全方位移动机器人导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:

出品人:

页数:207

译者:

出版时间:2010-5

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787030275608

丛书系列:

图书标签:

• 移动机器人
• 机器人学
• 人工智能
• 路径规划
• SLAM
• 传感器
• 控制系统
• ROS
• 嵌入式系统
• 机器人导航

现代机器人学前沿与应用：基于复杂系统理论的深度剖析 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，理解当代机器人学在理论基础、核心技术以及新兴应用领域所面临的机遇与挑战。我们聚焦于机器人系统作为一种复杂自适应系统的本质，探讨如何运用跨学科的先进理论，驱动机器人从传统的自动化工具向智能、自主的物理实体演进。 第一部分：机器人系统的理论基石与数学框架 本部分内容摒弃了对机器人基础运动学和动力学（如标准DH参数法、拉格朗日/牛顿欧拉方程的初阶应用）的重复叙述，而是将重点放在支撑高阶机器人智能化的底层数学结构。 1. 非线性控制理论在机器人中的深化应用： 滑模控制（SMC）的鲁棒性增强： 深入探讨二阶和高阶滑模控制面对参数不确定性、外部扰动时的精确设计与收敛性分析。重点介绍如何设计适应性切换函数以抑制抖振现象，确保在高速、高动态环境下的精准跟踪。 基于李雅普诺夫理论的稳定性保证： 阐述如何利用李雅普诺夫函数设计反步（Backstepping）控制器，特别是针对多输入多输出（MIMO）的机械臂系统，实现全局稳定性和性能优化。 模型预测控制（MPC）的实时优化： 分析MPC在处理系统约束（关节力矩限制、碰撞避免）方面的优势。详细介绍如何构建高效的二次规划（QP）求解器，以应对高速实时计算的需求，尤其是在需要考虑非完整约束（如轮式移动平台）时的优化框架。 2. 概率不确定性处理与贝叶斯推理： 状态估计的高级算法： 重点介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性传感器融合中的局限性，并详尽阐述粒子滤波（PF）在高维、非高斯噪声环境下的性能优势及其在定位导航中的应用潜力。 概率图模型（PGM）在场景理解中的作用： 探讨使用马尔可夫随机场（MRF）和信念传播算法来整合来自不同传感器的模糊信息，建立环境的概率地图，超越传统栅格地图的局限性。 第二部分：感知、规划与决策的先进算法 本部分摒弃了对基础SLAM（如GMapping、Cartographer的初级介绍）的泛述，转而关注复杂环境下的感知鲁棒性、全局规划的效率以及高级决策制定。 1. 深度学习驱动的鲁棒感知： 语义级环境重建： 聚焦于如何利用深度卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）从原始点云或图像数据中提取高层次的语义信息（例如识别特定工具、操作对象），实现“知其所见”。 跨模态数据融合： 探讨如何构建有效的注意力机制（Attention Mechanisms）来加权融合激光雷达、高分辨率视觉和触觉传感器的信息，以应对恶劣天气或遮挡情况。 2. 高维空间中的运动规划与避障： 基于采样的快速搜索方法（RRT的改进）： 深入分析RRT算法在保证渐近最优性时的计算瓶颈。重点介绍基于势场理论的RRT（RRT-Potential）以及在多智能体系统（MAS）协作规划中如何利用信息共享加速搜索过程。 基于优化的轨迹生成： 探讨如何将运动规划问题转化为非线性优化问题（如基于势能场的优化方法），并利用迭代线性化技术（如iLQR/DDP）生成平滑且满足动力学约束的轨迹。 第三部分：人机交互、协作与分布式智能 本部分关注机器人系统如何融入人类社会环境，并实现大规模、分布式的协同工作。 1. 认知机器人学与意图预测： 人类行为建模： 介绍如何使用隐马尔可夫模型（HMM）或循环神经网络（RNN）来预测合作人类下一步的动作，从而使机器人能够“预判”并提前调整其行为轨迹。 信任与可解释性（XAI）： 探讨设计使机器人决策过程透明化的机制。如何量化和展示机器人对其当前行动的置信度，以增强操作人员的信任感。 2. 分布式机器人系统与群体智能： 去中心化的协调机制： 摒弃传统的集中式路径规划，转而研究基于群体拓扑结构的自组织算法。例如，如何通过局部信息交互（如邻域通信）实现全局目标的最优分配和任务调度。 基于蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）在编队控制中的应用： 重点分析这些群智能算法如何克服通信延迟和部分节点失效时，维持系统的整体稳定性和任务完成率。 第四部分：新兴应用领域的系统集成挑战 本部分聚焦于前沿应用对机器人系统提出的特定工程要求，而非基础硬件的罗列。 1. 软体机器人与柔顺操作： 材料特性与驱动模型： 探讨电活性聚合物（EAP）和流体动力驱动系统的本构关系建模，以及如何用低维模型控制高自由度的柔性结构。 触觉反馈与精细抓取： 分析集成柔性电子皮肤和生物启发式传感器网络，实现对脆弱或不规则物体的安全、精细操作所需的控制策略。 2. 高能效与边缘计算的融合： 低功耗推理框架： 讨论如何将复杂的深度学习模型进行剪枝（Pruning）和量化（Quantization），以适应嵌入式平台（如FPGA或定制ASIC）的计算限制，实现高能效的实时决策。 联邦学习在机器人网络中的应用： 探索如何在不上传原始敏感数据的前提下，利用分散在多个机器人上的局部经验来共同训练全局感知或控制模型，解决数据隐私和带宽限制问题。 本书适合具备高等数学、线性代数和经典控制理论基础的研究人员、高级工程师以及致力于将机器人技术推向下一阶段的专业人士阅读。它着重于“如何使机器人更智能、更自主、更可靠地工作于真实世界”的核心科学与工程问题。

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内容很多 但是数学水平不够 还了解的不太详细 开拓关于机器人研究的视野 还不错

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