The Complexity of Robot Motion Planning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Canny, John F.

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:1988-6

价格:$ 45.20

装帧:

isbn号码:9780262031363

丛书系列:

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机器人运动规划的深层探究：从理论基础到前沿应用 图书简介 本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的视角，探讨机器人运动规划领域中那些尚未被《The Complexity of Robot Motion Planning》一书所覆盖的，但同样至关重要的核心议题与最新发展。我们将重点关注那些对当前机器人系统性能和实用性产生决定性影响的、超越基础复杂性分析的精细化、实时化和高维化挑战。 本书将理论的严谨性与工程实践的紧迫性相结合，构建起一个多层次、多维度的知识体系。我们认为，运动规划的真正挑战并不总在于渐近复杂度的理论极限，而在于如何在一个充满不确定性、动态变化且资源受限的真实世界环境中，高效、可靠地生成可行路径。 --- 第一部分：高维与约束环境下的实时规划 本部分深入探讨了在具有大量自由度（DOF）的复杂系统中，以及在面对严格的非完整性（Non-holonomic）和动力学约束时，运动规划所面临的实时挑战。 第一章：高维配置空间（C-Space）的有效探索 我们将重点分析在自由度超过十个的系统中，传统采样方法（如RRT/PRM）的效率瓶颈。核心内容包括： 1. 维度灾难的缓解策略： 探讨基于子空间分解、流形学习和随机投影的规划技术，如何在高维空间中聚焦于高概率可行区域。这包括对潜在流形（Latent Manifolds）的识别与利用，尤其是在具有约束结构的机械臂和人型机器人中。 2. 基于学习的规划器加速： 深入研究强化学习（RL）和模仿学习（Imitation Learning）在加速搜索过程中的应用。重点不在于让模型“学习”路径本身，而在于学习高效的采样分布或启发式函数，以指导传统规划器的探索过程，实现“引导式采样”。 3. 层次化规划框架的精细化： 讨论如何构建多层级的规划结构，从宏观的拓扑路径规划到微观的轨迹优化，确保不同层级间的信息传递与约束的有效传递，而非简单的串联。 第二章：非完整性与动力学约束下的轨迹生成 本书将超越简单的几何碰撞规避，侧重于时间参数化和动力学可执行性。 1. 非完整性约束的在线处理： 针对移动机器人（如差速驱动、阿克曼转向）和具有侧滑特性的系统，研究如何实时地在C-空间规划结果中嵌入运动学/动力学可达性检查，而非仅仅在离散点上检查。探讨基于切线空间和可控集（Controllable Set）的实时修正算法。 2. 刚体动力学与接触的集成规划： 深入研究需要考虑接触动力学（如抓取、攀爬、步行）的规划问题。这涉及混合系统规划（Hybrid System Planning），如何平衡连续的动力学模型与离散的接触状态转换，并在此框架内实现快速决策。 3. 凸化与二次规划（QP）的实时求解： 详细分析如何将复杂的非线性动力学约束转化为一系列可快速求解的凸优化问题（或近似凸问题），并在毫秒级别内进行轨迹优化（Trajectory Optimization），以适应快速变化的外部扰动。 --- 第二部分：环境不确定性与鲁棒性规划 真实世界的运动规划必须面对感知误差、模型不精确和环境的动态变化。本部分聚焦于构建具有内置鲁棒性的规划方案。 第三章：不确定性量化与概率规划 本章着重于如何将不确定性（无论是传感器噪声还是环境模型误差）纳入规划过程。 1. 基于概率路线图（P-PRM）的扩展： 探讨如何将概率度量从简单的连通性扩展到风险度量。引入“安全边际”的概念，即规划器不仅要找到一条可行的路径，还要找到一条在给定置信度下，穿越障碍区域的最小风险路径。 2. 风险敏感的优化目标函数： 引入如条件风险价值（CVaR）等统计度量，构建出不仅最小化时间或能量，而且最小化最坏情况发生概率的优化目标，特别是在高危环境中（如核设施或公共空间）。 3. 基于场景的规划（Scenario-Based Planning）： 针对有限但重要的不确定性场景（例如，特定障碍物的随机位置），预先计算对这些场景的鲁棒性，并在运行时快速切换到预计算的子集。 第四章：动态环境中的反应式与预测性规划 本部分探讨机器人如何与移动的、具有意图的动态对象（行人、其他机器人）共存。 1. 意图预测与多智能体系统（MAS）的协同规划： 侧重于基于行为模型的行人意图推断，以及如何使用博弈论（Game Theory）方法来寻找纳什均衡或Pareto最优的协同轨迹。这要求规划器能够预测未来数秒内的环境状态。 2. 预测性控制与滚动时域规划（RTP）： 深入研究RTP在应对动态环境中的优势。重点在于如何有效地处理滚动窗口内模型的时变性，以及如何将前瞻时间窗口的长度与计算资源的限制相匹配。 3. 非侵入式交互与安全界限的维护： 研究在保证规划器不主动“控制”动态障碍物的前提下，如何生成一条能维持安全距离、同时实现自身目标的路径。这包括“影子轨迹”的生成与实时修正。 --- 第三部分：模型验证、学习与前沿交互 本部分展望了运动规划领域中与验证、人机交互以及新兴计算范式相关的最前沿议题。 第五章：规划结果的验证与可信度分析 在关键应用中，证明规划的正确性与安全性至关重要。 1. 形式化验证（Formal Verification）在轨迹中的应用： 探讨如何使用模型检测（Model Checking）工具来验证生成的轨迹是否严格遵守某些安全属性（如永不进入危险区域），尤其是在离散或混合系统层面。 2. 逆向规划与错误归因： 当发生碰撞或规划失败时，如何快速追溯是模型输入错误、规划器算法缺陷还是执行器漂移导致的，这对于系统调试至关重要。 3. 不确定性量化下的安全保证： 结合概率分析，提供更强健的安全性保证，例如“在当前感知精度下，我们保证99.9%的成功率”。 第六章：人机协作环境中的运动规划 强调规划器如何适应人类操作者的认知负荷和物理存在。 1. 认知负荷感知的路径生成： 路径的几何形状和速度剖面如何影响人类协作者的理解和接受度。研究如何将“可预测性”和“易读性”作为优化指标，而非单纯的速度或距离。 2. 基于意图的路径“暗示”： 机器人如何通过其规划的轨迹，向人类清晰地传达其下一步的行动意图，减少不必要的停顿和修正。 3. 交互式规划与“即时修正”： 探讨用户如何通过低带宽的输入（如手势、目光方向）来影响机器人的规划过程，实现快速、自然的路径修改，这超越了简单的重新规划，涉及交互界面的设计与实时反馈机制的集成。 --- 结语 本书超越了对路径搜索复杂度的基础量化，深入到实际部署中遇到的系统性障碍：如何在资源受限下处理高维系统的实时约束、如何量化和规避环境不确定性，以及如何构建出可信赖且能与人类高效协作的运动智能体。通过对这些前沿主题的详尽阐述，本书致力于为下一代机器人系统的设计和实现提供坚实的理论指导和实用的技术蓝图。

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这部作品的行文风格，初看起来可能略显“学术”，但一旦沉浸其中，便会发现其叙事节奏的精妙之处。它不是那种试图用花哨的语言来掩盖内容空洞的书籍，而是用一种极其克制、精确的笔触，一步步引导读者深入迷宫的核心。书中对**可积性**和**运动学奇异点**的讨论，简直是教科书级别的典范。作者在阐述理论时，总是先设定一个理想化的场景，然后逐步引入现实世界的限制——摩擦力、关节限位、避障需求——每引入一个限制，都会对原有的解空间进行一次精妙的“切割”和“重构”。这种层层递进的结构，让读者能够清晰地追踪到，复杂性是如何从简单的几何问题中“自然生长”出来的。我特别喜欢其中对历史背景的简短回顾，它使得我们能够理解为什么某些看似过时的算法在特定约束下至今仍具有不可替代的价值。这本书的价值在于，它让你明白，每一次对运动规划算法的“改进”，往往都是在面对一个全新的、更难缠的约束时所做出的优雅妥协。

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读完这本书，我最大的感受是，它成功地架起了一座连接纯粹理论与实际工程应用的坚实桥梁。许多运动规划的书籍要么过于偏重数学证明，读起来枯燥乏味，让人难以将其应用到具体的机器人系统设计中；要么则过于偏重编程实现，对底层原理的挖掘深度不够。然而，这部作品巧妙地避开了这两个极端。作者对**感知不确定性**和**动态环境响应**的处理尤其令人印象深刻。书中对基于模型的预测控制（MPC）在运动规划中的集成讨论，不仅展示了如何实时地处理模型误差和外部干扰，更重要的是，它提供了一套严谨的框架来评估不同规划策略在面对真实世界“噪声”时的鲁棒性。我曾尝试将书中的一个局部优化算法应用到我正在研究的机械臂上，书中对参数敏感度的分析，极大地帮助我避免了初期调试时可能遇到的收敛陷阱。这本书并非提供了一套即插即用的代码库，而是提供了一套**思维工具箱**，它教会你如何诊断问题、如何选择合适的工具，以及如何评估工具的局限性。这种教育方式，远比死记硬背具体的算法公式要来得宝贵和持久。

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总的来说，这本书的深度和广度令人敬佩，它绝非为初学者准备的入门读物，而更像是为那些已经在该领域深耕多年，渴望突破瓶颈的研究人员和工程师准备的“内功心法”。它对**计算复杂性**的坦诚讨论，也体现了作者的严谨态度。他没有承诺“万能解法”，而是清晰地界定了不同方法论在不同计算预算下的适用范围和性能极限。例如，关于**高斯混合模型**在描述不规则可行空间时的局限性分析，以及如何通过**半定规划（SDP）**松弛来获取近似解，这些内容都触及了当前研究领域最前沿的挑战性问题。阅读这本书，你会发现，所谓的“运动规划”，本质上是一场在“理论可行性”、“计算效率”和“工程鲁棒性”三者之间寻找动态平衡的艺术。它迫使读者跳出特定传感器的限制，去思考机器人作为一个**物理实体**在时空中的基本运动规律，这种自上而下的提炼，是任何依赖特定工具箱的快速上手指南所无法比拟的。

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这部关于机器人运动规划的著作，在我看来，简直是一部深邃而又充满挑战的数学艺术品。初翻其目录，便能感受到作者对这个领域基础理论的扎实把握。书中对几何约束、优化理论以及高级搜索算法的阐述，并非停留在教科书式的平铺直叙，而是融入了一种对问题本质的深刻洞察力。我特别欣赏作者在处理高维空间复杂性时所展现出的清晰逻辑，他没有回避那些令人望而生畏的数学公式，反而巧妙地将它们编织进清晰的论证流程中，使得即便是初次接触这些概念的读者，也能循着作者的思路，逐渐领悟到其中精妙的权衡与取舍。例如，在讨论采样方法的收敛性时，书中对概率密度函数和覆盖率的分析，细腻得仿佛在进行一场精密的工程测量，让人不禁感叹，要让机器人在现实世界的复杂环境中优雅地移动，背后需要多么深厚的理论支撑。这本书的阅读过程，更像是一场思维的极限挑战，它不断地推着我走出舒适区，去审视那些看似直观的运动问题背后隐藏的非线性陷阱与拓扑难题。对于任何严肃希望进入运动规划前沿研究领域的人来说，这本书无疑提供了一个极具价值的、从底层逻辑构建知识体系的框架。

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我对这本书中关于**混合系统规划**的部分给予最高评价。在当今机器人学日益强调与环境的交互性时，如何优雅地处理离散事件（如抓取、接触、模式切换）和连续运动之间的耦合，是横亘在研究者面前的一大难题。作者在这方面的论述，展现了非线性控制和离散优化交叉领域的深厚功力。他并没有简单地将离散决策视为外部输入，而是试图将离散状态的转换嵌入到连续状态空间的可行域分析中。这种视角极大地拓宽了我对运动规划范畴的理解——它不仅仅是寻找一条光滑的路径，更是在一个由有限状态和无限路径构成的复杂结构中进行导航。书中关于**状态机器建模**与**轨迹优化**相结合的案例分析，即便是只有初步了解这些概念的读者，也能从中捕捉到设计高效、可验证的自主系统所必需的哲学思想。这本书不是在教你如何编程，而是在雕琢你对“运动”这一概念的理解层次，从连续的微分方程，到离散的决策树，无所不包。

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