农业环境污染防治技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国农业出版社

作者:中国农业出版社

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:2006-6

价格:4.20元

装帧:其他

isbn号码:9787109109841

丛书系列:

图书标签:

• 农业环境
• 环境污染
• 防治技术
• 农业技术
• 生态农业
• 土壤修复
• 水污染防治
• 大气污染防治
• 农药残留
• 化肥利用

智能机器人设计与应用：从理论到实践 本书简介 本书全面深入地探讨了智能机器人设计与应用的核心理论、关键技术和实际操作流程。旨在为机器人学、自动化工程、计算机科学等领域的学生、研究人员及工程师提供一份详实而系统的参考指南。全书内容聚焦于构建、编程和部署现代智能机器人系统所必需的知识体系，涵盖了从基础的机械结构理解到复杂的人工智能算法实现的全过程。 第一部分：机器人学基础与结构设计 本部分奠定了机器人学的基础框架。首先，详细解析了机器人的运动学和动力学原理，包括正运动学、逆运动学、雅可比矩阵的推导及其在路径规划中的应用。我们深入探讨了不同类型自由度（DoF）机械臂的结构特性，如串联、并联和混合结构机器人的优势与局限性。 在结构设计方面，本书强调了材料选择、负载分析和结构刚度的优化。我们介绍了有限元分析（FEA）在机器人结构设计中的应用，以确保机器人在高动态操作下的稳定性和精度。此外，对执行器技术进行了详尽的比较分析，包括直流无刷电机（BLDC）、伺服电机和新型高功率密度驱动器的选型原则，以及齿轮箱、谐波减速器等传动系统的误差分析与补偿技术。 第二部分：感知系统与传感器融合 智能机器人的“眼睛”和“耳朵”是其环境感知能力的核心。本章详细阐述了各类主流机器人传感器的原理、性能指标和应用场景。 视觉系统： 重点讲解了2D和3D视觉技术。包括基于双目视觉的深度估计、结构光和ToF（Time-of-Flight）传感器的原理。特别强调了相机标定、畸变校正以及如何在复杂光照条件下进行鲁棒的目标识别和跟踪。我们提供了OpenCV等主流库在机器人视觉处理中的实践教程。 激光雷达（LiDAR）与超声波： 分析了2D/3D LiDAR的点云数据采集、噪声抑制和特征提取技术。针对自动驾驶和室内导航应用，详细介绍了点云配准（如ICP算法）和三维重建的方法。 本体感知： 深入讨论了惯性测量单元（IMU）、编码器和力/力矩传感器在机器人姿态估计和人机交互中的关键作用。 传感器融合： 阐述了卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在整合异构传感器数据、提高状态估计精度中的应用。 第三部分：机器人控制与导航 本部分聚焦于如何使机器人精确地执行任务。控制理论是贯穿始终的主线。 底层控制： 详细介绍了PID控制器的设计、整定（如Ziegler-Nichols法）及其在关节电机控制中的应用。随后，进入更高级的反馈控制领域，包括模型参考自适应控制（MRAC）和鲁棒控制策略，用以应对执行器不确定性和外部扰动。 路径规划与避障： 区分了全局路径规划（如A、Dijkstra算法）和局部路径规划（如人工势场法、RRT/RRT算法）。针对移动机器人，本书提供了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）的系统讲解，包括基于滤波（如GMapping）和基于图优化（如Cartographer）的两大主流技术路线，并展示了如何利用构建的地图实现高效的导航。 第四部分：人工智能与高级任务实现 现代机器人系统的智能化主要依赖于先进的人工智能技术。本章将理论与机器人操作实践紧密结合。 机器人编程范式： 全面介绍了机器人操作系统（ROS/ROS 2）的架构、节点间通信机制（Topics, Services, Actions）以及常用软件包的配置与使用。 机器学习在机器人中的应用： 重点讲解了深度学习（特别是卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）在目标检测、语义分割和动作识别中的应用。 强化学习（RL）在控制中的突破： 深入探讨了DQN、PPO等策略梯度算法如何应用于复杂决策制定和连续动作空间控制。我们提供了如何在模拟环境（如Gazebo, MuJoCo）中训练策略模型，并迁移至真实硬件的流程和注意事项。 人机协作与安全： 讨论了协作机器人（Cobots）的设计标准、力反馈控制以及在共享工作空间中安全交互的算法，包括意图预测和主动避让策略。 第五部分：系统集成与案例分析 最后一部分将前述所有技术模块整合成实际可运行的系统。本书通过多个贯穿全书的综合案例，展示了从需求分析到最终部署的完整工程实践。案例包括：高精度装配任务中的视觉伺服控制、全自主移动仓储机器人系统的构建、以及多机器人协同作业的分布式控制架构。 本书不仅提供了理论深度，更注重工程实现的可操作性，确保读者能够将所学知识转化为实际的机器人产品和服务。书中配有大量的代码片段（主要基于Python和C++）、仿真场景配置指南以及硬件选型建议。

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