Applied Robotics II

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☆☆☆☆☆
出版者:Thomson Learning
作者:Wise, Edwin
出品人:
页数:304
译者:
出版时间:2002-12
价格:$ 92.60
装帧:Pap
isbn号码:9780790612225
丛书系列:
图书标签:
  • 机器人学
  • 应用机器人
  • 机器人控制
  • 路径规划
  • 传感器
  • 机械臂
  • 自动化
  • 工业机器人
  • 人工智能
  • 机器人技术
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具体描述

Create larger and more useful mobile robots! Ideal for serious hobbyists, Applied Robotics II begins by discussing PMDC motor operation and criteria for selecting drive, arm, hand and neck motors. Subsequent chapters delve into complex topics, from rolling platform design considerations to neural networks and more. Detailed instructions for building specific systems plus in-depth exploration of artificial intelligence (AI), vision and other advanced concepts are included. Instructive illustrations, schematics, part numbers and sources are also provided, making this book a "must" for advanced builders with a keen interest in moving from simple reflexes to autonomous, AI-based robots.

好的,这是一本名为《先进机器人学:理论与实践》的图书简介,内容详尽且专注于该领域的前沿进展,不涉及您提到的《Applied Robotics II》的具体内容。 --- 图书名称:《先进机器人学:理论与实践》 图书简介 《先进机器人学:理论与实践》是一部全面而深入的专著,旨在为机器人学领域的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一个理解和掌握当代机器人系统设计、控制与应用核心概念的权威框架。本书超越了基础的运动学和动力学描述,重点聚焦于驱动未来自主系统发展的尖端技术和复杂挑战。 核心内容聚焦: 本书的结构经过精心设计,从理论基石出发,逐步深入到最前沿的感知、规划与交互范式。它力求在数学严谨性与工程实用性之间取得完美的平衡。 第一部分:先进运动学与动力学的新范式 本部分重新审视了经典机器人运动学在处理高自由度(DoF)系统和非完整约束系统时的局限性。我们详细探讨了微分几何在机器人学中的应用,包括李群和李代数如何用于更简洁、更本质地描述机器人的姿态空间和运动流形。对于机械臂和移动操作器,本书引入了基于接触点力矩(Wrench-based Formulation)的动力学建模,这对于高精度、高负载操作(如精密装配和重型工业抓取)至关重要。此外,针对柔顺机器人,我们引入了基于应变能量的方法来建模软体驱动器的非线性行为,并探讨了如何利用变分原理来推导其驱动方程。 第二部分:感知、状态估计与数据融合 现代机器人系统的自主性高度依赖于对环境的精确理解。本部分的核心在于概率机器人学的深入应用。我们详尽阐述了从传统扩展卡尔曼滤波(EKF)到更鲁棒的无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的演变。一个重要的章节专门讨论了因子图优化(Factor Graph Optimization)在同时定位与地图构建(SLAM)中的核心作用,特别是如何将其扩展到大规模环境下的回环检测与后端优化。 在传感器数据处理方面,本书重点介绍了深度学习在计算机视觉与激光雷达数据处理中的融合。具体内容包括:基于卷积神经网络(CNN)的语义分割、实例分割在机器人感知中的应用,以及如何利用点云处理技术(如PointNet及其变体)实现对复杂三维场景的实时理解和特征提取。本书还涵盖了不确定性量化,确保机器人不仅知道“看到了什么”,还知道“对所见信息的置信度”。 第三部分:复杂环境下的规划与决策 规划模块是自主系统的“大脑”。本书将规划方法划分为基于优化的、基于采样的以及基于学习的三个主要类别。 1. 基于优化的规划: 详细分析了模型预测控制(MPC)在处理系统动态约束和实时优化目标方面的优势。我们提供了如何构建高效的二次规划(QP)或半定规划(SDP)求解器,以实现高频率的运动轨迹修正。 2. 基于采样的规划: 对快速搜索随机树(RRT)及其变体(如RRT)进行了深入剖析,特别关注了如何改进其收敛性和最优性。对于高维、非完整性系统,本书提出了基于势场和几何结构的混合采样策略。 3. 学习型规划与控制: 本部分是本书的前沿亮点。我们探讨了深度强化学习(DRL)在复杂任务序列决策中的潜力,包括策略梯度方法(如PPO/A2C)和价值迭代方法(如DQN/SAC)的机器人化实现。重点在于如何设计奖励函数、处理高维动作空间以及克服样本效率低下的问题。 第四部分:人机交互与安全关键系统 随着机器人走出工厂的“围栏”,安全、直观的人机交互(HRI)成为核心议题。本书探讨了意图预测在协作机器人(Cobots)中的应用,利用生理信号(如眼动追踪)和环境上下文信息来预测人类的下一步动作。 在安全方面,我们讨论了形式化验证方法在机器人控制系统中的应用,特别是如何利用合同(Contracts)来确保机器人在任何受限操作空间内都遵守预定义的物理和逻辑安全规范。此外,本书还涵盖了可解释性人工智能(XAI)在诊断和调试复杂决策系统中的重要性。 第五部分:新型驱动与柔顺机构 本部分关注硬件层面的创新对系统能力的影响。我们考察了高密度能量存储系统对续航能力的影响,并深入分析了串联弹性驱动器(SEA)的控制策略,该策略是实现高带宽、高安全性的基础。对于仿生学和软体机器人,本书详细介绍了介电弹性体(DEAs)、形状记忆合金(SMAs)等新型驱动器的建模与控制,以及如何设计出具有固有合规性的机构。 目标读者与价值: 《先进机器人学:理论与实践》不仅仅是一本教科书,更是一份系统性的技术参考手册。它要求读者具备扎实的线性代数、微积分和经典控制理论基础。本书的价值在于,它整合了控制论、计算机科学和机械工程的最新研究成果,为读者提供了一个坚实的平台,用以理解、设计并实现下一代高度自主和智能化的机器人系统。通过对理论深度和实践广度的兼顾,本书确保读者能够应对当前和未来机器人技术发展中的复杂挑战。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这是一本充满**前瞻性洞察力**的著作。它没有沉湎于过时的技术讨论,而是将重点放在了未来十年内可能主导机器人领域的几大核心技术栈上。书中关于**可解释性人工智能(XAI)在机器人决策中的应用**的章节尤其引人注目,作者探讨了如何让非黑箱的决策过程对操作员透明化,这对于提升机器人在高风险环境下的可信度至关重要。此外,作者对于**机器人系统中的形式化验证方法**的介绍,提供了一种超越传统测试的、数学上严格的可靠性保证途径,这一点在航空航天和医疗领域具有突破性意义。语言风格上,它呈现出一种高度凝练的学术美感,句子结构复杂却富有逻辑层次,似乎每一句话都经过了反复斟酌,旨在用最少的文字传达最丰富的信息。对于已经有一定基础的工程师和研究人员来说,这本书提供的是一个更高维度的视角,促使我们重新审视当前的技术路线图,并预判潜在的颠覆性变革。它不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的训练。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候,我有点担心它会过于偏重理论的堆砌,毕竟“应用”二字有时意味着更偏向于工程实践的粗糙描述。然而,事实证明我的担忧是多余的。这本书在**强化学习在机器人控制中的最新进展**这一块的介绍,简直是教科书级别的深度。它细致地梳理了从经典的Q学习到最新的Actor-Critic方法在连续动作空间中的适应性,并且非常坦诚地指出了每种方法在面对**高维状态空间**时的局限性。我最喜欢的是关于**不确定性量化与鲁棒控制**的章节,作者提供了一套系统的框架来评估和减轻传感器噪声及模型误差对最终任务执行结果的影响,这在处理对精度要求极高的手术机器人或精密制造任务时至关重要。文字风格上,作者保持了一种严谨而又不失激情的学术态度,使得阅读过程充满了探索的乐趣。虽然有些推导过程需要读者具备扎实的线性代数和概率论基础,但作者总能在关键节点用简洁的语言提炼出核心思想,避免了陷入无休止的数学细节泥潭。这本书的参考文献部分也做得非常出色,为后续深入研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排有一种独特的节奏感,它不像许多技术书籍那样平铺直叙,而是在几个核心技术点之间巧妙地穿插了**行业标准的演进与未来挑战**的讨论。例如,在讲解了**ROS 2的DDS通信机制**后,紧接着就分析了如何在资源受限的微型机器人上实现高效的实时数据流传输,这种技术与限制的结合分析,极具操作指导意义。我尤其欣赏作者在描述**复杂机械臂动力学建模**时所采用的视角——从拉格朗日方程到牛顿-欧拉方程的灵活切换,并清晰地标明了每种方法在不同计算平台上的性能权衡。书中对**机器人本体设计与材料科学**的交集也有所触及,例如如何利用增材制造技术优化连杆的结构刚度和重量比,这让非机械专业的读者也能理解结构设计对整体性能的制约。整本书的排版干净利落,代码示例(如果涉及到的话)都经过了仔细的格式化和测试,没有出现常见的排版错误或代码中断的问题,这极大地提升了阅读的连续性和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

老实说,市面上关于机器人技术的书籍汗牛充栋,但真正能做到**前沿性与实用性完美结合**的凤毛麟角。这本书成功地填补了这一空白。我特别关注了其中关于**软体机器人驱动与建模**的那一章,这部分内容在目前的学术界还是一个相对较新的领域,而作者不仅涵盖了气动、磁驱动等主流方式,还对基于液晶弹性体的驱动机制进行了深入探讨,这远超出了我预期的广度和深度。更令人惊喜的是,书中对**边缘计算在机器人感知系统中的部署策略**进行了细致的分析,讨论了如何优化带宽和延迟,以支持实时的复杂视觉算法,比如**基于Transformer的场景理解**。这种对计算资源分配的关注,体现了作者对当前硬件限制和未来发展趋势的深刻洞察。书中的案例研究非常具有启发性,它们不仅展示了“如何做”,更重要的是解释了“为什么这么做”,即背后的设计哲学。阅读下来,感觉像是获得了一位资深行业专家的长期指导,受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人大开眼界,作者在深入探讨了机器人在实际应用中的复杂性方面下了不少功夫。我特别欣赏其中关于**高级运动规划算法**的阐述,不仅仅是理论上的推导,更是结合了大量的实际案例,比如在不规则地形中实现动态平衡和路径优化。章节的组织逻辑非常清晰,从基础的传感器融合到复杂的决策制定过程,层层递进,使得即便是初次接触这方面复杂理论的读者也能逐步跟上。书中对**多机器人协同工作**的建模和仿真部分尤为精彩,它没有停留在概念层面,而是详尽地展示了如何处理分布式控制中的通讯延迟和状态同步问题,这对于我目前正在进行的项目——一个大型仓储自动化系统的开发——提供了极其宝贵的参考价值。此外,作者对**人机交互界面(HRI)的伦理考量**也进行了深入的讨论,这在当前机器人技术快速商业化的背景下显得尤为重要,展现了作者超越纯粹技术层面的广阔视野。书中的插图和图表制作精良,清晰地揭示了复杂的数学模型和控制架构,阅读体验流畅,极大地提升了对晦涩概念的理解效率。可以说,这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一份精心策划的行业发展路线图。

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