Sensor Based Intelligent Robots pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gregory D. Hager

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:2002-4

价格:776.37元

装帧:

isbn号码:9783540433996

丛书系列:

图书标签:

• 机器人
• 传感器
• 智能系统
• 控制系统
• 人工智能
• 感知技术
• 嵌入式系统
• 自动化
• 机器人学
• 物联网

《智能感知机器人：技术、应用与前沿探索》 本书深度剖析了当下智能机器人领域最核心的驱动力——感知技术，并以此为基石，详细阐述了如何构建能够理解、交互并自主行动的智能机器人系统。本书并非简单罗列技术名词，而是旨在为读者提供一个系统性的认知框架，从根本上理解智能机器人在面对复杂真实世界时的“眼睛”、“耳朵”与“大脑”是如何协同工作的。 第一部分：感知技术的核心驱动 本部分将深入探讨支撑智能机器人感知能力的各项关键技术。 视觉感知： 我们将从基础的图像处理与计算机视觉算法入手，包括边缘检测、特征提取（如SIFT, SURF, ORB）、目标检测与识别（如YOLO, Faster R-CNN, SSD）、图像分割（如U-Net, Mask R-CNN）。进一步，我们将聚焦于深度学习在视觉感知中的革命性应用，详细解析卷积神经网络（CNNs）的架构与训练方法，并探讨如何利用大量标注数据构建强大的视觉模型。此外，还会涵盖立体视觉、深度估计、三维重建（如Structure from Motion, SLAM）等技术，以及机器人如何通过视觉感知构建环境地图并精确定位自身。 听觉感知： 机器人的听觉能力同样至关重要。本部分将介绍音频信号处理的基本原理，包括傅里叶变换、滤波器设计等。重点将放在语音识别技术（ASR）的最新进展，从传统的HMM-GMM模型到基于深度学习的端到端模型（如CTC, RNN-T）。我们将探讨声源定位、环境声音分类、以及如何让机器人理解并响应自然语言指令。 触觉与力觉感知： 机器人与物理世界的交互离不开触觉和力觉。本部分将介绍各种传感器类型，如压电传感器、电阻式传感器、电容式传感器，以及它们在构建高精度触摸屏、力控抓手和仿生皮肤等方面的应用。我们将探讨如何从触觉和力觉信号中提取物体材质、表面纹理、以及作用力的大小和方向，从而实现更精细的物理交互和安全抓取。 其他感知模态： 除了主流的视觉、听觉和触觉，本书还将探讨激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）、GPS等多种传感器在机器人感知系统中的作用。我们将分析它们各自的优缺点，以及如何通过多传感器融合（Kalman Filter, Particle Filter, Deep Learning based fusion）来提升机器人的感知鲁棒性、准确性和信息冗余度。 第二部分：智能机器人的构建与决策 有了强大的感知能力，如何将这些信息转化为机器人的智能行为是下一阶段的关键。 环境建模与理解： 机器人需要将原始的感知数据转化为对周围环境的认知模型。本部分将详细介绍SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的原理和不同实现方式（如基于特征的SLAM, 基于视觉的SLAM, 基于LiDAR的SLAM），以及如何构建语义地图（Semantic Mapping），让机器人不仅知道“哪里”，还能理解“是什么”。 目标跟踪与状态估计： 在动态环境中，机器人需要能够持续跟踪目标并估计其状态（位置、速度、姿态等）。我们将探讨各种跟踪算法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器，以及基于深度学习的目标跟踪方法。 路径规划与导航： 基于对环境的理解，机器人需要规划安全有效的路径以达到目的地。本部分将介绍经典的路径规划算法，如A算法、Dijkstra算法、RRT算法，以及在复杂、动态环境中进行局部路径规划的方法。同时，我们也将讨论全局导航与局部避障的协同机制。 决策与控制： 机器人的行为最终由其决策系统决定。本部分将涵盖传统的有限状态机（FSM）、行为树（Behavior Trees）等决策方法，并重点介绍强化学习（Reinforcement Learning）在机器人控制与决策中的前沿应用。我们将探讨如何通过学习来让机器人掌握复杂的技能，例如抓取、行走、以及与人类的协作。 人机交互（HRI）： 智能机器人最终需要与人类协同工作。本部分将探讨自然语言理解（NLU）、情感计算、以及如何设计直观友好的用户界面，让机器人能够更好地理解人类意图，并以更自然、人性化的方式与人类进行交流和协作。 第三部分：应用领域与前沿探索 本部分将展示智能感知机器人在各个领域的广泛应用，并展望未来的发展方向。 工业自动化： 从智能仓储的AGV、协作机器人的精准操作，到产品质量的智能检测，感知技术是提升工业效率和安全性的关键。 服务机器人： 聚焦于家用服务机器人、医疗陪护机器人、以及公共服务机器人，探讨它们如何通过感知技术为人类提供更便捷、舒适的服务。 自动驾驶： 详细分析自动驾驶汽车的感知系统，包括多传感器融合、环境感知、目标识别与预测等，以及这些技术如何共同保障行车安全。 无人机与特种机器人： 探讨无人机在侦查、测绘、巡检等领域的应用，以及特种机器人（如水下机器人、空间机器人）如何克服极端环境挑战，完成复杂任务。 未来展望： 聚焦于人工智能、机器学习、机器人技术交叉融合的最新趋势，例如仿生机器人、群体智能、具身智能、以及机器人伦理与社会影响等，为读者勾勒出智能机器人未来的发展蓝图。 本书力求语言通俗易懂，辅以丰富的图示和实例，适合计算机科学、自动化、机械工程、人工智能等相关专业的学生、研究人员以及对智能机器人技术感兴趣的工程师和爱好者阅读。通过阅读本书，读者将能够深刻理解智能感知机器人背后的技术原理，洞悉其广泛的应用前景，并激发对这一前沿领域进一步探索的热情。

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**第三段** 这本书的排版和图表设计堪称业界典范。每一张系统架构图都精准地揭示了信息流动的路径，让人一目了然。我尤其关注了关于触觉反馈和力控操作的章节，这部分内容在许多同类书籍中往往一带而过，但在这里却得到了详尽的阐述。作者详细分析了不同类型触觉传感器（如电阻式、电容式）的特性差异，以及如何将其数据转化为机器人手爪的精细动作指令。这对于从事精密装配或人机协作领域的专业人士来说，是极其宝贵的参考资料。我尝试着根据书中描述的控制回路进行小规模模拟，发现其提出的鲁棒性设计思路，极大地提高了系统在未知干扰下的稳定性。总而言之，这本书的实践指导性非常强，它不仅仅是理论的堆砌，而是将尖端研究成果转化为了可操作的工程实践指南，展现出一种务实而严谨的治学态度。

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**第五段** 这本书的真正魅力在于其对未来趋势的洞察力。它不仅仅停留在当前主流技术的复述上，更深入探讨了如何利用新兴的边缘计算和低功耗AI芯片来驱动高密度传感器网络的实时处理。例如，书中关于“事件驱动感知”的讨论，为设计更节能、响应更快的机器人系统提供了理论基础。我喜欢作者在讨论各个子系统时，总能跳出单一机器人的范畴，将其置于一个更宏大的“群体智能”或“群体感知”的背景下去审视。这种视野的开阔，让我对机器人的未来应用场景有了更具想象力的构想。它不仅仅教会你如何让单个机器人更聪明，更重要的是，它指导你如何构建一个能够集体智慧涌现的感知生态系统。对于希望站在技术前沿，思考下一代自主系统核心挑战的读者来说，这本书无疑提供了最前沿的思考工具和最扎实的理论支撑。

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**第二段** 说实话，刚拿到这本厚厚的书时，我还有点担心内容会过于晦涩难懂，毕竟“智能”和“传感器”的结合往往意味着大量的数学公式和抽象概念。然而，作者高超的叙事能力和清晰的结构安排，让整个阅读过程变得出奇地流畅。尤其是在讨论环境建模与建图（SLAM）的那几个部分，作者巧妙地将复杂的滤波技术和优化方法，通过生动的比喻和图示进行了阐释。我感觉自己不再是孤军奋战于一堆公式之中，而是有了一位经验丰富的导师在身边耐心指导。这本书的价值不仅在于它传授了知识，更在于它培养了一种解决问题的系统思维方式。它教会我如何从一个宏观的智能目标出发，逐步分解出所需的感知模块，再进行高效的集成。对于那些在项目推进中遇到瓶颈，急需突破传统感知局限的研究者而言，这本书无疑提供了全新的视角和切实可行的方案。它让我意识到，真正的智能机器人，其核心竞争力在于如何“有意义地”利用感知信息。

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**第一段** 这本书简直是打开了一扇通往未来世界的大门！我原以为我对机器人技术已经有了一定的了解，但《Sensor Based Intelligent Robots》这本书彻底颠覆了我的认知。它的深度和广度都让人叹为观止。作者对传感器融合的描述，简直像是亲身经历了一场复杂的工程挑战。我特别欣赏其中关于实时数据处理和决策制定的章节，它没有停留在理论层面，而是提供了大量实际应用的案例和代码片段。阅读过程中，我仿佛能听到机器人的“心跳”，感受到它如何通过无形的感官去理解和适应环境。这本书对机器人控制系统的分析细致入微，从底层硬件接口到高级算法设计，无不体现出作者深厚的专业功底。对于那些希望深入理解下一代自主系统如何“看见”和“思考”的工程师和研究人员来说，这本书是不可多得的宝藏。它不仅仅是一本技术手册，更是一部引领思想的著作，激发了我对构建更具感知能力的机器人的无限热情。

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**第四段** 我是一名机器人应用软件开发工程师，平时最头疼的就是不同厂商硬件平台间的兼容性和数据标准不统一问题。这本书在这方面给出了令人耳目一新的见解。作者并未拘泥于某一种特定的操作系统或中间件，而是着重讲解了如何设计一个“传感器抽象层”（SAL），从而实现软硬件的解耦。这个概念的引入，极大地简化了我目前项目中的集成工作。此外，书中对不确定性量化和贝叶斯推理在机器人决策中的应用分析得极为透彻，它让原本被视为“黑箱”的概率模型变得透明化和可解释。我甚至可以想象，未来所有的机器人系统设计，都将遵循书中推荐的模块化和可验证的流程。这本书的撰写风格非常沉稳，逻辑链条紧密，少有浮夸的辞藻，完全是以一位资深专家的视角，为后来者铺设了一条清晰、坚实的学术和工程道路。

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