Introduction to Autonomous Mobile Robots pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Mobile robots range from the Mars Pathfinder mission's teleoperated Sojourner to the cleaning robots in the Paris Metro. This text offers students and other interested readers an introduction to the fundamentals of mobile robotics, spanning the mechanical, motor, sensory, perceptual, and cognitive layers the field comprises. The text focuses on mobility itself, offering an overview of the mechanisms that allow a mobile robot to move through a real world environment to perform its tasks, including locomotion, sensing, localization, and motion planning. It synthesizes material from such fields as kinematics, control theory, signal analysis, computer vision, information theory, artificial intelligence, and probability theory. The book presents the techniques and technology that enable mobility in a series of interacting modules. Each chapter treats a different aspect of mobility, as the book moves from low-level to high-level details. It covers all aspects of mobile robotics, including software and hardware design considerations, related technologies, and algorithmic techniques.] This second edition has been revised and updated throughout, with 130 pages of new material on such topics as locomotion, perception, localization, and planning and navigation. Problem sets have been added at the end of each chapter. Bringing together all aspects of mobile robotics into one volume, Introduction to Autonomous Mobile Robots can serve as a textbook or a working tool for beginning practitioners.
作者简介
R. 西格沃特(Roland Siegwart )是瑞士洛桑联邦理工大学机器人和人工智能研究所产品设计中心主任，自主系统领域教授。
I.R. 诺巴克什(Illah R. Nourbakhsh)是卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人学研究所创新实验室主任，机器人学教授。
D. 斯卡拉穆扎(Davide Scaramuzza)是瑞士洛桑联邦理工大学自主系统实验室高级研究员，讲师，欧洲sFly项目组长。
目录信息
读后感
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用户评价
作为一名对机器学习在机器人领域应用感兴趣的读者，我对这本书在传统控制理论和现代学习方法之间的桥梁构建给予高度评价。它并没有完全拥抱当前流行的端到端学习范式，而是坚定地扎根于经典机器人学的坚实基础上，然后审慎地探讨了如何利用概率推理和优化方法来增强这些基础系统。在讨论决策制定时，它花了足够的时间来解释马尔可夫决策过程（MDPs）及其在离线规划中的应用，这为后续理解强化学习（RL）框架如何改进策略提供了必要的上下文。我尤其欣赏它对不确定性建模的细致处理。在很多前沿文献中，不确定性往往被简化处理，但在本书中，从传感器噪声到执行器误差，每一步的建模都得到了应有的重视，这体现了作者对构建可靠系统的深刻理解，远超普通入门书籍的肤浅介绍。
评分这本**《Introduction to Autonomous Mobile Robots》**的作者在构建一个清晰而全面的框架方面做得非常出色。从基础的运动学和动力学分析入手，逐步深入到更复杂的导航和感知问题。我特别欣赏他们处理传感器融合的方式，没有简单地堆砌算法，而是非常注重实际应用中的权衡与取舍。例如，在讨论SLAM（同步定位与地图构建）时，他们没有仅仅停留在理论公式的推导，而是花了大量的篇幅来解析卡尔曼滤波、粒子滤波在不同场景下的表现差异，甚至提到了在资源受限的嵌入式系统上部署这些算法时需要注意的内存和计算效率问题。对于一个初学者来说，这本书提供了一个非常坚实的基础，让你能够理解为什么某些决策比其他决策更优，而不是盲目地套用黑箱模型。书中的图示和实例大多是自洽的，能够帮助读者将抽象的概念具象化。尤其在机器人与环境交互的部分，对概率论的引入恰到好处，为后续理解更先进的决策规划算法铺平了道路。
评分这本书的叙事节奏拿捏得非常精妙，它成功地在深度和广度之间找到了一个完美的平衡点。刚开始阅读时，我担心它可能会过于依赖高级的数学工具而让非专业背景的读者望而却步，但事实证明，作者的讲解技巧极其高明。他们总是先用直观的物理或几何概念解释核心思想，然后再引入必要的数学框架进行严谨论证。例如，在讨论视觉伺服（Visual Servoing）时，他们没有直接跳到雅可比矩阵的复杂推导，而是先通过简单的几何投影展示了图像误差与机器人位姿变化之间的关系，这极大地降低了理解门槛。全书的知识点铺陈如同精心设计的瀑布，层层递进，水流湍急却又不失清晰，使得复杂的主题如高精度定位和地图表示法（如栅格地图、特征地图）也能被消化吸收。这种循序渐进的教学法，让阅读过程变成了一种享受而不是煎熬。
评分这本书的排版和辅助材料的质量也值得特别提及。在如此密集的专业内容中，清晰的图表是至关重要的，而这里的插图质量非常高，线条简洁，逻辑明确，完全避免了那种堆砌过多信息的杂乱感。我发现，对于那些需要将书本知识转化为代码的读者，作者在关键算法描述后提供的伪代码结构清晰，变量命名直观，极大地加快了从理论到实现的转换速度。此外，书中引用的参考资料既具有历史代表性，也包含了近期的里程碑式论文，为渴望继续深挖某一特定子领域的读者指明了方向。这本书不仅仅是一本教材，它更像是一份经过精心策划的“路线图”，它引导你不仅要知道机器人能做什么，还要知道它背后的物理和计算限制是什么，以及如何通过优雅的工程设计来克服这些限制。它的内容深度足以支撑数年的专业学习和实践。
评分我是在一个快速迭代的工业环境中阅读这本书的，这本书的价值在于它的实用性和对“为什么”的深入挖掘，而非仅仅是“如何做”。我注意到，不同于一些学院派的教材，它非常强调实际部署中会遇到的“脏活累活”——比如数据预处理、噪声模型建立以及系统鲁棒性测试。书中对移动机器人运动规划的章节尤为精彩，它不像其他书籍那样只关注A*或Dijkstra算法的教科书式实现，而是深入探讨了RRT (快速搜索随机树) 及其变种在处理高维空间和动态障碍物时的优势和劣势。更令人称赞的是，作者似乎深谙工程实践中的时间压力，他们提供的许多算法描述都附带了性能评估的指标，这对于需要快速验证概念的原型开发工程师来说是无价的。读完后，我感觉自己对设计一个能真正“跑起来”并完成任务的自主系统，有了一个更加务实和成熟的视角。
评分very short, basic introduction
评分very short, basic introduction
评分Robotic Algorithm class textbook. Not helping a lot...
评分Robotic Algorithm class textbook. Not helping a lot...
评分除了第三章robot kinematics其余部分非常浅显易懂，一定要把这一章彻底读懂。每一个矩阵的每一个元素所代表的含义都需要理解。如果能读通这一章结合一定的建模知识会让设计机器人简单很多。
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