机器人学导论――分析、控制及应用（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Saeed B.Niku（赛义德·B.尼库） 著，孙富春 等 译

图书标签:

• 机器人学
• 机器人控制
• 机器人分析
• 机械工程
• 自动化
• 控制理论
• 人工智能
• 应用机器人
• 第二版
• 高等教育

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121336980

版次：2

商品编码：12330814

包装：平装

丛书名： 国外计算机科学教材系列

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：368

字数：589000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书反映了机器人学的基础知识及其相关的先进理论与技术，适合作为机械、自动化及计算机等专业本科高年级学生或研究生的教材，也可供从事机器人学研究的教师或其他人员学习和参考。

本书全面、简明地介绍了机器人的力学和运动学，包括机器人运动学、微分运动、机器人动力学和轨迹规划，还介绍了微处理器的应用、控制系统、视觉传感器和驱动器，使得该书对机械工程师、电子和电气工程师、计算机工程师及工程技术人员都很有用。同时，书中也为学生和机器人爱好者提供了许多设计项目的构想，内容从机器人的分析到设计，以及驱动器到视觉系统。该书还对模糊逻辑控制进行了简要的介绍。关于控制的一章给出了足够的材料，从而使学习控制系统课程的学生可以更好地理解机器人的控制和设计。

内容简介

本书系统介绍了机器人的基本组成和工作原理。全书共分10章。其中第1章介绍必要的基础知识，如机器人的发展历史、机器人的组成与特点、机器人语言及机器人应用等。第2章和第3章分析机器人的运动学。第4章分析机器人的动力学。第5章讨论机器人在关节空间和直角坐标空间的路径和轨迹规划。第6章介绍机器人的运动控制。第7章介绍机器人的各种驱动装置，如液压和气动装置、直流伺服电机及步进电机等。第8章讨论用于机器人的各种传感器。第9章介绍机器人视觉系统。第10章介绍用于机器人的模糊控制方法。该书每章后面均给出设计项目，将理论与实际相结合，用以综合运用本章的内容，同时每章后面还附有参考文献和习题。

作者简介

Saeed B. Niku是位于美国圣路易斯奥比斯波的加州州立科技大学的机械工程教授，他自1983年起，教授了力学、机器人学和设计等课程。主要研究领域包括：机械学、机械设计、机器人等。他在机器人、视觉系统、产品和系统设计、工程教育及为残疾人的设计等方面出版了许多书籍和发表了许多论文。
Saeed B. Niku是位于美国圣路易斯奥比斯波的加州州立科技大学的机械工程教授，他自1983年起，教授了力学、机器人学和设计等课程。主要研究领域包括：机械学、机械设计、机器人等。他在机器人、视觉系统、产品和系统设计、工程教育及为残疾人的设计等方面出版了许多书籍和发表了许多论文。

目录

第1章 基础知识
1．1 引言
1．2 什么是机器人
1．3 机器人的分类
1．4 什么是机器人学
1．5 机器人的发展历史
1．6 机器人的优缺点
1．7 机器人的组成部件
1．8 机器人的自由度
1．9 机器人关节
1．10 机器人的坐标
1．11 机器人的参考坐标系
1．12 机器人的编程模式
1．13 机器人的性能指标
1．14 机器人的工作空间
1．15 机器人语言
1．16 机器人的应用
1．17 其他机器人及其应用
1．18 机器人的社会问题
小结
参考文献
习题

第2章 机器人位置运动学
2．1 引言
2．2 机器人机构
2．3 符号规范
2．4 机器人运动学的矩阵表示
2．4．1 空间点的表示
2．4．2 空间向量的表示
2．4．3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示
2．4．4 坐标系在固定参考坐标系中的表示
2．4．5 刚体的表示
2．5 齐次变换矩阵
2．6 变换的表示
2．6．1 纯平移变换的表示
2．6．2 绕轴纯旋转变换的表示
2．6．3 复合变换的表示
2．6．4 相对于旋转坐标系的变换
2．7 变换矩阵的逆
2．8 机器人的正逆运动学
2．9 位置的正逆运动学方程
2．9．1 直角(台架)坐标
2．9．2 圆柱坐标
2．9．3 球坐标
2．9．4 链式坐标
2．10 姿态的正逆运动学方程
2．10．1 滚动角、俯仰角和偏航角
2．10．2 欧拉角
2．10．3 链式关节
2．11 位姿的正逆运动学方程
2．12 机器人正运动学方程的D-H表示
2．13 机器人的逆运动学解
2．13．1 链式机器人臂的一般解
2．14 机器人的逆运动学编程
2．15 机器人的退化和灵巧特性
2．15．1 退化
2．15．2 灵巧
2．16 D-H表示法的基本问题
2．17 设计项目
2．17．1 3自由度机器人
2．17．2 3自由度移动机器人
小结
参考文献
习题

第3章 微分运动和速度
3．1 引言
3．2 微分关系
3．3 雅可比矩阵
3．4 微分运动与大范围运动
3．5 坐标系的微分运动与机器人的微分运动
3．6 坐标系微分运动
3．6．1 微分平移
3．6．2 绕参考轴的微分旋转
3．6．3 绕一般轴q的微分旋转
3．6．4 坐标系的微分变换
3．7 微分变化的解释
3．8 坐标系之间的微分变化
3．9 机器人及机器人手坐标系的微分运动
3．10 雅可比矩阵的计算
3．11 如何建立雅可比矩阵和微分算子之间的关联
3．12 雅可比矩阵求逆
3．13 设计项目
3．13．1 3自由度机器人
3．13．2 3自由度移动机器人
小结
参考文献
习题

第4章 动力学分析和力
4．1 引言
4．2 拉格朗日力学的简短回顾
4．3 有效转动惯量
4．4 多自由度机器人的动力学方程
4．4．1 动能
4．4．2 势能
4．4．3 拉格朗日函数
4．4．4 机器人运动方程
4．5 机器人的静力分析
4．6 坐标系间力和力矩的变换
4．7 设计项目
小结
参考文献
习题

第5章 轨迹规划
5．1 引言
5．2 路径与轨迹
5．3 关节空间描述与直角坐标空间描述
5．4 轨迹规划的基本原理
5．5 关节空间的轨迹规划
5．5．1 三次多项式轨迹规划
5．5．2 五次多项式轨迹规划
5．5．3 抛物线过渡的线性段
5．5．4 具有中间点及用抛物线过渡的线性段
5．5．5 高次多项式运动轨迹
5．5．6 其他轨迹
5．6 直角坐标空间的轨迹规划
5．7 连续轨迹记录
5．8 设计项目
小结
参考文献
习题

第6章 运动控制系统
6．1 引言
6．2 基本组成和术语
6．3 结构图
6．4 系统动力学
6．5 拉普拉斯变换
6．6 拉普拉斯反变换
6．6．1 F(s)的极点无重根时的部分分式展开
6．6．2 F(s)的极点含重根时的部分分式展开
6．6．3 F(s)的极点含共轭复根时的部分分式展开
6．7 传递函数
6．8 结构图代数
6．9 一阶传递函数的特性
6．10 二阶传递函数的特性
6．11 特征方程：零极点分布
6．12 稳态误差
6．13 根轨迹法
6．14 比例控制器
6．15 比例积分控制器
6．16 比例加微分控制器
6．17 比例积分微分（PID）控制器
6．18 超前和滞后补偿器
6．19 伯德图和频域分析
6．20 开环和闭环表示的应用对比
6．21 多输入多输出系统
6．22 状态空间控制方法
6．23 数字控制
6．24 非线性控制系统
6．25 机电系统动力学：机器人驱动和控制
6．26 设计项目
小结
参考文献
习题

第7章 驱动器和驱动系统
7．1 引言
7．2 驱动系统的特性
7．2．1 标称特性
7．2．2 刚度和柔性
7．2．3 使用减速齿轮
7．3 驱动系统的比较
7．4 液压驱动器
7．5 气动装置
7．6 电机
7．6．1 交流型和直流型电机的基本区别
7．6．2 直流电机
7．6．3 交流电机
7．6．4 无刷直流电机
7．6．5 直接驱动电机
7．6．6 伺服电机
7．6．7 步进电机
7．7 电机的微处理器控制
7．7．1 脉冲宽度调制
7．7．2 采用H桥的直流电机转向控制
7．8 磁致伸缩驱动器
7．9 形状记忆金属
7．10 电活性聚合物（EAP）
7．11 减速器
7．12 其他系统
7．13 设计项目
7．13．1 设计项目1
7．13．2 设计项目2
7．13．3 设计项目3
7．13．4 设计项目4
小结
参考文献
习题

第8章 传感器
8．1 引言
8．2 传感器特性
8．3 传感器的使用
8．4 位置传感器
8．4．1 电位器
8．4．2 编码器
8．4．3 线位移差动变压器
8．4．4 旋转变压器
8．4．5 传输时间测量（磁反射）型位移传感器
8．4．6 霍尔传感器
8．4．7 其他装置
8．5 速度传感器
8．5．1 编码器
8．5．2 测速计
8．5．3 位置信号微分
8．6 加速度传感器
8．7 力和压力传感器
8．7．1 压电晶体
8．7．2 力敏电阻
8．7．3 应变片
8．7．4 防静电泡沫
8．8 力矩传感器
8．9 微动开关
8．10 可见光和红外传感器
8．11 接触和触觉传感器
8．12 接近觉传感器
8．12．1 磁感应接近觉传感器
8．12．2 光学接近觉传感器
8．12．3 超声波接近觉传感器
8．12．4 感应式接近觉传感器
8．12．5 电容式接近觉传感器
8．12．6 涡流接近觉传感器
8．13 测距仪
8．13．1 超声波测距仪
8．13．2 光测距仪
8．13．3 全球定位系统（GPS）
8．14 嗅觉传感器
8．15 味觉传感器
8．16 视觉系统
8．17 语音识别装置
8．18 语音合成器
8．19 远程中心柔顺装置
8．20 设计项目
小结
参考文献

第9章 视觉系统图像处理和分析
9．1 引言
9．2 基本概念
9．2．1 图像处理与图像分析
9．2．2 二维和三维图像
9．2．3 图像的本质
9．2．4 图像的获取
9．2．5 数字图像
9．2．6 频域和空域
9．3 信号的傅里叶变换及频谱
9．4 图像的频谱：噪声和边缘
9．5 分辨率和量化
9．6 采样理论
9．7 图像处理技术
9．8 图像直方图
9．9 阈值处理
9．10 空域操作：卷积掩模
9．11 连通性
9．12 降噪
9．12．1 采用卷积掩模的邻域平均
9．12．2 图像平均
9．12．3 频域
9．12．4 中值滤波器
9．13 边缘检测
9．14 锐化图像
9．15 霍夫变换
9．16 分割
9．17 基于区域增长和区域分解的分割
9．18 二值形态操作
9．18．1 加厚操作
9．18．2 扩张操作
9．18．3 腐蚀操作
9．18．4 骨架化
9．18．5 放缩操作
9．18．6 缩放操作
9．18．7 填充操作
9．19 灰度形态操作
9．19．1 腐蚀操作
9．19．2 扩张操作
9．20 图像分析
9．21 基于特征的物体识别
9．21．1 用于物体辨识的基本特征
9．21．2 矩
9．21．3 模板匹配
9．21．4 离散傅里叶描述算子
9．21．5 计算机断层造影
9．22 视觉系统中的深度测量
9．22．1 场景分析与映射
9．22．2 距离检测和深度分析
9．22．3 立体成像
9．22．4 利用阴影和大小进行场景分析
9．23 特殊光照
9．24 图像数据压缩
9．24．1 帧内空域技术
9．24．2 帧间编码技术
9．24．3 压缩技术
9．25 彩色图像
9．26 启发式方法
9．27 视觉系统的应用
9．28 设计项目
小结
参考文献
习题

第10章 模糊逻辑控制
10．1 引言
10．2 模糊控制需要什么
10．3 清晰值与模糊值
10．4 模糊集合：隶属度与真值度
10．5 模糊化
10．6 模糊推理规则库
10．7 清晰化
10．7．1 重心法
10．7．2 Mamdani推理法
10．8 模糊逻辑控制器的仿真
10．9 模糊逻辑在机器人中的应用
10．10 设计项目
小结
参考文献
习题

附录A 矩阵代数和三角学复习
附录B 图像采集系统
附录C 采用MATLAB的根轨迹和伯德图
附录D 利用商用软件的机器人仿真

前言/序言

本书全面、简明地介绍了机器人的力学和运动学，包括机器人运动学、微分运动、机器人动力学和轨迹规划，还介绍了微处理器的应用、控制系统、视觉传感器和驱动器，使得该书对机械工程师、电子和电气工程师、计算机工程师及工程技术人员都很有用。同时，书中也为学生和机器人爱好者提供了许多设计项目的构想，内容从机器人的分析到设计，以及驱动器到视觉系统。该书还对模糊逻辑控制进行了简要的介绍。关于控制的一章给出了足够的材料，从而使学习控制系统课程的学生可以更好地理解机器人的控制和设计。

本书特色

● 全面介绍了机器人运动学、动力学和重要的机器人子系统。

● 介绍了微处理器和机械电子机器人的应用，并用整章篇幅讨论了视觉系统的图像处理和图像分析。

● 包含了面向应用的设计项目、大量的示例及习题。

● 在第2章的末尾介绍了一个实际的设计项目，并在后续各章末尾均要求读者将所学知识运用于该设计实例，其用意在于使读者学完本书后，能设计出一个完整的机器人。

前言

本书是一本介绍机器人学的教材的第二版，它不仅包含第一版的全部内容和特点，而且增加了更多的例子和习题、更新的项目及更详实的内容。另外，还增加了关于自动控制和机器人控制的一些章节，以及可供下载的名为SimulationX的商用软件系统的信息。

几年前我的一个学生曾经说过:“在每个产品的生命周期中，都会有选定设计者并将产品投入生产的时刻。冶没有哪本书是十全十美的，每本书都有它与众不同的地方。这本书也是这样，该书的意图是为工科的本科生或有实际经验的工程师提供必备的知识，以使他们能够熟悉机器人学，懂得机器人，并能设计机器人，以及能将机器人集成到一个具体的应用场合。基于此，本书包括了机器人学所有必要的基础知识、机器人部件和子系统及机器人应用等内容。

本书主要作为高年级本科生或研究生机器人学基础课程的教材，也可作为希望学习机器人的广大科技工作者的参考书。本书包含了相当多的机械学和运动学的内容，此外还包含微处理器的应用、控制系统、视觉系统、传感器及驱动器等方面的内容。因此，本书也是机械工程师、电子和控制工程师、计算机工程师和工程技术专家们理想的参考书籍。本书新的章节涉及一些控制理论，即使一些学生没有学过控制课程，也能够从本书学到足够的知识，从而懂得机器人的控制和设计。

本书共分10 章。第1章通过引言使读者了解学习本书内容需用到的背景知识。这些知识包括机器人的发展历史、构成、特征、语言及应用等。第2章讨论机器人的正向和逆向运动学，内容包括坐标的描述、变换、位姿分析及机器人运动学的D-H(Denavit Hartenberg)描述。第3章阐述了机器人及坐标的微分运动和速度分析。第4章包含机器人动力学和相关力的分析，用拉格朗日力学作为主要的分析和研究方法。第5章介绍了关节空间和直角坐标空间的路径和轨迹规划。第6章介绍了控制工程的基本知识，包含分析和设计工具，其中讨论了根轨迹，比例、微分和积分控制，以及机电系统的建模。第6章也包含了多端输入输出(MIMO)系统、数字系统及非线性系统。然而，学生要想实际地设计系统，还需要更多的知识和指导。在这个环节上，一章是不够的。由于没有单独的控制工程课程设置，所以这一章可以作为很好的入门课程。第7章涉及了驱动装置，包括液压装置、直流伺服电机、步进电机、气动装置和各种不同的新型驱动装置，本章也包括这些驱动装置的微处理控制器。尽管这本书不是主要针对机械电子学方面的书，但它介绍了很多关于机械电子学的内容。除了微处理器的设计，许多机械电子的应用都在这一章进行了介绍。第8章讨论了在机器人及机器人应用中使用的传感器。第9章覆盖了视觉系统的内容，包括许多在图像处理及分析中运用的技术。第10章讨论了模糊逻辑的基本原理和模糊逻辑在微处理器的控制及机器人学中的应用。虽然本章没有进行全面的分析，但有基本的介绍。可以相信，对机器人产生兴趣的学生或工程技术人员一定会继续他们的学习。附录A回顾了矩阵代数的和本书中用到的其他数学工具。附录B讨论图像采集。附录C讨论MATLAB 在控制工程中的应用。附录D介绍了可以用来建模和仿真机器人及其动力学的商用软件，学生版可以免费使用。涉及机器人仿真软件，相应的程序和相关辅导也是免费提供的。

本书大部分内容作为一门课程，在加州州立理工大学用10周时间学完，每周四个单元，其中三个单元每次授课1学时，另一单元为3学时的实验。一般可安排为一个学期的课程。

以下是一学期（四学期/年）的机器人学课程的安排，某些内容需进行相应的删除或简化：

● 基本内容介绍和复习：3学时

● 位置运动学：7学时

● 微分运动：4学时

● 机器人动力学和力控制：2学时

● 路径和轨迹规划：1学时

● 驱动装置：3学时

● 传感器：3学时

● 视觉系统：5学时

● 模糊逻辑：1学时

考试和复习：1学时

对于一个包含14周的学期，每周3学时，课程安排如下：

● 基本内容介绍和复习：3学时

● 位置运动学：7学时

● 微分运动：5学时

● 机器人动力学和力控制：5学时

● 路径和轨迹规划：3学时

● 机器人控制及模拟：5学时

● 驱动装置：5学时

● 传感器：2学时

● 视觉系统：5学时

● 模糊逻辑：1学时

考试和复习：1学时

本书的设计项目从第2章开始贯穿全书。从第2章开始，在各章末尾要求学生结合本章内容继续前面的设计，直到全书结束，一个完整的机器人就设计出来了。

在此我要感谢所有帮助过我的人。包括我的同事Bill Murray，Charles Birdsong，Lynne Slivovsky和John Ridgely，以及无数做过研究、开发和大量工作的个人，他们的工作让我更好地研究了这个课题。大量的学生、用户和不知名的评阅人所提出的许多意见对改进原稿起到了巨大的作用，这中间包括Thomas Cavicchi，Ed Foley，以及在加州州立理工大学进行课题设计和开发的学生，也包括一个机器人俱乐部。我还要感谢John Wiley ＆ Sons的编辑Mike McDonald，他在第二版的出版中起到了巨大的作用，Renata Marchione，Don Fowley，Linda Ratts和Yee Lyn Song 也在全过程中给予了巨大支持。还要感谢帮助这本书编辑出版的编辑和艺术家们。我还想感谢在Prentice Hall帮助我们出版的工作人员。最后，我想感谢我的家人Shoherh，Adam和Alan，很抱歉我把本应该和他们在一起的时光用在了整理本书资料的工作上。对于所有以上提到的人，我在此表示诚挚的感谢。

我希望你们都能喜欢这本书，更重要的是希望大家能学习本书，并通过学习而感受到从事机器人相关研究的乐趣。

《探索未知：智能系统的感知、决策与行动》 这是一部关于构建能够理解世界、做出判断并付诸实践的智能系统的深度探索。本书并非聚焦于某一具体学科的理论框架，而是从更宏观的视角出发，揭示驱动现代人工智能与自动化发展的核心要素。它将带领读者踏上一段跨越感知、认知、决策与执行的旅程，理解这些看似独立的技术如何汇聚成一个强大的整体，驱动着我们周围智能机器的进步。 第一部分：智能的基石——感知与理解 在智能系统诞生之初，首要的任务便是“看”与“听”，即如何准确地感知外部世界。本部分将深入剖析各类传感器的工作原理与数据处理技术，从最基础的光学成像、声音采集，到更复杂的雷达、激光雷达（LiDAR）乃至生物传感。我们将探讨如何从原始的传感器信号中提取有意义的信息，例如图像识别中的特征提取、边缘检测，以及自然语言处理中词语的切分、语义的分析。 视觉的奥秘： 我们将详细介绍图像采集设备（相机、摄像头）的工作原理，以及图像处理的基本方法。这包括像素的表示、色彩空间、图像增强（如对比度调整、降噪）以及基本的几何变换。更进一步，本书将深入探讨计算机视觉的核心技术，如边缘检测、角点检测、特征点匹配，以及它们在目标识别、跟踪中的应用。我们会解析卷积神经网络（CNN）等深度学习模型如何在海量数据中学习图像的层次化特征，从而实现对物体、场景的高精度识别与理解。从人脸识别到自动驾驶中的路况感知，视觉是智能系统认识世界的第一扇窗。 听觉的挑战： 声音是信息的重要载体，本书也将探讨音频信号的处理。我们将介绍声波的物理特性、采样与量化过程，以及音频信号的特征提取（如MFCCs）。对于语音识别，我们将解析声学模型与语言模型如何协同工作，将人类的语音转化为机器可读的文本。此外，声音的分类、声源定位等技术也将被提及，为智能助手、环境监测等应用奠定基础。 触觉与更多： 除了视觉和听觉，其他感官也为智能系统提供了宝贵的输入。我们将简要介绍触觉传感器（如压力传感器、力传感器）在机器人操作中的重要性，以及它们如何帮助机器感知与外界的接触。此外，惯性测量单元（IMU）中的加速度计和陀螺仪，能够提供姿态和运动信息，对于导航和运动控制至关重要。本书将强调，多模态感知将不同来源的信息融合，能够大大提升智能系统的鲁棒性与全面性。 第二部分：智慧的涌现——认知与决策 感知到的信息并非终点，而是通往智慧的起点。本部分将聚焦于如何对感知到的信息进行加工、分析，并在此基础上做出合理的决策。这涉及到知识表示、推理、学习以及规划等核心认知过程。 知识的构建与运用： 智能系统需要理解世界，这离不开对知识的表示与管理。本书将介绍不同的知识表示方法，如符号逻辑、语义网络、本体论等，以及它们如何将现实世界的概念、关系与规则编码。我们将探讨推理引擎的工作机制，例如演绎推理、归纳推理，以及它们如何根据已有的知识推导出新的结论。这为专家系统、问答系统等提供了理论支撑。 学习的无限可能： 机器学习是现代智能技术的核心驱动力。本书将系统地介绍各种机器学习范式，包括监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习。我们将深入讲解经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K-means聚类等。同时，也会着重介绍深度学习在感知与决策方面的巨大突破，包括各种神经网络架构（如MLP、RNN、LSTM、Transformer）及其在图像、文本、语音处理中的应用。本书将强调，通过从数据中学习，智能系统能够不断提升其性能，适应复杂多变的环境。 决策的艺术： 面对海量的信息和不确定的环境，如何做出最优决策是智能系统的关键挑战。本书将探讨决策理论的基本概念，如效用函数、概率模型、贝叶斯决策。我们将介绍几种经典的决策方法，如马尔可夫决策过程（MDP）在序列决策中的应用，以及强化学习中的Q-learning、SARSA等算法，它们能够让智能系统通过与环境的交互来学习最优策略。对于涉及不确定性的决策，我们将介绍蒙特卡洛方法、概率图模型等，以及它们如何量化与管理风险。 规划与搜索： 在复杂的任务场景中，智能系统需要能够规划一系列行动以达成目标。本书将介绍搜索算法（如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索）在状态空间搜索中的应用，以及它们如何找到通往目标的路径。对于更复杂的规划问题，我们将探讨分层任务网络（HTN）、部分可观测量（POMDP）等方法，它们能够处理带有不确定性和复杂状态的任务。 第三部分：行动的实现——控制与执行 有了感知与决策的能力，智能系统还需要将这些“想法”转化为实际的“行动”。本部分将关注如何设计和实现能够精确、高效地执行任务的控制系统，以及各类执行器的工作原理。 运动的科学： 对于拥有物理形态的智能系统（如机器人），运动控制是其执行任务的基础。本书将介绍运动学与动力学的基本概念，包括正向运动学、逆向运动学，以及牛顿-欧拉方程等描述物体运动的动力学模型。我们将探讨PID控制器、模糊逻辑控制器、模型预测控制器（MPC）等经典控制算法，它们能够精确地控制机器人的关节运动、速度和位置。 路径规划与导航： 在未知或复杂环境中，智能系统需要能够规划安全有效的路径。本书将介绍各种路径规划算法，如RRT、DWA等，以及它们在机器人导航中的应用。我们将探讨SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，它如何让机器人在未知环境中同时进行自身定位和地图构建。 执行器的世界： 智能系统需要物理的“手脚”来与世界交互。本书将介绍各种类型的执行器，如电机（直流电机、步进电机、伺服电机）、液压和气动系统，以及它们如何将控制信号转化为机械运动。我们将探讨末端执行器（如夹爪、吸盘）的设计与选择，以及它们如何根据任务需求进行定制。 人机协作： 随着智能系统的普及，人机协作将成为重要的发展方向。本书将探讨如何设计直观的交互界面，以及如何让智能系统理解人类的意图，并安全有效地与人类协同工作。这包括对人类行为的预测，以及智能系统自身的透明性与可解释性。 第四部分：智能的应用——赋能未来 智能系统并非纸上谈兵，它们正在深刻地改变着我们的世界。本部分将展示智能技术在各个领域的广泛应用，激发读者的想象力，并展望未来的发展趋势。 制造业的革新： 从自动化生产线上的协作机器人，到智能化的质量检测系统，智能技术正在重塑制造业。本书将探讨智能系统如何在柔性制造、定制化生产中发挥关键作用。 交通出行的未来： 自动驾驶汽车、无人机配送、智能交通管理系统，智能技术正在引领一场出行革命。我们将分析自动驾驶技术中的感知、决策、控制等核心环节。 医疗健康的新篇章： 智能诊断、手术机器人、个性化治疗方案，智能技术正为医疗领域带来前所未有的机遇。本书将探讨智能系统如何在疾病的早期发现、精准治疗中贡献力量。 日常生活中的智能： 从智能家居到个性化推荐，再到虚拟助手，智能技术正悄然融入我们的日常生活。我们将探讨智能系统如何提升生活品质，创造更便捷、舒适的生活环境。 结语： 《探索未知：智能系统的感知、决策与行动》旨在为读者构建一个全面而深入的智能系统理解框架。它不仅仅是一系列技术的堆砌，更是对智能本质的追问，对未来可能性的展望。通过本书的学习，你将能够更好地理解当前智能技术的边界与潜力，并为未来的创新与发展奠定坚实的基础。本书期望能够激发你对这个激动人心领域的无限热情，共同书写智能时代的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

从一名对机器人只有模糊概念的学生，到如今能够自信地参与到相关的项目讨论中，这本书无疑是我最得力的助手。它并非那种上来就灌输大量艰深理论的书籍，而是更侧重于构建一个完整的知识体系。书中的各个章节，从机械臂的运动学正逆解，到路径规划的各种算法，再到 PID 控制器的原理和实现，都衔接得非常自然。我尤其欣赏的是，作者在介绍每一个概念时，都会先给出其在实际机器人应用中的必要性，然后再深入讲解其数学模型和算法细节。比如在讲述“视觉伺服”时，作者并没有直接跳到复杂的数学推导，而是先用一个简单的例子，说明了如何通过摄像头来引导机器人完成精确的定位任务，这让我一下子就明白了视觉伺服的价值所在。这种“知其所以然，再知其所以然”的学习方式，让我在理解理论的同时，也对它在实际工程中的应用有了深刻的认识。这本书，让我看到了机器人学如何将抽象的数学和物理原理，转化为实际可执行的智能行为。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光辉，早就超越了书本本身，渗透到我学习机器人学的方方面面。我记得当初第一次翻开它的时候，就被那严谨的逻辑和清晰的结构深深吸引。那些原本在我看来如同天书般的数学公式，在作者的笔下变得生动形象，仿佛被注入了生命。每一次阅读，都像是与一位睿智的长者对话，他循循善诱，引导我一步步解开机器人世界的奥秘。从基础的运动学，到复杂的动力学，再到控制理论的核心，每一个章节都铺垫得恰到好处，让我在不知不觉中构建起对机器人学的完整认知。更让我印象深刻的是，书中那些看似抽象的概念，都能通过贴近实际应用的例子得到生动诠释，比如在工业机器人臂的运动规划部分，作者结合了实际生产线上的搬运任务，让我瞬间理解了理论知识是如何解决现实问题的。这不仅仅是一本教材，更是一扇通往机器人智能世界的大门，让我看到了无数的可能性。即使现在已经离开校园一段时间，我依然时不时会翻开它，温故知新，每一次都能从中汲取新的灵感和力量，这大概就是一本好书的价值所在吧。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器人学导论――分析、控制及应用（第二版）》在我学习机器人学的道路上，扮演了“定海神针”的角色。它提供了一个坚实而全面的基础，让我能够信心满满地面对各种挑战。书中对于机器人系统的整体构成，以及各个子系统之间如何协同工作的阐述，都非常到位。无论是对机器人驱动器、传感器、控制器这些硬件层面的介绍，还是对机器人软件架构、通信协议这些软性层面的讲解，都显得条理清晰。我尤其喜欢书中关于“机器人安全性”和“人机交互”的讨论，这部分内容在很多同类教材中往往是被忽略的，但它却直接关系到机器人能否真正地融入我们的生活和工作中。作者通过分析潜在的风险，并提出相应的规避措施，让我深刻认识到，技术的发展不能脱离伦理和人文的关怀。这种前瞻性的思考，让我对机器人学的未来充满了敬畏和期待。这本书，不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何负责任地发展和应用机器人技术的思想指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，心情是有些忐忑的。毕竟“导论”两个字，总让人觉得门槛不高，但“机器人学”这个领域，又常常伴随着复杂的数学和高深的理论，我担心这本书会过于浅尝辄止，无法满足我深入探索的愿望。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书在保持基础性和导向性的同时，却一点也不缺乏深度。作者并没有回避那些关键性的数学推导，而是将它们巧妙地融入到流畅的叙述中，让我在理解基本原理的同时，也能窥见其背后的严谨逻辑。比如在讲解状态估计和滤波的部分，那种从贝叶斯理论出发，逐步推导出卡尔曼滤波的清晰思路，简直是教科书般的范例。让我这个初学者也能感受到数学的魅力以及它在机器人感知和决策中的核心作用。而且，书中大量的图示和表格，也极大地帮助了我理解那些复杂的几何关系和算法流程，大大降低了学习的难度。我特别喜欢其中关于机器人操作系统（ROS）的介绍，这让我意识到，理论学习与实际工程实践的结合是多么重要，也让我对接下来的项目开发充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的技术书籍，不仅仅在于知识的传授，更在于它能否点燃读者的探索欲。而《机器人学导论――分析、控制及应用（第二版）》恰恰做到了这一点。在阅读这本书的过程中，我常常会被作者提出的问题所启发，继而主动去查阅更多的资料，去思考更深层次的解决方案。它就像一个出色的向导，不仅指明了方向，还在关键的路口设置了有趣的“彩蛋”，吸引我去发现更多的风景。例如，在章节的最后，书中会给出一些开放性的问题，或者提及一些前沿的研究方向，这让我明白，机器人学远非止步于书本上的内容，它是一个不断发展和创新的领域。我记得在学习“机器人动力学”那一章时，作者在介绍牛顿-欧拉法和拉格朗日法之后，还简要提到了基于优化的动力学建模方法，这瞬间打开了我的视野，让我意识到原来还可以从不同的角度去理解和解决同一类问题。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教育理念，在这本书中体现得淋漓尽致，让我不仅仅是在学习知识，更是在学习如何学习。