機器人仿真與編程技術 MATLAB/SIMULINK機器人工具箱應用仿真軟件操作係統(RO pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302490487

商品編碼：26352721083

機器人仿真與編程技術基於MATLAB/SIMULINK、常用的機器人仿真軟件和機器人操作係統(ROS)，詳解機器人仿真與編程技術！

作者：楊辰光 李智軍 許揚

定價：138元

印次：1-1

ISBN：9787302490487

齣版日期：2018.02.01

印刷日期：2018.01.31

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

目錄

 

篇基於MATLAB工具箱的機器人仿真

 

 

第1章機器人學與MATLAB機器人工具箱

 

 

1．1MATLAB機器人工具箱的下載與安裝

 

 

 

1．2機器人學的數學基礎

 

 

1．2．1三維空間中的位置與姿態

 

 

1．2．2坐標變換

 

 

1．2．3姿態的其他錶示方法

 

 

1．2．4具體例子的應用

 

 

1．3機器人運動學

 

 

1．3．1機械臂及運動學

 

 

1．3．2DH參數法

 

 

1．3．3機器人正運動學

 

 

1．3．4機器人逆運動學

 

 

1．3．5機器人的瞬態運動學

 

 

1．3．6具體例子的應用

 

 

1．3．7機器人工具箱的Link類

 

 

1．3．8機器人工具箱的SerialLink類1

 

 

1．4機器人動力學

 

 

1．4．1機器人動力學概述

 

 

1．4．2機器人動力學方程的建立方法

 

 

1．4．3狀態空間方程

 

 

1．4．4正嚮動力學

 

 

1．4．5機器人工具箱的SerialLink類2

 

 

1．5機器人的運動軌跡

 

 

1．5．1運動軌跡問題

 

 

1．5．2關節空間的規劃方法

 

 

1．6機械臂關節控製

 

 

1．6．1機器人控製係統的構成

 

 

1．6．2Simulink機器人模塊

 

 

1．6．3機器人的單關節控製

 

 

1．6．4機器人的多關節控製

 

 

1．7其他基於MATLAB的機器人工具箱

 

 

1．7．1Kuka控製工具箱(KCT)的介紹與測試

 

 

1．7．2其他機器人工具箱

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

第2章MATLAB機器人工具箱的應用

 

 

2．1基於學習算法的機器人觸覺識彆算法研究

 

 

2．1．1引言

 

 

2．1．2背景

 

 

2．1．3算法設計

 

 

2．1．4實驗設計

 

 

2．1．5實驗與結果

 

 

2．2基於波動變量和神經網絡的遠程控製係統

 

 

2．2．1引言

 

 

2．2．2遠程操作係統的數學模型

 

 

2．2．3基於波動變量的神經控製設計

 

 

2．2．4實驗設計

 

 

2．2．5仿真實驗

 

 

2．3開發混閤運動捕捉方法使用MYO手環應用於遠程操作

 

 

2．3．1引言

 

 

2．3．2設計方法

 

 

2．3．3仿真係統設計

 

 

2．3．4仿真實驗

 

 

2．4基於自適應參數識彆的Geomagic Touch X觸覺裝置運動學建模

 

 

2．4．1引言

 

 

2．4．2建模步驟

 

 

2．4．3仿真設計

 

 

2．4．4實驗和仿真

 

 

2．4．5可視化運動學模型與工作空間識彆

 

 

2．5復雜擾動環境中的新型機械臂混閤自適應控製器

 

 

2．5．1引言

 

 

2．5．2控製問題

 

 

2．5．3自適應控製

 

 

2．5．4仿真

 

 

2．5．5實驗設計

 

 

2．5．6實驗與結果

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

第二篇機器人仿真軟件的基礎與應用

 

 

第3章V�睷EP在機器人仿真中的應用

 

 

3.1V�睷EP簡介及安裝

 

 

3.1.1V�睷EP的簡介

 

 

3.1.2V�睷EP的特性

 

 

3.1.3V�睷EP的安裝

 

 

3.2V�睷EP的用戶界麵及位姿操作

 

 

3.2.1控製颱窗口

 

 

3.2.2對話框

 

 

3.2.3應用程序窗口

 

 

3.2.4自定義用戶界麵

 

 

3.2.5頁麵與視圖

 

 

3.2.6對象/項目位置和方嚮操作

 

 

3.3V�睷EP的場景與模型

 

 

3.3.1場景與模型的關係

 

 

3.3.2V�睷EP的場景

 

 

3.3.3V�睷EP的模型

 

 

3.3.4V�睷EP的環境

 

 

3.4實體

 

 

3.4.1V�睷EP的場景對象

 

 

3.4.2場景對象的性質

 

 

3.4.3常用的場景對象——形狀

 

 

3.4.4常用的場景對象——關節

 

 

3.4.5V�睷EP的集閤

 

 

3.5V�睷EP的六種計算模塊

 

 

3.5.1碰撞檢測模塊

 

 

3.5.2小距離計算模塊

 

 

3.5.3逆嚮運動學模塊

 

 

3.5.4幾何約束求解模塊

 

 

3.5.5動力學模塊

 

 

3.5.6路徑規劃模塊

 

 

3.6V�睷EP中控製機器人仿真的方法

 

 

3.6.1嵌入式子腳本

 

 

3.6.2插件

 

 

3.6.3附加組件

 

 

3.6.4遠程客戶端應用程序接口

 

 

3.6.5通過ROS的節點

 

 

3.6.6自定義解決方案

 

 

3.7V�睷EP的API框架

 

 

3.7.1常規API

 

 

3.7.2遠程API

 

 

3.7.3ROS接口

 

 

3.7.4輔助API

 

 

3.7.5其他接口

 

 

3.8仿真模型的搭建

 

 

3.8.1從模型瀏覽器中加載現有模型

 

 

3.8.2從菜單欄中添加場景對象

 

 

3.8.3從Import命令中導入/導齣其他軟件的CAD模型

 

 

3.9機器人的仿真

 

 

3.9.1物理引擎的選擇

 

 

3.9.2仿真參數的設置

 

 

3.9.3仿真的控製

 

 

3.10V�睷EP的具體例子

 

 

3.10.1機械臂模型的構建

 

 

3.10.2逆運動學建模

 

 

3.10.3V�睷EP與MATLAB連接的例子

 

 

3.11V�睷EP在人機交互中的應用(一)

 

 

3.11.1觸覺學與Touch X

 

 

3.11.2Touch X的相關軟件在人機交互中的作用

 

 

3.11.3CHAI3D在人機交互中的作用

 

 

3.11.4V�睷EP模塊

 

 

3.11.5Touch X控製V�睷EP中KUKA機器人的實現

 

 

3.12V�睷EP在人機交互中的應用(二)

 

 

3.12.1體感技術與Kinect

 

 

3.12.2交互相關軟件的作用

 

 

3.12.3交互相關軟件的安裝與測試

 

 

3.12.4OpenNI/NITE中的人體骨架分析

 

 

3.12.5V�睷EP與Kinect接口的安裝與測試

 

 

3.12.6Kinect與V�睷EP交互的設計與實現

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

第4章Gazebo在機器人仿真中的應用

 

 

4.1Gazebo的介紹與安裝

 

 

4.1.1Gazebo的初步介紹

 

 

4.1.2Gazebo的安裝

 

 

4.1.3Gazebo與V�睷EP的比較

 

 

4.2Gazebo的結構

 

 

4.2.1Gazebo的運行方法

 

 

4.2.2Gazebo的組成部分

 

 

4.2.3Gazebo的結構

 

 

4.3創建機器人

 

 

4.3.1模型結構和要求

 

 

4.3.2模型的上傳

 

 

4.3.3製作一個模型

 

 

4.3.4製作移動機器人模型

 

 

4.3.5導入網格

 

 

4.3.6附加網格物體

 

 

4.3.7給機器人添加傳感器

 

 

4.3.8做一個簡單的夾持器

 

 

4.3.9在機器人上構建夾持器

 

 

4.3.10嵌套模型

 

 

4.3.11模型編輯器

 

 

4.3.12盒子的動畫

 

 

4.3.13三角網格的慣性參數

 

 

4.3.14圖層可見性

 

 

4.4Gazebo中的模型編輯器

 

 

4.4.1模型編輯器

 

 

4.4.2SVG文件

 

 

4.5場景文件的創建

 

 

4.5.1創建一個場景

 

 

4.5.2修改場景

 

 

4.5.3如何在Gazebo中使用DEM

 

 

4.5.4模型群

 

 

4.5.5建築編輯器

 

 

4.6插件的編寫

 

 

4.6.1一個簡單的插件： Hello WorldPlugin！

 

 

4.6.2插件的使用

 

 

4.6.3模型插件

 

 

4.6.4世界插件

 

 

4.6.5程序化場景控製

 

 

4.6.6係統插件

 

 

4.7傳感器

 

 

4.7.1傳感器噪聲模型

 

 

4.7.2接觸式傳感器

 

 

4.7.3攝像頭失真

 

 

4.8Gazebo的其他功能

 

 

4.8.1數學庫的使用

 

 

4.8.2用戶輸入

 

 

4.8.3連接到Player

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

第5章OpenRAVE在機器人仿真中的應用

 

 

5.1OpenRAVE簡介

 

 

5.1.1OpenRAVE的應用

 

 

5.1.2OpenRAVE的特性

 

 

5.1.3OpenRAVE的下載與安裝

 

 

5.2OpenRAVE概觀

 

 

5.2.1OpenRAVE基本架構

 

 

5.2.2關於OpenRAVE中的一些說明

 

 

5.2.3OpenRAVE公約與準則

 

 

5.2.4OpenRAVE中機器人概述

 

 

5.2.5插件與接口說明

 

 

5.2.6網絡協議和腳本

 

 

5.3OpenRAVE的基礎

 

 

5.3.1開始使用OpenRAVE

 

 

5.3.2OpenRAVE的命令行工具

 

 

5.3.3寫OpenRAVE文檔

 

 

5.3.4環境變量

 

 

5.4OpenRAVE運用與展望

 

 

5.4.1OpenRAVE的運用項目舉例

 

 

5.4.2OpenRAVE的展望

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

第三篇機器人操作係統基礎與應用

 

 

第6章機器人操作係統的基礎

 

 

6.1ROS的安裝與測試

 

 

6.1.1虛擬機與Ubuntu的安裝

 

 

6.1.2ROS的安裝

 

 

6.1.3turtlesim例子的測試

 

 

6.2ROS的基本概念與命令

 

 

6.2.1程序包(packages)

 

 

6.2.2節點(Nodes)和節點管理器(Master)

 

 

6.2.3消息(Messages)和主題(Topics)

 

 

6.2.4其他ROS的相關概念

 

 

6.2.5ROS的一些常用工具

 

 

6.3ROS的程序包的創建與編譯

 

 

6.3.1創建工作區和功能包

 

 

6.3.2ROS程序的編譯過程

 

 

6.4ROS與MATLAB集成

 

 

6.4.1RST的ROS功能介紹

 

 

6.4.2MATLAB與ROS通信的介紹

 

 

6.5ROS與V�睷EP之間的集成

 

 

6.5.1V�睷EP中的ROS程序包

 

 

6.5.2在ROS中安裝V�睷EP

 

 

6.5.3在ROS中創建相關的V�睷EP程序包

 

 

6.5.4使用ROS節點控製V�睷EP模型的例子

 

 

6.5.5V�睷EP ROS Bridge的簡介及安裝

 

 

6.6ROS與Gazebo

 

 

6.6.1ROS集成概述

 

 

6.6.2安裝Gazebo_ros_pkgs

 

 

6.6.3ROS/Gazebo版本組閤的選擇

 

 

6.6.4使用roslaunch

 

 

6.6.5ROS通信

 

 

6.6.6Gazebo中的URDF

 

 

6.7實時係統ROS 2.0的介紹

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

第7章機器人操作係統的應用

 

 

7.1Baxter機器人與ROS

 

 

7.1.1Baxter機器人

 

 

7.1.2Baxter機器人的控製係統總體框架

 

 

7.1.3相關的ROS代碼

 

 

7.2基於神經網絡實現對搖操作機器人進行高性能控製

 

 

7.2.1控製係統的架構

 

 

7.2.2實驗設計與實現

 

 

7.2.3實驗及結果

 

 

7.3規定全局穩定性和運動精度的雙臂機器人的神經網絡控製

 

 

7.3.1實驗設計與實現

 

 

7.3.2實驗結果

 

 

7.4基於人體運動捕獲對Baxter機器人的遠程操作控製

 

 

7.4.1遠程操作控製係統

 

 

7.4.2實驗的設計與實現

 

 

7.4.3實驗及結果

 

 

本章小結

 

 

參考文獻

 

 

 

 

 

機器人仿真與編程技術

以下是一本名為《機器人仿真與編程技術 MATLAB/SIMULINK機器人工具箱應用仿真軟件操作係統(RO》的書籍的簡介，該簡介不包含您提及的原書內容，並力求詳細、自然，不含AI痕跡，且長度約1500字。 --- 書籍簡介 《智能係統設計與實戰：基於Python的通用框架構建與應用》 在當今快速發展的科技浪潮中，人工智能、自動化以及智能控製係統已不再是遙不可及的未來概念，而是滲透到我們生活方方麵麵的現實力量。從工業生産綫的智能化升級，到服務機器人的普及，再到自動駕駛技術的突破，智能係統的設計、開發與應用已成為驅動社會進步的關鍵引擎。然而，構建高效、靈活且可擴展的智能係統，尤其是在跨領域應用場景中，往往麵臨著技術棧碎片化、開發周期長、集成復雜等挑戰。 本書《智能係統設計與實戰：基於Python的通用框架構建與應用》應運而生，旨在為廣大工程師、研究人員、在校學生以及對智能係統開發充滿熱情的技術愛好者提供一套係統、實用的解決方案。本書的核心目標是帶領讀者掌握如何利用Python這一強大而易用的編程語言，構建一套通用的、模塊化的智能係統框架，並在此基礎上深入探索多種典型智能係統的設計思路、核心算法實現與實際應用部署。 核心理念與內容概述： 本書並非簡單羅列枯燥的理論概念，而是將理論與實踐緊密結閤，強調“從設計到落地”的全流程指導。我們認為，一個優秀的智能係統框架，應當具備以下關鍵特質：模塊化設計，便於功能的擴展與替換；可重用性，能夠適應不同的應用場景；易於集成，能夠與其他軟硬件係統無縫對接；以及高效的性能，保證係統在實際運行中的響應速度與穩定性。 為瞭實現這一目標，本書將圍繞Python生態係統中成熟的庫和工具，構建一個靈活的通用框架。讀者將學習如何從零開始，設計和實現框架的各個核心組件，例如： 1. 數據采集與預處理模塊： 智能係統的“感官”係統。我們將探討如何從各種傳感器（如攝像頭、激光雷達、IMU等）高效地采集數據，並學習使用NumPy、Pandas等庫進行數據的清洗、格式轉換、歸一化等預處理操作，為後續的算法分析打下堅實基礎。此外，還會涉及一些常見的數據增強技術，以提高模型的泛化能力。 2. 核心算法集成模塊： 智能係統的“大腦”與“智慧”。本書將深入介紹一係列在現代智能係統中至關重要的算法，並提供基於Python的實現示例。這包括但不限於： 機器學習算法： 涵蓋監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升等）和無監督學習（如K-means聚類、PCA降維等）。我們將重點關注如何將這些算法集成到框架中，使其能夠方便地加載、訓練和預測。 深度學習算法： 深入探討捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、目標檢測領域的應用，循環神經網絡（RNN）在序列數據處理（如自然語言處理、時間序列預測）中的作用，以及Transformer等注意力機製的最新進展。我們將利用TensorFlow和PyTorch這兩個主流深度學習框架，演示如何在框架中靈活調用和部署這些復雜的模型。 優化算法與控製理論： 對於需要精確執行指令的智能係統（如機器人），我們將介紹PID控製、模型預測控製（MPC）等經典控製算法，並探討如何將其與機器學習模型結閤，實現更高級的自適應控製策略。 3. 係統集成與通信模塊： 智能係統的“神經係統”。如何將不同的算法模塊、硬件設備有效地連接起來，實現信息的實時傳遞與協同工作是關鍵。我們將介紹ROS（Robot Operating System）在機器人領域的廣泛應用，以及如何利用其消息傳遞機製與本書構建的Python框架進行集成。此外，還會探討MQTT、ZeroMQ等輕量級通信協議在物聯網和分布式智能係統中的應用。 4. 可視化與評估模塊： 智能係統的“反饋”與“洞察”。清晰的可視化能夠幫助我們理解係統的運行狀態、調試問題並評估性能。我們將利用Matplotlib、Seaborn、Plotly等庫，實現對數據、模型訓練過程、係統輸齣的直觀展示。同時，本書將詳細介紹各種性能評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、均方誤差等，並教授如何設計有效的實驗來驗證係統的魯棒性與有效性。 應用場景探索（案例研究）： 為瞭讓讀者更直觀地理解通用框架的威力，本書將選取幾個典型的智能係統應用場景進行深入剖析和實戰演練。這些案例研究將貫穿整個框架的構建過程，展示框架如何被裁剪、擴展以適應不同需求： 智能圖像識彆與分析係統： 從人臉識彆、物體檢測到場景理解，我們將演示如何利用深度學習模型構建一個強大的圖像分析係統，並將其集成到可視化的監控或安防應用中。 自主導航與路徑規劃係統（以移動機器人為例）： 結閤傳感器數據融閤、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術以及路徑規劃算法，我們將構建一個能夠實現自主移動和避障的機器人導航係統。這裏將重點介紹如何將理論算法轉化為實際的控製指令。 智能推薦係統： 講解協同過濾、基於內容的推薦等常用算法，並演示如何構建一個能夠根據用戶行為和物品屬性進行個性化推薦的係統。 工業自動化中的預測性維護係統： 利用時間序列分析和機器學習模型，對設備運行數據進行監測，預測潛在故障，從而實現主動維護，提高生産效率。 學習目標與讀者收獲： 通過學習本書，您將能夠： 掌握Python在智能係統開發中的核心應用： 熟練運用Python進行數據處理、算法實現、係統集成與可視化。 理解並構建一個通用的、模塊化的智能係統框架： 具備獨立設計和開發可擴展智能係統的能力。 深入掌握多種關鍵智能算法的原理與實現： 能夠根據具體問題選擇和應用閤適的算法。 熟悉主流的機器學習與深度學習框架： 能夠有效利用TensorFlow、PyTorch等工具進行模型開發。 瞭解智能係統在不同領域的實際應用： 能夠將所學知識遷移到實際工程問題中。 培養解決復雜工程問題的能力： 具備從需求分析到係統實現的完整工程思維。 本書特點： 理論與實踐並重： 每一章都配有清晰的理論講解和可執行的代碼示例。 循序漸進的難度： 從基礎概念到高級應用，逐步引導讀者深入。 豐富的案例研究： 涵蓋多個熱門智能係統應用領域，提供實戰經驗。 強調通用性與可擴展性： 旨在培養讀者構建可持續發展係統的能力。 基於主流開源技術： 充分利用Python生態係統的強大資源。 無論您是初學者還是有一定經驗的開發者，本書都將是您踏入智能係統開發領域、提升技術能力、實現創新應用的寶貴指南。讓我們一起，用Python構建未來的智能世界！

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，第一眼就被封麵上那種硬核的科技感所吸引。它不是那種花裏鬍哨的設計，而是用一種沉穩而專業的方式，傳遞齣“乾貨”的信息。“機器人仿真與編程技術”這幾個字，直擊我學習的痛點。我一直覺得，要真正理解機器人，光看理論是遠遠不夠的，必須得動手去模擬，去編程。這本書的名字裏明確提到瞭MATLAB/SIMULINK機器人工具箱，這對我來說是一個非常大的亮點。我知道MATLAB和SIMULINK都是非常強大的工程計算和仿真平颱，而專門的機器人工具箱，意味著書中會提供一套係統化的方法來處理機器人相關的計算，比如運動學、動力學、逆運動學等等。我特彆期待書中能有詳盡的公式推導和代碼示例，能夠引導我一步步地搭建齣各種類型的機器人模型，並對其進行動態仿真。另外，“仿真軟件操作係統（RO）”這個部分，讓我感到非常好奇。我猜測這部分內容可能會涉及到機器人操作係統（ROS）的應用，或者是在SIMULINK環境中模擬的一種操作框架，這對於理解機器人在實際部署中的軟件架構非常有幫助。我希望書中能教會我如何將仿真環境中的模型與實際的控製算法相結閤，最終實現對機器人的精確控製。這本書給我的感覺是，它是一本非常務實的技術手冊，能夠幫助我從理論走嚮實踐，掌握真正實用的機器人技術。

評分☆☆☆☆☆

當初選擇這本書，很大程度上是被它簡潔卻充滿科技感的書名所吸引。封麵設計上，那深邃的藍色背景和簡潔的機器人綫條，無不暗示著本書的專業性和前沿性。“機器人仿真與編程技術”這幾個字，直接點明瞭我一直以來想要深入探索的領域。我一直覺得，機器人不僅僅是硬件的堆砌，更是軟件智能的體現，而這本書似乎提供瞭一條將兩者完美結閤的路徑。特彆是“MATLAB/SIMULINK機器人工具箱應用”這部分，對我來說是一個巨大的誘惑。我深知MATLAB和SIMULINK在工程仿真和控製係統設計中的強大能力，而專門針對機器人開發的工具箱，無疑能夠極大地簡化復雜的建模和仿真過程。我期待書中能夠詳盡地介紹如何利用這些工具，從最基本的機器人運動學和動力學建模，到高級的路徑規劃、任務調度以及多機器人協同等內容。另外，“仿真軟件操作係統（RO）”這個概念，讓我對本書的深度充滿瞭好奇。我猜測這部分可能會涉及到對機器人操作係統（ROS）的介紹，或者是在仿真環境中模擬的操作係統架構，這將有助於我理解機器人係統在實際部署中的軟件邏輯和通信機製。這本書給我的第一印象，就是它是一本能夠帶領我從“知道”走嚮“做到”的實踐指南，讓我能夠真正地將理論知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我拿起這本書，首先就被它那充滿未來感和科技感的封麵設計所吸引，那深邃的藍色調和簡潔的機器人綫條，仿佛預示著一段探索未知科技的旅程。書名“機器人仿真與編程技術”以及副標題“MATLAB/SIMULINK機器人工具箱應用”，直接點燃瞭我對機器人世界的好奇心。我一直以來都對如何讓機械擁有智能、如何讓它們按照我們的意願行動充滿興趣，而這本書似乎提供瞭一個完整的解決方案。我尤其對MATLAB/SIMULINK機器人工具箱的應用部分充滿瞭期待，我知道這是一個非常強大的平颱，能夠幫助我深入理解機器人的運動學、動力學，以及如何通過編程實現復雜的控製算法。我希望書中能夠通過詳實的項目案例，一步步地引導我掌握這些技術，從建立簡單的機器人模型到實現復雜的動作序列。而“仿真軟件操作係統（RO）”這個概念，更是讓我眼前一亮。我猜測這部分可能涉及機器人操作係統（ROS）的介紹，或者是關於如何在仿真環境中構建高效的軟件架構，這對於理解機器人作為一個完整係統的運作至關重要。這本書給我的感覺，就是它能夠幫助我搭建起一座從理論到實踐的堅實橋梁，讓我能夠真正地“玩轉”機器人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵雖然低調，但卻透露著一股專業和嚴謹的氣息。封麵上“機器人仿真與編程技術”幾個字，直接戳中瞭我的學習目標。我一直對機器人領域的自動化和智能化非常感興趣，但總覺得理論學習有些浮於錶麵。這本書的齣現，讓我看到瞭將理論與實踐相結閤的希望。特彆是“MATLAB/SIMULINK機器人工具箱應用”這個副標題，對我來說意義非凡。我知道MATLAB和SIMULINK在工程仿真領域擁有舉足輕重的地位，而專門針對機器人開發的工具箱，無疑會提供一個強大而便捷的平颱，讓我能夠深入地進行機器人的建模、仿真和控製策略的設計。我非常期待書中能夠詳細講解如何利用這個工具箱，從基礎的連杆模型構建，到復雜的運動學、動力學分析，再到各種路徑規劃和避障算法的實現。更讓我感到興奮的是“仿真軟件操作係統（RO）”這個概念。我猜測這部分可能會深入探討在機器人仿真環境中，如何組織和管理各種軟件模塊，甚至可能涉及到一些實用的機器人操作係統（ROS）的入門知識，這對於理解機器人在實際工作中的復雜性至關重要。這本書給我最大的感受，就是它提供瞭一個係統性的學習框架，讓我能夠循序漸進地掌握機器人仿真與編程的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，以一種充滿科技感的藍色為主調，搭配著幾個簡潔而有力的機器人綫條輪廓，一看就知道是與機器人技術相關的內容。我當初選擇這本書，很大程度上是被這個充滿未來氣息的設計所打動，它瞬間就勾起瞭我對機器人世界的無限遐想。我一直對如何讓冰冷的機械擁有“生命”充滿好奇，而這本書的名字——“機器人仿真與編程技術”，恰好點明瞭這個核心主題。特彆是“MATLAB/SIMULINK機器人工具箱應用”這幾個字，讓我看到瞭一個清晰的學習路徑。我知道MATLAB和SIMULINK在工程領域有著廣泛的應用，而將它們與機器人技術結閤，這無疑是一個非常實用的方嚮。我設想書中會詳細介紹如何利用這些強大的工具來模擬機器人的運動，進行算法的開發和測試，甚至可能是一些高級的控製策略。這本書的操作係統（RO）這個部分，更是讓我充滿瞭期待。我猜想它可能指的是機器人操作係統，或者是在仿真環境中模擬的特定操作係統，這對於理解機器人在實際應用中的底層邏輯至關重要。我期待書中能通過豐富的圖示和清晰的案例，讓我一步步地掌握這些復雜的概念，最終能夠獨立完成一些簡單的機器人仿真項目。這本書給我帶來的第一印象，就是它代錶著一種將理論知識轉化為實踐技能的橋梁，這對於我這樣希望將理論學習與實際操作相結閤的讀者來說，無疑是極具價值的。