具体描述
基于行为的编程技术是设计实现自主移动机器人的一个重要工具。本书系统地介绍了基于行为的系统设计思想和相关编程技巧。全书共9章，主要包括：自主移动机器人的相关概念介绍；控制系统概述；行为的主要特征及设计实现方法；仲裁机制选择及设计实现；常用传感器的工作原理以及基于这些传感器的各种行为编程设计；任务分解及整体系统设计等。本书附录对差速驱动的数学理论基础进行了介绍；并为读者提供了进行行为验证的BSim仿真系统。
本书取材新颖，内容深入浅出，并附有大量示例，便于自学和应用，可作为机器人，信息，控制以及计算机应用等专业的本科生或研究生的参考教材，也可供有关教师。科研工作者及机器人业余爱好者们参考。
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用户评价
这本书的内容深度和广度让我感到非常惊喜。它不仅仅停留在基础的编程语法层面，而是深入探讨了许多高级的机器人感知和控制技术。我特别关注书中关于计算机视觉在机器人应用中的内容。例如，如何利用摄像头捕捉环境信息，并通过图像处理和目标识别来帮助机器人理解周围世界。我非常希望书中能够详细介绍一些常用的计算机视觉库（如OpenCV），以及如何利用它们来实现特征提取、图像分割、物体跟踪等功能。另外，我对于书中关于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的阐述也充满了期待。SLAM是实现机器人自主导航的关键技术，它允许机器人在未知环境中同时构建地图并确定自身位置。我希望书中能够解释SLAM的基本原理，包括传感器数据的使用（如激光雷达、深度相机），以及相关的算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、图优化等）。能够理解并掌握SLAM技术，将是我迈向更高级机器人编程的重要一步。这本书为我提供了一个全面了解机器人智能化的视角，让我看到了机器人技术无限的可能性。
评分在阅读这本书之前，我曾尝试过一些关于编程的入门书籍，但那些内容往往过于理论化，或者涉及的领域太过于宽泛，很难让我聚焦到机器人这一具体方向。这本书的出现，无疑填补了我在这方面的知识空白。我非常喜欢书中那种脚踏实地的风格，没有过多的华丽辞藻，而是用严谨的逻辑和清晰的步骤来阐述每一个技术要点。我最期待的部分是关于机器人运动学和动力学的讲解。了解机器人关节之间的运动关系，以及如何通过控制这些关节来实现精确的运动轨迹，这对于理解机器人的行为至关重要。我希望书中能够详细解释正向运动学和逆向运动学的计算方法，以及如何将这些计算应用到实际的机器人控制中。同时，我对于书中关于PID控制在机器人伺服系统中的应用也充满了期待。PID控制器作为一种经典且高效的反馈控制算法，在保证机器人运动平稳性和精确性方面发挥着不可替代的作用。我希望书中能够提供清晰的PID参数整定方法和调优技巧，并附带相关的代码示例，让我在实际调试中能够游刃有余。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位引路人，指引我一步步克服机器人编程的难点，让我能够更有信心地迎接未来的挑战。
评分这本书的作者背景给我留下了深刻的印象，他在机器人领域拥有多年的实践经验和深厚的理论造诣，这让我对这本书的内容质量充满了信心。我一直认为，真正优秀的专业书籍，不仅要有扎实的理论基础，更要紧密结合实际应用，并且能够用清晰易懂的语言将复杂的技术概念传达给读者。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我进入机器人编程的殿堂。我特别关注的是书中对于不同类型机器人（例如，轮式机器人、腿式机器人、机械臂等）的编程差异和共通之处的阐述。了解这些差异有助于我更全面地理解机器人技术的多样性和复杂性。此外，书中对于机器人操作系统（ROS）的介绍和应用实践也引起了我的浓厚兴趣。ROS作为机器人领域事实上的标准，掌握它无疑是进入这个行业的敲门砖。我期待书中能够有详细的ROS安装、配置和基本操作的讲解，以及如何利用ROS进行机器人仿真和实际控制的案例分析。更进一步，我希望书中能够深入探讨如何在ROS环境中实现机器人导航、避障、物体识别等核心功能，并且能够提供一些实际项目的代码示例，让我能够边学边练，真正掌握这些关键技能。总而言之，我希望这本书不仅能教会我“是什么”，更能教会我“怎么做”，让我能够独立地进行机器人相关的编程实践。
评分这本书的出版，无疑为机器人编程领域的研究者和爱好者提供了宝贵的资源。我尤其关注书中关于机器人协同作业的内容。当多个机器人需要共同完成一个任务时，如何协调它们的行动，避免冲突，最大化效率，这是一个非常具有挑战性的问题。我希望书中能够探讨一些机器人协同作业的算法和策略，例如任务分配、路径协调、通信协议等，并提供相关的案例分析。这对于未来的智能工厂、无人仓储等场景具有重要的指导意义。另外，书中关于机器人伦理和安全性的讨论也引起了我的关注。随着机器人技术的飞速发展，相关的伦理和社会问题也日益凸显。我希望书中能够对这些问题进行深入的探讨，并提供一些解决问题的思路和建议。例如，如何确保机器人的行为符合人类的价值观，如何防止机器人被滥用，如何在人机协作中保障人类的安全等。这本书不仅是一本技术书籍，更是一部能够引发思考的著作，让我对机器人技术的未来发展有了更深刻的理解。
评分这本书的封面设计相当吸引人，一种未来感十足的金属质感，配合着简洁有力的书名“机器人编程技术”，让我第一眼就觉得这本书的定位非常明确，不是那种泛泛而谈的科普读物，而是直指核心的专业领域。拿到手之后，它的纸张质量也出乎意料地好，厚实且带有微微的光泽，翻阅时手感非常舒适，这无疑为阅读体验打下了良好的基础。我一直对人工智能以及它在现实世界中的应用充满了好奇，而机器人无疑是人工智能最直观、最有实践意义的载体之一。我希望通过这本书，能够深入了解机器人是如何被赋予“生命”的，它们背后的代码究竟是如何驱动复杂的机械结构完成各种任务的。例如，在自动驾驶汽车、工业自动化生产线、甚至是家庭服务机器人等领域，编程技术扮演着至关重要的角色。我非常期待书中能够详细阐述那些核心的算法和编程框架，能够解释清楚如何将抽象的逻辑转化为具体的动作指令，让冰冷的机器能够理解并执行我们赋予的任务。同时，我也对书中可能涉及的传感器融合、路径规划、机器学习在机器人控制中的应用等内容抱有极大的兴趣。毕竟，机器人不仅仅是执行预设程序的机器，它们更需要具备一定的感知、决策和学习能力，才能在复杂的环境中灵活应对。我相信，这本书会为我打开一扇了解这个精彩世界的窗户，让我不再局限于对机器人表面的惊叹，而是能够深入其内在的运作机制，理解其背后的科学与技术。
评分这本书在理论讲解和实践操作之间取得了绝佳的平衡。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是通过大量的实例和代码片段，将抽象的编程概念具象化。我尤其对书中关于机器人路径规划算法的讲解非常着迷。如何让机器人能够在复杂且动态的环境中找到一条安全、高效的路径，这涉及到诸如A*算法、Dijkstra算法等经典路径搜索算法的应用。我希望书中能够详细解释这些算法的原理、实现方法以及在机器人导航中的具体应用场景，并提供相应的代码实现，让我能够亲手去实践和验证。另外，书中关于机器人运动规划的内容也引起了我的兴趣。这部分内容涉及到如何生成平滑、连贯的机器人运动轨迹，以避免碰撞并达到目标。我非常期待书中能够介绍一些高级的运动规划技术，例如基于采样的规划算法（如RRT）或基于优化的规划算法，并展示它们如何在实际的机器人系统中得到应用。这本书为我提供了一个从理论到实践的完整学习路径，让我能够真正掌握机器人编程的核心技能。
评分这本书的排版设计非常人性化，段落清晰，重点突出，即使是复杂的概念，也能通过合理的布局和图示变得易于理解。我一直对机器学习在机器人领域的应用非常感兴趣，尤其是强化学习。我希望书中能够详细介绍强化学习的基本概念，例如状态、动作、奖励，以及Q-learning、DQN等算法。我非常期待书中能够有如何将强化学习应用于机器人路径规划、抓取任务或者学习新技能的案例分析。例如，让机器人通过不断尝试和反馈来学会如何在复杂的环境中高效地找到最优路径，或者学会如何以不同的方式抓取不同形状的物体。此外，书中关于机器人人机交互的部分也引起了我的关注。随着机器人越来越深入地融入我们的生活，如何设计直观、友好的人机交互界面，让人们能够轻松地与机器人进行沟通和协作，这同样是一个重要的研究方向。我希望书中能够探讨语音识别、自然语言处理在机器人交互中的应用，以及如何设计用户友好的控制界面。这本书让我看到了机器人技术与人工智能的深度融合，为我打开了新的思路。
评分这本书的作者在讲解技术细节的同时，也没有忽略机器人发展的宏观趋势和未来方向。我非常期待书中关于新型机器人传感器和驱动技术的内容。随着科技的不断进步，各种新型的传感器（如触觉传感器、嗅觉传感器、生物传感器等）和驱动器（如柔性驱动器、仿生驱动器等）正在不断涌现，它们为机器人带来了更强大的感知能力和更灵活的运动方式。我希望书中能够对这些前沿技术进行介绍，并探讨它们在机器人编程中的应用潜力。此外，书中关于机器人领域的开源项目和社区资源的信息也引起了我的注意。了解这些资源，能够帮助我更好地融入机器人开发社区，与其他开发者进行交流和学习，共同推动机器人技术的发展。我非常希望书中能够提供一些有价值的开源项目链接、社区论坛推荐以及相关的学习资源，让我能够在这个充满活力的领域不断进步。这本书不仅为我提供了扎实的机器人编程基础，更点燃了我探索未知、创造未来的热情。
评分这本书的语言风格非常专业且易于理解，即使是对于初学者，也不会感到过于晦涩难懂。我非常好奇书中对于机器人感知信息融合的讲解。在实际应用中，机器人往往需要同时处理来自多种传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）的信息，并将这些信息进行有效的融合，以获得对环境更全面、更准确的理解。我希望书中能够介绍一些常见的多传感器数据融合技术，例如卡尔曼滤波、粒子滤波或基于深度学习的融合方法，并展示如何在机器人系统中实现这些技术。此外，书中关于机器人状态估计的部分也引起了我的浓厚兴趣。准确地估计机器人的位置、姿态和速度等状态信息，是机器人进行自主导航和精确定位的前提。我希望书中能够介绍一些先进的状态估计算法，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及图优化SLAM等，并提供相应的代码实现。这本书为我提供了一个深入了解机器人“感知”世界的方法论，让我能够更好地设计和开发具有智能的机器人系统。
评分这本书的逻辑严谨，层层递进，从基础的机器人硬件接口到复杂的控制算法，都做了非常详尽的阐述。我非常关注书中关于机器人控制系统的设计和实现。一个稳定、高效的机器人控制系统是机器人能够可靠工作的关键。我希望书中能够详细介绍PID控制、模糊控制、模型预测控制等不同类型的机器人控制策略，并分析它们各自的优缺点以及适用的场景。例如，在某些需要快速响应的场合，哪种控制方法更为合适；在某些对精度要求极高的场合，又应该如何选择。我对于书中关于机器人仿真平台（如Gazebo）的介绍和使用也充满了期待。通过仿真平台，我可以在虚拟环境中对机器人进行测试和调试，这不仅可以大大提高开发效率，还能避免在实际硬件上进行测试时可能出现的风险。我希望书中能够提供关于如何在Gazebo中搭建机器人模型、配置传感器、编写控制程序以及进行仿真实验的详细教程。这本书为我提供了一个系统性的学习框架，让我能够全面而深入地理解机器人控制的原理和实践。
评分不要把机器人当成一段计算机程序
评分有意思的指导
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