机器人技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:刘极峰 编

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2006-5

价格:29.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040193053

丛书系列:

图书标签:

• 机械工程
• 撒
• 机器人技术
• 机器人学
• 人工智能
• 自动化
• 嵌入式系统
• 控制工程
• 机械工程
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• STEM教育
• 机器人DIY

《智能制造的脉动：从感知到决策的进化之路》 在日新月异的科技浪潮中，我们正经历着一场由数据和智能驱动的深刻变革。这场变革的核心，不仅仅是机器的机械运动，更是它们如何理解世界、如何学习并自主做出决策的过程。本书《智能制造的脉动：从感知到决策的进化之路》正是要带领读者深入探索这场变革的动力源泉，解析那些驱动现代工业从自动化迈向智能化的关键技术和理念。 我们不再满足于仅仅让机器按照预设指令执行重复性任务。今天的制造业，乃至我们生活的方方面面，都渴望着更深层次的“智慧”。这种智慧，体现在机器能够“看懂”环境，能够“听懂”指令，能够“理解”生产中的细微变化，并能据此进行优化和调整。这正是本书所要揭示的“感知”的艺术与科学。我们将从最基础的传感器技术讲起，探讨它们如何捕捉光、声、温度、压力、位置等各种物理信号，并将这些信号转化为机器可以理解的数字语言。从高清摄像头到精密激光雷达，从触觉传感器到环境监测系统，每一类传感器都扮演着“眼睛”、“耳朵”和“触角”的角色，为机器构建对世界的初步认知。 然而，感知到的数据本身是零散且庞杂的。如何从海量数据中提取有价值的信息，识别出关键的模式，则是“理解”的挑战。本书将深入剖析计算视觉和自然语言处理等领域的最新进展。通过计算视觉，机器得以“看见”并识别物体、场景、甚至复杂的行为，这使得装配线上对零件的精准识别、安防系统中对异常事件的检测成为可能。而自然语言处理（NLP）则赋予了机器“听懂”人类语言的能力，无论是语音助手对指令的响应，还是生产日志的自动分析，NLP都在不断缩小机器与人类沟通的鸿沟。我们将探讨各种图像识别算法、深度学习模型，以及它们在特征提取、目标检测、语义分割等方面的应用，同时也审视不同NLP技术，如词向量、循环神经网络（RNN）和Transformer模型，如何在文本理解、情感分析和机器翻译等领域发挥作用。 当机器“理解”了周围的环境和任务的需求后，下一步便是“思考”——即进行决策。这涉及到复杂的算法和逻辑推理。本书将重点关注机器学习和人工智能的核心技术，特别是监督学习、无监督学习和强化学习。我们将剖析决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等经典机器学习模型，解释它们如何通过数据学习规律，并对未知数据进行预测。更进一步，我们将深入探讨深度学习的强大能力，它如何通过多层神经网络模拟人脑的认知过程，在图像识别、语音识别、自然语言理解等领域取得突破性进展。 以机器人为载体，智能制造的脉动得以更加鲜活地体现。本书将从一个更广阔的视角来审视智能体（Intelligent Agent）的概念。智能体不仅仅是执行指令的机器，而是能够感知环境、进行推理、并采取行动以达成目标的实体。我们将探讨智能体在不同场景下的应用，从工业生产线上协同工作的多机器人系统，到服务行业中提供个性化体验的智能助手。重点将放在多智能体系统（Multi-Agent Systems）的协同与博弈，它们如何在复杂的环境中共同完成任务，如何进行资源分配和冲突解决，以及如何通过分布式学习不断优化自身行为。 本书还将聚焦于“进化”——即智能系统不断学习和适应的能力。传统的自动化系统是固定的，而智能系统则具备学习和进化的潜力。我们将深入探讨机器学习中的各种学习范式，包括批量学习、在线学习、迁移学习等，以及它们如何帮助系统在海量数据中不断提升性能。特别是强化学习，它通过“试错”和“奖励”机制，让智能体能够学习到最优的策略，这对于自动驾驶、游戏AI以及复杂的机器人控制等领域至关重要。我们将通过具体的案例，展示智能系统如何从最初的懵懂状态，逐渐成长为能够应对复杂挑战的“专家”。 贯穿本书始终的，是对“智能制造”这一宏大叙事的细致描绘。我们将从工业4.0的理念出发，探讨智能制造如何通过深度融合信息技术、通信技术、自动化技术和制造技术，实现生产过程的智能化、柔性化和定制化。本书将揭示智能制造不仅仅是技术的堆砌，更是流程的重塑和商业模式的创新。我们将分析智能工厂的架构，包括物联网（IoT）在设备互联互通中的作用，云计算在数据存储与处理中的地位，以及大数据分析在洞察生产瓶颈、优化资源配置方面的价值。 本书并非仅仅停留在理论层面，我们将大量引用实际应用案例，涵盖从汽车制造、电子产品组装到食品加工、医药研发等多个行业。通过对这些案例的深入剖析，读者可以直观地感受到智能技术如何解决现实世界中的挑战，如何提高生产效率，降低成本，提升产品质量，并最终实现可持续发展。例如，我们将分析智能机器人如何在3D打印过程中实现高精度运动控制，如何通过机器学习优化焊接参数以减少缺陷；我们将探讨智能仓储系统如何通过算法规划最优的拣货路径，如何利用视觉识别技术实现货物的自动盘点；我们还将审视智能质检系统如何通过深度学习算法，在毫秒级内识别出微小的产品瑕疵，其精度远超人眼。 此外，本书还将触及智能系统在决策过程中所面临的伦理与安全挑战。随着智能系统能力的提升，它们在决策中扮演的角色越来越重要。我们将讨论可解释性AI（Explainable AI）的重要性，即如何理解智能系统做出特定决策的原因，这对于建立信任和保障公平至关重要。同时，网络安全、数据隐私以及自动化带来的失业问题等，也将作为重要的讨论议题，引导读者思考智能技术的社会影响与发展方向。 《智能制造的脉动：从感知到决策的进化之路》旨在为读者构建一个关于现代智能系统全面而深入的认知框架。无论是对技术充满好奇的工程师，还是对未来趋势有所关注的决策者，抑或是希望了解科技如何改变世界的普通读者，本书都将为你提供一条清晰的学习路径。它将帮助你理解那些驱动我们走向更智能、更高效未来的关键力量，感受科技进步带来的澎湃脉动，并为迎接智能时代做好准备。这本书将带你穿越技术迷雾，领略智能制造的宏伟蓝图，并为你揭示隐藏在这一切背后的精妙逻辑与无限可能。

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我是一名退休工程师，出于对新科技的好奇心，想系统地了解一下机器人领域的发展脉络和核心技术。我需要一本能够提供清晰知识结构、避免过度依赖最新框架和特定厂商产品的参考书。这本书的价值恰恰在于它的“经典性”和“普适性”。它没有过多地追逐当下最火热的深度学习或强化学习的最新模型（这些内容更新太快，很容易过时），而是将精力集中在了那些经过时间检验、构成机器人学基石的理论上——例如运动学中的齐次变换、动力学中的拉格朗日方程的直观理解，以及经典控制理论的应用边界。它的语言风格非常严谨，每一个定义都力求精确，但又不失学术的优雅。例如，在讨论机器人的运动学逆解时，作者并没有直接给出复杂的解析解，而是花费了大量篇幅解释为什么逆解可能存在多解、零解或无解的情况，这种对问题边界的深入探讨，体现了作者深厚的学术功底和对工程实践的深刻理解。对于希望建立坚实理论基础的老一辈学习者来说，这本书无疑是一座扎实的灯塔。

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坦白说，我购买这本书是冲着其在“系统集成”方面的介绍去的，因为目前很多入门书籍都只关注单一模块（比如视觉或机械臂），但实际工程中，如何让这些部分协同工作才是最大的挑战。这本书在这方面的视角非常广阔且务实。它没有过多纠缠于底层代码的实现细节，而是从工程学的角度去审视不同子系统之间的接口和通信协议。它用大量的篇幅来讲解软件架构的设计原则，比如如何模块化地组织代码，如何处理多线程环境下的实时性问题，以及如何建立一个健壮的错误恢复机制。这种宏观的、系统性的讲解，对我这种希望快速搭建实验原型的人来说价值巨大。书中对“硬件抽象层”（HAL）概念的阐述尤其到位，它清晰地揭示了为什么需要一个抽象层来隔离上层应用逻辑和底层硬件差异，这对于跨平台开发和未来升级至关重要。整体来看，这本书的深度和广度达到了一个很好的平衡点，它既告诉你如何让机器人动起来，更重要的是教你如何设计一个能够持续运行、易于维护的机器人“大脑”。

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这本书给我的感觉是，它就像一个非常细心的导游，带着我走过了一个复杂的技术园区。我最欣赏的是它对“安全与伦理”这一主题的融入。在介绍完路径规划和决策制定后，书中没有草草收尾，而是专门用了一章的篇幅来讨论机器人在现实世界中工作时必须考虑的安全冗余设计，以及面对不确定性时，决策算法的鲁棒性应该如何评估。这在很多纯粹偏向技术的入门书籍中是很少见的。此外，书中在讲解特定技术时，常常会引用一个现实世界中的案例来佐证其必要性。比如，在介绍状态估计时，它没有直接跳到卡尔曼滤波，而是先描述了一个自动导航小车在光线变化的环境中如何“丢失自我”，从而引出需要一个估计器来融合不确定信息的必要性。这种“问题驱动”的叙事方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我能时刻将学到的知识与实际应用场景联系起来，确保学习的目的性非常明确——不是为了学会一个算法，而是为了解决一个真实存在的问题。这本书的综合性、前瞻性以及对工程伦理的关注，使它成为一本非常值得反复研读的优秀读物。

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这本书的封面设计得相当引人注目，那种深邃的蓝色背景搭配上简洁有力的白色字体，立刻让人对即将展开的知识之旅充满了期待。我原本以为这会是一本晦涩难懂的教科书，充满了复杂的数学公式和过于理论化的描述，毕竟“基础”二字有时候意味着枯燥。然而，翻开第一页我就发现自己错了。作者的叙述方式非常平易近人，他似乎非常懂得如何将高深的原理用日常生活的例子来类比。比如，在讲解传感器数据融合的部分，他竟然拿我们人类如何用眼睛和耳朵来判断一个物体的位置和速度做比方，一下子就把抽象的概念具象化了。阅读过程如同一次轻松的漫步，而不是艰苦的攀登。尤其是关于运动规划那一章，作者没有直接抛出复杂的路径搜索算法，而是先构建了一个“迷宫寻路”的模型，让我们亲身体验了搜索的效率和陷阱，然后才引入A*算法的精妙之处。这种循序渐进、注重直觉培养的教学方法，对于初学者来说简直是福音，它极大地降低了入门的心理门槛，让人感觉机器人学的世界并非遥不可及，而是触手可及的科学与艺术的结合。书中穿插的那些历史小故事和前沿技术的简短介绍，也让阅读体验更加丰富，不至于陷入纯技术的泥沼。

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我是一位在校学习机械设计但对编程和控制理论感到头疼的学生，所以当我拿到这本专注于“基础”的书时，内心是充满忐忑的。我期待的是那种能将理论与实践紧密结合，能让我真正动手操作起来的指导手册，而不是一本纯粹的理论综述。这本书在这方面表现得相当出色，它没有止步于告诉我们“是什么”，更重要的是解释了“为什么必须这样设计”。最让我印象深刻的是关于PID控制器的部分，不同于其他书籍只是给出一个公式，这本书详尽地分析了比例、积分、微分三个参数对系统响应的物理意义，甚至配上了生动的波形图，清晰地展示了过阻尼、欠阻尼和临界阻尼之间的细微差别。当我尝试在仿真环境中修改这些参数时，书中的描述立刻在我的脑海中“播放”出来，那种豁然开朗的感觉，是任何纯理论推导都无法给予的。更棒的是，它在每章末尾设置的“动手思考题”，虽然有些题目需要查阅一些资料才能解决，但正是这种引导性的提问，促使我主动去探索更深层次的知识点，而不是被动接受信息。这本书更像是一位经验丰富的导师，在关键时刻点拨你一下，然后放手让你自己去解决难题。

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