《室内移动式服务机器人的感知、定位与控制》以工作于室内的操作型服务机器人为背景,从控制的角度出发,由机器人系统的构成到机器人的移动感知、定位与控制,系统地阐述了服务机器人的基本原理与关键技术,并给出了服务机器人室内作业的应用示例。全书共由9章构成,分别为绪论、移动式服务机器人的结构与工作原理、运动学与动力学模型、感知与控制体系结构、人机交互、移动平台的定位与导航、路径与运动规划、控制方法与策略、典型应用示例。《室内移动式服务机器人的感知、定位与控制》以轮式移动平台的定位与运动控制为主,同时兼顾了操作手臂的控制问题。
《室内移动式服务机器人的感知、定位与控制》主要面向从事机器人研究和应用的科技人员,既注重反映本领域的研究前沿,又注重理论与应用的结合及可实现性。
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综合来看,这本书的标题横跨了机器人系统的三大支柱,这要求作者具备极其广博且深入的知识结构。作为一个读者,我非常看重书籍的“系统性”和“工程可实现性”。很多理论书籍往往过于抽象,而工程手册又缺乏必要的理论深度。这本书的成功与否,将取决于它如何有机地串联起感知获取的数据、通过定位确定的自身状态,最终转化为对驱动器发出的精准控制指令这一完整闭环。我期望看到清晰的系统架构图,阐明各个模块之间的接口定义和数据流向。此外,鉴于该书涉及的是“服务机器人”,与工业机器人有很大区别,其中必然涉及与人类环境的交互。因此,书中是否有探讨人机共存环境下的安全标准、故障容错机制,以及如何设计一个易于维护和升级的软件框架(例如基于ROS/ROS2的实践经验分享),都将极大地影响这本书在行业内的实用价值。如果能提供一些关于实际部署中遇到的挑战与解决方案的“经验之谈”,那将远超单纯的理论推导。
评分关于“控制”部分,这直接决定了机器人的行为是否平稳、高效且安全。对于移动机器人而言,运动控制通常涉及路径规划(全局和局部)和底盘的底层动力学控制。在局部路径规划方面,我期待看到如DWA(动态窗口法)的变体,或者基于采样的RRT*等算法在处理狭窄空间和动态障碍物时的性能对比与改进策略。更重要的是,控制理论的应用需要严谨。如果书中仅停留在简单的PID控制层面,那将是远远不够的。我更希望看到涉及模型预测控制(MPC)在轨迹跟踪和规避决策中的应用,特别是如何将机器人的非完整性约束(Non-holonomic constraints)有效地融入到实时控制律的设计中。例如,在高速转弯或紧急避障时,如何保证机器人的倾覆风险最小化,并保持任务的连续性,这需要精妙的控制算法设计。如果作者能够提供一些关于柔顺控制或力控接口的讨论,以适应与人类交互时的安全需求,那就更贴合“服务机器人”这一主题了。简而言之,控制部分的深度和先进性,是区分一本普通技术手册与一本前沿参考书的关键。
评分专注于“定位”这一核心环节,我认为其重要性不亚于感知。在室内环境中,GPS信号的缺失使得机器人完全依赖自身携带的传感器和预先构建的地图进行定位。我关注的重点在于算法的鲁棒性和计算复杂度之间的权衡。例如,基于视觉的定位技术,如ORB-SLAM系列或更先进的深度学习驱动的定位方法,在纹理稀疏或重复纹理的室内环境中往往面临巨大挑战。我希望书中能提供一套系统性的方法论,指导读者如何根据具体的室内环境特性(如大开间、长走廊、或装饰风格高度统一的办公室)来选择和调优最合适的定位算法。此外,多传感器融合定位(如将里程计、IMU数据与地图特征点进行紧密耦合)的理论基础和实际工程实现细节,是衡量一本技术书籍深度的重要标尺。我特别好奇作者如何处理长期运行中的累积误差问题,这通常是室内自主导航系统可靠性的主要杀手。如果书中能够详细探讨如回环检测(Loop Closure)机制的优化,特别是在大规模、多楼层建筑中如何实现全局一致性的维护,那么这本书的价值将大大提升。一个优秀的定位系统不仅要“知道在哪儿”,更要“知道自己错在哪儿,并且能纠正过来”,希望书中对误差分析与修正的讨论能足够详尽。
评分从排版和表达风格上,我希望看到一种既专业又不失清晰度的叙述方式。对于复杂的数学公式和算法伪代码,应配有详尽的文字解释,以确保即便是跨学科的读者也能理解其背后的物理意义和工程意图。如果书中能够包含大量的图示——例如传感器视场角的示意图、不同SLAM算法在特定场景下的地图重构对比图、以及控制参数调整对机器人运动轨迹影响的曲线图——那么阅读体验会大幅提升。技术书籍的价值往往体现在其细节中,我希望作者在阐述每一个概念时都力求精确到位,避免使用模糊的描述性语言。例如,在讨论定位精度时,是采用均方根误差(RMSE),还是更侧重于特定区域的绝对误差界限?这种对度量标准的明确定义,是衡量专业性的体现。总而言之,我期待这本书能成为一本能够指导读者从零开始,构建并优化一个实用型室内移动服务机器人的全景式指南,而非仅仅停留在理论的纸上谈兵。
评分这本名为《室内移动式服务机器人的感知、定位与控制》的书籍,从内容上看,似乎深入探讨了当前机器人技术领域一个非常热门且极具现实意义的方向——服务机器人在室内环境中的自主运行能力。我非常期待这本书能在理论深度和工程实践之间找到一个完美的平衡点。首先,关于“感知”部分,我希望作者能够详尽地阐述如何利用最新的传感器技术,如激光雷达(LiDAR)、深度相机(RGB-D)以及超声波传感器等,构建一个鲁棒且高精度的环境模型。尤其是在复杂的室内场景,例如光照变化剧烈、存在大量动态障碍物(如行人、临时放置的物品)的情况下,如何融合多源异构数据以克服单一传感器的局限性,实现对环境的实时、准确理解,这无疑是技术难点所在。理想情况下,书中应包含对SLAM(同步定位与建图)算法的深入剖析,不仅限于传统的滤波或因子图优化方法,更应涵盖对诸如视觉惯性里程计(VIO)在室内应用的最新进展及其在精度漂移控制方面的有效策略。如果能结合实际案例,展示如何优化感知系统的计算效率以满足实时控制的需求,那将是对读者极大的帮助。我个人特别关注在非结构化环境中,机器人如何区分可通行区域与禁入区域,以及如何处理传感器数据中的噪声和异常值,这些细节往往决定了系统在真实世界中的表现。这本书如果能在这方面提供清晰的脉络和可复现的思路,无疑会成为一本极具价值的参考书。
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