Informatics in Control, Automation and Robotics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Andrade-Cetto, Juan 编

出品人:

页数:314

译者:

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价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9783540856399

丛书系列:

图书标签:

• Informatics
• Control Systems
• Automation
• Robotics
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Cybernetics
• Systems Engineering
• Computer Science
• Engineering

《信息学在控制、自动化与机器人技术中的应用》并非一本涵盖了信息学在这些领域所有内容的百科全书，而是一部聚焦于特定技术脉络、理论创新与实践应用的深度探索。本书并非简单地罗列信息学概念如何“嫁接”到控制、自动化和机器人领域，而是着重剖析信息学思想、算法、模型以及计算范式如何重塑和驱动这些传统工程学科的变革，以及这些变革又如何反哺信息学自身的发展。 本书的基石在于理解信息学作为一门关于信息处理、表示、存储、通信和计算的科学，其核心工具和方法论——诸如数据结构、算法、计算复杂度、人工智能、机器学习、优化理论、计算几何、信息论等——如何在控制、自动化和机器人技术领域找到最精准、最有效的应用场景。我们不泛泛而谈，而是深入分析具体问题，例如，如何利用高效的算法来解决多机器人协同路径规划中的计算瓶颈；如何通过先进的机器学习模型来提升机器人感知和决策的鲁棒性；如何运用信息论的原理来设计更可靠、更低损耗的控制系统。 第一部分：信息学理论在先进控制系统中的渗透 在控制理论领域，本书将聚焦于信息学如何为传统控制理论注入新的活力，以及如何解决当前控制系统面临的挑战。 数据驱动的控制与学习控制： 传统的控制理论多依赖于精确的系统模型。然而，在许多复杂现实系统中，建立精确模型往往困难重重。本书将重点探讨如何利用信息学中的机器学习技术，特别是强化学习、模型预测控制（MPC）与神经网络的结合，来构建无需精确模型或仅需粗略模型的“数据驱动”控制系统。我们将深入分析如何设计有效的奖励函数、状态表示以及学习算法，使得控制器能够通过与环境的交互来不断优化其性能，甚至发现人类工程师难以想象的控制策略。这不仅包括对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的控制，还将触及分布式控制、群体控制等更复杂的范式。 模糊逻辑与神经网络的融合： 模糊逻辑提供了一种处理不确定性、模拟人类推理的有效框架，而神经网络则在模式识别和函数逼近方面表现出色。本书将详细阐述如何将模糊逻辑的解释性和鲁棒性与神经网络的学习能力相结合，形成模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）等混合智能控制系统。我们将讨论这些系统在非线性系统控制、故障诊断和容错控制等方面的优势，以及其在传感器融合、决策支持等方面的潜在应用。 网络化控制系统的安全性与可靠性： 随着控制系统日益网络化，安全性和可靠性成为关键问题。信息学中的密码学、信息安全理论以及分布式一致性算法将在本书中发挥核心作用。我们将探讨如何利用加密技术保护控制数据的隐私和完整性，如何设计鲁棒的通信协议以应对丢包和延迟，以及如何通过分布式共识机制来确保网络化控制系统的整体稳定性和安全性，即使在部分节点失效或遭受攻击的情况下也能保持运行。 信息论与最优控制： 信息论为量化信息、度量不确定性提供了理论基础。本书将探讨信息论如何指导最优控制器的设计，例如，如何最小化控制器输出的信息熵以达到节能或效率最优；如何在信息不完整的情况下，根据可用的信息量来优化决策。我们将分析信息量与控制性能之间的内在联系，以及如何利用信息论原理来度量和优化控制器的“智能”程度。 第二部分：信息学驱动的自动化系统升级 在自动化领域，信息学不仅仅是工具，更是赋能自动化系统实现更高层次智能、更广泛互联的关键。 大数据分析与流程优化： 现代工业自动化系统产生海量数据。本书将深入剖析如何应用信息学中的大数据处理技术（如Hadoop、Spark）和数据挖掘算法，来分析生产过程中的海量数据，发现隐藏的模式和关联。我们将讨论如何利用这些洞察来优化生产流程，预测设备故障，提高产品质量，实现预测性维护，从而将传统的自动化从“反应式”提升到“预测式”和“自主式”。 数字孪生与虚拟仿真： 数字孪生（Digital Twin）作为物理实体在数字空间的精确映射，是实现高级自动化和优化的关键。本书将阐述信息学中的建模与仿真技术如何支撑数字孪生的构建，包括如何利用传感器数据实时更新模型，如何运用复杂的仿真算法模拟物理过程，以及如何在此基础上进行虚拟调试、性能评估和策略优化。我们将重点关注数字孪生在工业互联网、智能制造中的应用，以及它如何促进“虚拟-现实”的闭环优化。 物联网（IoT）与边缘计算在自动化中的角色： 物联网技术使得大量设备能够互联互通，产生前所未有的数据流。本书将探讨信息学中的分布式系统、网络通信协议以及边缘计算技术，如何支撑大规模物联网在自动化场景中的部署和应用。我们将重点分析边缘计算如何将部分计算和决策能力下沉到靠近数据源的设备端，从而降低延迟、减轻中心服务器负担，并提高系统的实时响应能力和数据隐私性。 智能调度与资源管理： 在复杂的自动化环境中，如何高效地调度任务、管理资源是提升整体效率的核心问题。本书将深入探讨信息学中的运筹优化、图论算法、排队论等理论，如何应用于生产调度、物流配送、能源管理等场景。我们将分析如何利用算法解决多目标优化、动态调度、资源冲突等问题，以最大化系统吞吐量、最小化等待时间或能源消耗。 第三部分：信息学赋能的机器人技术前沿 机器人技术是信息学，特别是人工智能和计算机视觉最活跃的应用领域之一。本书将聚焦于信息学如何赋予机器人“感知”、“思考”和“行动”的能力。 高级感知与环境理解： 机器人需要理解其所处的环境才能进行有效交互。本书将深入探讨信息学在机器人感知领域的核心贡献，包括： 计算机视觉： 从传统的图像处理、特征提取，到深度学习驱动的目标检测、语义分割、场景理解，以及3D重建、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等。我们将讨论如何利用卷积神经网络（CNN）、Transformer等模型，让机器人能够“看懂”世界。 传感器融合： 如何有效地融合来自不同传感器（摄像头、激光雷达、IMU、麦克风等）的信息，以提供更全面、更鲁棒的环境模型。我们将探讨卡尔曼滤波、粒子滤波、以及基于深度学习的融合方法。 自然语言处理（NLP）： 如何让机器人理解人类的指令，甚至进行简单的自然语言交互。本书将涉及文本解析、意图识别、对话管理等技术在人机交互机器人中的应用。 智能决策与规划： 机器人需要根据感知到的信息和自身目标做出决策。本书将重点关注： 路径规划与运动控制： 从经典的A、Dijkstra算法，到基于采样的方法（RRT、PRM）以及考虑动力学约束的规划。我们将深入研究如何在复杂、动态、非结构化环境中实现安全、高效的路径规划。 强化学习与自主决策： 强化学习在机器人控制、任务执行等方面展现出巨大潜力。本书将详细分析如何将强化学习应用于机器人导航、操作、甚至群体协作，让机器人能够自主学习最优策略。 博弈论与多人协作： 在多机器人协同或人机协作场景下，博弈论提供了分析和设计交互策略的有力工具。我们将探讨如何利用博弈论来解决资源共享、任务分配、避免冲突等问题。 人机交互与伦理考量： 随着机器人日益融入人类生活，安全、自然、友好的交互变得至关重要。本书将触及： 情感计算与社会性机器人： 如何让机器人理解并回应人类情感，从而实现更自然的交互。 安全性与可靠性： 机器人操作中的安全问题是重中之重。我们将探讨形式化方法、验证技术，以及如何设计具有故障检测和容错能力的机器人系统。 伦理与社会影响： 尽管非技术核心，但本书也将简要提及信息学在机器人伦理、隐私保护、就业影响等方面的思考，鼓励读者进行更深层次的探索。 总而言之，《信息学在控制、自动化与机器人技术中的应用》并非一本包罗万象的教材，而是一系列关于信息学如何驱动、赋能和重塑控制、自动化和机器人技术前沿的深度剖析。它旨在揭示信息学理论与方法论在这些关键工程领域中扮演的核心角色，并启发读者在技术融合与创新方面进行更深入的思考与实践。本书的读者对象包括对这些领域感兴趣的研究人员、工程师、以及相关专业的学生，他们将在这里找到理解最新技术发展趋势、掌握前沿研究方法、并为未来技术创新奠定坚实基础的宝贵启示。

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