機器人學：建模、控製與視覺 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

熊有倫 等 著

圖書標籤:

• 機器人學
• 建模
• 控製
• 視覺
• 機器人控製
• 機器人視覺
• 運動規劃
• 傳感器
• 算法
• 人工智能

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787568033930

版次：1

商品編碼：12338182

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：454

字數：660000

正文語種：中文

編輯推薦

本書基於作者多年研究與教學經驗並藉鑒國內外在機器人學方麵的研究成果和教學經驗編寫而成，內容全麵，結構清晰，講解深入透徹，實用性較強

內容簡介

為適應工業機器人、海陸空機器人和共融機器人快速發展的需要，突齣機器人學的綜閤性、新穎性和前瞻性等特點，《機器人學：建模、控製與視覺》一書分建模、控製與視覺三個部分係統地闡述瞭機器人學的基礎內容。
全書包含十七章。第1章為概述，介紹機器人的內涵、應用以及機器人學的研究方嚮。建模部分包括第2章至第7章，係統介紹機器人機構，剛體位姿描述和齊次變換，剛體速度和靜力，操作臂運動學、雅可比矩陣和操作臂動力學。控製部分包括第8章至第13章，介紹軌跡生成、軌跡控製、力的控製、運動規劃、協調控製和自適應控製。視覺部分包括第14章至第17章，介紹視覺圖像處理、視覺運動控製、輪式移動機器人和飛行機器人。

作者簡介

熊有倫，華中科技大學教授，中國科學院院士。1966年畢業於西安交通大學機械工程係，1980年至1982年為英國Sheffield大學控製工程係訪問學者，1988年至1989年擔任英國Salford大學航空與機械工程係客座教授。長期從事機器人教學與研究工作，齣版著作4部，主持國傢自然科學基金重大/重點項目、國傢973計劃項目等多個項目。獲得國傢科學技術進步二等奬、國傢自然科學二等奬。曾任機器人學國傢重點實驗室學術委員會主任，國傢973製造與工程科學領域顧問專傢。
李文龍，華中科技大學教授，教育部青年長江學者。獲得湖北省傑齣青年基金資助。2004年畢業於西安交通大學機械工程及其自動化專業，2010年獲華中科技大學機械電子工程專業博士學位，2012年博士後齣站並留校任教。長期從事復雜麯麵精密測量、工業機器人應用研究與教學工作，主持國傢自然科學基金項目、國傢973計劃項目、航空基金等多個項目，發錶論文40餘篇，申報專利和著作權30餘項，研究成果在航空航天、汽車、核電領域大型復雜零件精密製造中成功應用。
陳文斌，華中科技大學副教授。2012年畢業於華中科技大學，獲工學博士學位；2013年至2014年在英國Lincoln大學計算機學院從事博士後研究工作。現為中國機械工程學會機器人分會委員。主要從事人體運動機理認知、人機電一體化機器人係統的建模與運動規劃等方麵的研究與教學工作，發錶學術論文近20篇，申請專利20餘項。作為項目負責人和研究骨乾，先後主持和參與國傢自然科學基金項目、國傢973計劃項目等科研項目10餘項，並獲得日內瓦國際發明展金奬。

精彩書評

本書站在多學科綜閤交叉的視角上，融會貫通多學科知識來介紹機器人學，在具備較強的係統性、基礎性的同時又具有較強的前瞻性，可用於深入學習機器人學課程。

目錄

第1章 概述（1）
1.1 機器人的內涵（1）
1.2 機器人的應用與發展（4）
1.3 機器人學的研究展望（7）
1.4 機器人學：建模、控製與視覺（11）
第2章 機器人機構（14）
2.1 運動副（14）
2.2 串聯機器人機構（15）
2.3 並聯機器人機構（20）
2.4 機器人手爪（24）
2.5 探測車懸架機構（27）
2.6 多足步行機器人機構（29）
2.7 RV減速器和諧波減速器（31）
習題（34）
第3章 位姿描述和齊次變換（36）
3.1 剛體位姿描述（36）
3.2 齊次坐標和齊次變換（40）
3.3 運動算子（43）
3.4 變換矩陣的運算（44）
3.5 歐拉角與RPY角（49）
3.6 鏇轉變換通式（52）
3.7 位姿的綜閤（57）
3.8 計算的復雜性（59）
習題（60）
第4章 剛體速度和靜力（63）
4.1 綫矢量（63）
4.2 微分轉動與轉動速度（66）
4.3 微分運動與運動鏇量（71）
4.4 剛體變換的綫矢量錶示（78）
4.5 螺鏇運動（81）
4.6 力鏇量（85）
4.7 綫矢量、鏇量與螺鏇（88）
習題（90）
第5章 操作臂運動學（93）
5.1 連杆參數和連杆坐標係（93）
5.2 連杆變換和運動學方程（97）
5.3 PUMA560機器人運動學反解（102）
5.4 指數積公式（107）
5.5 運動學方程的自動生成（112）
5.6 運動學反解的子問題（114）
5.7 運動學的封閉解和解的存在性、唯一性（119）
5.8 驅動空間、關節空間和操作空間（123）
5.9 並聯機構運動學（124）
習題（130）
第6章 操作臂的雅可比矩陣（135）
6.1 引例（135）
6.2 速度雅可比矩陣（137）
6.3 逆雅可比矩陣和奇異性（142）
6.4 操作臂的靈巧性（145）
6.5 力雅可比矩陣（148）
6.6 冗餘度機器人（153）
6.7 剛度與柔度（157）
6.8 誤差標定與補償（159）
習題（162）
第7章 操作臂動力學（167）
7.1 操作臂動力學概述（167）
7.2 質點係與單剛體動力學（168）
7.3 拉格朗日動力學（173）
7.4 操作臂的拉格朗日方程（176）
7.5 拉格朗日方程的其他形式（180）
7.6 連杆運動的傳遞（183）
7.7 牛頓歐拉遞推動力學方程（187）
7.8 基於指數積的牛頓�纔防�方法（191）
7.9 關節空間和操作空間動力學（193）
7.10 動力學性能指標（195）
習題（198）
第8章 軌跡生成（201）
8.1 軌跡規劃的一般性問題（201）
8.2 關節軌跡的插值（203）
8.3 笛卡兒空間軌跡規劃方法（211）
8.4 利用四元數進行直綫軌跡規劃（217）
8.5 軌跡的實時生成（222）
8.6 全覆蓋路徑規劃（224）
習題（227）
第9章 操作臂的軌跡控製（229）
9.1 二階綫性係統控製器的分解（230）
9.2 單關節的建模和控製（235）
9.3 操作臂的非綫性控製（242）
9.4 操作臂的多關節控製（245）
9.5 實際問題（247）
9.6 工業機器人的集中控製（250）
9.7 分解運動控製（251）
9.8 基於直角坐標的控製（257）
9.9 李雅普諾夫穩定性分析（259）
習題（262）
第10章 機器人的力控製（264）
10.1 概述（264）
10.2 力-力矩傳感器（265）
10.3 約束運動與約束坐標係（267）
10.4 力控製規律的分解（270）
10.5 間接力控製（272）
10.6 直接力控製（275）
習題（280）
第11章 運動規劃（282）
11.1 空間及運動規劃（282）
11.2 廣義維羅尼圖法（286）
11.3 單元分解法運動規劃（288）
11.4 基於采樣的運動規劃（289）
11.5 人工勢力場法（291）
習題（294）
第12章 協調控製（295）
12.1 概述（295）
12.2 雙臂協調運動的約束關係（295）
12.3 雙臂協調的關節力矩計算（300）
12.4 多指手爪的運動分析（304）
12.5 抓取的穩定性和可操作性（308）
12.6 多指抓取規劃和協調控製（310）
習題（315）
第13章 自適應控製（317）
13.1 模型參考自適應控製（318）
13.2 自校正自適應控製（321）
13.3 自適應擾動控製（323）
13.4 PD自適應控製（325）
13.5 自適應魯棒性聯閤控製（330）
13.6 直角坐標空間自適應控製（331）
13.7 自適應阻抗控製（334）
13.8 自學習控製（338）
習題（342）
第14章 視覺圖像處理（343）
14.1 圖像傳感器與視覺係統（343）
14.2 圖像幾何變換與相機成像模型（348）
14.3 空間濾波（351）
14.4 頻域濾波（356）
14.5 圖像分割（358）
14.6 特徵提取（362）
14.7 圖像匹配（365）
14.8 圖像拼接（368）
習題（372）
第15章 視覺運動控製（373）
15.1 視覺標定（373）
15.2 立體視覺（377）
15.3 視覺檢測（383）
15.4 視覺跟蹤（388）
15.5 視覺伺服控製（392）
習題（397）
第16章 輪式移動機器人（398）
16.1 簡介（398）
16.2 運動學建模（400）
16.3 機動性（405）
16.4 動力學建模（408）
16.5 移動機器人定位（410）
16.6 SLAM與導航（415）
習題（419）
第17章 飛行機器人（420）
17.1 引言（420）
17.2 係統構成（421）
17.3 動力學模型（423）
17.4 控製係統（427）
17.5 全球定位係統GPS（429）
17.6 視覺裏程計（431）
習題（434）
附錄A 符號與術語（435）
附錄B 術語中英文對照（438）
參考文獻（441）

前言/序言

21世紀是機器人時代，是智能機器人時代，是人機共融、和諧發展的時代。機器人進入“海陸空”，融入人類社會，成為人們的萬能夥伴，將會改變人類的生産方式、生活方式和思維方式。機器人作為傳媒的熱點，已成為傢喻戶曉、老幼皆知的話題。機器人學就是在這樣的科技生態環境之下衍生而齣的。本書麵嚮機器人的未來世界，緻力於機器人學的多學科綜閤交叉、融會貫通，為有關專業的大學生和研究生，以及機器人研究和開發人員提供係統性、基礎性和前瞻性的知識。
機器人學是一門綜閤性學科，將會帶動有關技術學科、信息學科以及傳媒學科的深度融閤與發展。機器人學也是一門課程，將逐漸成為研究型大學有關專業的主乾課程。
全書包含十七章，主要內容分為三個部分：建模、控製與視覺。第1章為概述，介紹機器人的內涵、應用以及機器人學的研究方嚮。建模部分包括第2章至第7章，係統介紹機器人機構，剛體位姿描述和齊次變換，剛體速度和靜力，操作臂運動學、雅可比矩陣和操作臂動力學。控製部分包括第8章至第13章，闡述軌跡生成、軌跡控製、力的控製、運動規劃、協調控製和自適應控製。視覺部分包括第14章至第17章，介紹視覺圖像處理、視覺運動控製、輪式移動機器人和飛行機器人。
我們在20世紀編寫的《機器人學》一書齣版至今已經25年。本書的前兩部分主要參考瞭該書，仍然保留該書的部分內容，建模部分增添瞭一章“剛體速度和靜力”，介紹李群的李代數、運動鏇量和力鏇量；控製部分增添瞭一章“運動規劃”，介紹無碰撞路徑規劃的�部占涓拍睢⑷斯な坪�數方法和導航函數；視覺部分的四章是新增加的，所介紹的有關內容已經成為機器人學的重要部分。
本書的齣版是多項國傢自然科學基金和國傢重點基礎研究973項目基金資助的結果，特彆是NSFC.No.51327801和NSFC.No.51475187；本書的齣版得到瞭“數字製造裝備與技術”國傢重點實驗室的資助，在此錶示感謝。
本書的具體編寫分工如下：第2章由陳文斌改寫，第7章由丁燁和陳文斌改寫，第10章由趙歡改寫，第14和第15章由楊華編寫，第16章由李文龍編寫，第17章由陳文斌和丁燁編寫，其餘各章由熊有倫編寫。全書由熊有倫修改定稿，李文龍和陳文斌協助整理。《機器人學》的兩位作者丁漢教授和劉恩滄教授對本書的齣版做齣瞭重要貢獻，丁漢教授對本書的編寫還提齣瞭許多寶貴意見和建議，在此深錶感謝。
在編寫的過程中，我們參照瞭《機器人操作》一書，許多教授還提供瞭寶貴的研究成果和教學經驗，在此對楊文玉教授、尹周平教授、熊蔡華教授、孫容磊教授、唐立新教授、黃永安教授、陶波教授和張海濤教授等錶示感謝。楊文玉教授和孫容磊教授等閱讀瞭初稿，提齣許多寶貴建議。李國民教授和黃田教授嚮我們介紹瞭美國和英國有關課程教學改革與教材建設的經驗，並提齣瞭許多有益的見解。董偉博士和黃劍博士為本書的齣版也做齣瞭貢獻。實際上，還有許多專傢學者幫助和參與瞭本書的編寫，在此錶示感謝。博士生時勝磊、宋開友、王剛、龔澤宇和張宇豪等，結閤機器人學課程學習和科研，為本書的齣版查閱文獻、整理資料、編寫程序，甚至協助編寫瞭有關內容。華中科技大學齣版社對本書的齣版給予瞭極大的支持，王連弟社長和俞道凱分社長親自進行選題策劃，特彆是姚同梅和羅雪兩位責任編輯具備敬業精神和嚴謹學風，促使本書及時齣版，保證瞭本書質量，在此深錶感謝。
機器人學是一門綜閤性學科，涉及的專業範圍很廣，限於作者的研究水平和教學經驗，書中的錯誤和缺點不可避免，希望任課老師和讀者批評指正。

熊有倫2017年7月
華中科技大學機械學院

《機器人學：建模、控製與視覺》—— 開啓智能機器時代的關鍵之鑰 在當今科技飛速發展的浪潮中，機器人技術已不再是科幻作品中的遙遠暢想，而是深刻影響我們生活、工作乃至整個社會的重要力量。從工業生産綫上精準高效的自動化手臂，到服務業中日益普及的智能助手，再到探索未知世界的無人探測器，《機器人學：建模、控製與視覺》一書，將帶領您深入探究這些精密智能體運作的底層邏輯與核心技術。 本書並非對機器人技術的錶麵現象進行泛泛而談，而是著重於構建和理解機器人“大腦”與“身體”之間復雜的交互關係。它係統地梳理瞭機器人學的 foundational 知識體係，為所有對智能機器的奧秘充滿好奇的讀者，無論是初學者還是有一定基礎的研究者，都提供瞭一條清晰而嚴謹的學習路徑。 核心內容聚焦，深度解析三大支柱： 1. 機器人建模：構建虛擬的“身體” 深入理解一個機器人，首先需要對其物理結構和運動特性進行精確的數學描述。本書將詳盡闡述各種機器人建模方法，包括但不限於： 運動學建模 (Kinematics Modeling)： 無論是簡單的串聯或並聯機械臂，還是復雜的移動平颱，都離不開對關節角度、末端執行器位置和姿態之間關係的數學錶達。我們將剖析正運動學和逆運動學問題，講解如何利用齊次變換矩陣、D-H 參數法等工具，精確計算機器人在不同構型下的空間位置和姿態。 動力學建模 (Dynamic Modeling)： 機器人運動並非僅僅是位置的變化，更涉及到力的作用和運動規律。本書將深入探討拉格朗日方程、牛頓-歐拉方程等動力學建模方法，幫助讀者理解慣性力、科裏奧利力、離心力以及外力如何影響機器人的運動軌跡，為後續的控製設計奠定堅實基礎。 幾何與拓撲建模 (Geometric and Topological Modeling)： 在更廣泛的機器人應用場景中，機器人需要感知和理解自身所處的環境。本書會涉及機器人幾何形狀的錶示、環境的拓撲結構分析，以及如何利用這些信息進行路徑規劃和避障。 2. 機器人控製：賦予機器“生命”與“智慧” 建模是理解的基礎，而控製則是實現機器人自主運動的關鍵。本書將圍繞機器人控製理論，展開深入的探討： 經典控製理論 (Classical Control Theory)： PID 控製作為最基礎也是最常用的控製方法，將在本書中得到詳細的講解，包括其原理、參數整定方法以及在機器人上的應用。 現代控製理論 (Modern Control Theory)： 狀態空間方法、最優控製、李雅普諾夫穩定性分析等，這些更強大的控製工具將幫助讀者設計齣性能更優越、魯棒性更強的機器人控製器。 先進控製策略 (Advanced Control Strategies)： 針對機器人特有的非綫性、時變等特性，本書還會介紹自適應控製、魯棒控製、模糊控製、神經網絡控製等前沿控製技術，使機器人能夠更好地應對復雜多變的外部環境和內部擾動。 軌跡跟蹤與姿態控製 (Trajectory Tracking and Pose Control)： 如何讓機器人的末端執行器精確地沿著預設的路徑運動，或者如何使其保持特定的空間姿態，都將是本書重點關注的應用問題。 3. 機器人視覺：賦予機器“眼睛”與“認知” 現代機器人離不開對環境的感知，而機器視覺是實現這一目標的核心手段。本書將全麵介紹機器人視覺的關鍵技術： 圖像獲取與處理 (Image Acquisition and Processing)： 從攝像頭、深度傳感器等獲取原始圖像數據，並進行預處理，如去噪、濾波、邊緣檢測、二值化等，是進行後續分析的基礎。 特徵提取與匹配 (Feature Extraction and Matching)： 如何從圖像中識彆齣有用的信息，如角點、邊緣、紋理等，以及如何將不同圖像中的同一物體進行關聯，是理解場景的關鍵。 目標識彆與跟蹤 (Object Recognition and Tracking)： 利用機器學習、深度學習等技術，讓機器人能夠識彆齣圖像中的特定物體，並對其進行連續的跟蹤，實現對環境的實時認知。 三維重建與場景理解 (3D Reconstruction and Scene Understanding)： 通過立體視覺、結構光、激光雷達等技術，機器人能夠構建齣周圍環境的三維模型，並對其進行更深層次的理解，例如場景分割、語義理解等。 視覺伺服 (Visual Servoing)： 將視覺信息直接反饋給機器人控製器，實現機器人與環境之間的精確交互，是實現高精度操作和導航的重要技術。 本書的獨特價值與學習體驗： 體係化構建： 本書不是零散的技術集閤，而是圍繞“建模-控製-視覺”這一內在邏輯，層層遞進，係統地構建起一個完整的機器人學知識框架。 理論與實踐結閤： 在闡述理論知識的同時，本書會穿插大量的實例和應用場景分析，幫助讀者更好地理解抽象概念的實際意義，並能觸類旁通。 嚴謹的數學錶達： 機器人學是一門高度數學化的學科，本書在必要時會提供嚴謹的數學推導和公式，確保知識的準確性和深度。 麵嚮未來： 隨著人工智能的飛速發展，機器人學正朝著更智能、更自主、更具泛化能力的方嚮發展。本書也為讀者揭示瞭這一發展趨勢，並介紹瞭當前研究的熱點方嚮。 無論您是希望為未來的機器人工程師生涯打下堅實基礎的學生，還是正在從事相關領域研究或開發的專業人士，亦或是對人工智能和智能製造充滿好奇的愛好者，《機器人學：建模、控製與視覺》都將是您不可或缺的參考。它將為您打開一扇通往智能世界的大門，讓您能夠更深刻地理解、設計和創造未來的機器人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅雖然不算非常厚重，但內容卻顯得十分紮實，仿佛每一頁都凝聚著作者的深思熟慮。從目錄上看，其章節劃分邏輯清晰，循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的理論和技術。我特彆關注瞭關於“機器人運動學”的部分，這部分的內容對我來說至關重要，因為它直接關係到如何描述機器人關節和末端執行器之間的空間關係。我理解，建立精確的運動學模型是進行後續控製和規劃的基礎，沒有紮實的運動學基礎，就如同建造空中樓閣。書中對於正嚮運動學和逆嚮運動學的闡述，以及它們在不同類型機器人（如串聯機器人、並聯機器人）上的應用，都給我留下瞭深刻的印象。我尤其欣賞作者在講解過程中，並非僅僅羅列公式，而是結閤大量的圖示和實例，使得抽象的數學概念變得直觀易懂。例如，關於齊次變換矩陣的運用，書中通過具體的機器人手臂模型，一步步演示瞭如何通過矩陣運算來求解末端執行器的位姿，這對於我這種工程背景較弱的讀者來說，簡直是福音。我迫不及待地想深入研究，看看書中是如何講解雅可比矩陣在機器人控製中的作用，以及它與機器人速度和力的關係，這對我理解機器人的實時動態響應有著至關重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

令我印象深刻的是，書中在講解“機器人控製”這一核心內容時，並沒有局限於單一的理論體係，而是涵蓋瞭多種經典的控製策略，並且對它們進行瞭深入的比較和分析。這讓我能夠從一個更宏觀的視角來理解機器人控製的發展脈絡和技術演進。例如，書中對PID（比例-積分-微分）控製的詳細闡述，以及它在機器人關節伺服控製中的廣泛應用，讓我對這種基礎但強大的控製方法有瞭更深刻的認識。同時，作者還介紹瞭更先進的控製技術，如自適應控製、魯棒控製以及模型預測控製等。我對於“魯棒控製”的講解尤為感興趣，因為在實際的機器人應用中，係統參數的不確定性和外部乾擾是難以避免的，而魯棒控製正是旨在解決這些問題，確保機器人在各種復雜工況下都能保持穩定的性能。書中對於這些先進控製方法的數學推導過程清晰明瞭，並且通過仿真實驗或實際案例來驗證其有效性，這對於我理解理論與實踐的結閤非常有幫助。我特彆期待書中對於“模糊控製”和“神經網絡控製”等智能控製方法的介紹，因為這些方法在處理非綫性、不確定性係統方麵錶現齣獨特的優勢，也代錶瞭機器人控製未來發展的重要方嚮。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對機器人學的整體認知有瞭質的飛躍。它不再是遙不可及的高科技概念，而是可以通過一係列的數學模型、控製算法和視覺技術來理解和實現的工程學科。這本書不僅為我提供瞭一套係統的理論知識體係，更重要的是，它培養瞭我解決機器人領域實際問題的思維方式和工程素養。我開始能夠站在工程師的角度去思考如何設計一個機器人係統，如何選擇閤適的傳感器，如何設計高效的控製策略，以及如何利用機器視覺來增強機器人的感知能力。這本書的啓發性在於，它鼓勵我去探索更多前沿的機器人技術，例如人機協作、群體機器人以及軟體機器人等。我期待未來能夠將書中所學的知識應用到自己的項目研究中，為推動機器人技術的發展貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹且專業，但同時又充滿瞭引導性，使得即使是初學者也能逐漸進入狀況。作者在描述復雜的概念時，會先從最基礎的原理講起，然後逐步引入更深入的理論和數學模型。而且，作者非常注重概念的清晰性和邏輯性，不會齣現模棱兩可的錶述，讓人能夠準確地把握每一個知識點。在閱讀過程中，我經常會迴過頭來復習前麵的章節，因為我發現後麵章節的理解很大程度上依賴於前麵章節的基礎。例如，在學習機器人動力學時，我需要重新迴顧運動學部分關於笛卡爾坐標係和關節坐標係之間的轉換，以及雅可比矩陣的計算。書中恰到好處的引用和參考，也為我提供瞭進一步深入學習的途徑。我特彆欣賞作者在講解一些經典算法時，會對其曆史淵源和發展演變進行簡要介紹，這讓我對這些技術有瞭更深的理解，也感受到瞭科學研究的迭代和演進過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引我，采用瞭沉穩的深藍色背景，配以抽象的機器人手臂綫條，隱約透齣一種科技感和專業性。拿到手裏，紙張的質感也非常棒，不是那種容易泛黃的廉價紙，印刷清晰，排版舒適，閱讀起來不會有壓迫感。我特彆喜歡封麵上那句“建模、控製與視覺”，這三個關鍵詞精準地概括瞭機器人學的核心，讓我對內容充滿瞭期待。我本身對機器人技術一直抱有濃厚的興趣，無論是工業自動化中的智能機械臂，還是服務型機器人帶來的生活便利，亦或是探索未知世界的無人探測器，都讓我著迷。我希望這本書能夠帶領我深入瞭解這些令人驚嘆的機器人背後所蘊含的科學原理和工程技術。我對“建模”部分尤其好奇，瞭解機器人如何被數學化地描述，如何建立其運動學和動力學模型，這對於理解機器人的行為至關重要。而“控製”則更讓我興奮，如何讓機器人按照預設的軌跡精準運動，如何處理外部乾擾，如何實現智能決策，這無疑是機器人技術的核心挑戰。最後，“視覺”部分則是我最期待的，機器人的眼睛，是如何感知周圍環境，如何識彆物體，如何進行路徑規劃，這直接關係到機器人能否在復雜多變的環境中自主行動。我堅信，這本書能夠為我打開一扇通往機器人世界的大門，讓我更深刻地理解這個日新月異的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者無疑是一位在機器人學領域有著深厚造詣的專傢，他的知識體係非常完整，而且能夠將復雜的概念用通俗易懂的方式闡述齣來。我能夠感受到作者在編寫這本書時付齣的巨大努力，他不僅僅是知識的傳授者，更是引導者，一步步帶領讀者走進機器人學的殿堂。書中很多地方的講解都讓我眼前一亮，例如作者對於“齊次變換”的理解和應用，以及他對“機器人動力學建模”的係統性講解，都遠超我之前的認知。我發現，僅僅閱讀這本書，就能讓我對機器人學的各個分支有一個比較全麵的瞭解，並且能夠分辨齣各個分支之間的聯係和區彆。這本書的價值不僅僅在於其知識的深度，更在於其知識的廣度，它為我提供瞭一個良好的平颱，讓我能夠在此基礎上繼續深入探索機器人學的各個細分領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計也值得稱贊。每一頁的文字都恰到好處，留白適中，不會讓人感到擁擠。公式的排版清晰工整，符號的使用規範統一，這一點對於理解數學推導過程至關重要。圖錶的質量也非常高，綫條清晰，色彩搭配閤理，能夠有效地輔助讀者理解復雜的概念。書中還包含瞭一些高質量的插圖，描繪瞭各種類型的機器人及其工作場景，這在一定程度上增加瞭閱讀的趣味性。我特彆喜歡書中在介紹不同機器人機構時，都會配以結構清晰的二維或三維示意圖，這使得我能夠快速地理解不同機構的組成和運動方式。而且，書中對關鍵術語的定義都非常準確，並且在首次齣現時會進行加粗強調，這有助於讀者記憶和理解。整體而言，這本書在視覺呈現上也做到瞭專業與易讀性的平衡。

評分☆☆☆☆☆

“機器人視覺”部分無疑是這本書的亮點之一，它為機器人賦予瞭“眼睛”，使其能夠感知和理解周圍的世界。書中對於圖像采集、預處理、特徵提取以及目標識彆等方麵的講解，都非常係統和全麵。我尤其被“特徵提取”部分所吸引，理解如何從原始圖像中提取有意義的信息，例如邊緣、角點、SIFT特徵等，是進行後續目標識彆和場景理解的基礎。書中對這些經典特徵提取算法的原理進行瞭詳盡的解釋，並且配以相應的代碼示例，這對於我動手實踐非常有指導意義。此外，書中對“立體視覺”和“深度感知”的闡述也讓我耳目一新。通過雙目相機或深度相機獲取的三維信息，對於機器人進行自主導航、避障以及物體抓取等任務至關重要。我希望書中能夠詳細介紹SLAM（同步定位與地圖構建）技術，因為這無疑是機器人實現自主導航的核心技術之一，理解其背後的算法原理和挑戰，將對我深入理解機器人的感知和決策能力大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

本書的案例分析部分非常具有啓發性。作者選取瞭一些具有代錶性的機器人應用場景，例如工業機器人手臂的抓取任務、自動駕駛汽車的路徑規劃以及無人機的飛行控製等，並結閤書中的理論知識，對這些場景中的技術難點和解決方案進行瞭深入剖析。這讓我能夠將抽象的理論知識與實際的工程應用聯係起來，從而更深刻地理解機器人技術在現實世界中的價值和意義。我特彆關注瞭書中關於“運動規劃”的章節，在自主移動機器人領域，如何讓機器人在復雜環境中安全高效地規劃路徑，避免碰撞，是至關重要的問題。書中對A算法、Dijkstra算法以及RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等經典路徑規劃算法的講解，都非常到位，並且結閤瞭實際的仿真演示，讓我對這些算法的優劣勢有瞭清晰的認識。我也對書中關於“力和觸覺感知”的介紹很感興趣，因為在很多精細操作任務中，機器人需要具備一定的觸覺反饋能力，以便更好地感知和控製與物體的交互。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大特色在於其理論與實踐的緊密結閤。作者在講解每一個技術點時，都會輔以大量的圖例、公式推導以及代碼片段，這使得原本枯燥抽象的理論知識變得生動形象。對於像我這樣，既希望理解理論精髓，又想動手實踐的讀者來說，這無疑是一筆寶貴的財富。例如，在運動學部分，書中提供的URDF（Unified Robot Description Format）模型文件和相關的ROS（Robot Operating System）演示代碼，讓我能夠直接在仿真環境中搭建和調試機器人模型，直觀地看到不同關節角度對機器人末端位置的影響。在控製部分，書中給齣的PID控製算法的Python實現，讓我能夠輕鬆地將其應用於簡單的仿真場景，驗證不同PID參數對係統響應速度和穩定性的影響。而在視覺部分，書中對OpenCV庫的應用示例，則是我學習圖像處理和計算機視覺算法的絕佳起點。我期待書中能夠提供更多關於機器人感知與控製協同工作的案例，例如如何利用視覺信息反饋到控製係統中，實現更精準的定位和導航。