机器人引论（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:

出品人:

页数:369

译者:张涛

出版时间:2017-1

价格:49.80

装帧:平装

isbn号码:9787111551775

丛书系列:

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《智能体与复杂系统导论》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索智能体理论、复杂系统科学以及两者交织的前沿领域。不同于专注于特定技术实现或机器人硬件的著作，本书聚焦于智能行为的本质、涌现现象的规律以及分布式决策的机制。它建立在一个跨学科的理论框架之上，融合了计算机科学、数学、物理学、生物学乃至社会科学的洞察力。 本书的结构经过精心设计，引导读者从最基础的数学工具和逻辑推理开始，逐步迈向高阶的系统建模与分析。我们力求在保持学术严谨性的同时，确保内容的逻辑连贯性和启发性，使之成为构建系统性思维的坚实基础。 第一部分：基础理论与形式化方法 本部分奠定了理解智能体与复杂系统的数学和逻辑基石。 第一章：计算的边界与智能的萌芽 本章首先回顾了经典计算理论的核心概念，如图灵机模型与可计算性理论，为后续讨论“智能”的本质与局限性做铺垫。重点在于引入有限状态机（FSM）和概率有限状态机（PFSM）作为描述简单智能行为的初始模型。我们探讨了这些基础模型在描述反应性智能体时的优势与不足。随后，引入了符号主义与联结主义的哲学争论，但着重于将它们视为描述复杂系统行为的不同层次的工具，而非相互排斥的教条。本章的难点在于理解信息熵与系统复杂度的初步关联。 第二章：博弈论与交互式决策 智能体很少在真空中运行。本章深入探讨了多智能体系统（MAS）中的交互。核心内容是经典博弈论的全面梳理，包括零和博弈、非零和博弈、纳什均衡、混合策略以及完美信息与不完美信息博弈。我们引入了演化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT），将其视为理解群体行为稳定性的重要工具，特别是Replicator动力学方程的应用。对囚徒困境、协调博弈的深入分析，旨在揭示个体理性如何导致集体非理性，或反之。此外，本章还覆盖了机制设计理论的基础，探讨如何设计规则以激励智能体达成期望的目标。 第三章：概率推理与不确定性处理 现实世界充斥着不确定性。本章聚焦于如何使用概率方法量化和处理这种不确定性。内容涵盖贝叶斯定理的严格推导及其在信息更新中的作用。核心模型包括贝叶斯网络（Bayesian Networks）的构建与推断算法（如信念传播），以及马尔可夫链（Markov Chains）在描述状态转移中的应用。我们详细阐述了隐马尔可夫模型（HMM），并讨论了其在序列数据分析中的作用。最后，本章引入了蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods），特别是MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）算法，作为处理高维复杂概率分布的实用工具。 第二部分：复杂系统动力学与涌现现象 本部分将视角从单个或少数智能体的决策提升到大规模群体系统的宏观行为。 第四章：非线性动力学与混沌理论 本章是理解“复杂性”的物理学基础。我们从微分方程入手，分析简单的线性系统，然后转向非线性系统。重点讲解了相空间、吸引子（如点吸引子、环形吸引子）和奇异吸引子的概念。混沌理论作为非线性系统的核心特征，将被详细剖析，特别是对初始条件的敏感性（蝴蝶效应）的数学表述。洛伦兹吸引子和Logistic映射的分析，展示了简单规则如何催生不可预测的行为。本章强调了分岔理论在系统从有序到无序转变中的指导作用。 第五章：网络科学与拓扑结构 智能体之间的连接方式决定了信息的流动和影响力的传播。本章全面介绍网络科学的理论基础。内容包括图论的基本概念（节点、边、路径、连通性）。核心分析工具包括中心性度量（度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性）的计算与意义。本书将重点比较随机图模型（如Erdős–Rényi模型）与无标度网络（Scale-Free Networks，如Barabási–Albert模型）的生成机制及其对系统鲁棒性的影响。此外，还将探讨小世界网络的特性，以及网络中的同步现象。 第六章：自组织与涌现行为 涌现是复杂系统最引人入胜的特征。本章探讨系统如何从底层规则自发形成宏观有序结构。我们将详细分析元胞自动机（Cellular Automata, CA），特别是康威生命游戏，作为理解局部交互如何导致全局模式的经典案例。随后，本章深入研究粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等群体智能算法背后的自组织原则，强调正反馈与负反馈机制在稳定或破坏结构中的作用。本章的理论核心在于相变理论在描述系统级行为转变中的应用。 第三部分：自适应、学习与系统演化 本部分关注系统如何通过与环境的交互来调整自身结构和行为。 第七章：基于规则的自适应系统 本章探讨智能体如何根据观测到的环境变化来修改其内部规则。这包括对遗传算法（GA）和遗传编程（GP）的机制讲解，侧重于它们如何模拟自然选择过程来搜索最优解空间。我们区分了被动适应（如参数调整）和主动适应（如模型重构）。本章还将介绍分类器系统（Classifier Systems），展示如何通过“试错”学习和规则竞争来实现复杂决策能力的演化。 第八章：统计物理学方法在复杂性中的应用 本章旨在弥合物理学与信息科学之间的鸿沟。我们将介绍统计力学中的基本概念，如配分函数和系综理论，并将其映射到多智能体系统的状态空间上。重点分析伊辛模型（Ising Model）及其在模拟社会信念传播或集体决策中的应用。通过引入平均场理论，读者可以理解如何在不精确计算每个智能体状态的情况下，预测群体的宏观趋势。本章的重点是理解熵、自由能等热力学量如何被重新解释为信息和不确定性的度量。 第九章：信息流、控制与系统稳定性 本章回到控制论的视角，但着眼于分布式和大规模系统。我们讨论了鲁棒控制的原则在面对不确定性和外部扰动时如何保证系统功能。核心概念包括李雅普诺夫稳定性分析及其在非线性系统中的推广。最后，本书探讨了信息瓶颈原理在复杂系统中对信息压缩和有效表征的意义，以及如何通过最小化信息冗余来提高系统的决策效率。 通过这九个章节的学习，读者将掌握一套强大的理论工具，能够分析和理解从蜂群行为到金融市场波动等一系列复杂现象背后的深层结构和动力学规律，而不局限于任何单一的技术实现细节。本书强调的是建模思维和跨领域洞察力的培养。

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这本书的出版，无疑是机器人技术领域一次振聋发聩的事件，尤其是在我这样一个对这个曾经遥不可及的学科充满好奇与敬畏的门外汉眼中。我一直对那些能够在复杂环境中自主行动、执行任务的机械生命体充满了幻想，但如何从零开始理解它们的运作原理，如何构建它们的“思维”和“感知”，一直是我心中的迷雾。市面上不乏各种科普读物，但往往流于表面，或是过于技术化，让人望而却步。《机器人引论（第2版）》恰好填补了这一空白。从我拿到这本书的那一刻起，就被其严谨的结构和由浅入深的讲解所吸引。第一部分，它并非直接抛出晦涩的算法，而是循序渐进地铺垫，从机器人学的基本概念、历史沿革讲起，让我对这个学科的宏观图景有了清晰的认识。它没有回避一些基础的数学和物理原理，但将其融入了清晰的图示和生动的案例中，比如在讲解运动学时，书中提供的那些关于机械臂关节如何协同运动来达到目标位置的详尽分析，让我这个非工程背景的人都能大致理解其间的奥妙。书中对于不同类型机器人的分类和特点介绍也十分到位，从工业机器人到服务机器人，再到如今备受瞩目的自主移动机器人，都给出了清晰的定义和应用场景的描述，这对于我这样想了解全貌的人来说，简直是如获至宝。而且，它并没有止步于概念的介绍，而是开始触及到机器人“眼睛”和“大脑”的构建，比如对于传感器技术的介绍，虽然没有深入到具体的芯片细节，但对于激光雷达、摄像头、触觉传感器等核心部件的功能和原理的阐述，让我对机器人如何感知世界有了初步的认识，这比以往我从电影里看到的那些“全知全能”的机器人要真实和有逻辑得多。

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《机器人引论（第2版）》在探讨机器人技术伦理和未来发展方向时，展现出了作者的深邃思考和远见卓识。在阅读本书的过程中，我不仅对机器人技术有了理论上的认识，更对其可能带来的社会影响进行了深入的反思。书中关于机器人安全性的讨论，让我意识到了技术发展背后隐藏的责任。例如，当机器人被广泛应用于自动驾驶、医疗辅助等领域时，如何保证其操作的安全性，避免意外事故的发生，是至关重要的问题。书中提出的各种安全设计原则和验证方法，让我对这些挑战有了更清晰的认识。此外，书中对于机器人就业和社会结构影响的探讨，也引发了我深刻的思考。随着机器人技术的不断发展，它们将不可避免地取代一部分传统工作岗位，这对于社会经济结构可能带来巨大的冲击。作者并没有回避这些问题，而是积极地探讨如何应对这些挑战，例如，通过职业培训、社会保障体系的调整等。更让我赞赏的是，书中对于机器人与人类关系的思考，它鼓励我们以一种更加包容和审慎的态度来面对机器人，将它们视为人类的合作伙伴，而非潜在的威胁。这种对未来发展方向的审慎探讨，让我觉得这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本引导我们思考未来社会走向的哲学著作。

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我一直对机器人技术的“落地”和实际应用充满了兴趣，而《机器人引论（第2版）》在这方面的案例分析，简直是为我打开了一扇新世界的大门。本书并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量真实世界的机器人应用案例，让我看到了机器人技术是如何改变我们的生活和工作的。我尤其对书中关于工业机器人、服务机器人以及特种机器人的应用案例印象深刻。在工业领域，书中详细介绍了机器人如何在汽车制造、电子产品组装等行业中，如何通过高精度、高效率的作业，提升生产力，降低成本。当我看到那些在生产线上协同工作的机器人手臂，能够如此精准地完成焊接、搬运等任务时，我深深地感受到了机器人技术的力量。在服务领域，书中也展示了机器人如何在家庭、医疗、教育等场景中，如何通过提供陪伴、协助、教学等功能，改善人们的生活质量。例如，书中关于服务型机器人在老年人护理中的应用，让我看到了科技如何能够为弱势群体提供更好的支持。更让我着迷的是，书中对于特种机器人，例如在深海探索、灾难救援等极端环境下的应用案例的介绍。这些机器人往往需要克服巨大的挑战，执行危险的任务，而它们的存在，无疑是人类智慧和勇气的体现。通过这些鲜活的案例，我才真正理解到，机器人技术不仅仅是实验室里的理论，更是能够切实解决实际问题、创造巨大价值的强大力量。

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《机器人引论（第2版）》在讲解机器人系统的动力学和运动学时，给我留下了极其深刻的印象，这部分内容虽然涉及一些数学原理，但其清晰的讲解和恰当的类比，让我这位非工程专业的读者也能理解其精髓。我一直对机器人是如何实现精确运动感到好奇，特别是那些能够进行复杂轨迹规划和操作的机器人。书中对于运动学部分，从正运动学到逆运动学，都进行了细致的阐述。正运动学解释了如何根据关节的角度来计算末端执行器的位置和姿态，而逆运动学则解决了如何根据期望的末端执行器位置和姿态来计算各关节需要达到的角度。我尤其欣赏书中对于“雅可比矩阵”的讲解，虽然这个概念听起来有些高深，但书中通过将其与速度和力的关系联系起来，让我理解了它在机器人动力学分析中的重要作用。此外，书中关于机器人动力学部分，对惯性力、科里奥利力等因素的分析，让我明白，机器人并非只是简单地按照指令运动，而是需要考虑其自身的质量、速度等因素对运动的影响。这对于实现平稳、精确的运动控制至关重要。书中还提供了大量的仿真示例，让我能够直观地看到不同参数设置对机器人运动轨迹的影响，这对于我理解动力学原理非常有帮助。可以说，这一部分的内容，彻底改变了我对机器人“动作”的认知，让我看到了其中蕴含的精妙的物理学和数学原理。

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《机器人引论（第2版）》对于机器人系统的集成和整体架构的描述，可以说是非常精炼且富有洞察力的。在阅读本书之前，我总觉得机器人是一个个独立部件的堆砌，而这本书则让我看到了一个有机整体的运作。书中将机器人分解为感知、决策、执行等核心模块，并详细阐述了它们之间的协同关系。我特别欣赏书中对于“系统工程”理念的强调，它让我明白，设计一个机器人，不仅仅是技术元素的堆砌，更需要考虑如何将这些元素有机地整合在一起，形成一个能够协同工作的整体。书中对于不同层次的控制架构，从低级的关节控制到高级的任务规划，都有清晰的解释。这让我明白，机器人并不是一个简单的“一步到位”的指令执行者，而是存在着多层次的智能和控制。例如，当机器人需要完成一个复杂的任务时，它需要先对环境进行感知，然后进行路径规划和任务分解，最后再将指令下达到各个执行器。这个过程中的信息流动和协同，正是这本书所强调的重点。此外，书中还涉及到了人机交互的设计，这让我看到了机器人未来在服务领域的巨大潜力。如何让机器人更自然、更安全地与人类互动，是机器人技术发展的一个重要方向，而本书的这一部分内容，为我提供了宝贵的思路。

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我一直对那些能够学习和适应环境的智能系统着迷，而《机器人引论（第2版）》正是满足了我对这一领域探索的渴望。这本书不仅仅是一本关于“硬件”的介绍，它更深入地探讨了机器人“大脑”是如何工作的。书中关于控制理论的部分，虽然涉及一些抽象的概念，但作者通过大量的实例，将复杂的数学公式转化为直观的理解。例如，在讲解PID控制器时，书中并没有仅仅罗列公式，而是通过一个简单的例子——如何让一个轮式机器人保持直线行驶——来解释比例、积分、微分参数是如何影响机器人的响应速度和稳定性的。我尤其欣赏书中对于“反馈”概念的强调，它让我明白，机器人并非被动执行指令，而是通过不断地感知环境并根据反馈调整自身行为来达到预期的目标。这一点对于理解自主机器人的行为至关重要。此外，书中对于路径规划和导航算法的介绍也让我大开眼界。当我看到书中解释如何让机器人在一个陌生的环境中找到一条从起点到终点的最优路径时，我仿佛看到了一个智能体正在克服障碍、探索未知的过程。各种算法的对比和优缺点分析，让我对不同的技术路线有了更深刻的认识。书中提到的A*算法、Dijkstra算法等，虽然我无法完全精通其背后的数学原理，但理解它们的基本思想和应用场景，已经足以让我感受到机器人智能的魅力。总的来说，这一部分的内容，让我开始真正理解机器人是如何“思考”和“决策”的，这是一种从被动到主动的智能飞跃。

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这本书的语言风格和叙事方式，对于我这样一个初学者来说，简直是太友好了。我一直认为，像机器人学这样复杂的学科，一定是充满着冰冷的技术术语和晦涩的公式，但《机器人引论（第2版）》却打破了我的固有认知。作者在讲解每一个概念时，都会用非常生动形象的比喻，将抽象的理论具象化。例如，在解释“自由度”这个概念时，书中就将机器人的关节比作我们身体的手臂、手指，让我们很容易理解一个机器人有多少个可以独立活动的“关节”。而且，书中穿插的大量图示和表格，更是大大降低了阅读门槛。那些精美的三维模型，清晰地展示了机器人各个部分的结构和功能；而那些精心设计的流程图，则让复杂的算法变得一目了然。我尤其喜欢书中在介绍一些高级概念时，会先从一个简单的场景入手，然后逐步引入更复杂的理论，这种“由易到难”的讲解方式，让我能够一步一个脚印地跟上作者的思路，而不至于因为难度过大而产生畏难情绪。而且，书中在引用一些文献或者研究成果时，并没有采用枯燥的学术引用格式，而是用一种更友好的方式，将这些信息融入到文本中，这让我在阅读时能够更流畅地吸收知识。

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我一直对人工智能在机器人领域的应用充满好奇，而《机器人引论（第2版）》在这方面的讲解，让我看到了未来科技的无限可能。书中关于机器学习在机器人中的应用，简直是一场思想的盛宴。它并没有止步于概念的介绍，而是深入地探讨了不同的学习方法如何赋能机器人。我尤其对书中关于强化学习的阐述印象深刻。它解释了机器人如何通过“试错”来学习最优策略，例如，一个机器人学习如何行走，就需要不断地尝试，并在摔倒后调整自己的步态，直到找到最稳定的行走方式。这种自主学习的能力，让我对机器人的未来充满了期待。书中还提到了监督学习和无监督学习在机器人感知和决策中的应用。例如，通过监督学习，机器人可以学习如何识别图像中的特定物体；而通过无监督学习，机器人可以发现数据中隐藏的模式，例如，一个清洁机器人可以自主地识别出房间的清洁区域和脏污区域。这些技术的结合，让机器人不再仅仅是按照预设程序工作的工具，而是能够主动学习、适应和进化的智能体。这不仅仅是技术上的进步，更是对我们理解智能本质的一次深刻探索。

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我一直对机器人与环境的交互方式充满了好奇，而《机器人引论（第2版）》在这方面的讲解，无疑是令人拍案叫绝的。本书并没有仅仅停留在理论层面，而是深入浅出地介绍了机器人如何与外部世界建立联系，并进行有效的交互。书中关于“执行器”的部分，让我对机器人的“身体”有了更深的理解。从简单的电机，到复杂的伺服系统，再到液压和气动系统，书中都对它们的原理、特点以及在不同机器人应用中的选择进行了详细的阐述。我之前对机器人“行动”的理解，更多是来自于科幻电影中的想象，而这本书让我看到了这些行动背后的科学和工程原理。例如，在讲解机械臂的驱动方式时，书中通过图文并茂的方式，解释了如何利用电机和减速器来实现精确的运动控制，以及如何通过液压系统来提供强大的力量。这让我明白，那些在工厂流水线上高效工作的机器人，它们的每一个动作都经过精密的计算和设计。此外，书中对于机器人“抓手”或者说“末端执行器”的介绍也十分精彩。从简单的夹爪，到复杂的灵巧手，书中都展示了它们如何根据不同的任务需求进行设计和选择，以及它们在抓取、搬运、装配等任务中的作用。这让我联想到那些在物流仓库中忙碌搬运货物的机器人，它们的“手”是如此灵活和高效，而这背后的技术原理，这本书都给了我清晰的解答。

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在阅读《机器人引论（第2版）》的过程中，我被书中对于“感知”这一环节的细致阐述深深吸引。作为普通人，我们对外界的认知是如此自然而直接，但如何让冰冷的机器拥有类似的“视觉”、“听觉”、“触觉”，却是一门复杂的艺术。这本书在这个方面给予了我极大的启示。书中对于各种传感器的工作原理和应用场景的介绍，让我对机器人的“感官世界”有了全新的认识。从最基础的编码器，到用于测距的激光雷达，再到能够识别图像的摄像头，书中都进行了详细的介绍。我尤其对书中关于计算机视觉的部分印象深刻。它不仅仅介绍了图像采集，更深入地讲解了图像处理和目标识别的基本原理。例如，书中解释了如何通过边缘检测、特征提取来识别图像中的物体，以及如何利用机器学习技术来训练模型，让机器人能够“认识”并区分不同的物体。这让我明白了，我们看到的那些能够自动驾驶的汽车、能够分拣包裹的工业机器人，其背后的“眼睛”是如何工作的。此外，书中还提到了触觉传感器、力觉传感器等，这些对于机器人执行精细操作至关重要。我之前从未想过，机器人进行抓取操作时，还需要感知物体的柔软度、光滑度，而书中恰恰解释了这些传感器是如何帮助机器人实现这一功能的。这让我想到了那些在精密制造业中工作的机器人手臂，它们能够如此精准地完成任务，离不开这些精密的“触觉”。

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