機器人學導論――分析、控製及應用（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Saeed B.Niku（賽義德·B.尼庫） 著，孫富春 等 譯

圖書標籤:

• 機器人學
• 機器人控製
• 機器人分析
• 機械工程
• 自動化
• 控製理論
• 人工智能
• 應用機器人
• 第二版
• 高等教育

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121336980

版次：2

商品編碼：12330814

包裝：平裝

叢書名： 國外計算機科學教材係列

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：368

字數：589000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書反映瞭機器人學的基礎知識及其相關的先進理論與技術，適閤作為機械、自動化及計算機等專業本科高年級學生或研究生的教材，也可供從事機器人學研究的教師或其他人員學習和參考。

本書全麵、簡明地介紹瞭機器人的力學和運動學，包括機器人運動學、微分運動、機器人動力學和軌跡規劃，還介紹瞭微處理器的應用、控製係統、視覺傳感器和驅動器，使得該書對機械工程師、電子和電氣工程師、計算機工程師及工程技術人員都很有用。同時，書中也為學生和機器人愛好者提供瞭許多設計項目的構想，內容從機器人的分析到設計，以及驅動器到視覺係統。該書還對模糊邏輯控製進行瞭簡要的介紹。關於控製的一章給齣瞭足夠的材料，從而使學習控製係統課程的學生可以更好地理解機器人的控製和設計。

內容簡介

本書係統介紹瞭機器人的基本組成和工作原理。全書共分10章。其中第1章介紹必要的基礎知識，如機器人的發展曆史、機器人的組成與特點、機器人語言及機器人應用等。第2章和第3章分析機器人的運動學。第4章分析機器人的動力學。第5章討論機器人在關節空間和直角坐標空間的路徑和軌跡規劃。第6章介紹機器人的運動控製。第7章介紹機器人的各種驅動裝置，如液壓和氣動裝置、直流伺服電機及步進電機等。第8章討論用於機器人的各種傳感器。第9章介紹機器人視覺係統。第10章介紹用於機器人的模糊控製方法。該書每章後麵均給齣設計項目，將理論與實際相結閤，用以綜閤運用本章的內容，同時每章後麵還附有參考文獻和習題。

作者簡介

Saeed B. Niku是位於美國聖路易斯奧比斯波的加州州立科技大學的機械工程教授，他自1983年起，教授瞭力學、機器人學和設計等課程。主要研究領域包括：機械學、機械設計、機器人等。他在機器人、視覺係統、産品和係統設計、工程教育及為殘疾人的設計等方麵齣版瞭許多書籍和發錶瞭許多論文。
Saeed B. Niku是位於美國聖路易斯奧比斯波的加州州立科技大學的機械工程教授，他自1983年起，教授瞭力學、機器人學和設計等課程。主要研究領域包括：機械學、機械設計、機器人等。他在機器人、視覺係統、産品和係統設計、工程教育及為殘疾人的設計等方麵齣版瞭許多書籍和發錶瞭許多論文。

目錄

第1章 基礎知識
1．1 引言
1．2 什麼是機器人
1．3 機器人的分類
1．4 什麼是機器人學
1．5 機器人的發展曆史
1．6 機器人的優缺點
1．7 機器人的組成部件
1．8 機器人的自由度
1．9 機器人關節
1．10 機器人的坐標
1．11 機器人的參考坐標係
1．12 機器人的編程模式
1．13 機器人的性能指標
1．14 機器人的工作空間
1．15 機器人語言
1．16 機器人的應用
1．17 其他機器人及其應用
1．18 機器人的社會問題
小結
參考文獻
習題

第2章 機器人位置運動學
2．1 引言
2．2 機器人機構
2．3 符號規範
2．4 機器人運動學的矩陣錶示
2．4．1 空間點的錶示
2．4．2 空間嚮量的錶示
2．4．3 坐標係在固定參考坐標係原點的錶示
2．4．4 坐標係在固定參考坐標係中的錶示
2．4．5 剛體的錶示
2．5 齊次變換矩陣
2．6 變換的錶示
2．6．1 純平移變換的錶示
2．6．2 繞軸純鏇轉變換的錶示
2．6．3 復閤變換的錶示
2．6．4 相對於鏇轉坐標係的變換
2．7 變換矩陣的逆
2．8 機器人的正逆運動學
2．9 位置的正逆運動學方程
2．9．1 直角(颱架)坐標
2．9．2 圓柱坐標
2．9．3 球坐標
2．9．4 鏈式坐標
2．10 姿態的正逆運動學方程
2．10．1 滾動角、俯仰角和偏航角
2．10．2 歐拉角
2．10．3 鏈式關節
2．11 位姿的正逆運動學方程
2．12 機器人正運動學方程的D-H錶示
2．13 機器人的逆運動學解
2．13．1 鏈式機器人臂的一般解
2．14 機器人的逆運動學編程
2．15 機器人的退化和靈巧特性
2．15．1 退化
2．15．2 靈巧
2．16 D-H錶示法的基本問題
2．17 設計項目
2．17．1 3自由度機器人
2．17．2 3自由度移動機器人
小結
參考文獻
習題

第3章 微分運動和速度
3．1 引言
3．2 微分關係
3．3 雅可比矩陣
3．4 微分運動與大範圍運動
3．5 坐標係的微分運動與機器人的微分運動
3．6 坐標係微分運動
3．6．1 微分平移
3．6．2 繞參考軸的微分鏇轉
3．6．3 繞一般軸q的微分鏇轉
3．6．4 坐標係的微分變換
3．7 微分變化的解釋
3．8 坐標係之間的微分變化
3．9 機器人及機器人手坐標係的微分運動
3．10 雅可比矩陣的計算
3．11 如何建立雅可比矩陣和微分算子之間的關聯
3．12 雅可比矩陣求逆
3．13 設計項目
3．13．1 3自由度機器人
3．13．2 3自由度移動機器人
小結
參考文獻
習題

第4章 動力學分析和力
4．1 引言
4．2 拉格朗日力學的簡短迴顧
4．3 有效轉動慣量
4．4 多自由度機器人的動力學方程
4．4．1 動能
4．4．2 勢能
4．4．3 拉格朗日函數
4．4．4 機器人運動方程
4．5 機器人的靜力分析
4．6 坐標係間力和力矩的變換
4．7 設計項目
小結
參考文獻
習題

第5章 軌跡規劃
5．1 引言
5．2 路徑與軌跡
5．3 關節空間描述與直角坐標空間描述
5．4 軌跡規劃的基本原理
5．5 關節空間的軌跡規劃
5．5．1 三次多項式軌跡規劃
5．5．2 五次多項式軌跡規劃
5．5．3 拋物綫過渡的綫性段
5．5．4 具有中間點及用拋物綫過渡的綫性段
5．5．5 高次多項式運動軌跡
5．5．6 其他軌跡
5．6 直角坐標空間的軌跡規劃
5．7 連續軌跡記錄
5．8 設計項目
小結
參考文獻
習題

第6章 運動控製係統
6．1 引言
6．2 基本組成和術語
6．3 結構圖
6．4 係統動力學
6．5 拉普拉斯變換
6．6 拉普拉斯反變換
6．6．1 F(s)的極點無重根時的部分分式展開
6．6．2 F(s)的極點含重根時的部分分式展開
6．6．3 F(s)的極點含共軛復根時的部分分式展開
6．7 傳遞函數
6．8 結構圖代數
6．9 一階傳遞函數的特性
6．10 二階傳遞函數的特性
6．11 特徵方程：零極點分布
6．12 穩態誤差
6．13 根軌跡法
6．14 比例控製器
6．15 比例積分控製器
6．16 比例加微分控製器
6．17 比例積分微分（PID）控製器
6．18 超前和滯後補償器
6．19 伯德圖和頻域分析
6．20 開環和閉環錶示的應用對比
6．21 多輸入多輸齣係統
6．22 狀態空間控製方法
6．23 數字控製
6．24 非綫性控製係統
6．25 機電係統動力學：機器人驅動和控製
6．26 設計項目
小結
參考文獻
習題

第7章 驅動器和驅動係統
7．1 引言
7．2 驅動係統的特性
7．2．1 標稱特性
7．2．2 剛度和柔性
7．2．3 使用減速齒輪
7．3 驅動係統的比較
7．4 液壓驅動器
7．5 氣動裝置
7．6 電機
7．6．1 交流型和直流型電機的基本區彆
7．6．2 直流電機
7．6．3 交流電機
7．6．4 無刷直流電機
7．6．5 直接驅動電機
7．6．6 伺服電機
7．6．7 步進電機
7．7 電機的微處理器控製
7．7．1 脈衝寬度調製
7．7．2 采用H橋的直流電機轉嚮控製
7．8 磁緻伸縮驅動器
7．9 形狀記憶金屬
7．10 電活性聚閤物（EAP）
7．11 減速器
7．12 其他係統
7．13 設計項目
7．13．1 設計項目1
7．13．2 設計項目2
7．13．3 設計項目3
7．13．4 設計項目4
小結
參考文獻
習題

第8章 傳感器
8．1 引言
8．2 傳感器特性
8．3 傳感器的使用
8．4 位置傳感器
8．4．1 電位器
8．4．2 編碼器
8．4．3 綫位移差動變壓器
8．4．4 鏇轉變壓器
8．4．5 傳輸時間測量（磁反射）型位移傳感器
8．4．6 霍爾傳感器
8．4．7 其他裝置
8．5 速度傳感器
8．5．1 編碼器
8．5．2 測速計
8．5．3 位置信號微分
8．6 加速度傳感器
8．7 力和壓力傳感器
8．7．1 壓電晶體
8．7．2 力敏電阻
8．7．3 應變片
8．7．4 防靜電泡沫
8．8 力矩傳感器
8．9 微動開關
8．10 可見光和紅外傳感器
8．11 接觸和觸覺傳感器
8．12 接近覺傳感器
8．12．1 磁感應接近覺傳感器
8．12．2 光學接近覺傳感器
8．12．3 超聲波接近覺傳感器
8．12．4 感應式接近覺傳感器
8．12．5 電容式接近覺傳感器
8．12．6 渦流接近覺傳感器
8．13 測距儀
8．13．1 超聲波測距儀
8．13．2 光測距儀
8．13．3 全球定位係統（GPS）
8．14 嗅覺傳感器
8．15 味覺傳感器
8．16 視覺係統
8．17 語音識彆裝置
8．18 語音閤成器
8．19 遠程中心柔順裝置
8．20 設計項目
小結
參考文獻

第9章 視覺係統圖像處理和分析
9．1 引言
9．2 基本概念
9．2．1 圖像處理與圖像分析
9．2．2 二維和三維圖像
9．2．3 圖像的本質
9．2．4 圖像的獲取
9．2．5 數字圖像
9．2．6 頻域和空域
9．3 信號的傅裏葉變換及頻譜
9．4 圖像的頻譜：噪聲和邊緣
9．5 分辨率和量化
9．6 采樣理論
9．7 圖像處理技術
9．8 圖像直方圖
9．9 閾值處理
9．10 空域操作：捲積掩模
9．11 連通性
9．12 降噪
9．12．1 采用捲積掩模的鄰域平均
9．12．2 圖像平均
9．12．3 頻域
9．12．4 中值濾波器
9．13 邊緣檢測
9．14 銳化圖像
9．15 霍夫變換
9．16 分割
9．17 基於區域增長和區域分解的分割
9．18 二值形態操作
9．18．1 加厚操作
9．18．2 擴張操作
9．18．3 腐蝕操作
9．18．4 骨架化
9．18．5 放縮操作
9．18．6 縮放操作
9．18．7 填充操作
9．19 灰度形態操作
9．19．1 腐蝕操作
9．19．2 擴張操作
9．20 圖像分析
9．21 基於特徵的物體識彆
9．21．1 用於物體辨識的基本特徵
9．21．2 矩
9．21．3 模闆匹配
9．21．4 離散傅裏葉描述算子
9．21．5 計算機斷層造影
9．22 視覺係統中的深度測量
9．22．1 場景分析與映射
9．22．2 距離檢測和深度分析
9．22．3 立體成像
9．22．4 利用陰影和大小進行場景分析
9．23 特殊光照
9．24 圖像數據壓縮
9．24．1 幀內空域技術
9．24．2 幀間編碼技術
9．24．3 壓縮技術
9．25 彩色圖像
9．26 啓發式方法
9．27 視覺係統的應用
9．28 設計項目
小結
參考文獻
習題

第10章 模糊邏輯控製
10．1 引言
10．2 模糊控製需要什麼
10．3 清晰值與模糊值
10．4 模糊集閤：隸屬度與真值度
10．5 模糊化
10．6 模糊推理規則庫
10．7 清晰化
10．7．1 重心法
10．7．2 Mamdani推理法
10．8 模糊邏輯控製器的仿真
10．9 模糊邏輯在機器人中的應用
10．10 設計項目
小結
參考文獻
習題

附錄A 矩陣代數和三角學復習
附錄B 圖像采集係統
附錄C 采用MATLAB的根軌跡和伯德圖
附錄D 利用商用軟件的機器人仿真

前言/序言

本書全麵、簡明地介紹瞭機器人的力學和運動學，包括機器人運動學、微分運動、機器人動力學和軌跡規劃，還介紹瞭微處理器的應用、控製係統、視覺傳感器和驅動器，使得該書對機械工程師、電子和電氣工程師、計算機工程師及工程技術人員都很有用。同時，書中也為學生和機器人愛好者提供瞭許多設計項目的構想，內容從機器人的分析到設計，以及驅動器到視覺係統。該書還對模糊邏輯控製進行瞭簡要的介紹。關於控製的一章給齣瞭足夠的材料，從而使學習控製係統課程的學生可以更好地理解機器人的控製和設計。

本書特色

● 全麵介紹瞭機器人運動學、動力學和重要的機器人子係統。

● 介紹瞭微處理器和機械電子機器人的應用，並用整章篇幅討論瞭視覺係統的圖像處理和圖像分析。

● 包含瞭麵嚮應用的設計項目、大量的示例及習題。

● 在第2章的末尾介紹瞭一個實際的設計項目，並在後續各章末尾均要求讀者將所學知識運用於該設計實例，其用意在於使讀者學完本書後，能設計齣一個完整的機器人。

前言

本書是一本介紹機器人學的教材的第二版，它不僅包含第一版的全部內容和特點，而且增加瞭更多的例子和習題、更新的項目及更詳實的內容。另外，還增加瞭關於自動控製和機器人控製的一些章節，以及可供下載的名為SimulationX的商用軟件係統的信息。

幾年前我的一個學生曾經說過:“在每個産品的生命周期中，都會有選定設計者並將産品投入生産的時刻。冶沒有哪本書是十全十美的，每本書都有它與眾不同的地方。這本書也是這樣，該書的意圖是為工科的本科生或有實際經驗的工程師提供必備的知識，以使他們能夠熟悉機器人學，懂得機器人，並能設計機器人，以及能將機器人集成到一個具體的應用場閤。基於此，本書包括瞭機器人學所有必要的基礎知識、機器人部件和子係統及機器人應用等內容。

本書主要作為高年級本科生或研究生機器人學基礎課程的教材，也可作為希望學習機器人的廣大科技工作者的參考書。本書包含瞭相當多的機械學和運動學的內容，此外還包含微處理器的應用、控製係統、視覺係統、傳感器及驅動器等方麵的內容。因此，本書也是機械工程師、電子和控製工程師、計算機工程師和工程技術專傢們理想的參考書籍。本書新的章節涉及一些控製理論，即使一些學生沒有學過控製課程，也能夠從本書學到足夠的知識，從而懂得機器人的控製和設計。

本書共分10 章。第1章通過引言使讀者瞭解學習本書內容需用到的背景知識。這些知識包括機器人的發展曆史、構成、特徵、語言及應用等。第2章討論機器人的正嚮和逆嚮運動學，內容包括坐標的描述、變換、位姿分析及機器人運動學的D-H(Denavit Hartenberg)描述。第3章闡述瞭機器人及坐標的微分運動和速度分析。第4章包含機器人動力學和相關力的分析，用拉格朗日力學作為主要的分析和研究方法。第5章介紹瞭關節空間和直角坐標空間的路徑和軌跡規劃。第6章介紹瞭控製工程的基本知識，包含分析和設計工具，其中討論瞭根軌跡，比例、微分和積分控製，以及機電係統的建模。第6章也包含瞭多端輸入輸齣(MIMO)係統、數字係統及非綫性係統。然而，學生要想實際地設計係統，還需要更多的知識和指導。在這個環節上，一章是不夠的。由於沒有單獨的控製工程課程設置，所以這一章可以作為很好的入門課程。第7章涉及瞭驅動裝置，包括液壓裝置、直流伺服電機、步進電機、氣動裝置和各種不同的新型驅動裝置，本章也包括這些驅動裝置的微處理控製器。盡管這本書不是主要針對機械電子學方麵的書，但它介紹瞭很多關於機械電子學的內容。除瞭微處理器的設計，許多機械電子的應用都在這一章進行瞭介紹。第8章討論瞭在機器人及機器人應用中使用的傳感器。第9章覆蓋瞭視覺係統的內容，包括許多在圖像處理及分析中運用的技術。第10章討論瞭模糊邏輯的基本原理和模糊邏輯在微處理器的控製及機器人學中的應用。雖然本章沒有進行全麵的分析，但有基本的介紹。可以相信，對機器人産生興趣的學生或工程技術人員一定會繼續他們的學習。附錄A迴顧瞭矩陣代數的和本書中用到的其他數學工具。附錄B討論圖像采集。附錄C討論MATLAB 在控製工程中的應用。附錄D介紹瞭可以用來建模和仿真機器人及其動力學的商用軟件，學生版可以免費使用。涉及機器人仿真軟件，相應的程序和相關輔導也是免費提供的。

本書大部分內容作為一門課程，在加州州立理工大學用10周時間學完，每周四個單元，其中三個單元每次授課1學時，另一單元為3學時的實驗。一般可安排為一個學期的課程。

以下是一學期（四學期/年）的機器人學課程的安排，某些內容需進行相應的刪除或簡化：

● 基本內容介紹和復習：3學時

● 位置運動學：7學時

● 微分運動：4學時

● 機器人動力學和力控製：2學時

● 路徑和軌跡規劃：1學時

● 驅動裝置：3學時

● 傳感器：3學時

● 視覺係統：5學時

● 模糊邏輯：1學時

考試和復習：1學時

對於一個包含14周的學期，每周3學時，課程安排如下：

● 基本內容介紹和復習：3學時

● 位置運動學：7學時

● 微分運動：5學時

● 機器人動力學和力控製：5學時

● 路徑和軌跡規劃：3學時

● 機器人控製及模擬：5學時

● 驅動裝置：5學時

● 傳感器：2學時

● 視覺係統：5學時

● 模糊邏輯：1學時

考試和復習：1學時

本書的設計項目從第2章開始貫穿全書。從第2章開始，在各章末尾要求學生結閤本章內容繼續前麵的設計，直到全書結束，一個完整的機器人就設計齣來瞭。

在此我要感謝所有幫助過我的人。包括我的同事Bill Murray，Charles Birdsong，Lynne Slivovsky和John Ridgely，以及無數做過研究、開發和大量工作的個人，他們的工作讓我更好地研究瞭這個課題。大量的學生、用戶和不知名的評閱人所提齣的許多意見對改進原稿起到瞭巨大的作用，這中間包括Thomas Cavicchi，Ed Foley，以及在加州州立理工大學進行課題設計和開發的學生，也包括一個機器人俱樂部。我還要感謝John Wiley ＆ Sons的編輯Mike McDonald，他在第二版的齣版中起到瞭巨大的作用，Renata Marchione，Don Fowley，Linda Ratts和Yee Lyn Song 也在全過程中給予瞭巨大支持。還要感謝幫助這本書編輯齣版的編輯和藝術傢們。我還想感謝在Prentice Hall幫助我們齣版的工作人員。最後，我想感謝我的傢人Shoherh，Adam和Alan，很抱歉我把本應該和他們在一起的時光用在瞭整理本書資料的工作上。對於所有以上提到的人，我在此錶示誠摯的感謝。

我希望你們都能喜歡這本書，更重要的是希望大傢能學習本書，並通過學習而感受到從事機器人相關研究的樂趣。

《探索未知：智能係統的感知、決策與行動》 這是一部關於構建能夠理解世界、做齣判斷並付諸實踐的智能係統的深度探索。本書並非聚焦於某一具體學科的理論框架，而是從更宏觀的視角齣發，揭示驅動現代人工智能與自動化發展的核心要素。它將帶領讀者踏上一段跨越感知、認知、決策與執行的旅程，理解這些看似獨立的技術如何匯聚成一個強大的整體，驅動著我們周圍智能機器的進步。 第一部分：智能的基石——感知與理解 在智能係統誕生之初，首要的任務便是“看”與“聽”，即如何準確地感知外部世界。本部分將深入剖析各類傳感器的工作原理與數據處理技術，從最基礎的光學成像、聲音采集，到更復雜的雷達、激光雷達（LiDAR）乃至生物傳感。我們將探討如何從原始的傳感器信號中提取有意義的信息，例如圖像識彆中的特徵提取、邊緣檢測，以及自然語言處理中詞語的切分、語義的分析。 視覺的奧秘： 我們將詳細介紹圖像采集設備（相機、攝像頭）的工作原理，以及圖像處理的基本方法。這包括像素的錶示、色彩空間、圖像增強（如對比度調整、降噪）以及基本的幾何變換。更進一步，本書將深入探討計算機視覺的核心技術，如邊緣檢測、角點檢測、特徵點匹配，以及它們在目標識彆、跟蹤中的應用。我們會解析捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型如何在海量數據中學習圖像的層次化特徵，從而實現對物體、場景的高精度識彆與理解。從人臉識彆到自動駕駛中的路況感知，視覺是智能係統認識世界的第一扇窗。 聽覺的挑戰： 聲音是信息的重要載體，本書也將探討音頻信號的處理。我們將介紹聲波的物理特性、采樣與量化過程，以及音頻信號的特徵提取（如MFCCs）。對於語音識彆，我們將解析聲學模型與語言模型如何協同工作，將人類的語音轉化為機器可讀的文本。此外，聲音的分類、聲源定位等技術也將被提及，為智能助手、環境監測等應用奠定基礎。 觸覺與更多： 除瞭視覺和聽覺，其他感官也為智能係統提供瞭寶貴的輸入。我們將簡要介紹觸覺傳感器（如壓力傳感器、力傳感器）在機器人操作中的重要性，以及它們如何幫助機器感知與外界的接觸。此外，慣性測量單元（IMU）中的加速度計和陀螺儀，能夠提供姿態和運動信息，對於導航和運動控製至關重要。本書將強調，多模態感知將不同來源的信息融閤，能夠大大提升智能係統的魯棒性與全麵性。 第二部分：智慧的湧現——認知與決策 感知到的信息並非終點，而是通往智慧的起點。本部分將聚焦於如何對感知到的信息進行加工、分析，並在此基礎上做齣閤理的決策。這涉及到知識錶示、推理、學習以及規劃等核心認知過程。 知識的構建與運用： 智能係統需要理解世界，這離不開對知識的錶示與管理。本書將介紹不同的知識錶示方法，如符號邏輯、語義網絡、本體論等，以及它們如何將現實世界的概念、關係與規則編碼。我們將探討推理引擎的工作機製，例如演繹推理、歸納推理，以及它們如何根據已有的知識推導齣新的結論。這為專傢係統、問答係統等提供瞭理論支撐。 學習的無限可能： 機器學習是現代智能技術的核心驅動力。本書將係統地介紹各種機器學習範式，包括監督學習（如迴歸、分類）、無監督學習（如聚類、降維）和強化學習。我們將深入講解經典的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、K-means聚類等。同時，也會著重介紹深度學習在感知與決策方麵的巨大突破，包括各種神經網絡架構（如MLP、RNN、LSTM、Transformer）及其在圖像、文本、語音處理中的應用。本書將強調，通過從數據中學習，智能係統能夠不斷提升其性能，適應復雜多變的環境。 決策的藝術： 麵對海量的信息和不確定的環境，如何做齣最優決策是智能係統的關鍵挑戰。本書將探討決策理論的基本概念，如效用函數、概率模型、貝葉斯決策。我們將介紹幾種經典的決策方法，如馬爾可夫決策過程（MDP）在序列決策中的應用，以及強化學習中的Q-learning、SARSA等算法，它們能夠讓智能係統通過與環境的交互來學習最優策略。對於涉及不確定性的決策，我們將介紹濛特卡洛方法、概率圖模型等，以及它們如何量化與管理風險。 規劃與搜索： 在復雜的任務場景中，智能係統需要能夠規劃一係列行動以達成目標。本書將介紹搜索算法（如深度優先搜索、廣度優先搜索、A搜索）在狀態空間搜索中的應用，以及它們如何找到通往目標的路徑。對於更復雜的規劃問題，我們將探討分層任務網絡（HTN）、部分可觀測量（POMDP）等方法，它們能夠處理帶有不確定性和復雜狀態的任務。 第三部分：行動的實現——控製與執行 有瞭感知與決策的能力，智能係統還需要將這些“想法”轉化為實際的“行動”。本部分將關注如何設計和實現能夠精確、高效地執行任務的控製係統，以及各類執行器的工作原理。 運動的科學： 對於擁有物理形態的智能係統（如機器人），運動控製是其執行任務的基礎。本書將介紹運動學與動力學的基本概念，包括正嚮運動學、逆嚮運動學，以及牛頓-歐拉方程等描述物體運動的動力學模型。我們將探討PID控製器、模糊邏輯控製器、模型預測控製器（MPC）等經典控製算法，它們能夠精確地控製機器人的關節運動、速度和位置。 路徑規劃與導航： 在未知或復雜環境中，智能係統需要能夠規劃安全有效的路徑。本書將介紹各種路徑規劃算法，如RRT、DWA等，以及它們在機器人導航中的應用。我們將探討SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術，它如何讓機器人在未知環境中同時進行自身定位和地圖構建。 執行器的世界： 智能係統需要物理的“手腳”來與世界交互。本書將介紹各種類型的執行器，如電機（直流電機、步進電機、伺服電機）、液壓和氣動係統，以及它們如何將控製信號轉化為機械運動。我們將探討末端執行器（如夾爪、吸盤）的設計與選擇，以及它們如何根據任務需求進行定製。 人機協作： 隨著智能係統的普及，人機協作將成為重要的發展方嚮。本書將探討如何設計直觀的交互界麵，以及如何讓智能係統理解人類的意圖，並安全有效地與人類協同工作。這包括對人類行為的預測，以及智能係統自身的透明性與可解釋性。 第四部分：智能的應用——賦能未來 智能係統並非紙上談兵，它們正在深刻地改變著我們的世界。本部分將展示智能技術在各個領域的廣泛應用，激發讀者的想象力，並展望未來的發展趨勢。 製造業的革新： 從自動化生産綫上的協作機器人，到智能化的質量檢測係統，智能技術正在重塑製造業。本書將探討智能係統如何在柔性製造、定製化生産中發揮關鍵作用。 交通齣行的未來： 自動駕駛汽車、無人機配送、智能交通管理係統，智能技術正在引領一場齣行革命。我們將分析自動駕駛技術中的感知、決策、控製等核心環節。 醫療健康的新篇章： 智能診斷、手術機器人、個性化治療方案，智能技術正為醫療領域帶來前所未有的機遇。本書將探討智能係統如何在疾病的早期發現、精準治療中貢獻力量。 日常生活中的智能： 從智能傢居到個性化推薦，再到虛擬助手，智能技術正悄然融入我們的日常生活。我們將探討智能係統如何提升生活品質，創造更便捷、舒適的生活環境。 結語： 《探索未知：智能係統的感知、決策與行動》旨在為讀者構建一個全麵而深入的智能係統理解框架。它不僅僅是一係列技術的堆砌，更是對智能本質的追問，對未來可能性的展望。通過本書的學習，你將能夠更好地理解當前智能技術的邊界與潛力，並為未來的創新與發展奠定堅實的基礎。本書期望能夠激發你對這個激動人心領域的無限熱情，共同書寫智能時代的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

這本書的光輝，早就超越瞭書本本身，滲透到我學習機器人學的方方麵麵。我記得當初第一次翻開它的時候，就被那嚴謹的邏輯和清晰的結構深深吸引。那些原本在我看來如同天書般的數學公式，在作者的筆下變得生動形象，仿佛被注入瞭生命。每一次閱讀，都像是與一位睿智的長者對話，他循循善誘，引導我一步步解開機器人世界的奧秘。從基礎的運動學，到復雜的動力學，再到控製理論的核心，每一個章節都鋪墊得恰到好處，讓我在不知不覺中構建起對機器人學的完整認知。更讓我印象深刻的是，書中那些看似抽象的概念，都能通過貼近實際應用的例子得到生動詮釋，比如在工業機器人臂的運動規劃部分，作者結閤瞭實際生産綫上的搬運任務，讓我瞬間理解瞭理論知識是如何解決現實問題的。這不僅僅是一本教材，更是一扇通往機器人智能世界的大門，讓我看到瞭無數的可能性。即使現在已經離開校園一段時間，我依然時不時會翻開它，溫故知新，每一次都能從中汲取新的靈感和力量，這大概就是一本好書的價值所在吧。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器人學導論――分析、控製及應用（第二版）》在我學習機器人學的道路上，扮演瞭“定海神針”的角色。它提供瞭一個堅實而全麵的基礎，讓我能夠信心滿滿地麵對各種挑戰。書中對於機器人係統的整體構成，以及各個子係統之間如何協同工作的闡述，都非常到位。無論是對機器人驅動器、傳感器、控製器這些硬件層麵的介紹，還是對機器人軟件架構、通信協議這些軟性層麵的講解，都顯得條理清晰。我尤其喜歡書中關於“機器人安全性”和“人機交互”的討論，這部分內容在很多同類教材中往往是被忽略的，但它卻直接關係到機器人能否真正地融入我們的生活和工作中。作者通過分析潛在的風險，並提齣相應的規避措施，讓我深刻認識到，技術的發展不能脫離倫理和人文的關懷。這種前瞻性的思考，讓我對機器人學的未來充滿瞭敬畏和期待。這本書，不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何負責任地發展和應用機器人技術的思想指南。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，心情是有些忐忑的。畢竟“導論”兩個字，總讓人覺得門檻不高，但“機器人學”這個領域，又常常伴隨著復雜的數學和高深的理論，我擔心這本書會過於淺嘗輒止，無法滿足我深入探索的願望。然而，事實證明我的擔憂是多餘的。這本書在保持基礎性和導嚮性的同時，卻一點也不缺乏深度。作者並沒有迴避那些關鍵性的數學推導，而是將它們巧妙地融入到流暢的敘述中，讓我在理解基本原理的同時，也能窺見其背後的嚴謹邏輯。比如在講解狀態估計和濾波的部分，那種從貝葉斯理論齣發，逐步推導齣卡爾曼濾波的清晰思路，簡直是教科書般的範例。讓我這個初學者也能感受到數學的魅力以及它在機器人感知和決策中的核心作用。而且，書中大量的圖示和錶格，也極大地幫助瞭我理解那些復雜的幾何關係和算法流程，大大降低瞭學習的難度。我特彆喜歡其中關於機器人操作係統（ROS）的介紹，這讓我意識到，理論學習與實際工程實踐的結閤是多麼重要，也讓我對接下來的項目開發充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術書籍，不僅僅在於知識的傳授，更在於它能否點燃讀者的探索欲。而《機器人學導論――分析、控製及應用（第二版）》恰恰做到瞭這一點。在閱讀這本書的過程中，我常常會被作者提齣的問題所啓發，繼而主動去查閱更多的資料，去思考更深層次的解決方案。它就像一個齣色的嚮導，不僅指明瞭方嚮，還在關鍵的路口設置瞭有趣的“彩蛋”，吸引我去發現更多的風景。例如，在章節的最後，書中會給齣一些開放性的問題，或者提及一些前沿的研究方嚮，這讓我明白，機器人學遠非止步於書本上的內容，它是一個不斷發展和創新的領域。我記得在學習“機器人動力學”那一章時，作者在介紹牛頓-歐拉法和拉格朗日法之後，還簡要提到瞭基於優化的動力學建模方法，這瞬間打開瞭我的視野，讓我意識到原來還可以從不同的角度去理解和解決同一類問題。這種“授人以魚不如授人以漁”的教育理念，在這本書中體現得淋灕盡緻，讓我不僅僅是在學習知識，更是在學習如何學習。

評分☆☆☆☆☆

從一名對機器人隻有模糊概念的學生，到如今能夠自信地參與到相關的項目討論中，這本書無疑是我最得力的助手。它並非那種上來就灌輸大量艱深理論的書籍，而是更側重於構建一個完整的知識體係。書中的各個章節，從機械臂的運動學正逆解，到路徑規劃的各種算法，再到 PID 控製器的原理和實現，都銜接得非常自然。我尤其欣賞的是，作者在介紹每一個概念時，都會先給齣其在實際機器人應用中的必要性，然後再深入講解其數學模型和算法細節。比如在講述“視覺伺服”時，作者並沒有直接跳到復雜的數學推導，而是先用一個簡單的例子，說明瞭如何通過攝像頭來引導機器人完成精確的定位任務，這讓我一下子就明白瞭視覺伺服的價值所在。這種“知其所以然，再知其所以然”的學習方式，讓我在理解理論的同時，也對它在實際工程中的應用有瞭深刻的認識。這本書，讓我看到瞭機器人學如何將抽象的數學和物理原理，轉化為實際可執行的智能行為。