应用机器人学：运动学、动力学与控制技术 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:[澳大利亚]雷扎N. 贾扎尔(RezaN.Jazar)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:198元

装帧:精装

isbn号码:9787111577881

丛书系列:

图书标签:

• 机械
• 创新
• 机器人学
• 运动学
• 动力学
• 控制理论
• 应用机器人
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• 自动化
• 机器人控制
• 数学建模
• 算法

现代计算神经科学导论：从神经元到认知 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代计算神经科学领域的概览，重点关注如何运用数学模型、计算工具和机器学习方法来理解复杂生物大脑的功能机制。我们不探讨机器人学的运动学、动力学或控制技术，而是将焦点完全置于生物信息处理的本质、神经回路的动态特性以及意识、决策等高级认知功能的计算基础之上。 本书的结构设计旨在引导读者从最基础的神经元模型出发，逐步深入到大规模网络结构和系统级别的行为分析。我们相信，理解大脑的奥秘，离不开严谨的量化分析和模型构建能力。 --- 第一部分：神经信息的编码与传递基础 本部分奠定了理解大脑如何处理信息所需的计算框架。我们将探讨神经系统作为一种信息处理系统所面临的基本挑战和解决方案。 第一章：生物电信号的计算模型 本章详述了神经元作为基本计算单元的数学描述。我们从经典的Hodgkin-Huxley (H-H) 模型及其简化形式，如FitzHugh-Nagumo (F-N) 模型和Integrate-and-Fire (I&F) 模型入手。重点分析了这些模型如何捕获动作电位的产生、传播和不应期等关键生物学特性。我们将深入探讨微分方程在描述离子通道动力学中的作用，并介绍如何利用数值积分方法模拟单个神经元的动态响应。 核心内容： 神经元的静息膜电位、阈值激发、尖峰序列（Spike Train）的统计特性。 计算工具应用： 相平面分析（Phase Plane Analysis）用于定性理解H-H模型的稳定性。 第二章：突触可塑性与学习的计算原理 神经系统通过突触连接强度的变化来实现学习和记忆。本章聚焦于描述突触权重的动态变化的计算模型。我们将详细介绍Hebbian学习规则的各种变体，包括STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) 模型的数学形式。STDP的引入使得我们能够将时间序列信息纳入学习规则中，这对于理解序列学习和模式识别至关重要。 核心内容： 突触后电位（PSP）的建模、长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的量化描述。 与机器人学的区别： 本章完全避开了任何关于机械臂的关节空间或任务空间运动规划，而是专注于突触权重作为信息存储媒介的动力学。 第三章：神经回路中的信息编码范式 大脑如何将物理世界（如光线、声音）转化为可操作的神经代码？本章对比了不同的信息编码策略。我们将分析速率编码 (Rate Coding) 和时间编码 (Temporal Coding) 的优缺点，并通过信息论的视角（如互信息最大化）来量化不同编码方案的效率。我们会介绍稀疏编码 (Sparse Coding) 理论，它被认为是皮层处理效率的关键机制。 案例分析： 视觉皮层中简单细胞和复杂细胞的响应模型与它们在自然图像处理中的角色。 --- 第二部分：大规模网络动力学与模式形成 本部分将视角从单个神经元扩展到由数百万神经元构成的复杂网络，探讨自组织现象和系统级功能。 第四章：平均场理论与网络振荡 理解大规模神经群体同步活动的数学工具是平均场理论（Mean-Field Theory）。本章引入Wilson-Cowan模型及其在高密度神经元网络中的应用，用微分方程描述群体平均活动水平的演化。我们将详细分析网络内部的振荡（Oscillations） 现象（如Alpha、Gamma波段），并将其与认知状态（如注意力、睡眠）联系起来。 动力学分析： 研究网络从稳定态到极限环振荡（Limit Cycle Oscillation）的分岔行为。 第五章：图论在神经连接组学中的应用 本章采用图论工具来分析大脑的连接组（Connectome） 结构。我们使用小世界网络 (Small-World Networks)、无标度网络 (Scale-Free Networks) 等拓扑学概念来描述大脑皮层和深层核团的连接模式。我们将探讨这些拓扑结构如何优化信息传输效率和鲁棒性。 关键概念： 集群系数、特征路径长度、模块化结构与核心-边缘拓扑。 第六章：动力系统视角下的记忆与工作记忆 本章将记忆视为神经动力系统中的吸引子状态。吸引子网络模型 (Attractor Network Models)，特别是Hopfield网络及其扩展，被用来解释内容的检索和维持。我们将分析工作记忆是如何通过持续的神经元活动环路来维持的，并探究外部输入如何诱导这些状态之间的切换。 数学核心： 能量函数（Energy Function）的最小化与记忆的稳定性。 --- 第三部分：认知计算与决策的概率模型 本部分转向高级功能，利用现代机器学习和贝叶斯推理框架来模拟决策制定和感知推理过程。 第七章：贝叶斯推理与感知决策 感知过程本质上是一个逆向工程问题：从不完整、有噪声的感官输入推断世界的状态。本章详细介绍了贝叶斯最优理论 (Bayesian Optimal Theory) 在感知任务中的应用，如证据累积模型 (Drift-Diffusion Model, DDM)。DDM是描述决策时间与准确性之间权衡的关键计算框架。 重点模型： 潜变量模型、层次化贝叶斯模型在复杂任务中的应用。 第八章：强化学习与奖赏驱动的行为 学习如何最大化长期奖赏是生物行为的核心。本章深入探讨强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 理论如何映射到大脑的基底神经节和多巴胺系统。我们将分析TD-Learning (Temporal Difference Learning) 和Dopamine Signaling之间的计算对应关系，解释“预测误差”在大脑中的作用。 区别明确： 此处的RL是用于解释生物行为的计算理论，而非设计外部控制器的算法。 第九章：深度学习与皮层信息处理的类比 近年来，深度神经网络（DNNs）在许多任务上超越了传统模型，它们在结构和功能上与皮层处理存在惊人的相似性。本章对比了卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 的层级结构与视觉和语言皮层的组织方式。我们将探讨如何利用DNN的表征学习能力来理解神经数据中的潜在特征。 批判性视角： 分析DNN在解释“因果关系”和“可解释性”方面与生物系统的差距。 --- 总结与展望 本书汇集了神经生物学、数学、物理学和计算机科学的交叉成果，提供了一套统一的语言来描述复杂的神经现象。我们强调的是构建精确、可检验的计算模型，而不是在工程领域中追求最优的控制策略。本书的读者将获得强大的数学工具箱，用以解析大脑作为终极信息处理器的内在工作机制。

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我通常不太喜欢阅读那些只停留在理论层面的学术著作，因为它们往往脱离实际应用场景太远，读起来索然无味。《高效能机器人路径规划算法详解》这本书完全颠覆了我的这种偏见。它对路径规划领域的各种经典与新兴算法，如RRT*、PRM以及基于采样的优化方法，进行了体系化的梳理和对比分析。作者的叙述风格非常务实，不是简单地罗列公式，而是清晰地阐述了每种算法背后的核心思想、计算复杂度，以及它们最适合解决哪一类环境约束下的问题。比如，在处理高维空间和动态障碍物时的权衡取舍，书中给出的比较表格非常精准。我特别欣赏作者在讨论算法局限性时展现的坦诚，没有过度美化任何一种方法，而是客观地指出了其在实际部署中可能遇到的采样效率瓶颈和局部最优陷阱。这本书是那些希望快速掌握路径规划技术并投入到实际项目中去的工程师们不可多得的参考指南。

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作为一个从事工业自动化领域多年的技术人员，我发现很多老旧的机器人教材在处理柔顺操作和人机协作（HRI）方面明显滞后。《现代机器人动力学与人机交互界面》这本书的出现，彻底刷新了我的认知。它没有沉迷于传统的牛顿-欧拉或拉格朗日方程的复杂推导，而是将重点放在了如何量化和控制机器人与环境之间的力学交互上。关于阻抗控制和混合力/位置控制的那几章，分析得尤为精辟。作者用非常直观的方式解释了如何通过调整对角刚度矩阵和阻尼矩阵，来实现机器人在接触过程中的“软硬”切换。此外，书中关于安全距离算法和碰撞检测的讨论，也结合了最新的安全标准，这对于我们进行人机共融产线的设计至关重要。这本书的价值在于，它成功地将硬核的动力学理论，嫁接到了当前最前沿的柔顺操作需求上，极大地拓宽了我对“机器人”概念的理解边界。

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这本书，说实话，拿到手的时候我就被它厚重的质感和严谨的排版吸引住了。我本科学的是机械工程，对运动控制和系统集成一直抱有极大的兴趣，但总觉得理论和实际应用之间隔着一层纱。《机器人学导论：基础理论与现代方法》这本书，简直就像是一把钥匙，瞬间帮我打开了那扇门。它没有那种纯粹数学推导的枯燥感，而是用非常清晰的逻辑，把从基础的刚体变换到复杂的多关节机械臂运动规划，都讲得透彻。尤其是关于齐次变换矩阵的介绍，以前总觉得晦涩难懂，但作者用大量的工程实例穿插讲解，让抽象的概念瞬间变得具象化。我记得其中一章详细分析了笛卡尔坐标系和关节空间之间的转换效率问题，那部分的图示清晰到我仿佛能亲手操作模型进行验证。这本书的优点在于，它在保证数学严谨性的同时，极大地考虑了初学者的接受程度，真正做到了“知其然，更知其所以然”。我感觉，它更像是一份资深工程师的实战手册，而不是一本冰冷的教科书。

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最近在研究基于视觉伺服的装配任务，对实时反馈和误差修正的算法非常头疼。我同事推荐我看了《先进机器人控制系统设计与实现》，这本书简直是为我量身定做的救星。它对各种现代控制策略的介绍非常深入，特别是关于鲁棒控制和自适应控制在非线性机器人系统中的应用，简直是教科书级别的讲解。书中不仅列举了成熟的LQR控制器设计步骤，还花了相当大的篇幅讨论了当系统参数不确定时，如何利用H∞理论来保证控制性能的稳定性。最让我印象深刻的是，作者似乎洞悉了我们实际工程中遇到的所有“坑”，它会提前指出某些算法在高速运动下可能出现的抖振问题，并给出相应的滤波或预补偿方案。读完后，我对如何从理论推导出具体的控制律，并将其转化为可执行的代码框架，有了一个质的飞跃。这绝对不是一本泛泛而谈的书，它更像是高级研发人员的内部研讨会记录汇编，干货多到让人应接不暇。

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这本书的装帧设计和内容组织方式，让我产生了一种久违的、探索未知的兴奋感。《多自由度机械臂的运动学建模与仿真实践指南》这本书，与其说是一本教材，不如说是一套完整的项目开发流程手册。它的强项在于对实际工程流程的还原度极高。从最初的CAD模型导入，到使用特定的专业软件（书中暗示了数个主流平台）进行运动学正逆解的求解与验证，整个过程一气呵成。书中关于如何处理奇异点的几何意义，以及如何通过坐标系重定义来规避这些问题的讲解，非常具有实操指导性。我尝试着跟着书中的步骤，在一个开源的仿真环境中搭建了一个七自由度机械臂模型，发现书中的每一个参数设置和数值计算结果都和我的仿真输出高度吻合。这种“手把手”的教学方式，极大地降低了从理论到实践的门槛。对于那些想系统性地掌握机器人建模和仿真技能的爱好者或工程师来说，这本书提供了无可替代的实践价值。

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