具体描述
任何成功的机器人的设计涉及到运动学、信号分析、信息论、人工智能和概率论等多个不同学科的综合。为此，本书提出了在一系列交互模块中，使移动性成为可能的技术和制作工艺。随着各章内容的深入，覆盖了移动机器人学的各个方面，包括硬件设计、轮子设计、运动学分析、传感器、感知、定位、作图，以及机器人控制体系结构。本书把移动机器人的所有方面集合成一个整体，既适合作为我国各高等院校自动化、机器人学等专业的研究生教材，也可提供其他相关专业的科技人员参考。
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拿到《自主移动机器人导论》这本书，我第一感觉就是——内容一定很扎实。我一直以来都对那些能够在复杂环境中自主导航、执行任务的机器人充满好奇，它们就像是拥有了独立的“思考”和“行动”能力。这本书，则提供了一个系统了解这些“智能体”背后的科学原理的绝佳机会。 书中的语言风格非常沉稳大气，透着一股严谨的学术范儿，但又不像我之前读过的某些学术著作那样令人望而却步。作者的文字功底很深厚，他能够将那些复杂的工程概念，用一种清晰、有条理的方式呈现出来，并且总能在恰当的地方加入一些有助于理解的类比。例如，在讲解机器人运动学时，他会用“机器人的身体如何通过关节的协调运动来达成目标”来类比，让我瞬间就能把握住核心思想。 让我印象深刻的是，书中对机器人运动学和动力学的深入剖析。这部分内容对于理解机器人为何能够如此精准地移动至关重要，而作者在这本书里，给出了非常详尽的推导和解释。他会从最基础的坐标系变换，到复杂的连杆模型，一步步地引导读者理解机器人的位姿是如何变化的，以及各种力矩和惯性是如何影响其运动的。书中丰富的插图和图表，更是将抽象的公式具象化，让我感觉自己仿佛在亲自进行物理实验。 令我赞叹的是，书中关于机器人控制理论的讲解，系统而深入。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驾驭”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂的环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于未来智能的“百科全书”。它以其严谨的学术风格、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分最近入手了这本《自主移动机器人导论》，真的让我大开眼界，仿佛被带入了一个充满无限可能的新世界。我一直对那些能够在复杂环境中自主行动的机器人充满了好奇，它们就像是拥有了自己生命的智能体，能够在没有人类指令的情况下，完成各种任务。这本书，正好满足了我对这一领域深入了解的渴望。 书中的写作风格非常别致，它不是那种冷冰冰的技术手册，更像是一位资深的专家，用一种非常亲切、细致的语气，娓娓道来。作者仿佛知道我这样的初学者会遇到哪些困惑，所以在讲解每一个概念时，都会从最基础的原理出发，然后层层深入，并且总会辅以大量形象的比喻和生动的案例。这让我感觉自己不是在被动地接收信息，而是在主动地参与一场知识的探索。 我特别喜欢书中对机器人运动学和动力学原理的阐述。这部分内容是理解机器人如何移动的基础，而作者用一种非常直观的方式，将复杂的数学公式与机器人实际的运动状态联系起来。他会详细分析机器人不同关节的角度变化如何影响其整体姿态，以及在各种外力作用下，机器人会如何产生相应的运动。书中大量的图示和三维示意图，更是让我如同身临其境，能够清晰地看到机器人各个部件是如何协同工作的。 令我印象深刻的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。从最基本的PID控制器，到更高级的自适应控制和鲁棒控制，作者都进行了详尽的分析。他不仅仅是罗列了各种控制器的原理，更重要的是，他会结合实际应用场景，解释为什么需要这些控制方法，以及它们在提高机器人性能、克服干扰方面起到的作用。我感觉自己好像在学习如何“驯服”这些复杂的机械，让它们能够精确、稳定地执行任务。 让我感到惊喜的是，书中对机器人传感器和环境感知技术的大篇幅介绍。我之前一直以为机器人“看”和“听”就是用摄像头和麦克风，但这本书让我明白，传感器的世界远比我想象的要丰富和复杂。从激光雷达的精确定位，到视觉传感器的环境识别，再到惯性测量单元的姿态感知，作者都对它们的原理、特点和应用场景做了非常细致的描述。特别是关于多传感器融合的讲解，让我看到了如何将来自不同传感器的信息进行整合，从而构建出更全面、更可靠的环境模型。 书中对机器人导航和路径规划的讲解，更是精彩纷呈。这部分内容直接关系到机器人能否自主地在复杂环境中移动，而书中介绍了各种经典的算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的路径规划方法。作者用通俗易懂的语言解释了这些算法的逻辑，并辅以大量的流程图和示例，让我能够清晰地理解机器人是如何在迷宫般的环境中找到一条最优路径的。 我尤其对书中关于SLAM（同步定位与地图构建）的阐述印象深刻。SLAM是自主移动机器人领域的核心技术之一，而这本书对其进行了非常详尽的剖析。从基于特征的SLAM，到基于滤波的SLAM，再到最新的基于深度学习的SLAM，作者都进行了深入的介绍。他不仅讲解了这些算法的原理，还分析了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案，让我对机器人如何在未知环境中进行自我定位和建图有了全新的认识。 书中对机器人状态估计的探讨，也让我受益匪浅。我之前一直以为机器人能够准确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断估计和优化的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断修正机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 令我感到高兴的是，这本书还触及了机器人安全性与伦理学相关的问题。随着自主移动机器人越来越普及，这些问题也变得日益重要。书中以一种非常负责任的态度，探讨了在设计和部署自主移动机器人时需要考虑的伦理原则和安全规范，例如责任归属、隐私保护等。这让我看到，技术的发展不仅仅是追求功能的强大，更重要的是要服务于人类社会的福祉。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分最近刚入手了这本《自主移动机器人导论》，迫不及待地翻阅起来，感觉像是开启了一段奇妙的探索之旅。我一直以来都对那些能够在没有人类直接操控下，灵活穿梭于各种环境中的机器人深深着迷，它们的存在本身就充满了未来感。而这本书，就像是为我量身打造的一份详尽的“入场券”，让我能够系统地理解这项复杂而又迷人的技术。 书中的语言风格非常独特，不同于我之前读过的任何一本技术书籍。它不是那种板着脸孔，上来就丢一堆公式的硬核教材，而更像是一位经验丰富的工程师，在用自己的话，耐心地向你讲述一个充满挑战的故事。它没有回避必要的专业术语，但总能通过巧妙的比喻和生动的描述，将那些抽象的概念变得易于理解。举个例子，书中在解释机器人如何感知周围环境时，会用“机器人就像拥有了各种感官”，并详细描述这些“感官”的工作方式，让我一下子就抓住了重点。 让我印象深刻的是，书中对机器人运动学的分析。这部分内容对于理解机器人如何移动至关重要，但往往也是最容易让初学者感到困惑的地方。作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从机器人关节的运动到末端执行器的位姿变化，一步步地进行推导和解释。特别是书中大量的插图和几何示意图，简直是救星！我反复对照着图示，心中的疑惑便迎刃而解，仿佛真的置身于一个三维空间，亲手操作着机器人的关节。 除了运动学，书中对机器人动力学部分的讲解也同样精彩。这涉及到机器人运动时所受到的力和力矩，以及这些力如何影响机器人的运动状态。作者没有简单地罗列公式，而是着重于解释这些公式背后的物理意义。他会分析机器人加速、减速以及在复杂地形中运动时可能遇到的各种动力学挑战，以及如何通过精确的动力学模型来预测和控制机器人的行为。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我对机器人的运动有了更深刻的理解。 另一个让我眼前一亮的部分是关于机器人控制理论的介绍。我一直以为控制机器人就是给它下达指令，让它去执行。但这本书让我明白，真正的控制是一个复杂的过程，涉及到反馈、前馈、PID控制等等。作者用非常详尽的例子，解释了这些控制方法是如何工作的，以及它们在克服扰动、提高系统稳定性和响应速度方面的作用。特别是对于一些经典的控制算法，书中都给出了详细的推导过程和应用场景，让我受益匪浅。 这本书的结构也非常人性化，它不像很多技术书籍那样，将所有内容一股脑地堆砌在一起，而是有条不紊地进行。从机器人最基本的运动和控制，到更高级的感知、规划和决策，每一个环节都得到了充分的阐述。而且，每一章节的结尾，都会有总结性的回顾，帮助我巩固所学知识。这种循序渐进的学习方式，让我觉得学习过程既充实又轻松。 令我感到惊喜的是，书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍。我一直以为传感器就是给机器人提供“眼睛”和“耳朵”的，但读了这本书才发现，传感器的种类繁多，工作原理也千差万别。从激光雷达、摄像头，到IMU、编码器，书中都对它们的特点、优缺点以及在不同应用中的适配性做了详细的分析。更重要的是，书中还讲解了如何将来自不同传感器的数据进行融合，以获得更全面、更准确的环境信息。 我特别喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否自主地在环境中移动。书中介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索算法、D* Lite算法等，并用直观的图示来展示它们是如何工作的。让我印象深刻的是，书中还讨论了动态环境下的路径规划问题，以及如何让机器人在面对障碍物时能够灵活地调整路径，这让我看到了自主移动机器人真正的智能之处。 这本书还让我对机器人SLAM（同步定位与地图构建）技术有了全新的认识。我之前对SLAM的理解非常有限，只知道它能让机器人在未知环境中同时进行定位和建图。但读了这本书，我才了解到SLAM的复杂性和精妙之处，包括各种滤波方法、特征匹配技术等等。书中通过具体的例子，让我理解了SLAM是如何工作的，以及它在机器人自主导航中的关键作用。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往未来世界的窗口。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望。
评分刚拿到《自主移动机器人导论》这本书，我就迫不及待地翻阅起来，感觉像是发现了一份宝藏。我一直以来都对那些能够自主移动的机器人充满了浓厚的兴趣，它们仿佛拥有了独立的生命，能够在复杂的世界里自由探索。这本书，恰恰满足了我对这一迷人领域系统性了解的需求。 书中独特的叙事方式，让我耳目一新。它不像一般的技术书籍那样枯燥乏味，反而像是一位经验丰富的向导，用非常生动、形象的语言，引导我一步步地走进自主移动机器人的世界。作者擅长将复杂的概念，通过通俗易懂的比喻和精彩的图例，变得触手可及。例如，在解释机器人如何进行运动规划时，他会用“机器人就像是在下棋，需要提前计算每一步的后果”，这种比喻让我一下子就明白了其中的奥妙。 让我印象最深刻的是，书中对机器人动力学和运动学原理的详细阐述。这部分内容是理解机器人如何运动的基础，而作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从最基础的关节运动，到复杂的整体运动，进行了层层递进的讲解。他不仅给出了必要的数学公式，更重要的是，他会详细解释这些公式背后的物理意义，以及它们如何影响机器人的实际运动。书中大量的示意图和三维模型，更是将抽象的理论具象化，让我能够清晰地看到机器人是如何通过协调运动来实现导航的。 令我赞叹的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驯服”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分最近读完了《自主移动机器人导论》，感觉像是获得了一把开启未来科技大门的钥匙。我一直对那些能够在没有人类直接干预下，自由地在各种环境中移动的机器人充满着无限的好奇，它们就像是现实世界中的“智能体”。这本书，正好为我提供了系统了解这些“智能体”背后的科学原理和工程实现的绝佳机会。 书中独特的语言风格，让我觉得阅读过程非常愉快。它不像传统的学术论文那样晦涩难懂，反而像是一位经验丰富的导师，用清晰、生动、富有逻辑的语言，带领我一步步地探索自主移动机器人的奥秘。作者非常擅长使用类比来解释复杂的概念，比如在介绍机器人如何感知环境时，他会将传感器比作机器人的“眼睛”和“耳朵”，并详细描述它们是如何工作的。这种方式，让我这个初学者也能轻松地理解那些深奥的理论。 让我印象深刻的是，书中对机器人运动学和动力学原理的详细阐述。这部分内容是理解机器人如何运动的基础，而作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从最基础的关节运动，到复杂的整体运动，进行了层层递进的讲解。他不仅给出了必要的数学公式，更重要的是，他会详细解释这些公式背后的物理意义，以及它们如何影响机器人的实际运动。书中大量的示意图和三维模型，更是将抽象的理论具象化，让我能够清晰地看到机器人各个部件是如何协同工作的。 令我赞叹的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驾驭”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分这本书的出现，简直像为我打开了一扇新世界的大门，让我这个对机器人技术一直心怀好奇，却又不知从何下手的人，找到了前进的方向。我一直觉得，让机器人在没有人类干预的情况下，自由地在环境中移动，这本身就是一项充满魔力的技术。从早期的扫地机器人，到如今能执行复杂任务的无人驾驶汽车，自主移动机器人的发展速度着实惊人。而《自主移动机器人导论》这本书，恰恰满足了我想要系统了解这一领域的需求。 一开始，我担心这本书会过于理论化，充斥着晦涩难懂的数学公式和算法。但读下来才发现，作者巧妙地将理论与实践相结合。书中并没有回避必要的数学基础，但它以一种非常直观的方式呈现，并通过大量的图示和生动的比喻，帮助我理解那些抽象的概念。例如，在讲解SLAM（同步定位与地图构建）的部分，书中用一个房间里的人如何边走边记下自己走过的路线和房间布局的例子，让我瞬间就抓住了SLAM的核心思想。那种“哦，原来是这样！”的豁然开朗感，是其他任何资料都无法比拟的。 更让我惊喜的是，书中对不同类型自主移动机器人的介绍，涵盖了从轮式、腿式到飞行式等多种形式。这让我意识到，自主移动并非只有一种实现方式，不同的应用场景需要不同的机器人设计。书中对各种机器人硬件的优缺点分析，以及它们在不同环境下的适应性，都提供了非常实用的信息。比如，在讨论腿式机器人时，书中详细分析了其在复杂地形下的优势，以及在控制方面的挑战，这让我对未来四足机器人能够在野外执行任务充满了期待。 这本书的结构安排也非常合理。它并非一味地堆砌知识点，而是循序渐进，由浅入深。从最基础的机器人动力学和运动学，到更高级的路径规划、决策控制，再到传感器技术、环境感知等关键环节，都有条不紊地展开。每一个章节都建立在前一章节的基础上，让我感觉自己像是被一位经验丰富的向导，一步步地引导着穿越自主移动机器人的复杂领域。这种层层递进的学习过程，极大地降低了我的学习门槛，让我能够充满信心地继续探索下去。 令我印象深刻的是，书中对传感器技术的讨论。我一直以为传感器只是个简单的“眼睛”或“耳朵”，但读了这本书才明白，传感器的选择和融合是自主移动机器人能否准确感知环境的关键。从激光雷达、摄像头，到IMU（惯性测量单元）和GPS，书中都对它们的原理、特点以及在不同任务中的应用做了详尽的介绍。特别是在讲解多传感器融合时，书中通过具体的例子，说明了如何利用不同传感器的优势，克服单一传感器的局限性，从而构建出更鲁棒的环境模型。 这本书不仅关注了“如何让机器人动起来”，更深入探讨了“如何让机器人‘思考’”。在路径规划和决策控制的部分，我学到了各种经典的算法，比如A*搜索算法、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的强化学习在决策中的应用。书中用通俗易懂的语言解释了这些算法的原理，并配以流程图和伪代码，让我能够理解其内在逻辑。这让我明白，一个真正的自主移动机器人，不仅要有敏锐的感知，更要有聪明的“大脑”来制定最优的行动方案。 我特别喜欢书中关于“不确定性”的讨论。现实世界是充满变化的，机器人不可能完全掌握所有信息。书中详细阐述了如何处理传感器噪声、环境动态变化等带来的不确定性。例如，在卡尔曼滤波和粒子滤波的部分，我第一次理解了如何利用概率模型来估计机器人的状态，以及如何根据新的观测数据来更新这些估计。这让我意识到，自主移动机器人并非追求绝对的精确，而是要在不确定性中做出最优的决策，这本身就是一项极具挑战性的任务。 书中对机器人的安全性和伦理问题的提及，也让我感到非常惊喜。随着自主移动机器人越来越深入地融入我们的生活，安全和伦理问题也变得日益重要。书中并没有回避这些复杂的话题，而是以一种客观的态度，探讨了在设计和部署自主移动机器人时需要考虑的因素，例如责任归属、隐私保护等。这让我觉得，这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本能够引发读者深入思考的著作。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，以其系统性的知识体系、清晰易懂的讲解方式，以及对前沿技术和实际应用的广泛覆盖，成为了我深入了解自主移动机器人领域的理想选择。它不仅满足了我对技术的好奇心，更点燃了我未来进一步学习和探索的热情。 这本书无疑为我打开了一扇通往未来世界的大门，让我得以窥见那些在科技浪潮中快速崛起的智能机器的奥秘。我一直对那些能够在复杂环境中自主导航、执行任务的机器人感到着迷，它们仿佛拥有了独立的“生命”和“思想”。而《自主移动机器人导论》这本书，正是以一种前所未有的深度和广度，为我系统地剖析了这一充满魅力的领域。 一开始，我确实担心这本书会是一本枯燥乏味的学术专著，充斥着我难以理解的数学公式和工程术语。然而，我的顾虑很快就被书中的内容所打消。作者用一种非常生动、形象的方式来阐述那些复杂的概念，仿佛在给我讲故事一般。比如，在介绍机器人路径规划的原理时，书中运用了“迷宫寻宝”的比喻，将抽象的算法变得触手可及。我惊喜地发现，那些原本在我脑海中模糊不清的理论，在作者的笔下变得清晰明了，甚至充满趣味。 书中的内容涵盖了从机器人基本的运动学和动力学原理，到高级的传感器信息处理、环境建模，再到复杂的决策控制和路径规划策略，几乎无所不包。我尤其对书中关于机器人感知技术部分的论述印象深刻。作者不仅详细介绍了各种传感器的基本原理，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，还深入分析了它们在不同应用场景下的优缺点。特别是在讲解多传感器融合时，书中通过具体的案例，让我理解了如何将来自不同传感器的信息进行整合，从而构建出更全面、更准确的环境认知，这对于机器人安全高效地自主移动至关重要。 更令我赞叹的是，这本书并没有停留在理论层面，而是大量地结合了实际的应用案例和工程实现。书中介绍的各种算法和技术，都配有相应的图示和流程图，甚至是一些伪代码，这让我能够更直观地理解其工作原理，并思考如何在实际项目中加以应用。例如，在讨论SLAM（同步定位与地图构建）技术时，书中不仅解释了其基本原理，还提及了常见的SLAM算法及其在机器人导航中的应用，这让我对机器人如何在未知环境中建立地图并进行自身定位有了更深刻的认识。 我特别欣赏书中对于“不确定性”这一概念的深入探讨。在现实世界中，机器人不可能获得完美的信息，传感器噪声、环境变化等都会带来不确定性。书中详细阐述了如何利用概率学的方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，来处理这些不确定性，并做出最优的决策。这让我意识到，自主移动机器人之所以强大，不仅在于其精确的执行能力，更在于其在信息不完备的情况下，能够进行鲁棒的推理和决策，这本身就是一项极具挑战性的技术。 《自主移动机器人导论》这本书，就像一位耐心细致的导师，循序渐进地引导我走进了自主移动机器人的世界。它从最基础的原理讲起，逐步深入到各种关键技术和复杂的算法。书中的每一章都紧密相连，逻辑清晰，让我感觉自己像是在攀登一座知识的高峰，每一步都充满了成就感。 我曾经对自主移动机器人的“大脑”是如何工作的感到非常好奇，而这本书在决策控制和路径规划方面的内容，恰恰满足了我的求知欲。书中详细介绍了各种路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，并用生动的图例展示了它们如何帮助机器人在复杂的环境中找到最佳路径。这让我理解了，机器人并非只是简单地按照预设的路线移动，而是能够根据环境的变化，实时地做出智能的决策。 令我惊喜的是，书中还涉及了对机器人安全和伦理问题的思考。随着自主移动技术的发展，这些问题变得越来越重要。书中以一种非常审慎的态度，探讨了在设计和部署自主移动机器人时需要考虑的社会影响和伦理挑战。这让我意识到，技术的发展不仅关乎如何实现功能，更关乎如何负责任地应用技术，服务于人类社会。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，以其深厚的学术底蕴、清晰的讲解风格、丰富的实例应用，以及对前沿技术和未来趋势的深刻洞察，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。它不仅让我系统地掌握了自主移动机器人领域的核心知识，更激发了我对这一领域的浓厚兴趣，并为我未来的深入研究奠定了坚实的基础。
评分刚拿到《自主移动机器人导论》这本书，我就被它厚重的分量和精美的排版所吸引。我一直以来都对那些能够在复杂环境中自主导航、执行任务的机器人充满着极大的热情，它们的存在本身就代表着科技的进步和未来的方向。而这本书，无疑为我提供了一个系统、深入地了解这个领域的绝佳途径。 这本书的写作风格非常沉稳且富有条理，作者以一种非常严谨的态度，从最基础的理论出发，层层递进地展开叙述。但他并没有因此让内容变得枯燥，反而在讲解过程中，巧妙地运用了大量的实例和类比，将那些抽象的工程概念变得更加生动和易于理解。例如，在解释机器人运动学时，作者会用“一个多关节手臂的运动轨迹”来形象地说明，让我能够迅速抓住问题的核心。 让我印象最深刻的是，书中对机器人动力学和运动学原理的深入剖析。这部分内容是理解机器人如何移动的基础，而作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从最基础的关节运动，到复杂的整体运动，进行了层层递进的讲解。他不仅给出了必要的数学公式，更重要的是，他会详细解释这些公式背后的物理意义，以及它们如何影响机器人的实际运动。书中大量的示意图和三维模型，更是将抽象的理论具象化，让我能够清晰地看到机器人各个部件是如何协同工作的。 令我赞叹的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驾驭”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其严谨的学术风格、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分这本《自主移动机器人导论》简直是为我这种对机器人技术充满好奇又不知从何下手的人量身定做的。我一直觉得，让机器人在没有人类干预的情况下，能够自主地在环境中移动，这本身就是一项充满魔力的技术。而这本书，恰恰以一种非常系统、且易于理解的方式，为我揭开了这层神秘的面纱。 书中独特的叙事方式，让我觉得阅读过程非常愉快。它不像那种枯燥的学术论文，反而像是一位经验丰富的工程师，用生动、形象的语言，将复杂的概念娓娓道来。作者非常擅长使用贴切的比喻来解释抽象的原理，比如在讲解机器人如何进行运动控制时，他会将其比作“驾驶一辆赛车”，需要精确的操控才能达到最佳效果。这种方式，让我这个初学者也能够轻松地抓住核心要点。 让我印象深刻的是，书中对机器人运动学和动力学原理的深入讲解。这部分内容对于理解机器人如何移动至关重要，而作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从最基础的关节运动，到复杂的整体运动，进行了层层递进的讲解。他不仅给出了必要的数学公式，更重要的是，他会详细解释这些公式背后的物理意义，以及它们如何影响机器人的实际运动。书中大量的示意图和三维模型，更是将抽象的理论具象化，让我能够清晰地看到机器人各个部件是如何协同工作的。 令我赞叹的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驾驭”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分最近读完了《自主移动机器人导论》，感觉像是完成了一次关于未来科技的深度旅行。我一直对那些能够在没有人类干预的情况下，自由地在环境中穿梭的机器人深感着迷，它们是现实世界中的“数字生命”。而这本书，就像是一本详尽的“使用手册”，为我揭示了这些奇妙机器背后的运行机制。 这本书的写作风格非常独特，它不是那种枯燥的理论堆砌，而是像一位经验丰富的工程师，在用通俗易懂的语言，分享他多年的研究心得。作者非常擅长用形象的比喻来解释抽象的概念，比如在讲解机器人的路径规划时，他会将其比作“一场精密的棋局”，需要玩家提前计算每一步的得失。这种讲解方式，让我这种非专业人士也能够轻松地理解那些复杂的技术原理。 让我印象深刻的是，书中对机器人运动学和动力学的详细介绍。这部分内容是理解机器人如何移动的基础，而作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从最基础的关节运动，到复杂的整体运动，进行了层层递进的讲解。他不仅给出了必要的数学公式，更重要的是，他会详细解释这些公式背后的物理意义，以及它们如何影响机器人的实际运动。书中大量的示意图和三维模型，更是将抽象的理论具象化，让我能够清晰地看到机器人各个部件是如何协同工作的。 令我赞叹的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驾驭”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分这本《自主移动机器人导论》简直就是为我这种对未来科技充满好奇，但又对技术细节感到些许畏惧的读者量身定做的。我一直觉得，能够让机器人在没有人类指令的情况下，自由地在复杂环境中行动，这简直是科幻片中的场景照进现实。而这本书，就如同一个详尽的“攻略”，为我揭开了这一切背后的神秘面纱。 书中独特的叙事风格，让我感觉阅读过程非常顺畅。它不像那些冰冷的技术手册，反而像是一位经验丰富的导师，用一种非常亲切、耐心的语气，将复杂的概念娓娓道来。作者非常善于使用恰到好处的比喻，比如在解释机器人如何进行路径规划时，他会将其比作“在森林里徒步，需要时刻注意方向和周围的地形”，这种形象的比喻，让我轻松地理解了算法的核心思想。 让我印象深刻的是，书中对机器人运动学和动力学原理的详细阐述。这部分内容是理解机器人如何移动的基础，而作者在这本书里，用一种非常直观的方式，从最基础的关节运动，到复杂的整体运动，进行了层层递进的讲解。他不仅给出了必要的数学公式，更重要的是，他会详细解释这些公式背后的物理意义，以及它们如何影响机器人的实际运动。书中大量的示意图和三维模型，更是将抽象的理论具象化，让我能够清晰地看到机器人各个部件是如何协同工作的。 令我赞叹的是，书中对机器人控制理论的深入讲解。作者不仅仅是介绍了各种控制器的基本原理，更重要的是，他会从工程实践的角度，分析不同控制方法在应对现实世界中的挑战时，各自的优缺点。例如，在讲解PID控制时，他会深入分析如何调整比例、积分、微分参数来达到最佳的控制效果，以及在遇到扰动时，PID控制器是如何工作的。这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习如何“驾驭”这些复杂的系统。 书中对机器人传感器和环境感知技术的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为传感器只是简单地提供数据，但这本书让我认识到，传感器的选择、标定和融合，是自主移动机器人能否准确理解周围环境的关键。从激光雷达的精准测距，到视觉传感器的物体识别，再到惯性传感器的姿态估计，作者都对它们的工作原理、技术指标以及在不同应用场景下的适配性做了非常详细的介绍。 我尤其喜欢书中对机器人导航和路径规划的讨论。这部分内容直接关系到机器人能否在复杂环境中找到一条可行的、安全的路径。作者在这本书里，详细介绍了各种经典的路径规划算法，如A*搜索、Dijkstra算法，以及更具前瞻性的基于采样的规划方法。他用清晰的逻辑和详实的图例，解释了这些算法是如何工作的，以及它们在应对动态障碍物和复杂地形时的表现。 令我感到惊喜的是，书中对SLAM（同步定位与地图构建）技术的全面介绍。SLAM是自主移动机器人领域的“黑科技”，而这本书则对其进行了非常系统化的阐述。从早期的基于滤波的SLAM，到后来的基于优化的SLAM，再到最新的深度学习在SLAM中的应用，作者都进行了深入的讲解。他不仅分析了这些算法的原理，还探讨了它们在实际应用中面临的挑战和解决方案。 书中对机器人状态估计的讨论，也让我受益匪浅。我一直以为机器人能够非常精确地知道自己的位置和姿态，但这本书让我意识到，这其实是一个不断进行估计和修正的过程。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计方法，并解释了它们如何利用传感器数据来不断地优化机器人的状态估计，从而提高导航的精度和鲁棒性。 总而言之，《自主移动机器人导论》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的启蒙。它以其独特的叙事方式、深入浅出的讲解、丰富的实例应用，以及对机器人核心技术的全面覆盖，为我提供了一次极其宝贵的学习体验。我不仅从中获得了丰富的知识，更重要的是，它激发了我对自主移动机器人领域更深入探索的强烈愿望，让我对未来的科技发展充满了期待。
评分这些译者估计就想着赚钱了，真是大大的没良心。这尼玛能叫翻译，找几个中学生认真翻一下都比这强... 出版社也不校对，也没人管？
评分我就想问翻译的作者，你懂英文吗？或者你懂中文吗？翻译出来都是些什么东西啊！！
评分书还行，翻译不行
评分这书怎么只有我读过。。。。。
评分书还行，翻译不行
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