移动机器人自主控制理论与技术 沈林成 等 9787030304551 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈林成 等 著

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• 机器人导航
• 高等教育

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030304551

商品编码：29299127921

包装：平装

出版时间：2011-04-01

基本信息

书名：移动机器人自主控制理论与技术

定价：70.00元

作者：沈林成 等

出版社：科学出版社

出版日期：2011-04-01

ISBN：9787030304551

字数：383000

页码：304

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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内容提要

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移动机器人技术在工业、农业、军事和交通运输业中具有广泛的应用前景，是国家工业化与信息化进程中的关键技术和重要推动力。由于应用环境和任务的复杂性，提高移动机器人自主行为能力的自主控制理论与技术是当前机器人学研究的前沿和热点领域。本书内容结合作者多年来的研究成果，围绕移动机器人自主控制的若干核心问题展开论述。内容包括空中、地面与水下移动机器人自主控制的新理论、新技术及其应用概况，重点阐述了无人机自主控制、旋翼飞行机器人自主控制、多无人机协同控制、地面无人车辆自主驾驶的关键理论与技术，动力学约束下基于微分平坦的智能车辆轨迹规划、水下机器人仿生流场适应性控制、移动机器人SLAM技术，提高移动机器人自主行为能力的增强学习理论与方法等方面的内容。本书反映了作者在相关领域的新研究工作，具有新颖性、前沿性、理论与应用密切结合的特点。

本书可作为高等学校与科研院所中从事机器人与智能控制、模式识别等专业领域的研究用书，也可作为自动化、计算机领域其他相关专业师生及科研人员的参考用书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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智能驱动未来：下一代移动机器人自主控制系统新探 作者： （此处为虚构作者姓名，旨在与原书区分） 出版日期： （此处为虚构出版日期） 出版社： （此处为虚构出版社名称） ISBN： （此处为虚构ISBN） 内容简介： 随着人工智能、传感器技术、计算能力以及材料科学的飞速发展，移动机器人正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从工业自动化生产线上的精密协作，到城市街道上的无人配送，再到复杂环境下的科学考察和救援任务，自主移动机器人已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。然而，要实现真正意义上的自主，即机器人在未知、动态且充满不确定性的环境中，能够独立感知、理解、决策并执行任务，仍然面临着巨大的理论与技术挑战。 本书《智能驱动未来：下一代移动机器人自主控制系统新探》正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了构建高效、鲁棒且智能的移动机器人自主控制系统的核心理论、关键技术及最新进展。它并非对已有成熟理论的简单梳理，而是力求在前人研究的基础上，提出具有创新性的研究思路和技术框架，为下一代移动机器人自主能力的实现提供理论支撑和技术指导。 核心理论篇： 在核心理论层面，本书首先对移动机器人自主控制的几个 fundamental problem 进行了深入剖析。这包括但不限于： 环境理解与表征： 移动机器人在复杂的真实世界中，如何有效地感知和理解周围环境是自主控制的基础。本书借鉴了多模态感知融合、深度学习驱动的场景理解、语义地图构建等最新研究成果，探讨了如何从原始传感器数据（如激光雷达点云、摄像头图像、IMU数据等）中提取高层次的语义信息，构建能够支持路径规划、障碍物规避和任务执行的环境模型。书中特别强调了从静态环境建模向动态环境理解的转变，如何实时感知和预测移动障碍物的行为，以及如何处理传感器噪声和不确定性。 定位与建图（SLAM）的鲁棒性与实时性： SLAM 是移动机器人自主导航的基石。本书不仅回顾了经典的滤波SLAM和图SLAM方法，更侧重于研究如何提升SLAM算法在真实复杂环境下的鲁棒性和实时性。这包括利用深度学习进行特征提取与匹配，优化后端优化方法以处理大规模地图，以及融合多传感器数据（如视觉-惯性SLAM、激光雷达-视觉SLAM）以克服单一传感器的局限性。书中还探讨了在GPS信号不可用或恶劣环境下的无GPS SLAM技术，以及语义SLAM在提升地图信息量和导航效率方面的潜力。 路径规划与运动控制的协同： 从全局路径规划到局部避障，再到精确的运动轨迹跟踪，一个高效的路径规划与运动控制系统至关重要。本书深入研究了分层式路径规划架构，探讨了基于优化的全局路径规划方法（如RRT, PRM的变种），以及在动态环境中实时、高效避障的算法（如DWA, TEB, VFH的改进算法）。同时，书中也着重于讨论如何将规划层的指令转化为机器人的实际运动，包括PID控制器、模型预测控制（MPC）等先进控制策略的应用，以及如何处理机器人动力学约束和执行器的非线性。 决策与规划的智能化： 真正的自主性体现在机器人在面对不确定性时，能够做出明智的决策。本书将目光投向了基于强化学习的决策与规划，探讨了如何利用深度强化学习（DRL）来训练机器人执行复杂任务，例如在未知环境中进行探索、在拥堵环境中进行最优路径选择、以及在多人协作场景下进行交互式决策。书中还讨论了如何将行为树、有限状态机等符号化规划方法与学习型方法相结合，以实现更具可解释性和可控性的决策系统。 关键技术篇： 在关键技术层面，本书详细阐述了实现上述理论的必要技术支撑，并引入了许多创新性的解决方案： 多传感器融合技术： 移动机器人感知能力的提升离不开对多源异构传感器数据的有效融合。本书不仅介绍了早期基于卡尔曼滤波和粒子滤波的融合方法，更深入探讨了基于深度学习的端到端传感器融合技术，以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）等来增强不同传感器信息的重要性分配。特别地，书中提出了针对不同场景（如室内、室外、水下、空中）的最优传感器配置与融合策略。 深度学习在感知与决策中的应用： 深度学习极大地推动了移动机器人自主控制的发展。本书详细介绍了卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测、场景分割中的应用，循环神经网络（RNN）和Transformer在序列数据处理（如IMU数据滤波、轨迹预测）中的潜力，以及图神经网络（GNN）在理解机器人与环境的交互关系方面的优势。书中不仅讲解了模型的设计与训练，更强调了模型在实际部署中的效率和鲁棒性优化。 运动预测与意图识别： 在动态环境中，准确预测其他移动体的运动轨迹和意图是安全高效导航的关键。本书介绍了几种先进的运动预测模型，包括基于经典物理模型的预测、基于机器学习的轨迹预测（如LSTM, GRU），以及更先进的基于图神经网络和 Transformer 的交互感知预测模型。书中还探讨了如何从观察到的行为中推断出人类或其他机器人的潜在意图，以实现更智能的交互式导航。 人机交互与协作： 随着移动机器人在服务和协作领域的应用日益广泛，如何实现人与机器人之间安全、自然、高效的交互成为重要研究方向。本书探讨了基于视觉、语音和手势的感知交互技术，以及如何让机器人理解人类的指令和需求。同时，书中也着重研究了多机器人协同工作，包括任务分配、资源共享、以及如何避免冲突，实现群体智能。 仿真与测试技术： 真实世界中的实验成本高昂且存在风险，因此，高效可靠的仿真平台对于移动机器人自主控制算法的开发和测试至关重要。本书介绍了当前主流的机器人仿真器（如Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo）的特点，并探讨了如何构建更逼真、更具挑战性的仿真场景，以及如何进行域适应（Domain Adaptation）以弥合仿真与真实世界之间的差距，加速算法的落地。 面向未来的展望： 《智能驱动未来：下一代移动机器人自主控制系统新探》在深入剖析现有技术的同时，也积极展望了未来发展趋势。本书对以下几个关键方向进行了前瞻性探讨： 类人认知能力的引入： 如何让移动机器人具备类人的认知能力，理解更复杂的因果关系，进行常识推理，甚至具备一定程度的“情感”感知，从而在更广泛的场景下实现更深层次的自主。 具身智能的融合： 将移动机器人的自主控制能力与其物理本体的交互能力更紧密地结合，实现“具身智能”，让机器人能够通过身体与环境的互动来学习和适应。 联邦学习与去中心化控制： 在保护数据隐私的前提下，如何利用联邦学习等技术实现机器人群体之间的知识共享与协作，以及去中心化控制在提高系统鲁棒性和可扩展性方面的潜力。 高能效与低功耗的自主控制： 针对移动机器人有限的能源供给，如何设计更节能的感知、计算和控制算法，延长机器人的续航能力。 本书适用于高等院校研究生、科研人员、以及从事机器人技术研发的工程师。它不仅能够帮助读者建立起对移动机器人自主控制的系统性认识，更能激发读者在这一充满挑战和机遇的领域进行更深入的研究与探索。通过对本书的学习，读者将能够更好地理解当前移动机器人自主控制的技术瓶颈，掌握前沿的理论方法，并为下一代智能移动机器人的设计与实现贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《移动机器人自主控制理论与技术》一书，我发现其内容的深度和广度都相当可观，但也正因如此，它对我而言，似乎变成了一本“百科全书”式的参考资料，而非一本易于入门的学习指南。书中包含了移动机器人控制的方方面面，从基础的运动学模型，到复杂的SLAM（同步定位与地图构建）技术，再到决策与规划算法，几乎涵盖了该领域的重要分支。然而，正是由于内容的丰富，导致每个主题的讲解都相对简略，缺乏对核心原理的深入挖掘和详细剖析。我感觉书中更像是在“点到为止”地介绍各种技术，而对于初学者而言，想要真正理解这些技术的内在逻辑和关键实现细节，还需要大量的课外补充阅读和实践摸索。此外，书中在某些章节的逻辑递进方面，也存在可以优化的地方，有时会让读者在理解上产生一些断层。我曾希望这本书能提供一条清晰的学习路径，循序渐进地引导我掌握自主控制技术，但目前来看，它更适合已经具备一定基础，需要查找某个特定技术点进行参考的读者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《移动机器人自主控制理论与技术》这本书给我留下了一种“知其然而不知其所以然”的印象。书中确实涉及了很多与移动机器人控制相关的理论概念，比如各种导航算法、路径规划方法、运动学和动力学模型等等。但对我而言，大部分内容都停留在概念的罗列和公式的推导上，缺乏一种从根本上阐释这些理论为何有效，以及它们是如何在实际机器人系统中协同工作的深入分析。每次读完一个章节，我总是感觉自己掌握了一些术语，但却不清楚这些术语在整个控制框架中的具体位置和作用。而且，书中关于“技术”的呈现也比较零散，很少能看到一个完整的、可执行的案例，更多的是对某个特定技术点进行了片段式的介绍。这使得读者很难将这些零散的技术点串联起来，形成一个完整的自主控制解决方案。我期望这本书能提供更具系统性的指导，帮助我理解从感知到决策再到执行的整个自主控制流程，并在此基础上提供具体的工程实现思路，而这本书在这方面做得不够。

评分☆☆☆☆☆

这本《移动机器人自主控制理论与技术》简直太令人失望了！我原本满怀期待地入手，想着能从中深入学习移动机器人的核心技术，结果翻开书页，却发现内容枯燥乏味，讲解晦涩难懂。作者似乎沉浸在自己深奥的理论世界里，完全没有顾及到初学者或者希望快速掌握实用技能的读者。书中充斥着大量的数学公式和专业术语，却没有足够的图示和案例来辅助理解，让人感觉像是在啃一本天书。即使我具备一定的工程背景，也常常在章节的迷宫中迷失方向。所谓的“理论”部分，太空泛，缺乏具体的应用场景，让人难以想象这些理论如何在实际的机器人项目中落地。而“技术”部分，又显得零散，缺乏系统性的讲解，很多关键步骤和实现细节含糊不清，留给读者的是一堆问号。我花了大量时间试图从中找到一些可以立即应用的指导，但收效甚微。感觉这本书更像是一篇学术论文的集合，而不是一本面向广大工程技术人员的指导手册。我希望能够找到一本真正能帮助我理解和实践移动机器人自主控制的书籍，而这本显然不是。

评分☆☆☆☆☆

我最近尝试阅读了《移动机器人自主控制理论与技术》这本书，希望能对移动机器人领域的最新进展有所了解。然而，阅读体验相当一般。首先，书籍的组织结构有些混乱，理论和技术部分的衔接不够流畅，读者需要花费额外的精力来理解不同章节之间的逻辑关系。其次，虽然书名包含了“理论与技术”，但感觉理论部分偏向于对现有知识的梳理和总结，缺乏一些前沿性的探索或者对未来发展方向的独到见解。技术部分的介绍，也存在一些局限性，对于一些关键算法的讲解不够深入，或者在代码实现方面过于简化，无法直接指导读者进行复杂的工程开发。此外，我注意到书中引用的文献和技术资料，有一些似乎是较早期的，可能未能完全反映当前最新的研究成果和工业界的主流实践。这让我对这本书的时效性和权威性产生了一些疑虑。虽然书中也提到了一些重要的概念和方法，但整体而言，它未能给我带来“眼前一亮”的感觉，也没有提供太多能够立即转化为实际工作中的灵感或解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我尝试阅读了《移动机器人自主控制理论与技术》这本厚重的著作，希望能在其中找到关于移动机器人自主性提升的精髓。然而，阅读过程并非一帆风顺。我注意到，本书在描述某些核心概念时，似乎倾向于采用一种非常抽象的语言，很多地方的解释都显得有些“虚”。例如，在谈及一些高级的传感器融合技术时，书中更多地是列举了不同的算法名称，而对于如何将这些算法有机地结合起来，以应对现实世界中复杂的环境变化，却显得语焉不详。同样，在讨论路径规划和避障策略时，虽然列举了一些经典算法，但对于如何在动态、不确定或未知的环境中实现鲁棒的自主导航，书中提供的具体技术细节并不足够。我尝试寻找一些能够指导我进行实际编程实现的“硬核”内容，但发现本书的侧重点更多地在于理论的构建和数学模型的阐述，而对于如何将这些理论转化为可运行的代码，或是应对实际工程中可能出现的各种软硬件集成问题，则着墨不多。这使得我在阅读时，常常感到一种“理论很美，现实很骨感”的困惑。