都把自己开发的算法以开源形式共享出来，有的是用上面提到的通用数学软件包编写的，有的则是用目前主流的C、 C++和Java语言编写的。

我本人15来年一直活跃在开源软件的圈子，曾经管理过两个开源的MATLAB工具箱软件： 一个是机器人的，另一个是机器视觉的。这两个工具箱可以追述到我做博士论文时期，并且从那时起它们的功能一直在扩展，还随着MATLAB软件语言的改进不断提升（这一点在当时非常重要）。机器人工具箱还被翻译成多种其他编程语言，如Python, SciLab 和LabView。

这两个工具箱有一些很重要的特征。第一，它们已经很长时间被很多人使用以解决各种不同的问题，因此代码的可信度较高。在检验新的算法，亦或旧的相同算法要用其他语言编写或者在新环境中执行时，工具箱起到“黄金标准”的作用。

第二，这些工具箱能让使用者接

《人工智能与未来社会：技术、伦理与治理》 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，它正以前所未有的方式渗透到我们生活的方方面面，深刻地重塑着经济、社会乃至人类文明的未来。从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，从个性化教育到智能制造，AI的应用场景不断拓展，为解决复杂问题、提升生产效率、改善生活品质带来了无限可能。然而，伴随而来的是一系列严峻的挑战，包括就业结构的变革、数据隐私的泄露、算法偏见的固化、以及潜在的失控风险。 本书《人工智能与未来社会：技术、伦理与治理》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，审视人工智能技术的发展现状，探讨其对未来社会可能产生的深远影响，并着重分析我们如何应对这些挑战，确保AI技术的发展符合人类的整体利益。 第一部分：人工智能技术前沿 我们将从技术层面出发，深入剖析当前人工智能的核心技术。这包括： 机器学习与深度学习的原理与应用： 详细介绍监督学习、无监督学习、强化学习等核心概念，并重点阐述深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等关键模型的架构、工作机制及其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的突破性应用。我们会探讨模型训练的优化技巧、迁移学习、联邦学习等前沿技术，并分析其在不同行业中的落地案例。 自然语言处理（NLP）的最新进展： 深入探讨大语言模型（LLMs）的演进，如GPT系列、BERT等，分析其在文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等方面的能力。我们将讨论如何评估LLMs的性能，以及它们在内容创作、智能客服、信息检索等领域的实际应用。 计算机视觉（CV）的创新成果： 关注目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维重建等关键技术。我们将讨论Transformer在CV领域的应用，以及生成对抗网络（GANs）在图像生成和风格迁移方面的潜力。AI在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等场景中的应用将作为重点案例进行分析。 强化学习（RL）的理论与实践： 介绍RL的基本框架，包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）等。我们将详细讲解Q-learning、Deep Q-Network (DQN)、Proximal Policy Optimization (PPO)等经典与现代RL算法，并探讨其在机器人控制、游戏AI、资源调度等复杂决策问题中的应用。 其他新兴AI技术： 简要介绍知识图谱、推理引擎、可解释AI（XAI）、生成式AI（Generative AI）等，并分析它们在构建更智能、更透明的AI系统中的作用。 第二部分：人工智能对社会的影响 在技术基础之上，本书将深入探讨AI对社会结构、经济模式、个人生活以及全球格局带来的全方位影响。 经济与就业的变革： 分析AI驱动的自动化对传统产业和劳动力的冲击，探讨哪些工作可能被取代，哪些新兴职业将应运而生。我们将研究AI如何重塑生产模式、提升效率，以及可能加剧的贫富差距问题。讨论“全民基本收入”（UBI）等应对策略的必要性。 社会治理与公共服务： 探讨AI在智慧城市建设、交通管理、犯罪预测、环境保护、灾害预警等领域的应用，以及它们如何提升政府的效率和服务水平。同时，也将审视AI在社会信用体系、公民监控等方面的潜在风险。 教育与知识传播： 分析AI在个性化学习、智能辅导、教育资源分配等方面的潜力，以及如何通过AI打破教育壁垒，促进知识的普惠。探讨AI对传统教育模式的挑战与机遇。 医疗健康与生命科学： 深入研究AI在疾病诊断、药物研发、基因编辑、精准医疗等领域的突破。我们将讨论AI如何加速科学研究进程，延长人类寿命，并关注相关的伦理问题，如基因隐私和公平可及性。 文化、艺术与创意产业： 探讨AI在内容创作（音乐、绘画、文学）、艺术风格模仿、游戏设计等领域的表现，以及它们对人类创造力的定义和价值产生的冲击。 人际关系与心理健康： 分析AI在社交媒体推荐算法、虚拟伴侣、情感机器人等方面的应用，以及它们对人类情感连接、社交模式和心理健康可能产生的影响。 第三部分：伦理挑战与治理框架 面对AI的巨大潜力，确保其发展符合人类价值观和道德规范至关重要。本部分将聚焦于AI带来的伦理困境，并探索构建有效治理框架的路径。 算法偏见与公平性： 深入分析AI系统中数据偏见、算法歧视的根源，以及它们在招聘、信贷、司法等领域的危害。探讨如何通过数据治理、算法设计和审计机制来消除偏见，实现公平。 隐私保护与数据安全： 审视AI技术对个人隐私的侵犯风险，包括数据收集、分析和滥用。研究隐私计算、差分隐私等技术，以及各国在数据保护方面的立法进展，如GDPR、CCPA等。 可解释性与透明度（XAI）： 探讨“黑箱”AI模型的局限性，强调理解AI决策过程的重要性。介绍XAI的技术方法，以及在金融、医疗、法律等高风险领域的应用价值，提升AI的信任度。 责任归属与法律法规： 讨论当AI系统发生错误或造成损害时，责任如何界定。分析自动驾驶事故、医疗误诊等案例，探讨现有法律体系的不足，以及制定新的AI法律法规的必要性。 AI安全与潜在风险： 评估AI失控、恶意使用（如自主武器）、以及对人类主导地位的潜在威胁。探讨AI安全研究的重要性，以及国际社会在AI军备竞赛和风险管控方面的合作。 AI伦理原则与道德框架： 梳理当前主流的AI伦理原则，如公平、透明、可问责、安全、隐私保护等。探讨如何将这些原则转化为实际的政策和技术标准。 全球AI治理的挑战与合作： 分析不同国家和地区在AI发展和治理上的策略差异，探讨建立国际性AI治理框架的可能性与挑战。强调多方参与（政府、企业、学界、公民社会）在AI治理中的关键作用。 结论：共创负责任的AI未来 本书不仅揭示了AI技术的强大力量，更强调了人类在引导AI发展方向上的关键责任。我们呼吁技术开发者、政策制定者、企业界、学术界以及每一位社会成员，积极参与到关于AI的讨论中来，共同思考和构建一个技术进步与人类福祉并存的未来。通过深入的技术理解、审慎的伦理考量和前瞻性的治理规划，我们才能真正 Harness AI的力量，造福全人类。

评分☆☆☆☆☆

读到《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书的书名，我的脑海中立刻浮现出各种各样的应用场景：自动驾驶汽车如何在复杂的交通环境中识别行人、车辆和交通标志？工业机器人如何在生产线上精准地抓取和组装零件？无人机如何在未知环境中自主导航和侦察？这些令人惊叹的技术背后，必然是深厚的理论基础和精密的算法支撑。这本书的名字恰恰概括了实现这些目标所需的三个核心要素：机器人学，研究如何设计和控制机器人；机器视觉，赋予机器人“看”的能力；以及控制，确保机器人的动作能够达到预期的目标。我希望这本书能够将这三个领域融会贯通，而不是孤立地讲解。尤其让我感兴趣的是“MATLAB算法基础”这个副标题，它意味着这本书不仅仅停留在理论层面，而是会提供具体的算法实现细节，并且以MATLAB这个强大的工程计算软件为平台。这对我来说意义重大，因为我一直认为，将理论知识转化为实际应用，是学习过程中最关键的一环。我希望书中能够详细讲解如何利用MATLAB来实现各种机器视觉算法，例如图像滤波、边缘检测、特征匹配等，以及如何将这些视觉信息用于机器人的定位和导航。同时，我也期待它能深入介绍机器人学的基本原理，包括运动学、动力学，以及如何进行路径规划和运动控制。这本书若能提供清晰的图示、详细的数学推导，以及可运行的代码示例，那将极大地提升我的学习效率和兴趣。我希望它能够成为我系统学习和掌握机器人技术，尤其是利用MATLAB进行相关算法开发的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光看书名就让我觉得充满了一种探索未知、创造未来的感觉。在我心中，“机器人学”、“机器视觉”和“控制”这三个词，就像是构建一个能够与现实世界互动的智能体不可或缺的三个组成部分。我设想，机器视觉是让机器人能够“看见”世界，它需要解析光线、识别形状、颜色、甚至理解物体之间的空间关系，就像人类的眼睛和大脑一样。机器人学，则是关于机器人的“身体”和“运动”，它研究如何设计机器人的机械结构，如何规划它的运动路径，如何让它能够灵活地在环境中移动和操作。而“控制”，则像是机器人的“神经系统”和“肌肉”，它负责将“大脑”的意图转化为精确的动作指令，并且需要根据传感器反馈进行实时的调整，以应对不断变化的环境。而“MATLAB算法基础”这个副标题，更是让我对这本书充满了期待。它意味着，这本书不仅仅停留在抽象的理论层面，而是会提供具体的、可操作的算法实现方法，并且借助MATLAB这个在工程领域广泛应用的强大工具。我非常希望书中能够详细讲解，如何利用MATLAB实现各种经典的机器视觉算法，例如边缘检测、特征匹配、物体识别，以及如何将这些视觉信息应用于机器人的定位、导航和场景理解。同时，我也期待它能深入浅出地介绍机器人运动学、动力学的基本概念，以及如何利用MATLAB进行路径规划和运动控制。这本书如果能提供清晰的图示、详实的数学推导，以及可运行的代码示例，那将是我学习和研究机器人技术，特别是通过MATLAB进行相关算法开发和实践的宝贵财富，让我能够真正地将理论付诸实践，创造出更智能的机器人。

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翻开《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书，我首先想到的是，这是否能为我解答关于“智能”的本质之谜。我们总是谈论机器人如何变得越来越“智能”，但究竟是什么让它们具备这种能力？是精准的传感器反馈？是强大的计算能力？还是背后那些精妙绝伦的算法？这本书的名字直指核心，机器人学、机器视觉和控制，这三者在我看来，就像是智能机器人的“感官”、“大脑”和“肢体”的协同工作。机器视觉，它赋予了机器人“看见”世界的能力，从简单的二维图像识别到复杂的三维场景理解，这背后必然涉及大量的图像处理技术和模式识别算法。而机器人学，则是在理解了外部世界之后，如何定义机器人的运动学和动力学，如何规划它的路径，如何让它的肢体协调运作。最后，控制理论，这就像是“大脑”指挥“肢体”的神经系统，它需要根据“眼睛”传来的信息，以及自身的运动状态，不断调整指令，确保机器人的动作既精确又稳定。这本书如果能将这三者有机地结合起来，并且用MATLAB作为载体，展示具体的算法实现，那将是对我学习道路上的一大助力。我特别好奇，书中会如何讲解机器视觉中的关键技术，比如特征点提取、物体跟踪、SLAM（同步定位与建图），这些技术是如何一步步构建起机器人对环境的认知。同样，对于机器人学中的运动规划，比如避障算法，或者控制中的PID控制、模型预测控制，这些具体的算法是如何在MATLAB中被实现和调试的，这一点也让我充满期待。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，让我能够系统地理解这些概念，并且能够通过实际操作，真正掌握这些关键的算法和技术，从而能够更好地理解和参与到机器人技术的发展浪潮中。

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这本书，光听名字就让我感到一股扑面而来的工程实践气息。我一直对那些能够让机器“活”起来的技术充满着好奇，而《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书，恰恰点出了实现这一目标的几个关键要素。在我看来，机器人的“眼睛”（机器视觉）、“大脑”（算法与决策）和“手脚”（执行与控制）是协同工作的。机器视觉，是如何让一个冰冷的摄像头变成“能够看见”世界的传感器，它需要处理海量的图像数据，从中提取有用的信息，比如识别物体、检测运动、理解环境。而机器人学，则是关于机器的身体结构、运动方式，以及如何规划它的一举一动。最后，控制理论，就像是“神经系统”，负责将“大脑”的指令转化为精确的动作，并根据实际反馈进行实时调整，确保机器人的运动平稳、准确。而“MATLAB算法基础”这几个字，更是让我眼前一亮。它意味着这本书不会停留在高深的理论层面，而是会提供具体的、可操作的算法实现方法，并且利用MATLAB这样一个在工程领域广泛使用的工具。我希望这本书能清晰地讲解，如何利用MATLAB中的各种函数和工具箱，来实现那些复杂的机器视觉算法，比如边缘检测、特征匹配、物体跟踪。同时，我也期待它能深入介绍机器人运动学和动力学的基本概念，以及如何利用MATLAB进行运动规划和轨迹生成。如果书中能提供详细的代码示例，并且能够解释这些代码是如何工作的，那么对于我这样一名希望将理论知识转化为实践能力的学习者来说，将是无价之宝。我期待这本书能为我打开一扇门，让我能够更系统、更深入地理解机器人技术的核心，并且能够通过实际的编程实践，掌握相关的算法和技术。

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这本书在我拿到手之前，我其实对“机器人学”、“机器视觉”和“控制”这三个词组合在一起有着一种模糊而又宏大的想象。脑海中浮现的是那些科幻电影里，能够独立思考、精准执行任务的机器人，它们如何能够“看”到世界，又如何能够让机械臂做出如此流畅而精密的动作，这一切背后的原理究竟是什么？带着这样一种近乎孩童般的好奇心，我翻开了这本《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》。坦白讲，在未曾深入阅读之前，我对于MATLAB这个工具的熟悉程度仅限于知道它是一个强大的数值计算软件，但它如何能成为连接理论与实践的桥梁，尤其是在这三个复杂而前沿的领域，我心中是充满疑问的。这本书的封面设计，虽然简约，却也透着一股专业和严谨的气息，深蓝色的背景搭配白色的书名，似乎暗示着一种探索未知深邃领域的邀请。我期待的不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，一种能够将那些看似高深的数学公式和抽象概念，转化为看得见、摸得着的现实应用的能力。我希望能在这本书中找到解答，例如，机器人是如何通过“眼睛”（机器视觉）来感知环境的？它是如何识别人脸、识别物体，甚至是理解三维空间的？而一旦它“看”到了，又如何将这些视觉信息转化为驱动身体执行动作的指令？这个转化过程必然涉及到复杂的算法和控制策略，而MATLAB在这里扮演的角色，我猜测是提供了一个高效的实验平台，让我们可以不受底层硬件开发的繁琐限制，专注于算法的设计和优化。总而言之，在开始阅读这本书之前，我怀揣着的是一种混合着憧憬、好奇和一丝忐忑的情感，渴望在这本书的字里行间，找到通往机器人世界的神奇钥匙， unlock the secrets behind intelligent machines and their ability to interact with the physical world.

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在接触到《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书之前，我对于“机器人”这个概念的理解，更多地停留在“会动的机器”这个层面，或者是一些科幻作品中描绘的，拥有高度人工智能的生命体。但这本书的书名，将“机器人学”、“机器视觉”和“控制”这三个看似专业的术语放在一起，立刻引起了我的好奇。它暗示着，要让一个机器人真正“智能”起来，需要解决一系列复杂的问题。首先，它得“看”得见，这就是机器视觉的范畴，如何让机器识别物体、理解场景，甚至感知三维空间。然后，它得“思考”如何行动，这就涉及到机器人学的基本原理，包括它的运动学、动力学，以及如何规划出最优的运动路径。最后，它还得能够精确地执行，这就离不开控制理论的支撑，如何根据传感器反馈和指令，实时调整机器人的动作。而“MATLAB算法基础”这个副标题，则是我最为看重的一点。它意味着这本书不仅仅是概念的堆砌，而是会提供一套切实可行的方法，通过MATLAB这个强大的工具，去实现和验证这些算法。我迫切地想知道，书中的讲解是否能够由浅入深，从最基本的图像处理算法，到复杂的SLAM技术，再到各种机器人控制策略，是否都能通过MATLAB的代码得到清晰的演示。我尤其期待书中能提供一些实际案例，例如如何利用机器视觉让机器人完成抓取任务，或者如何通过控制算法让机器人实现精准的定位。这本书若能成为我连接理论与实践的桥梁，让我能够真正地“上手”去构建和测试机器人相关的算法，那将是对我学习和研究道路上莫大的帮助，让我能够更深入地理解和探索这个充满魅力的领域。

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对于《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书，我心中充满了探索的渴望。我总是幻想，那些电影里拥有自主意识、能够与人类和谐共处的机器人，它们是如何实现的？这本书的书名，恰恰点明了其中的几个关键环节。首先是“机器视觉”，这如同赋予了机器人“眼睛”，让它能够感知周围的环境，识别物体、人脸，甚至理解复杂的场景。接着是“机器人学”，这涉及到机器人的身体设计、运动规划，以及如何让它做出协调的动作。最后，“控制”则是将视觉信息和运动规划转化为实际动作的关键，它需要精确的算法来驱动机器人的执行器，确保动作的稳定性和准确性。而“MATLAB算法基础”这个副标题，则是我认为这本书最具有吸引力的地方。它承诺了这本书不仅仅是纸上谈兵，而是会提供一套基于MATLAB的算法实现方法。这意味着，我不仅可以学习到理论知识，还可以通过实际的编程操作，去验证这些理论，去感受算法的魅力。我非常期待书中能够详细讲解，如何利用MATLAB进行图像处理，例如特征提取、目标识别，以及如何将这些视觉信息用于机器人的定位和导航。同时，我也希望它能深入浅出地介绍机器人运动学和动力学的基本原理，以及如何使用MATLAB来实现路径规划和运动控制算法。如果书中能够包含清晰的图示、详实的数学推导，以及可运行的代码示例，那将是对我学习过程中的巨大推动。我希望这本书能够成为我理解和掌握机器人技术，尤其是通过MATLAB进行相关算法开发和研究的宝贵指南，让我能够真正地“动手”去创造和探索。

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当我在书店里看到《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书时，我的目光就被深深吸引了。我一直以来都对机器人技术充满着浓厚的兴趣，特别是那些能够让机器像人一样思考、行动的先进技术。这本书的书名，精准地概括了实现这一目标所必需的三个核心要素：机器人学、机器视觉和控制。在我看来，机器视觉就像是机器人的“眼睛”，它赋予了机器人感知世界的能力，能够识别物体、理解场景、甚至 reconstruc 3D environments. 机器人学，则如同机器人的“骨骼”和“肌肉”，研究如何设计机器人的身体结构、如何规划它的运动轨迹，以及如何让它的动作流畅而精准。而控制理论，则像是机器人的“神经系统”，负责将“大脑”的指令转化为实际的动作，并根据环境反馈进行实时调整，确保任务的成功执行。最让我感到兴奋的是，这本书还强调了“MATLAB算法基础”。这意味着，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南，能够帮助读者利用MATLAB这个强大的工程计算软件，来理解和实现相关的算法。我非常期待书中能够提供清晰的算法讲解，以及丰富的代码示例，让我能够亲手去实现那些复杂的机器视觉算法，比如图像识别、物体跟踪，以及如何将这些视觉信息用于机器人的定位和导航。同时，我也希望它能深入浅出地介绍机器人运动学和动力学的基本原理，以及如何利用MATLAB进行路径规划和运动控制。这本书若能成为我系统学习和掌握机器人技术，并且能够通过MATLAB进行实际算法开发和研究的坚实起点，那将是我的荣幸。

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在我收到《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》这本书的那一刻，心中涌起的是一种对未知领域的探求欲。我一直对那些能够赋予机器“智慧”的技术深感兴趣，而这本书的书名，正巧触及了我好奇的几个核心领域。在我看来，一个能够执行复杂任务的机器人，必然是一个高度集成的系统，它需要“看见”世界（机器视觉），“思考”如何行动（机器人学），并且能够“执行”指令（控制）。机器视觉，它如同机器人的“眼睛”，能够识别形状、颜色、纹理，甚至理解三维空间。而机器人学，则是在理解了外部环境后，如何规划机器人的运动，如何让它的肢体协调运作，完成特定的任务。最后，控制理论，就好比机器人的“大脑”，它根据视觉信息和任务需求，不断调整和优化指令，确保机器人的动作既准确又高效。而“MATLAB算法基础”这个副标题，更是让我看到了这本书的实用价值。它意味着这本书不仅仅是概念的罗列，而是会提供一套基于MATLAB的算法实现方法，让我能够通过实际操作，去理解和掌握这些复杂的算法。我期待这本书能够从最基础的图像处理算法讲起，逐步深入到目标检测、跟踪，以及更高级的SLAM（同步定位与建图）技术。同时，我也希望能清晰地了解到机器人运动学、动力学的基本原理，以及如何利用MATLAB进行路径规划和运动控制。这本书若能提供丰富的代码示例，并且清晰地解释代码背后的逻辑，那将极大地帮助我将理论知识转化为实际技能，让我能够真正地参与到机器人技术的研究和开发中。

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对于一本命名为《机器人学、机器视觉与控制――MATLAB算法基础》的书籍，我的初步期待是它能够清晰地梳理出这三个看似独立但又紧密联系的学科是如何在实际应用中融会贯通的。尤其吸引我的是“MATLAB算法基础”这几个字，它为我描绘了一个清晰的学习路径：不是停留在理论的空中楼阁，而是通过一个具体、强大的工具，将那些抽象的数学模型和算法“跑”起来，去验证，去调整，去优化。我常常在思考，机器视觉中的图像处理算法，比如特征提取、目标识别，它们是如何被转化为一系列的数学运算，最终被计算机理解并执行的？而这些识别的结果，又如何通过控制理论的原理，转化为机器人执行特定任务的指令，例如精准地抓取一个物体，或者平稳地导航穿越一个复杂的环境？这本书若能有效地解答这些疑问，将极大地满足我对于“知其然”更“知其所以然”的渴望。我希望它能提供循序渐进的讲解，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的算法和系统集成。如果书中能够包含实际的代码示例，并且这些示例能够清晰地展示如何利用MATLAB来实现书中介绍的算法，那就更棒了。毕竟，对于我这样一名对机器人技术充满热情但又并非专业科班出身的学习者来说，直观的代码演示往往比纯理论的阐述更能激发我的学习兴趣，也更容易让我将所学的知识内化。我对这本书充满了期待，希望它能够成为我进入机器人世界，尤其是利用MATLAB进行相关算法开发和研究的坚实起点，让我能够真正地“动手”去创造和探索。

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已收到，包装还好

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好，很好，非常好，相信京东，下次还从京东买。

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快递送的很快，剩下就是慢慢学了

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快

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书不错，优惠的时候买了很多！

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讲的不是很详细，是给有基础的看的

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印刷精致，发货速度快，推荐

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经典之作，应该是学习机器人的基础资料中做好的，特别是对研究算法和软件的。