机器人手册全3卷 第1卷 机器人基础+技术+应用 机器人 工业智能机器人设计制造书籍 人工智能书 人工智能机械人套装书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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布鲁诺·西西利亚诺 著

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• 电子工程
• 书籍
• 技术应用

店铺： 北京华夏学林图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111533801

商品编码：12062374098

开本：16

套装数量：3

机器人手册共3卷 

1.机器人手册.第1卷.机器人基础 ISBN：9787111533801 定价：159元

2.机器人手册.第2卷,机器人技术 ISBN：9787111533818 定价：179元

3.机器人手册.第3卷.机器人应用 ISBN：9787111533825 定价：189元

编辑推荐

　　☆《机器人手册》由来自美国、德国、日本、意大利、加拿大等国家和地区的167位专家著写而成，凝聚了全球科学家的科技力量，绝对是机器人领域的百科全书！
　　☆这本书是全世界范围内机器人专家的心血凝结，反映了当前的机器人研究动态，囊括了机器人内在的科学原理，机器人爱好者必备佳品！书中的案例都是经典实例，有了这本书，你对机器人世界的历史、现状和未来都会有很好的掌握！
　　☆本手册内容深入浅出，并附有大量的实际案例，既方便自主学习也适合工业应用，是机器人爱好者的良师益友。

内容简介

　1.机器人手册.第1卷.机器人基础

 

《机器人手册第1卷机器人基础》共分两篇，分别为机器人学基础和机器人结构。

机器人学基础篇介绍了在模型、设计和控制机器人系统过程中用到的基本原则和方法，包括运动学、动力学、机构与驱动、传感与估计、运动规划、动作控制、力控制、机器人体系结构与程序设计、机器人智能推理方法。这些主题将被拓展和应用到特殊的机器人结构和系统中。

机器人结构篇既阐述了机器人的性能评价与设计标准、模型识别，又介绍了运动学冗余机械臂、并联机器人、具有柔性元件的机器人、机器人手、有腿机器人、轮式机器人、微型和纳米机器人的结构。探讨了在实际物理实现过程中的设计、模型、运动计划和控制等问题。

本手册内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和应用，可作为机器人、人工智能、自动化控制以及计算机应用等专业科研人员、高校师生的参考用书，也可作为相关专业本科生或研究生的参考教材，还可供机器人业余爱好者参考。

 

2.机器人手册.第2卷,机器人技术

 

《机器人手册第2卷机器人技术》共分3篇，详细介绍了机器人的传感与感知、操作与接口、移动式和分布式机器人技术。

传感与感知篇介绍用于生成机器人模型及外部环境的机器人的不同感觉形态和跨时空传感数据整合。包括力和触觉传感器、惯性传感器、全球定位系统和里程仪、声呐感测、距离传感器、三维视觉及识别、视觉伺服与视觉跟踪、多传感器数据融合。

操作与接口篇介绍了机器人与物体之间，机器人与人之间，机器人之间的交互。涵盖了面向操作任务的运动、接触环境的建模与作业、抓取、合作机械手、触觉学、遥操作机器人、网络遥操作机器人及人体机能增强型外骨骼。

移动式和分布式机器人篇介绍了轮式机器人运动控制、运动规划和避障、环境建模、同时定位与建图、基于行为的系统、分布式和单元式机器人、多机器人系统及网络机器人技术。

本手册内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和应用，可作为机器人、人工智能、自动化、控制以及计算机应用等专业科研人员、高校师生的参考用书，也可作为相关专业本科生或研究生的参考教材，还可供机器人业余爱好者参考。

 

3.机器人手册.第3卷.机器人应用 

 

《机器人手册第3卷机器人应用》包含两篇，分别为野外和服务机器人、以人为中心和类生命机器人。

野外和服务机器人篇涵盖了不断增长的机器人应用领域的z新前沿，包括工业机器人，水下机器人、空中机器人、农林机器人、建筑机器人、危险作业机器人、采矿机器人、搜救机器人、智能车辆、医疗机器人、康复和医疗保健机器人、家用机器人、教育机器人等内容。

以人为中心和类生命机器人篇涵盖了人�不�器人交互的z新前沿，包括类机器人、人-机器人物理交互中的安全性、与人交互的社会机器人、机器人示范编程、基于生物学启发的机器人、演化机器人、神经机器人学、感知机器人、机器人伦理学等内容。

本手册内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和应用，可作为机器人、人工智能、自动化、控制以及计算机应用等专业科研人员、高校师生的参考用书，也可作为相关专业本科生或研究生的参考教材，还可供机器人业余爱好者参考。

目录

《机器人手册第1卷 机器人基础》
译丛序
作者序一
作者序二
作者序三
作者序四
前言
编辑简介
各篇编者简介
作者列表
缩略语列表
引言

第1篇机器人学基础
第1章运动学
1.1概述
1.2位置与姿态表示
1.3关节运动学
1.4几何表示
1.5工作空间
1.6正向运动学
1.7逆向运动学
1.8正向微分运动学
1.9逆向微分运动学
1.10静力变换
1.11结论与扩展阅读
参考文献
第2章动力学
2.1概述
2.2空间矢量记法
2.3正则方程
2.4刚体系统动力学模型
2.5运动树
2.6运动环
2.7结论与扩展阅读
参考文献
第3章机构与驱动
3.1概述
3.2系统特征
3.3运动学与动力学
3.4串联机器人
3.5并联机器人
3.6机械结构
3.7关节机构
3.8机器人的性能
3.9结论与扩展阅读
参考文献
第4章传感与估计
4.1感知过程
4.2传感器
4.3估计过程
4.4表示方法
4.5结论与扩展阅读
参考文献
第5章运动规划
5.1运动规划的概念
5.2基于抽样的规划
5.3替代算法
5.4微分约束
5.5扩展与变化
5.6高级问题
5.7结论与扩展阅读
参考文献
第6章运动控制
6.1运动控制简介
6.2关节空间与操作空间控制
6.3独立关节控制
6.4PID控制
6.5跟踪控制
6.6计算转矩控制
6.7自适应控制
6.8z优和鲁棒控制
6.9数字化实现
6.10学习控制
参考文献
第7章力控制
7.1背景
7.2间接力控制
7.3交互作业
7.4力/运动混合控制
7.5结论与扩展阅读
参考文献
第8章机器人体系结构与程序设计
8.1概述
8.2发展历程
8.3体系结构组件
8.4案例研究——GRACE
8.5机器人体系结构设计艺术
8.6结论与扩展阅读
参考文献
第9章机器人智能推理方法
9.1知识表示与推理
9.2机器人的知识表示问题
9.3动作规划
9.4机器人学习
9.5结论与扩展阅读
参考文献

第2篇机器人结构
第10章性能评价与设计标准
10.1机器人设计流程
10.2工作空间标准
10.3灵巧性指标
10.4其他性能指标
参考文献
第11章运动学冗余机械臂
11.1概述
11.2面向任务的运动学
11.3微分逆运动学
11.4冗余度求解的优化法
11.5冗余度求解的任务增广法
11.6二阶冗余度求解
11.7循环性
11.8超冗余机械臂
11.9结论与扩展阅读
参考文献
第12章并联机器人
12.1定义
12.2并联机构的型综合
12.3运动学
12.4速度和精度分析
12.5奇异分析
12.6工作空间分析
12.7静力学分析和静平衡
12.8动力学分析
12.9设计
12.10应用实例
12.11结论与扩展阅读
参考文献
第13章具有柔性元件的机器人
13.1具有柔性关节的机器人
13.2具有柔性连杆的机器人
参考文献
第14章模型识别
14.1概述
14.2运动学标定
14.3惯性参数估计
14.4可辨识性和数值调整
14.5结论与扩展阅读
参考文献
第15章机器人手
15.1基本概念
15.2机器人手的设计
15.3驱动与传感技术
15.4机器人手的建模与控制
15.5应用与发展趋势
15.6结论与扩展阅读
参考文献
第16章有腿机器人
16.1历史概述
16.2周期性行走的分析
16.3采用正动力学的双足机器人控制
16.4采用ZMP方法的双足机器人
16.5多腿机器人
16.6其他的有腿机器人
16.7性能指标
16.8结论与未来发展趋势
参考文献
第17章轮式机器人
17.1概述
17.2轮式机器人的移动性
17.3轮式移动机器人的状态空间模型
17.4轮式机器人的结构特性
17.5轮式机器人的结构
17.6结论
参考文献
第18章微型和纳米机器人
18.1概述
18.2规模
18.3微米�材擅准渡系那�动器
18.4微米�材擅准渡系拇�感器
18.5制造
18.6微装配
18.7微型机器人技术
18.8纳米机器人技术
18.9结论
参考文献

《机器人手册 第2卷 机器人技术》
译丛序
作者序一
作者序二
作者序三
作者序四
前言
编辑简介
各篇编者简介
作者列表
缩略语列表
引言

第3篇传感与感知
第19章力和触觉传感器
19.1传感器类型
19.2触觉信息处理
19.3集成的需求
19.4总结和展望
参考文献
第20章惯性传感器、全球定位系统和里程仪
20.1里程仪
20.2陀螺仪系统
20.3加速度仪
20.4惯性传感器套装
20.5全球定位系统
20.6全球定位系统和惯导的集成
20.7扩展阅读
20.8市场上的现有硬件
参考文献
第21章声呐感测
21.1声呐原理
21.2声呐波束图
21.3声速
21.4波形
21.5换能器技术
21.6反射物体模型
21.7伪影
21.8TOF测距
21.9回声波形编码
21.10回声波形处理
21.11CTFM声呐
21.12多脉冲声呐
21.13声呐环
21.14运动影响
21.15仿生声呐
21.16总结
参考文献
第22章距离传感器
22.1距离传感的基础知识
22.2距离配准
22.3导航与地形分类
22.4结论与扩展阅读
参考文献
第23章三维视觉及识别
23.1三维视觉和基于视觉的实时定位与地图重建
23.2识别
23.3结论及扩展阅读
参考文献
第24章视觉伺服与视觉跟踪
24.1视觉伺服的基本要素
24.2基于图像的视觉伺服
24.3基于位置的视觉伺服
24.4先进方法
24.5性能优化与规划
24.6 3-D参数估计
24.7目标跟踪
24.8关节空间控制的Eye-in-Hand和Eye-to-Hand系统
24.9结论
参考文献
第25章多传感器数据融合
25.1多传感器数据融合方法
25.2多传感器融合架构
25.3应用
25.4结论
参考文献

第4篇操作与接口
第26章面向操作任务的运动
26.1概述
26.2任务级控制
26.3操作规划
26.4装配运动
26.5集成反馈控制和规划
26.6结论与扩展阅读
参考文献
第27章接触环境的建模与作业
27.1概述
27.2刚体接触运动学
27.3力和摩擦力
27.4考虑摩擦时的刚体力学
27.5推操作
27.6接触面及其建模
27.7摩擦限定面
27.8抓取和夹持器设计中的接触问题
27.9结论与扩展阅读
参考文献
第28章抓取
28.1背景
28.2模型与定义
28.3可控制的转动和扭转
28.4约束分析
28.5范例
28.6结论与扩展阅读
参考文献
第29章合作机械手
29.1发展历史概述
29.2运动学和静力学
29.3协同工作空间
29.4动力学及负载分配
29.5工作空间分析
29.6控制
29.7结论与扩展阅读
参考文献
第30章触觉学
30.1概述
30.2触觉装置设计
30.3触觉再现
30.4触觉界面的控制和稳定
30.5触觉显示
30.6结论与展望
参考文献
第31章遥操作机器人
31.1综述
31.2遥操作机器人系统及其应用
31.3控制结构
31.4双向控制和力反馈控制
31.5结论
参考文献
第32章网络遥操作机器人
32.1综述与背景
32.2简要回顾
32.3通信与网络
32.4结论与展望
参考文献
第33章人体机能增强型外骨骼
33.1外骨骼系统简述
33.2上肢外骨骼
33.3智能辅助装置
33.4用于上肢外骨骼增强的控制结构
33.5智能辅助装置的应用
33.6下肢外骨骼
33.7外骨骼的控制策略
33.8下肢外骨骼设计中的要点
33.9现场就绪的外骨骼系统
33.10结论与扩展阅读
参考文献

第5篇移动式和分布式机器人技术
第34章轮式机器人运动控制
34.1背景
34.2控制模型
34.3面向完整性系统的控制方法的适应性
34.4非完整系统的特定方法
34.5补充材料和参考文献指南
参考文献
第35章运动规划和避障
35.1非完整移动机器人：运动规划满足控制理论
35.2运动学约束与可控性
35.3运动规划和小规模控制
35.4局部转向函数与小规模的控制性
35.5机器人和拖车
35.6近似方法
35.7从路径规划到避障
35.8避障定义
35.9避障技术
35.10避障中机器人的外形特征、运动学和动力学
35.11整合规划—反应
35.12结论、未来发展方向与扩展阅读
参考文献
第36章环境建模
36.1历史性回顾
36.2室内和结构化环境的建模
36.3自然环境和地形建模
36.4动态环境
36.5结论与扩展阅读
参考文献
第37章同时定位与建图
37.1概述
37.2SLAM：问题定义
37.3三种主要的SLAM方法
37.4结论和未来的挑战
37.5扩展阅读建议
参考文献
第38章基于行为的系统
38.1机器人控制方法
38.2基于行为的系统的基本原理
38.3基础行为
38.4基于行为系统中的表示法
38.5基于行为系统中的学习
38.6后续工作
38.7结论与扩展阅读
参考文献
第39章分布式和单元式机器人
39.1运动模块化
39.2机器人操纵的模块化
39.3几何重组型机器人系统的模块化
39.4鲁棒性模块化
39.5结论与扩展阅读
参考文献
第40章多机器人系统
40.1背景
40.2多机器人系统的体系结构
40.3通信
40.4群体机器人
40.5不均匀系统
40.6任务分配
40.7学习
40.8应用
40.9结论与扩展阅读
参考文献
第41章网络机器人
41.1概述
41.2技术发展水平和潜力
41.3研究面临的挑战
41.4控制
41.5控制通信
41.6感知通信
41.7感知控制
41.8通信控制
41.9结论与扩展阅读
参考文献
……..

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机器人手册共3卷 

1.机器人手册.第1卷.机器人基础 ISBN：9787111533801 定价：159元

2.机器人手册.第2卷,机器人技术 ISBN：9787111533818 定价：179元

3.机器人手册.第3卷.机器人应用 ISBN：9787111533825 定价：189元

《探索未来：智能机器人的奥秘与实践》 第一卷：智能机器人的基石——理论、感知与决策 在人类文明的长河中，我们从未停止过对机械生命的想象与探索。从古老的自动装置到现代精密复杂的自动化系统，机器人始终代表着人类智慧的结晶和对未来无限可能性的憧憬。《探索未来：智能机器人的奥秘与实践》系列丛书，旨在为广大读者，特别是对人工智能、自动化技术及机器人学感兴趣的学生、工程师、研究者以及爱好者，构建一个系统、深入且富有实践指导意义的学习平台。本书系第一卷，将带您走进智能机器人世界的宏伟殿堂，从最基础的理论框架入手，层层剖析其核心技术，为您揭示智能机器人如何“看懂”世界，“思考”问题，并做出“决策”。 一、 机器人学的哲学基石与发展脉络 智能机器人并非横空出世的奇迹，而是人类对自身能力延伸的渴望与科技进步的必然产物。本章将带领读者回溯机器人学的历史足迹，从早期机械自动化装置的雏形，到“机器人”概念的诞生，再到人工智能浪潮下的飞速发展。我们将探讨机器人学的哲学思考，例如智能的定义、机器人的伦理边界，以及其在社会发展中所扮演的角色。通过了解历史的演进，您将深刻理解当前智能机器人技术发展的深层动因和未来趋势。 二、 机械臂与移动平台的动力学与控制：身体的律动 一个完整的机器人，需要有能够执行任务的“身体”。对于工业机器人而言，灵活精准的机械臂是其核心；对于服务机器人或自动驾驶车辆而言，稳定的移动平台则是基础。本章将深入讲解机械臂和移动平台的设计原理、动力学模型以及先进的控制算法。您将学习到如何描述机械臂的运动学和动力学特性，理解正逆运动学解算的原理与方法，掌握PID控制、模糊控制、自适应控制等经典与现代控制理论在机器人系统中的应用。对于移动平台，我们将探讨其运动模型、路径规划与跟踪控制，以及如何应对复杂地形和动态环境的挑战。理解这些“身体”的律动，是构建能够与真实世界交互的机器人的第一步。 三、 传感器技术：机器人的“眼睛”、“耳朵”与“触觉” 智能机器人之所以能够“智能”，很大程度上依赖于它感知世界的能力。传感器是机器人获取外部信息的关键，如同人类的感官一样，它们将物理世界的信号转化为机器人能够理解的数字信息。本章将全面介绍各类主流的机器人传感器技术，包括： 视觉传感器（摄像头）： 从二维图像到三维深度信息，我们将探讨CCD/CMOS传感器原理，图像采集与预处理，以及立体视觉、结构光、ToF等三维重建技术。 激光雷达（LiDAR）： 分析其工作原理，包括扫描式、固态式激光雷达，理解点云数据的生成与处理，以及其在环境感知、定位与建图（SLAM）中的核心作用。 超声波传感器： 介绍其基于声波反射的测距原理，及其在近距离避障和简单场景感知的应用。 惯性测量单元（IMU）： 深入讲解加速度计和陀螺仪的工作原理，理解其在姿态估计、航位推算中的重要性。 触觉传感器与力传感器： 探讨其在精细操作、人机交互中的感知能力，理解压力、触感、力矩的测量与反馈。 其他传感器： 如编码器（用于关节角度测量）、GPS（用于全局定位）、温度、湿度传感器等，及其在特定应用场景下的作用。 我们将详细阐述每种传感器的技术特点、优缺点、典型应用场景，以及数据融合技术，使读者能够根据实际需求选择和配置合适的传感器，为机器人构建强大的感知系统。 四、 机器人导航与定位：知晓我在何方 要让机器人能够自主地在环境中移动和工作，就必须解决“我在哪里？”和“如何到达目的地？”这两个基本问题。本章将聚焦于机器人导航与定位的核心技术。 定位技术： 我们将详细讲解全局定位（如GPS、Wi-Fi指纹定位）和局部定位（如里程计、IMU积分）的原理与局限性。重点在于介绍基于传感器数据的同步定位与建图（SLAM）技术，包括滤波SLAM（如EKF-SLAM）和图SLAM（如Gmapping、Cartographer），以及如何利用激光雷达、摄像头等数据构建环境地图并实时确定自身在地图中的位置。 路径规划： 在已知或未知环境中，机器人如何找到一条从起点到终点的最优或次优路径？本章将介绍A算法、Dijkstra算法等经典路径搜索算法，以及RRT、PRM等基于采样的方法，并探讨如何结合全局路径规划和局部避障策略，实现安全、高效的运动。 运动控制： 规划出的路径需要被转化为具体的运动指令。本章将深入研究机器人运动控制器的设计，包括速度控制、转向控制，以及如何实现路径跟踪和对动态障碍物的反应。 五、 机器学习与机器人感知：让机器人“理解”世界 人工智能浪潮极大地推动了机器人技术的发展，其中机器学习扮演着至关重要的角色，它赋予了机器人从数据中学习和改进的能力。本章将重点探讨机器学习在机器人感知和决策中的应用。 计算机视觉的深度学习： 从图像识别、目标检测、语义分割到实例分割，我们将介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像理解中的突破性进展。理解如何利用大量标注数据训练模型，使机器人能够识别物体、理解场景。 点云数据的处理与分析： 激光雷达等传感器产生大量的点云数据，如何从中提取有用的信息？本章将介绍点云的预处理、分割、分类，以及基于深度学习的点云处理方法。 自然语言处理（NLP）与语音识别： 对于服务型机器人而言，与人类的自然交互是关键。我们将探讨语音识别技术如何将人类的语音转化为文本，以及自然语言处理如何理解文本指令、生成回应，实现人机之间的流畅沟通。 强化学习在机器人控制中的应用： 强化学习是一种通过试错来学习最优策略的方法，在机器人控制、决策任务中展现出巨大潜力。我们将介绍强化学习的基本原理，以及其在机器人抓取、行走、导航等任务中的应用案例。 六、 机器人操作系统（ROS）：构建复杂机器人的“大脑” 开发复杂的机器人系统需要一个高效、灵活且模块化的软件框架。机器人操作系统（ROS）是目前最流行、最广泛使用的机器人软件开发平台。本章将为读者介绍ROS的核心概念、架构以及开发工具。 ROS的节点、话题、服务与参数： 理解ROS中的基本通信机制，如何将一个复杂的机器人系统分解为多个可重用的节点，并通过话题和服务的形式进行交互。 ROS的包管理与构建系统： 学习如何组织和管理ROS的软件包，利用catkin等构建工具编译代码。 ROS的仿真环境： 介绍Gazebo等强大的机器人仿真器，如何在虚拟环境中测试算法和系统，极大地提高开发效率并降低硬件损耗。 ROS的常用功能包： 探索ROS中丰富的导航、感知、抓取等功能包，学习如何利用这些现成的工具快速构建机器人应用。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅讲解了深厚的理论基础，更提供了丰富的算法原理和实现思路，为读者打开了实践之门。 前沿技术覆盖： 深入探讨了当前智能机器人领域最热门、最具发展潜力的新兴技术，如深度学习、SLAM、强化学习等。 系统化知识体系： 从基础理论到核心技术，再到开发平台，构建了一个完整的智能机器人知识体系，便于读者循序渐进地学习。 图文并茂，易于理解： 配以大量的图示、流程图和代码示例，帮助读者更直观地理解复杂的技术概念。 《探索未来：智能机器人的奥秘与实践》第一卷，将为您奠定坚实的智能机器人理论基础，点燃您探索未知、创造未来的激情。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，本书都将成为您通往智能机器人世界的得力助手。让我们一同踏上这段激动人心的旅程，揭开智能机器人的面纱，共同塑造更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

关于“应用”部分，我期待能够看到更多机器人如何在各个行业中落地应用的案例分析，并且是那种能让我明白其工作流程、核心技术以及面临的挑战的案例。比如，在自动化仓储领域，机器人是如何通过路径规划和调度算法实现高效分拣和搬运的？在医疗领域，手术机器人在精细操作时是如何保证其稳定性和精准度的？又或者是在服务机器人领域，它们如何通过自然语言处理和情感识别技术与人类进行交互？然而，书中对应用的描述，更多的是一种概括性的介绍，很少有深入的技术细节或者实操经验分享。我没能看到关于机器人与现有工业生产线如何集成，如何进行系统调试和优化的具体步骤，也没有关于不同行业对机器人性能提出的特殊要求及其解决方案的详细阐述。这使得这本书在实际应用指导方面，显得有些浮于表面。

评分☆☆☆☆☆

深入到技术部分，我原本以为会看到一些关于机器人硬件设计和制造的深度内容，比如不同材料在机器人结构设计中的应用，伺服电机和步进电机的选型指南，或者关节轴承和减速器的具体参数分析。然而，书中的这部分内容，虽然也提到了相关的技术名词，但很多时候都只是点到为止，没有深入探讨。例如，在介绍工业机器人手臂的设计时，它可能简单提及了材料强度和重量比的重要性，却没有详细列出几种常用材料（如铝合金、碳纤维、高强度钢）在特定负载和精度要求下的具体性能对比。同样，在传感器的部分，我也没能找到关于机器视觉系统（如CMOS与CCD传感器的区别，不同分辨率和帧率的影响）或者力觉传感器（如压阻式、应变片式）工作原理及其在机器人触觉感知中的应用细节。对于那些想要亲手设计或改造机器人，甚至进行精密制造的人来说，这套书提供的具体指导和数据支持是远远不够的。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这套《机器人手册》给我一种“面面俱到”却又“样样不精”的感觉。它试图涵盖的领域太广，从最基础的理论，到具体的硬件设计，再到各行业应用，最后触及人工智能和套件搭建。但正是因为如此，每一部分的内容都显得不够深入。我翻阅过程中，常常有种“就差一点”的感觉，好像很多关键性的技术点和实践经验都被省略了，或者只是被一笔带过。对于那些想要系统性学习机器人知识，或者希望从中获得实际操作指导的读者来说，这套书可能无法完全满足他们的需求。它更像是一本“机器人概念普及读物”，而非一本能够带领读者深入技术细节、解决实际问题的“操作指南”或者“百科全书”。我希望作者在后续的出版中，能够选择一到两个重点领域进行深耕，提供更具深度和实用性的内容。

评分☆☆☆☆☆

这套《机器人手册》虽然名字听起来包罗万象，涵盖了从基础到应用，工业智能设计制造，甚至是人工智能和机械人套装，但我拿到手后，却发现它在某些方面着实让人感到困惑。首先，书的开篇部分，我满心期待地想学习到机器人学的基本原理，比如什么是正向运动学、逆向运动学，机器人有哪些常见的驱动方式和传感器类型。然而，书中对这些基础概念的阐述却显得有些跳跃，很多时候都是直接抛出一个概念，然后就深入到一些具体的实现细节，而缺乏对这些细节背后逻辑和原理的循序渐进的讲解。这对于一个初学者来说，学习曲线会变得非常陡峭。我期望能够看到更系统化的理论铺垫，比如机器人动力学方程是如何推导的，不同类型PID控制器的优缺点分析，以及在实际应用中如何选择合适的控制策略。但这本书似乎更侧重于“是什么”，而忽略了“为什么”和“怎么做”的中间环节，这让我一度怀疑自己是不是走错了学习路径。

评分☆☆☆☆☆

提到“人工智能”和“机械人套装”，我以为这套书会深入探讨人工智能技术如何赋能机器人，比如机器学习在机器人自主学习中的作用，深度学习在目标识别和路径规划中的应用，或者强化学习在机器人控制和决策方面的潜力。我也期望能够看到一些关于如何组装和配置现成的机器人套件，以及如何利用这些套件进行初步的编程和实验的指导。然而，书中的这方面内容，更多的是将人工智能作为一个“大概念”提及，而很少有具体的算法介绍、模型训练过程或者代码示例。对于“机械人套装”的讲解，也没有提供详细的组件清单、组装图解或者基础的编程教程。我希望能够看到一些关于如何利用ROS（机器人操作系统）进行机器人系统开发，或者如何使用Python、C++等语言编写机器人控制程序的内容，但这些都未能得到充分的展示。