移動機器人自主控製理論與技術 瀋林成 等 9787030304551 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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瀋林成 等 著

圖書標籤:

• 移動機器人
• 自主控製
• 機器人技術
• 智能控製
• 路徑規劃
• SLAM
• 傳感器
• 控製理論
• 機器人導航
• 高等教育

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030304551

商品編碼：29299127921

包裝：平裝

齣版時間：2011-04-01

基本信息

書名：移動機器人自主控製理論與技術

定價：70.00元

作者：瀋林成 等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2011-04-01

ISBN：9787030304551

字數：383000

頁碼：304

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

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內容提要

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移動機器人技術在工業、農業、軍事和交通運輸業中具有廣泛的應用前景，是國傢工業化與信息化進程中的關鍵技術和重要推動力。由於應用環境和任務的復雜性，提高移動機器人自主行為能力的自主控製理論與技術是當前機器人學研究的前沿和熱點領域。本書內容結閤作者多年來的研究成果，圍繞移動機器人自主控製的若乾核心問題展開論述。內容包括空中、地麵與水下移動機器人自主控製的新理論、新技術及其應用概況，重點闡述瞭無人機自主控製、鏇翼飛行機器人自主控製、多無人機協同控製、地麵無人車輛自主駕駛的關鍵理論與技術，動力學約束下基於微分平坦的智能車輛軌跡規劃、水下機器人仿生流場適應性控製、移動機器人SLAM技術，提高移動機器人自主行為能力的增強學習理論與方法等方麵的內容。本書反映瞭作者在相關領域的新研究工作，具有新穎性、前沿性、理論與應用密切結閤的特點。

本書可作為高等學校與科研院所中從事機器人與智能控製、模式識彆等專業領域的研究用書，也可作為自動化、計算機領域其他相關專業師生及科研人員的參考用書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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智能驅動未來：下一代移動機器人自主控製係統新探 作者： （此處為虛構作者姓名，旨在與原書區分） 齣版日期： （此處為虛構齣版日期） 齣版社： （此處為虛構齣版社名稱） ISBN： （此處為虛構ISBN） 內容簡介： 隨著人工智能、傳感器技術、計算能力以及材料科學的飛速發展，移動機器人正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從工業自動化生産綫上的精密協作，到城市街道上的無人配送，再到復雜環境下的科學考察和救援任務，自主移動機器人已經成為推動社會進步和産業升級的關鍵力量。然而，要實現真正意義上的自主，即機器人在未知、動態且充滿不確定性的環境中，能夠獨立感知、理解、決策並執行任務，仍然麵臨著巨大的理論與技術挑戰。 本書《智能驅動未來：下一代移動機器人自主控製係統新探》正是聚焦於這一前沿領域，深入探討瞭構建高效、魯棒且智能的移動機器人自主控製係統的核心理論、關鍵技術及最新進展。它並非對已有成熟理論的簡單梳理，而是力求在前人研究的基礎上，提齣具有創新性的研究思路和技術框架，為下一代移動機器人自主能力的實現提供理論支撐和技術指導。 核心理論篇： 在核心理論層麵，本書首先對移動機器人自主控製的幾個 fundamental problem 進行瞭深入剖析。這包括但不限於： 環境理解與錶徵： 移動機器人在復雜的真實世界中，如何有效地感知和理解周圍環境是自主控製的基礎。本書藉鑒瞭多模態感知融閤、深度學習驅動的場景理解、語義地圖構建等最新研究成果，探討瞭如何從原始傳感器數據（如激光雷達點雲、攝像頭圖像、IMU數據等）中提取高層次的語義信息，構建能夠支持路徑規劃、障礙物規避和任務執行的環境模型。書中特彆強調瞭從靜態環境建模嚮動態環境理解的轉變，如何實時感知和預測移動障礙物的行為，以及如何處理傳感器噪聲和不確定性。 定位與建圖（SLAM）的魯棒性與實時性： SLAM 是移動機器人自主導航的基石。本書不僅迴顧瞭經典的濾波SLAM和圖SLAM方法，更側重於研究如何提升SLAM算法在真實復雜環境下的魯棒性和實時性。這包括利用深度學習進行特徵提取與匹配，優化後端優化方法以處理大規模地圖，以及融閤多傳感器數據（如視覺-慣性SLAM、激光雷達-視覺SLAM）以剋服單一傳感器的局限性。書中還探討瞭在GPS信號不可用或惡劣環境下的無GPS SLAM技術，以及語義SLAM在提升地圖信息量和導航效率方麵的潛力。 路徑規劃與運動控製的協同： 從全局路徑規劃到局部避障，再到精確的運動軌跡跟蹤，一個高效的路徑規劃與運動控製係統至關重要。本書深入研究瞭分層式路徑規劃架構，探討瞭基於優化的全局路徑規劃方法（如RRT, PRM的變種），以及在動態環境中實時、高效避障的算法（如DWA, TEB, VFH的改進算法）。同時，書中也著重於討論如何將規劃層的指令轉化為機器人的實際運動，包括PID控製器、模型預測控製（MPC）等先進控製策略的應用，以及如何處理機器人動力學約束和執行器的非綫性。 決策與規劃的智能化： 真正的自主性體現在機器人在麵對不確定性時，能夠做齣明智的決策。本書將目光投嚮瞭基於強化學習的決策與規劃，探討瞭如何利用深度強化學習（DRL）來訓練機器人執行復雜任務，例如在未知環境中進行探索、在擁堵環境中進行最優路徑選擇、以及在多人協作場景下進行交互式決策。書中還討論瞭如何將行為樹、有限狀態機等符號化規劃方法與學習型方法相結閤，以實現更具可解釋性和可控性的決策係統。 關鍵技術篇： 在關鍵技術層麵，本書詳細闡述瞭實現上述理論的必要技術支撐，並引入瞭許多創新性的解決方案： 多傳感器融閤技術： 移動機器人感知能力的提升離不開對多源異構傳感器數據的有效融閤。本書不僅介紹瞭早期基於卡爾曼濾波和粒子濾波的融閤方法，更深入探討瞭基於深度學習的端到端傳感器融閤技術，以及如何利用注意力機製（Attention Mechanism）等來增強不同傳感器信息的重要性分配。特彆地，書中提齣瞭針對不同場景（如室內、室外、水下、空中）的最優傳感器配置與融閤策略。 深度學習在感知與決策中的應用： 深度學習極大地推動瞭移動機器人自主控製的發展。本書詳細介紹瞭捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、目標檢測、場景分割中的應用，循環神經網絡（RNN）和Transformer在序列數據處理（如IMU數據濾波、軌跡預測）中的潛力，以及圖神經網絡（GNN）在理解機器人與環境的交互關係方麵的優勢。書中不僅講解瞭模型的設計與訓練，更強調瞭模型在實際部署中的效率和魯棒性優化。 運動預測與意圖識彆： 在動態環境中，準確預測其他移動體的運動軌跡和意圖是安全高效導航的關鍵。本書介紹瞭幾種先進的運動預測模型，包括基於經典物理模型的預測、基於機器學習的軌跡預測（如LSTM, GRU），以及更先進的基於圖神經網絡和 Transformer 的交互感知預測模型。書中還探討瞭如何從觀察到的行為中推斷齣人類或其他機器人的潛在意圖，以實現更智能的交互式導航。 人機交互與協作： 隨著移動機器人在服務和協作領域的應用日益廣泛，如何實現人與機器人之間安全、自然、高效的交互成為重要研究方嚮。本書探討瞭基於視覺、語音和手勢的感知交互技術，以及如何讓機器人理解人類的指令和需求。同時，書中也著重研究瞭多機器人協同工作，包括任務分配、資源共享、以及如何避免衝突，實現群體智能。 仿真與測試技術： 真實世界中的實驗成本高昂且存在風險，因此，高效可靠的仿真平颱對於移動機器人自主控製算法的開發和測試至關重要。本書介紹瞭當前主流的機器人仿真器（如Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo）的特點，並探討瞭如何構建更逼真、更具挑戰性的仿真場景，以及如何進行域適應（Domain Adaptation）以彌閤仿真與真實世界之間的差距，加速算法的落地。 麵嚮未來的展望： 《智能驅動未來：下一代移動機器人自主控製係統新探》在深入剖析現有技術的同時，也積極展望瞭未來發展趨勢。本書對以下幾個關鍵方嚮進行瞭前瞻性探討： 類人認知能力的引入： 如何讓移動機器人具備類人的認知能力，理解更復雜的因果關係，進行常識推理，甚至具備一定程度的“情感”感知，從而在更廣泛的場景下實現更深層次的自主。 具身智能的融閤： 將移動機器人的自主控製能力與其物理本體的交互能力更緊密地結閤，實現“具身智能”，讓機器人能夠通過身體與環境的互動來學習和適應。 聯邦學習與去中心化控製： 在保護數據隱私的前提下，如何利用聯邦學習等技術實現機器人群體之間的知識共享與協作，以及去中心化控製在提高係統魯棒性和可擴展性方麵的潛力。 高能效與低功耗的自主控製： 針對移動機器人有限的能源供給，如何設計更節能的感知、計算和控製算法，延長機器人的續航能力。 本書適用於高等院校研究生、科研人員、以及從事機器人技術研發的工程師。它不僅能夠幫助讀者建立起對移動機器人自主控製的係統性認識，更能激發讀者在這一充滿挑戰和機遇的領域進行更深入的研究與探索。通過對本書的學習，讀者將能夠更好地理解當前移動機器人自主控製的技術瓶頸，掌握前沿的理論方法，並為下一代智能移動機器人的設計與實現貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《移動機器人自主控製理論與技術》這本書給我留下瞭一種“知其然而不知其所以然”的印象。書中確實涉及瞭很多與移動機器人控製相關的理論概念，比如各種導航算法、路徑規劃方法、運動學和動力學模型等等。但對我而言，大部分內容都停留在概念的羅列和公式的推導上，缺乏一種從根本上闡釋這些理論為何有效，以及它們是如何在實際機器人係統中協同工作的深入分析。每次讀完一個章節，我總是感覺自己掌握瞭一些術語，但卻不清楚這些術語在整個控製框架中的具體位置和作用。而且，書中關於“技術”的呈現也比較零散，很少能看到一個完整的、可執行的案例，更多的是對某個特定技術點進行瞭片段式的介紹。這使得讀者很難將這些零散的技術點串聯起來，形成一個完整的自主控製解決方案。我期望這本書能提供更具係統性的指導，幫助我理解從感知到決策再到執行的整個自主控製流程，並在此基礎上提供具體的工程實現思路，而這本書在這方麵做得不夠。

評分☆☆☆☆☆

翻閱《移動機器人自主控製理論與技術》一書，我發現其內容的深度和廣度都相當可觀，但也正因如此，它對我而言，似乎變成瞭一本“百科全書”式的參考資料，而非一本易於入門的學習指南。書中包含瞭移動機器人控製的方方麵麵，從基礎的運動學模型，到復雜的SLAM（同步定位與地圖構建）技術，再到決策與規劃算法，幾乎涵蓋瞭該領域的重要分支。然而，正是由於內容的豐富，導緻每個主題的講解都相對簡略，缺乏對核心原理的深入挖掘和詳細剖析。我感覺書中更像是在“點到為止”地介紹各種技術，而對於初學者而言，想要真正理解這些技術的內在邏輯和關鍵實現細節，還需要大量的課外補充閱讀和實踐摸索。此外，書中在某些章節的邏輯遞進方麵，也存在可以優化的地方，有時會讓讀者在理解上産生一些斷層。我曾希望這本書能提供一條清晰的學習路徑，循序漸進地引導我掌握自主控製技術，但目前來看，它更適閤已經具備一定基礎，需要查找某個特定技術點進行參考的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試閱讀瞭《移動機器人自主控製理論與技術》這本厚重的著作，希望能在其中找到關於移動機器人自主性提升的精髓。然而，閱讀過程並非一帆風順。我注意到，本書在描述某些核心概念時，似乎傾嚮於采用一種非常抽象的語言，很多地方的解釋都顯得有些“虛”。例如，在談及一些高級的傳感器融閤技術時，書中更多地是列舉瞭不同的算法名稱，而對於如何將這些算法有機地結閤起來，以應對現實世界中復雜的環境變化，卻顯得語焉不詳。同樣，在討論路徑規劃和避障策略時，雖然列舉瞭一些經典算法，但對於如何在動態、不確定或未知的環境中實現魯棒的自主導航，書中提供的具體技術細節並不足夠。我嘗試尋找一些能夠指導我進行實際編程實現的“硬核”內容，但發現本書的側重點更多地在於理論的構建和數學模型的闡述，而對於如何將這些理論轉化為可運行的代碼，或是應對實際工程中可能齣現的各種軟硬件集成問題，則著墨不多。這使得我在閱讀時，常常感到一種“理論很美，現實很骨感”的睏惑。

評分☆☆☆☆☆

我最近嘗試閱讀瞭《移動機器人自主控製理論與技術》這本書，希望能對移動機器人領域的最新進展有所瞭解。然而，閱讀體驗相當一般。首先，書籍的組織結構有些混亂，理論和技術部分的銜接不夠流暢，讀者需要花費額外的精力來理解不同章節之間的邏輯關係。其次，雖然書名包含瞭“理論與技術”，但感覺理論部分偏嚮於對現有知識的梳理和總結，缺乏一些前沿性的探索或者對未來發展方嚮的獨到見解。技術部分的介紹，也存在一些局限性，對於一些關鍵算法的講解不夠深入，或者在代碼實現方麵過於簡化，無法直接指導讀者進行復雜的工程開發。此外，我注意到書中引用的文獻和技術資料，有一些似乎是較早期的，可能未能完全反映當前最新的研究成果和工業界的主流實踐。這讓我對這本書的時效性和權威性産生瞭一些疑慮。雖然書中也提到瞭一些重要的概念和方法，但整體而言，它未能給我帶來“眼前一亮”的感覺，也沒有提供太多能夠立即轉化為實際工作中的靈感或解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本《移動機器人自主控製理論與技術》簡直太令人失望瞭！我原本滿懷期待地入手，想著能從中深入學習移動機器人的核心技術，結果翻開書頁，卻發現內容枯燥乏味，講解晦澀難懂。作者似乎沉浸在自己深奧的理論世界裏，完全沒有顧及到初學者或者希望快速掌握實用技能的讀者。書中充斥著大量的數學公式和專業術語，卻沒有足夠的圖示和案例來輔助理解，讓人感覺像是在啃一本天書。即使我具備一定的工程背景，也常常在章節的迷宮中迷失方嚮。所謂的“理論”部分，太空泛，缺乏具體的應用場景，讓人難以想象這些理論如何在實際的機器人項目中落地。而“技術”部分，又顯得零散，缺乏係統性的講解，很多關鍵步驟和實現細節含糊不清，留給讀者的是一堆問號。我花瞭大量時間試圖從中找到一些可以立即應用的指導，但收效甚微。感覺這本書更像是一篇學術論文的集閤，而不是一本麵嚮廣大工程技術人員的指導手冊。我希望能夠找到一本真正能幫助我理解和實踐移動機器人自主控製的書籍，而這本顯然不是。