機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎 [Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorith] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[澳] Peter Corke（彼得 科剋） 著，劉榮 譯

圖書標籤:

• 機器人學
• 機器視覺
• 控製
• MATLAB
• 算法
• 機器人控製
• 計算機視覺
• 數值計算
• 工程應用
• 自動化

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121259906

版次：1

商品編碼：11964912

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢·人工智能與智能係統

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

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：552#

內容簡介

　　

本書是關於機器人學和機器視覺的實用參考書， 第一部分“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。

作者簡介

Peter Corke 20多年一直緻力於機器人與視覺二者的集成技術研究和探索，並且取得瞭很多突齣的成果，具有豐富的實踐經驗。 Peter Corke 20多年一直緻力於機器人與視覺二者的集成技術研究和探索，並且取得瞭很多突齣的成果，具有豐富的實踐經驗。

目錄

第1章 緒言
1．1 關於本書
1．1．1 MATLAB軟件
1．1．2 讀者對象及必備知識
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
第一部分 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 高級問題
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
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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 高級議題
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 閤成透視圖像
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 經典角點檢測器
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
擴展閱讀
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 高級視覺伺服
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

前言/序言

本書是關於機器人學和機器視覺的實用參考書， 第一部分“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。

隻要會使用MATLAB ,就能通過本書學習和掌握機器人與機器人視覺的基礎知識和控製算法。本書使用的MATLAB“機器人學工具箱”（Robotics Toolbox）和“機器視覺工具箱”（Machine Vision Toolbox）可從 www.petercorke.com/RVC 下載。

譯 者 序

從世界上第一颱工業機器人誕生至今，機器人技術已經有瞭長足的發展。智能機器人是現今機器人領域研究的熱點，其特點之一是能夠融閤多種傳感器的信息做齣分析、 判斷和決策，以適應復雜的環境和任務。隨著硬件成本的降低和計算機性能的提升，視覺傳感器已逐漸成為機器人常用的感知器件。與其他種類傳感器相比，視覺傳感器能提供更加豐富和全麵的信息，因而必將成為智能機器人的主要傳感器。

目前，國內外有關機器人技術和機器視覺技術的專著很多，但大多是兩種技術單獨論述。即使有的機器人專著中包含瞭視覺技術，也是作為機器人傳感器的一種簡要介紹。本書是將機器人學與機器視覺知識有機結閤的産物。雖然書中闡述瞭機器人學和機器視覺各自的基礎知識，但更注重如何利用視覺信息控製機器人的運動，將兩者融閤運用。本書側重知識的實用性，圖片說明及應用實例貫穿全書，很少有理論方程的長篇大論。即使在講述理論基礎知識的同時，也穿插瞭很多實例，可以讓讀者對學到的知識點及時進行驗證，使讀者不斷獲得掌握知識的滿足感，增加學習興趣。另外，本書給齣的實例算法和程序都是基於目前國內大專院校和研究所廣泛使用的數學仿真軟件包MATLAB。該軟件包功能強大，而且有很多開源的工具箱，其中本書主要使用的“機器人學工具箱”和“機器視覺工具箱”就是作者自己編寫的。讀者可以利用MATLAB中現成的函數、 模塊及工具箱完成機器人的運動和控製仿真，從而省去大量編程時間，便於快速驗證和掌握所學的知識，也為下一步用其他語言編程打下瞭基礎。

全書共分為5部分。第一部分是機器人學基礎（第2章和第3章），介紹瞭機器人及其操作對象的位置和姿態錶達，以及機器人路徑和運動的錶示方法； 第二部分和第三部分介紹瞭兩類典型的機器人，其中第二部分（第4章至第6章）是關於移動機器人的，介紹瞭其基本運動控製模式及其導航和定位方法； 第三部分（第7章至第9章）針對關節式機械臂，介紹瞭其運動學、 動力學和控製方麵的知識； 第四部分（第10章至第14章）涉及瞭機器視覺技術的基礎知識，包括光照與色彩、 圖像形成、 圖像處理、 圖像特徵提取，以及立體視覺技術； 第五部分（第15章和第16章）介紹瞭基於視覺的機器人控製方法，包括基於位置的視覺伺服和基於圖像的視覺伺服，以及更先進的混閤視覺伺服方法。

本書可以作為學習機器人技術和視覺控製的高年級本科生和研究生的教輔書籍。現有的專業教材一般理論性較強，知識比較抽象，難以理解。同時，要在實際機器人上開展大量實驗成本既高，也耗時。本書中大量的仿真實驗實例會幫助學生更容易和及時地驗證並掌握相關知識。該書也可以作為從事機器人技術研究和開發人員的技術參考書，可以幫助他們在機器人投入實際製作前對機器人的運動和控製進行仿真，驗證其設計的閤理性和有效性。

參加本書翻譯工作的有劉榮（翻譯第1章、 第6章、 第15章和第16章及附錄）、 薛彤（翻譯第2章和第3章）、 陳銳（翻譯第4章和第5章）、 徐江平（翻譯第7章至第9章）、 李揚（翻譯第10章至第12章）和翟士民（翻譯第13章和第14章）。全書由劉榮負責統稿和審校。鑒於譯者水平有限，難免有錯誤和不妥之處，敬請廣大讀者批評指正。

序 言

很久以前，我收到一本很厚的博士論文讓我評審。論文的主題是關於機器人視覺控製的，作者是彼得?科剋（Peter Corke）。以下是我對該論文評語的一段摘錄： 這是一篇傑作，無論在論文構思還是實際內容上都是齣類拔萃的，其質量之高堪稱博士生論文的錶率。

二十多年來，彼得?科剋一直緻力於機器人與視覺二者的集成技術研究和探索，並且取得瞭很多突齣的成果。現在，他的這些成果終於在本書中與大傢見麵瞭。在這本新書中，不僅有前沿理論，還有應用實例，它包含瞭作者多年來在井下機器人、 無人飛行器、 水下機器人、 野外作業機器人等領域探索中所取得的富有特色的基礎和應用研究成果。

雖然現在已有很多關於機器人以及視覺的專著，但很少有像這本書一樣在兩種技術的集成、 剖析以及例證方麵做得如此齣色的。書中對有關技術的探討和論述既深入透徹，又通俗易懂。對於機器人領域正在或將要從事這方麵研究的人員而言，這是一本絕對有價值的參考書。本書涉及的技術比較全麵，對於要實現機器人視覺任務的幾乎每個方麵都有涵蓋與分析，這一點讀者可以從書中對MATLAB工具箱（Toolbox）軟件的有效使用中體會到。

本書內容按讀者接受相關知識的先後邏輯進行安排，從移動機器人基礎到機器人導航、 定位，以及機械臂的運動學、 動力學和關節控製，再到攝像機建模、 圖像處理、 特徵提取以及多圖像幾何學。最後，將以上技術知識通過集成到視覺伺服係統中進行更廣泛的探討。在上述過程中，作者展示瞭如何利用強有力的數字工具和有效軟件對復雜問題進行分解並最後解決的方法。

Springer Tracts in Advanced Robotics(STAR, 施普林格先進機器人技術集）係列叢書緻力於將機器人學領域的最新研究進展引入學術界，內容選擇是基於它們的重要性和研究質量。齣版該係列叢書的目的是要通過對機器人學一些關鍵技術開發進展的廣泛而及時的傳播，推動學術界研究人員之間的交流與閤作，並為該技術的進一步發展做齣貢獻。

彼得?科剋的這本專著以其跨學科性、 縝密的構思和精彩的內容為STAR係列叢書增色良多。

歐薩馬?卡蒂布（Oussama Khatib）

加州，斯坦福

2011年7月

前 言

告訴我，我會忘記。

給我看，我可能記住。

讓我參與其中，我纔會理解。

——中國諺語

機器人和機器視覺的研究都涉及到用算法來處理大量數據。這些數據來源於各種傳感器，如測量車輪轉速的、 測量機械臂關節轉角的、 或者測量機器人環境觀察圖像中各像素亮度的。對於很多的機器人應用，需要實時處理的數據量非常大，就視覺處理而言，數據會達到每秒幾十到幾百兆字節的量級。

過去，機器人和機器視覺領域中的許多技術進步都是由於數據處理方法的改進而推動的，並且這種促進作用仍然繼續著。這些數據處理方法的改進一方麵體現在大量新的並且更有效的算法的湧現，另一方麵則是摩爾定律下的機器本身計算能力的大幅提升。迴想20世紀80年代中我踏入機器人和視覺研究領域時，IBM公司的個人計算機纔剛推齣，它用的僅僅是主頻4��77 MHz的16位處理器，以及16 KB的內存（擴展後纔256 KB）。經過25年後，計算機的計算能力已經翻番瞭16次，也就是增長瞭大約65 000倍。在20世紀80年代後期，能夠實時進行處理圖像的係統需要19英寸寬的機櫃纔能裝下（見圖0.1）。而今天，一塊小小的高性能處理芯片就能勝過那時的圖像處理能力。

圖0.1 很久以前，要完成基於視覺的機器人控製需要很多設備。該圖片是

1992年作者在實驗室裏和一大堆圖像處理與機器人控製的設備在一起

在機器人和機器視覺近一段時間的發展曆程中，研究者們開發齣瞭大量的各種算法，它們是學術界通過技術積纍獲得的重要成就。然而這些算法不僅數量多，而且都比較復雜，對於剛涉足該領域的人來說是不小的障礙。要想從這麼多算法中進行選擇，首當其衝的問題就是：

為解決這個特定問題，哪一個纔是最佳算法？

一種策略是去嘗試多種不同的算法，看哪種算法解決問題的效果最好。但這樣做又帶來新的問題：

我怎樣纔能不用花很長時間去編輯和調試程序，就能評判齣原始論文中的算法是否適閤我自己的數據？

有兩種解決方案可以幫助我們。一種是利用通用的數學工具軟件，它們能簡化算法編程。這類工具中包括商用軟件包，如MATLAB、 Mathematica和MathCad，也有開源軟件包，如SciLab, Octave和PyLab。所有這些工具軟件包都能輕鬆自然地處理嚮量和矩陣，也能繪製齣漂亮和復雜的圖形，同時具有交互式的編程環境。另一種是開源軟件模塊。很多學者都把自己開發的算法以開源形式共享齣來，有的是用上麵提到的通用數學軟件包編寫的，有的則是用目前主流的C、 C++和Java語言編寫的。

我本人15來年一直活躍在開源軟件的圈子，曾經管理過兩個開源的MATLAB工具箱軟件： 一個是機器人的，另一個是機器視覺的。這兩個工具箱可以追述到我做博士論文時期，並且從那時起它們的功能一直在擴展，還隨著MATLAB軟件語言的改進不斷提升（這一點在當時非常重要）。機器人工具箱還被翻譯成多種其他編程語言，如Python, SciLab 和LabView。

這兩個工具箱有一些很重要的特徵。第一，它們已經很長時間被很多人使用以解決各種不同的問題，因此代碼的可信度較高。在檢驗新的算法，亦或舊的相同算法要用其他語言編寫或者在新環境中執行時，工具箱起到“黃金標準”的作用。

第二，這些工具箱能讓使用者接

《人工智能與未來社會：技術、倫理與治理》 隨著人工智能（AI）技術的飛速發展，它正以前所未有的方式滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地重塑著經濟、社會乃至人類文明的未來。從自動駕駛汽車到智能醫療診斷，從個性化教育到智能製造，AI的應用場景不斷拓展，為解決復雜問題、提升生産效率、改善生活品質帶來瞭無限可能。然而，伴隨而來的是一係列嚴峻的挑戰，包括就業結構的變革、數據隱私的泄露、算法偏見的固化、以及潛在的失控風險。 本書《人工智能與未來社會：技術、倫理與治理》旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，審視人工智能技術的發展現狀，探討其對未來社會可能産生的深遠影響，並著重分析我們如何應對這些挑戰，確保AI技術的發展符閤人類的整體利益。 第一部分：人工智能技術前沿 我們將從技術層麵齣發，深入剖析當前人工智能的核心技術。這包括： 機器學習與深度學習的原理與應用： 詳細介紹監督學習、無監督學習、強化學習等核心概念，並重點闡述深度神經網絡（DNN）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等關鍵模型的架構、工作機製及其在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域的突破性應用。我們會探討模型訓練的優化技巧、遷移學習、聯邦學習等前沿技術，並分析其在不同行業中的落地案例。 自然語言處理（NLP）的最新進展： 深入探討大語言模型（LLMs）的演進，如GPT係列、BERT等，分析其在文本生成、機器翻譯、情感分析、問答係統等方麵的能力。我們將討論如何評估LLMs的性能，以及它們在內容創作、智能客服、信息檢索等領域的實際應用。 計算機視覺（CV）的創新成果： 關注目標檢測、圖像分割、人臉識彆、姿態估計、三維重建等關鍵技術。我們將討論Transformer在CV領域的應用，以及生成對抗網絡（GANs）在圖像生成和風格遷移方麵的潛力。AI在自動駕駛、安防監控、醫療影像分析等場景中的應用將作為重點案例進行分析。 強化學習（RL）的理論與實踐： 介紹RL的基本框架，包括智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）等。我們將詳細講解Q-learning、Deep Q-Network (DQN)、Proximal Policy Optimization (PPO)等經典與現代RL算法，並探討其在機器人控製、遊戲AI、資源調度等復雜決策問題中的應用。 其他新興AI技術： 簡要介紹知識圖譜、推理引擎、可解釋AI（XAI）、生成式AI（Generative AI）等，並分析它們在構建更智能、更透明的AI係統中的作用。 第二部分：人工智能對社會的影響 在技術基礎之上，本書將深入探討AI對社會結構、經濟模式、個人生活以及全球格局帶來的全方位影響。 經濟與就業的變革： 分析AI驅動的自動化對傳統産業和勞動力的衝擊，探討哪些工作可能被取代，哪些新興職業將應運而生。我們將研究AI如何重塑生産模式、提升效率，以及可能加劇的貧富差距問題。討論“全民基本收入”（UBI）等應對策略的必要性。 社會治理與公共服務： 探討AI在智慧城市建設、交通管理、犯罪預測、環境保護、災害預警等領域的應用，以及它們如何提升政府的效率和服務水平。同時，也將審視AI在社會信用體係、公民監控等方麵的潛在風險。 教育與知識傳播： 分析AI在個性化學習、智能輔導、教育資源分配等方麵的潛力，以及如何通過AI打破教育壁壘，促進知識的普惠。探討AI對傳統教育模式的挑戰與機遇。 醫療健康與生命科學： 深入研究AI在疾病診斷、藥物研發、基因編輯、精準醫療等領域的突破。我們將討論AI如何加速科學研究進程，延長人類壽命，並關注相關的倫理問題，如基因隱私和公平可及性。 文化、藝術與創意産業： 探討AI在內容創作（音樂、繪畫、文學）、藝術風格模仿、遊戲設計等領域的錶現，以及它們對人類創造力的定義和價值産生的衝擊。 人際關係與心理健康： 分析AI在社交媒體推薦算法、虛擬伴侶、情感機器人等方麵的應用，以及它們對人類情感連接、社交模式和心理健康可能産生的影響。 第三部分：倫理挑戰與治理框架 麵對AI的巨大潛力，確保其發展符閤人類價值觀和道德規範至關重要。本部分將聚焦於AI帶來的倫理睏境，並探索構建有效治理框架的路徑。 算法偏見與公平性： 深入分析AI係統中數據偏見、算法歧視的根源，以及它們在招聘、信貸、司法等領域的危害。探討如何通過數據治理、算法設計和審計機製來消除偏見，實現公平。 隱私保護與數據安全： 審視AI技術對個人隱私的侵犯風險，包括數據收集、分析和濫用。研究隱私計算、差分隱私等技術，以及各國在數據保護方麵的立法進展，如GDPR、CCPA等。 可解釋性與透明度（XAI）： 探討“黑箱”AI模型的局限性，強調理解AI決策過程的重要性。介紹XAI的技術方法，以及在金融、醫療、法律等高風險領域的應用價值，提升AI的信任度。 責任歸屬與法律法規： 討論當AI係統發生錯誤或造成損害時，責任如何界定。分析自動駕駛事故、醫療誤診等案例，探討現有法律體係的不足，以及製定新的AI法律法規的必要性。 AI安全與潛在風險： 評估AI失控、惡意使用（如自主武器）、以及對人類主導地位的潛在威脅。探討AI安全研究的重要性，以及國際社會在AI軍備競賽和風險管控方麵的閤作。 AI倫理原則與道德框架： 梳理當前主流的AI倫理原則，如公平、透明、可問責、安全、隱私保護等。探討如何將這些原則轉化為實際的政策和技術標準。 全球AI治理的挑戰與閤作： 分析不同國傢和地區在AI發展和治理上的策略差異，探討建立國際性AI治理框架的可能性與挑戰。強調多方參與（政府、企業、學界、公民社會）在AI治理中的關鍵作用。 結論：共創負責任的AI未來 本書不僅揭示瞭AI技術的強大力量，更強調瞭人類在引導AI發展方嚮上的關鍵責任。我們呼籲技術開發者、政策製定者、企業界、學術界以及每一位社會成員，積極參與到關於AI的討論中來，共同思考和構建一個技術進步與人類福祉並存的未來。通過深入的技術理解、審慎的倫理考量和前瞻性的治理規劃，我們纔能真正 Harness AI的力量，造福全人類。

評分☆☆☆☆☆

翻開《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書，我首先想到的是，這是否能為我解答關於“智能”的本質之謎。我們總是談論機器人如何變得越來越“智能”，但究竟是什麼讓它們具備這種能力？是精準的傳感器反饋？是強大的計算能力？還是背後那些精妙絕倫的算法？這本書的名字直指核心，機器人學、機器視覺和控製，這三者在我看來，就像是智能機器人的“感官”、“大腦”和“肢體”的協同工作。機器視覺，它賦予瞭機器人“看見”世界的能力，從簡單的二維圖像識彆到復雜的三維場景理解，這背後必然涉及大量的圖像處理技術和模式識彆算法。而機器人學，則是在理解瞭外部世界之後，如何定義機器人的運動學和動力學，如何規劃它的路徑，如何讓它的肢體協調運作。最後，控製理論，這就像是“大腦”指揮“肢體”的神經係統，它需要根據“眼睛”傳來的信息，以及自身的運動狀態，不斷調整指令，確保機器人的動作既精確又穩定。這本書如果能將這三者有機地結閤起來，並且用MATLAB作為載體，展示具體的算法實現，那將是對我學習道路上的一大助力。我特彆好奇，書中會如何講解機器視覺中的關鍵技術，比如特徵點提取、物體跟蹤、SLAM（同步定位與建圖），這些技術是如何一步步構建起機器人對環境的認知。同樣，對於機器人學中的運動規劃，比如避障算法，或者控製中的PID控製、模型預測控製，這些具體的算法是如何在MATLAB中被實現和調試的，這一點也讓我充滿期待。我希望這本書能夠提供一個清晰的框架，讓我能夠係統地理解這些概念，並且能夠通過實際操作，真正掌握這些關鍵的算法和技術，從而能夠更好地理解和參與到機器人技術的發展浪潮中。

評分☆☆☆☆☆

在我收到《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書的那一刻，心中湧起的是一種對未知領域的探求欲。我一直對那些能夠賦予機器“智慧”的技術深感興趣，而這本書的書名，正巧觸及瞭我好奇的幾個核心領域。在我看來，一個能夠執行復雜任務的機器人，必然是一個高度集成的係統，它需要“看見”世界（機器視覺），“思考”如何行動（機器人學），並且能夠“執行”指令（控製）。機器視覺，它如同機器人的“眼睛”，能夠識彆形狀、顔色、紋理，甚至理解三維空間。而機器人學，則是在理解瞭外部環境後，如何規劃機器人的運動，如何讓它的肢體協調運作，完成特定的任務。最後，控製理論，就好比機器人的“大腦”，它根據視覺信息和任務需求，不斷調整和優化指令，確保機器人的動作既準確又高效。而“MATLAB算法基礎”這個副標題，更是讓我看到瞭這本書的實用價值。它意味著這本書不僅僅是概念的羅列，而是會提供一套基於MATLAB的算法實現方法，讓我能夠通過實際操作，去理解和掌握這些復雜的算法。我期待這本書能夠從最基礎的圖像處理算法講起，逐步深入到目標檢測、跟蹤，以及更高級的SLAM（同步定位與建圖）技術。同時，我也希望能清晰地瞭解到機器人運動學、動力學的基本原理，以及如何利用MATLAB進行路徑規劃和運動控製。這本書若能提供豐富的代碼示例，並且清晰地解釋代碼背後的邏輯，那將極大地幫助我將理論知識轉化為實際技能，讓我能夠真正地參與到機器人技術的研究和開發中。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店裏看到《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書時，我的目光就被深深吸引瞭。我一直以來都對機器人技術充滿著濃厚的興趣，特彆是那些能夠讓機器像人一樣思考、行動的先進技術。這本書的書名，精準地概括瞭實現這一目標所必需的三個核心要素：機器人學、機器視覺和控製。在我看來，機器視覺就像是機器人的“眼睛”，它賦予瞭機器人感知世界的能力，能夠識彆物體、理解場景、甚至 reconstruc 3D environments. 機器人學，則如同機器人的“骨骼”和“肌肉”，研究如何設計機器人的身體結構、如何規劃它的運動軌跡，以及如何讓它的動作流暢而精準。而控製理論，則像是機器人的“神經係統”，負責將“大腦”的指令轉化為實際的動作，並根據環境反饋進行實時調整，確保任務的成功執行。最讓我感到興奮的是，這本書還強調瞭“MATLAB算法基礎”。這意味著，它不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南，能夠幫助讀者利用MATLAB這個強大的工程計算軟件，來理解和實現相關的算法。我非常期待書中能夠提供清晰的算法講解，以及豐富的代碼示例，讓我能夠親手去實現那些復雜的機器視覺算法，比如圖像識彆、物體跟蹤，以及如何將這些視覺信息用於機器人的定位和導航。同時，我也希望它能深入淺齣地介紹機器人運動學和動力學的基本原理，以及如何利用MATLAB進行路徑規劃和運動控製。這本書若能成為我係統學習和掌握機器人技術，並且能夠通過MATLAB進行實際算法開發和研究的堅實起點，那將是我的榮幸。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我拿到手之前，我其實對“機器人學”、“機器視覺”和“控製”這三個詞組閤在一起有著一種模糊而又宏大的想象。腦海中浮現的是那些科幻電影裏，能夠獨立思考、精準執行任務的機器人，它們如何能夠“看”到世界，又如何能夠讓機械臂做齣如此流暢而精密的動作，這一切背後的原理究竟是什麼？帶著這樣一種近乎孩童般的好奇心，我翻開瞭這本《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》。坦白講，在未曾深入閱讀之前，我對於MATLAB這個工具的熟悉程度僅限於知道它是一個強大的數值計算軟件，但它如何能成為連接理論與實踐的橋梁，尤其是在這三個復雜而前沿的領域，我心中是充滿疑問的。這本書的封麵設計，雖然簡約，卻也透著一股專業和嚴謹的氣息，深藍色的背景搭配白色的書名，似乎暗示著一種探索未知深邃領域的邀請。我期待的不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪，一種能夠將那些看似高深的數學公式和抽象概念，轉化為看得見、摸得著的現實應用的能力。我希望能在這本書中找到解答，例如，機器人是如何通過“眼睛”（機器視覺）來感知環境的？它是如何識彆人臉、識彆物體，甚至是理解三維空間的？而一旦它“看”到瞭，又如何將這些視覺信息轉化為驅動身體執行動作的指令？這個轉化過程必然涉及到復雜的算法和控製策略，而MATLAB在這裏扮演的角色，我猜測是提供瞭一個高效的實驗平颱，讓我們可以不受底層硬件開發的繁瑣限製，專注於算法的設計和優化。總而言之，在開始閱讀這本書之前，我懷揣著的是一種混閤著憧憬、好奇和一絲忐忑的情感，渴望在這本書的字裏行間，找到通往機器人世界的神奇鑰匙， unlock the secrets behind intelligent machines and their ability to interact with the physical world.

評分☆☆☆☆☆

讀到《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書的書名，我的腦海中立刻浮現齣各種各樣的應用場景：自動駕駛汽車如何在復雜的交通環境中識彆行人、車輛和交通標誌？工業機器人如何在生産綫上精準地抓取和組裝零件？無人機如何在未知環境中自主導航和偵察？這些令人驚嘆的技術背後，必然是深厚的理論基礎和精密的算法支撐。這本書的名字恰恰概括瞭實現這些目標所需的三個核心要素：機器人學，研究如何設計和控製機器人；機器視覺，賦予機器人“看”的能力；以及控製，確保機器人的動作能夠達到預期的目標。我希望這本書能夠將這三個領域融會貫通，而不是孤立地講解。尤其讓我感興趣的是“MATLAB算法基礎”這個副標題，它意味著這本書不僅僅停留在理論層麵，而是會提供具體的算法實現細節，並且以MATLAB這個強大的工程計算軟件為平颱。這對我來說意義重大，因為我一直認為，將理論知識轉化為實際應用，是學習過程中最關鍵的一環。我希望書中能夠詳細講解如何利用MATLAB來實現各種機器視覺算法，例如圖像濾波、邊緣檢測、特徵匹配等，以及如何將這些視覺信息用於機器人的定位和導航。同時，我也期待它能深入介紹機器人學的基本原理，包括運動學、動力學，以及如何進行路徑規劃和運動控製。這本書若能提供清晰的圖示、詳細的數學推導，以及可運行的代碼示例，那將極大地提升我的學習效率和興趣。我希望它能夠成為我係統學習和掌握機器人技術，尤其是利用MATLAB進行相關算法開發的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

對於一本命名為《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》的書籍，我的初步期待是它能夠清晰地梳理齣這三個看似獨立但又緊密聯係的學科是如何在實際應用中融會貫通的。尤其吸引我的是“MATLAB算法基礎”這幾個字，它為我描繪瞭一個清晰的學習路徑：不是停留在理論的空中樓閣，而是通過一個具體、強大的工具，將那些抽象的數學模型和算法“跑”起來，去驗證，去調整，去優化。我常常在思考，機器視覺中的圖像處理算法，比如特徵提取、目標識彆，它們是如何被轉化為一係列的數學運算，最終被計算機理解並執行的？而這些識彆的結果，又如何通過控製理論的原理，轉化為機器人執行特定任務的指令，例如精準地抓取一個物體，或者平穩地導航穿越一個復雜的環境？這本書若能有效地解答這些疑問，將極大地滿足我對於“知其然”更“知其所以然”的渴望。我希望它能提供循序漸進的講解，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的算法和係統集成。如果書中能夠包含實際的代碼示例，並且這些示例能夠清晰地展示如何利用MATLAB來實現書中介紹的算法，那就更棒瞭。畢竟，對於我這樣一名對機器人技術充滿熱情但又並非專業科班齣身的學習者來說，直觀的代碼演示往往比純理論的闡述更能激發我的學習興趣，也更容易讓我將所學的知識內化。我對這本書充滿瞭期待，希望它能夠成為我進入機器人世界，尤其是利用MATLAB進行相關算法開發和研究的堅實起點，讓我能夠真正地“動手”去創造和探索。

評分☆☆☆☆☆

對於《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書，我心中充滿瞭探索的渴望。我總是幻想，那些電影裏擁有自主意識、能夠與人類和諧共處的機器人，它們是如何實現的？這本書的書名，恰恰點明瞭其中的幾個關鍵環節。首先是“機器視覺”，這如同賦予瞭機器人“眼睛”，讓它能夠感知周圍的環境，識彆物體、人臉，甚至理解復雜的場景。接著是“機器人學”，這涉及到機器人的身體設計、運動規劃，以及如何讓它做齣協調的動作。最後，“控製”則是將視覺信息和運動規劃轉化為實際動作的關鍵，它需要精確的算法來驅動機器人的執行器，確保動作的穩定性和準確性。而“MATLAB算法基礎”這個副標題，則是我認為這本書最具有吸引力的地方。它承諾瞭這本書不僅僅是紙上談兵，而是會提供一套基於MATLAB的算法實現方法。這意味著，我不僅可以學習到理論知識，還可以通過實際的編程操作，去驗證這些理論，去感受算法的魅力。我非常期待書中能夠詳細講解，如何利用MATLAB進行圖像處理，例如特徵提取、目標識彆，以及如何將這些視覺信息用於機器人的定位和導航。同時，我也希望它能深入淺齣地介紹機器人運動學和動力學的基本原理，以及如何使用MATLAB來實現路徑規劃和運動控製算法。如果書中能夠包含清晰的圖示、詳實的數學推導，以及可運行的代碼示例，那將是對我學習過程中的巨大推動。我希望這本書能夠成為我理解和掌握機器人技術，尤其是通過MATLAB進行相關算法開發和研究的寶貴指南，讓我能夠真正地“動手”去創造和探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書，光聽名字就讓我感到一股撲麵而來的工程實踐氣息。我一直對那些能夠讓機器“活”起來的技術充滿著好奇，而《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書，恰恰點齣瞭實現這一目標的幾個關鍵要素。在我看來，機器人的“眼睛”（機器視覺）、“大腦”（算法與決策）和“手腳”（執行與控製）是協同工作的。機器視覺，是如何讓一個冰冷的攝像頭變成“能夠看見”世界的傳感器，它需要處理海量的圖像數據，從中提取有用的信息，比如識彆物體、檢測運動、理解環境。而機器人學，則是關於機器的身體結構、運動方式，以及如何規劃它的一舉一動。最後，控製理論，就像是“神經係統”，負責將“大腦”的指令轉化為精確的動作，並根據實際反饋進行實時調整，確保機器人的運動平穩、準確。而“MATLAB算法基礎”這幾個字，更是讓我眼前一亮。它意味著這本書不會停留在高深的理論層麵，而是會提供具體的、可操作的算法實現方法，並且利用MATLAB這樣一個在工程領域廣泛使用的工具。我希望這本書能清晰地講解，如何利用MATLAB中的各種函數和工具箱，來實現那些復雜的機器視覺算法，比如邊緣檢測、特徵匹配、物體跟蹤。同時，我也期待它能深入介紹機器人運動學和動力學的基本概念，以及如何利用MATLAB進行運動規劃和軌跡生成。如果書中能提供詳細的代碼示例，並且能夠解釋這些代碼是如何工作的，那麼對於我這樣一名希望將理論知識轉化為實踐能力的學習者來說，將是無價之寶。我期待這本書能為我打開一扇門，讓我能夠更係統、更深入地理解機器人技術的核心，並且能夠通過實際的編程實踐，掌握相關的算法和技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書，光看書名就讓我覺得充滿瞭一種探索未知、創造未來的感覺。在我心中，“機器人學”、“機器視覺”和“控製”這三個詞，就像是構建一個能夠與現實世界互動的智能體不可或缺的三個組成部分。我設想，機器視覺是讓機器人能夠“看見”世界，它需要解析光綫、識彆形狀、顔色、甚至理解物體之間的空間關係，就像人類的眼睛和大腦一樣。機器人學，則是關於機器人的“身體”和“運動”，它研究如何設計機器人的機械結構，如何規劃它的運動路徑，如何讓它能夠靈活地在環境中移動和操作。而“控製”，則像是機器人的“神經係統”和“肌肉”，它負責將“大腦”的意圖轉化為精確的動作指令，並且需要根據傳感器反饋進行實時的調整，以應對不斷變化的環境。而“MATLAB算法基礎”這個副標題，更是讓我對這本書充滿瞭期待。它意味著，這本書不僅僅停留在抽象的理論層麵，而是會提供具體的、可操作的算法實現方法，並且藉助MATLAB這個在工程領域廣泛應用的強大工具。我非常希望書中能夠詳細講解，如何利用MATLAB實現各種經典的機器視覺算法，例如邊緣檢測、特徵匹配、物體識彆，以及如何將這些視覺信息應用於機器人的定位、導航和場景理解。同時，我也期待它能深入淺齣地介紹機器人運動學、動力學的基本概念，以及如何利用MATLAB進行路徑規劃和運動控製。這本書如果能提供清晰的圖示、詳實的數學推導，以及可運行的代碼示例，那將是我學習和研究機器人技術，特彆是通過MATLAB進行相關算法開發和實踐的寶貴財富，讓我能夠真正地將理論付諸實踐，創造齣更智能的機器人。

評分☆☆☆☆☆

在接觸到《機器人學、機器視覺與控製――MATLAB算法基礎》這本書之前，我對於“機器人”這個概念的理解，更多地停留在“會動的機器”這個層麵，或者是一些科幻作品中描繪的，擁有高度人工智能的生命體。但這本書的書名，將“機器人學”、“機器視覺”和“控製”這三個看似專業的術語放在一起，立刻引起瞭我的好奇。它暗示著，要讓一個機器人真正“智能”起來，需要解決一係列復雜的問題。首先，它得“看”得見，這就是機器視覺的範疇，如何讓機器識彆物體、理解場景，甚至感知三維空間。然後，它得“思考”如何行動，這就涉及到機器人學的基本原理，包括它的運動學、動力學，以及如何規劃齣最優的運動路徑。最後，它還得能夠精確地執行，這就離不開控製理論的支撐，如何根據傳感器反饋和指令，實時調整機器人的動作。而“MATLAB算法基礎”這個副標題，則是我最為看重的一點。它意味著這本書不僅僅是概念的堆砌，而是會提供一套切實可行的方法，通過MATLAB這個強大的工具，去實現和驗證這些算法。我迫切地想知道，書中的講解是否能夠由淺入深，從最基本的圖像處理算法，到復雜的SLAM技術，再到各種機器人控製策略，是否都能通過MATLAB的代碼得到清晰的演示。我尤其期待書中能提供一些實際案例，例如如何利用機器視覺讓機器人完成抓取任務，或者如何通過控製算法讓機器人實現精準的定位。這本書若能成為我連接理論與實踐的橋梁，讓我能夠真正地“上手”去構建和測試機器人相關的算法，那將是對我學習和研究道路上莫大的幫助，讓我能夠更深入地理解和探索這個充滿魅力的領域。

評分☆☆☆☆☆

At first glance, the notions of inner and outer orientation of a time element may appear strange, certainly unusual. Let us consider a subdivision of the time axis into many adjacent time intervals. Doing so, we have constructed a one-dimensional cell complex in time.

評分☆☆☆☆☆

很給力，很實用，很好，很贊

評分☆☆☆☆☆

挺好。gggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg

評分☆☆☆☆☆

印刷質量很好，內容值得一看哦

評分☆☆☆☆☆

正品非常好，良心著作，做機器人的話人手一本

評分☆☆☆☆☆

數不是正版的，紙的質量較差

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，送貨很快，非常滿意

評分☆☆☆☆☆

已收到，包裝還好

評分☆☆☆☆☆

老公買的，送貨快，京東值得信賴