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出版者:Springer

作者:Dario, P.; Chatila, R.; Dario, Paolo

出品人:

页数:616

译者:

出版时间:2005-04-06

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540232148

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 机器人技术
• 人工智能
• 控制工程
• 自动化
• 机械工程
• 电气工程
• 计算机科学
• ROS
• SLAM

《先进机器人系统：感知、决策与控制的融合》 内容简介 《先进机器人系统：感知、决策与控制的融合》深入探讨了现代机器人技术的核心要素，聚焦于机器人如何在复杂多变的环境中实现自主、智能的操作。本书并非一个笼统的机器人入门指南，而是致力于剖析那些驱动最先进机器人系统高效运行的深层原理和前沿技术。我们将从机器人感知能力的极限出发，循序渐进地解析其如何理解周围世界，进而探讨如何基于这些理解进行富有远见的决策，并最终实现精准、鲁棒的物理控制。 第一部分：机器人感知——“看见”与“理解”世界 在这一部分，我们将首先深入研究机器人如何构建对其所处环境的认知。这包括对各类传感器原理的详尽阐述，从经典的激光雷达（LiDAR）、摄像头（Camera）到更复杂的立体视觉、深度相机、触觉传感器，乃至新兴的柔性传感器和生物启发式传感器。我们不仅仅停留在传感器的硬件层面，更侧重于从这些原始数据中提取有意义信息的方法。 视觉感知： 我们将详细介绍计算机视觉在机器人领域的应用，包括但不限于： 图像处理与特征提取： 从边缘检测、角点检测到更复杂的SIFT、SURF、ORB等特征点匹配算法，理解机器人如何锁定环境中的关键信息。 物体识别与检测： 深入探讨深度学习模型（如CNN、Transformer）在识别和定位目标物体上的最新进展，包括目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（U-Net、Mask R-CNN）和实例分割。我们将分析这些模型在不同场景下的鲁棒性、效率以及对计算资源的需求。 三维重建与场景理解： 探讨如何利用单目、双目或多目视觉系统进行场景的三维重建，包括SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术。我们将分析不同SLAM算法（如ORB-SLAM、LIO-SAM）的优劣，以及它们在动态环境和大规模场景中的挑战。 光流与运动估计： 分析机器人如何通过分析连续帧之间的像素变化来估计物体的运动和自身的运动，这对跟踪和动态避障至关重要。 非视觉感知： 激光雷达（LiDAR）数据处理： 详细讲解点云数据的处理技术，包括滤波、分割、聚类，以及如何利用点云进行三维目标识别、场景重建和地图构建。 雷达（Radar）与超声波传感器： 分析这些传感器在特定环境（如恶劣天气、低光照）下的优势，以及它们在距离测量、速度估计和避障中的应用。 惯性测量单元（IMU）： 阐述IMU如何提供机器人的姿态、角速度和线性加速度信息，并探讨如何将其与视觉或LiDAR数据融合以提高定位和姿态估计的精度。 触觉与力觉感知： 深入研究机器人如何利用触觉传感器获取表面纹理、硬度等信息，以及力觉传感器如何测量接触力、力矩，这对于精细操作和安全交互至关重要。 多模态感知融合： 机器人很少仅依赖单一类型的传感器。本书将重点介绍如何通过各种技术（如卡尔曼滤波、粒子滤波、因子图、基于深度学习的融合方法）将来自不同传感器的信息进行有效融合，从而构建更全面、更准确的环境模型。我们将讨论传感器校准、时空同步以及信息融合策略对机器人整体性能的影响。 第二部分：机器人决策——智能的“大脑” 当机器人拥有了对世界的感知能力后，如何基于这些信息做出最优的决策是关键。本部分将聚焦于实现机器人智能行为的算法和理论。 路径规划与导航： 全局路径规划： 介绍经典的A、Dijkstra算法，以及基于采样的PRM（Probabilistic Roadmap）和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）系列算法，用于在已知环境中找到从起点到终点的最优路径。 局部路径规划与动态避障： 探讨在未知或动态环境中，机器人如何实时规划路径并规避突然出现的障碍物。我们将深入分析DWA（Dynamic Window Approach）、TEB（Timed Elastic Band）等局部规划器，以及如何处理传感器数据的实时性与不确定性。 多机器人协同导航： 讨论多个机器人如何在共享环境中进行自主导航，并避免碰撞，实现协同作业。 任务规划与调度： 基于状态的规划： 介绍PDDL（Planning Domain Definition Language）等形式化方法，以及基于图搜索、搜索算法（如STRIPS, GraphPlan）的任务规划技术，使机器人能够根据当前状态和目标，自主生成一系列操作步骤。 强化学习在决策中的应用： 详细阐述强化学习（RL）如何让机器人通过与环境交互来学习最优策略，从而在复杂、不确定甚至信息不完整的情况下做出决策。我们将介绍DQN、PPO、SAC等主流RL算法，以及它们在机器人抓取、导航、行走等任务中的成功案例。 基于规则的推理与行为树： 分析如何使用逻辑推理和行为树（Behavior Trees）来构建具有层次结构和模块化特性的复杂机器人行为，使其能够响应不同的事件和情境。 不确定性下的决策： 现实世界充满了不确定性。本书将探讨如何处理传感器噪声、模型误差和环境变化。我们将介绍概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫决策过程MDP）以及如何在不确定性下进行最优决策（如POMDPs）。 人机交互与协作： 随着机器人越来越深入地融入人类社会，如何与人类安全、高效地协作成为重要课题。我们将讨论如何设计理解人类意图、预测人类行为并做出相应调整的决策系统。 第三部分：机器人控制——精确的“手脚” 拥有了对世界的感知和决策能力后，机器人需要精确的控制系统来执行物理动作。本部分将深入研究机器人执行器、运动学、动力学以及先进的控制理论。 机器人运动学与动力学： 正逆运动学： 详细讲解如何计算机器人末端执行器相对于基座的位姿（正运动学），以及如何根据末端执行器的期望位姿计算各关节的角度（逆运动学）。我们将分析不同算法（如解析法、迭代法）的适用性和效率。 雅可比矩阵： 解释雅可比矩阵在关节速度与末端执行器速度之间的映射关系，及其在控制、奇异点分析中的作用。 机器人动力学模型： 介绍牛顿-欧拉法、拉格朗日法等推导机器人动力学方程的方法，理解机器人关节力矩与运动状态之间的关系。 经典控制理论： PID控制： 深入解析比例-积分-微分（PID）控制器的工作原理，以及其在各种应用中的调优技巧和局限性。 反馈线性化控制： 探讨如何通过变换输入和状态，将非线性机器人系统转化为线性系统进行控制。 模型预测控制（MPC）： 重点介绍MPC如何利用未来预测信息来优化控制输入，尤其适用于具有约束和多变量耦合的机器人系统。 先进控制策略： 自适应控制： 研究当机器人模型或环境参数发生变化时，如何实时调整控制器参数以保持控制性能。 鲁棒控制： 探讨如何在存在模型不确定性和外部扰动的情况下，设计性能稳定的控制器。 基于学习的控制： 结合强化学习或模仿学习，让机器人学习最优的控制策略，以达到更高的精度和更强的适应性，例如深度强化学习在机器人轨迹跟踪和力控上的应用。 柔顺控制与力控： 详细阐述如何设计机器人控制器，使其能够感知并响应接触力，实现安全、精密的力反馈控制，这对于人机协作、装配等任务至关重要。 执行器与驱动技术： 简要介绍不同类型的执行器（如直流电机、步进电机、液压/气动执行器）及其特性，以及它们在机器人控制系统中的选择与集成。 总结与展望 《先进机器人系统：感知、决策与控制的融合》旨在为读者提供一个关于现代机器人技术在感知、决策和控制这三大核心领域前沿知识的全面视角。本书强调这些领域之间的相互依赖和协同作用，指出只有将它们有效地融合，才能创造出真正智能、自主且具有强大能力的机器人系统。本书适合机器人技术的研究人员、工程师，以及对人工智能与自动化未来发展感兴趣的读者。通过对本书的深入学习，读者将能够理解当前先进机器人系统的设计理念，掌握解决复杂工程问题的关键技术，并为未来机器人技术的创新奠定坚实的基础。

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这本《Robotics Research》的封面设计就透着一股未来感，简洁的黑白配色，中间一个抽象的机械臂线条，让人立刻联想到精密与智能的结合。拿到书后，我最直观的感受是它的分量和纸张的质感，明显是下了血本的精装本，翻阅起来非常顺滑。我本来期望能在里面找到一些关于最新一代仿生机器人的前沿突破，比如在复杂地形适应性上最新的算法改进，或者在人机协作领域有哪些颠覆性的硬件接口设计。然而，当我深入阅读前几章时，发现内容似乎更侧重于早期的机器人运动规划理论，比如经典的A*算法在多维空间中的优化应用，以及一些基础的逆运动学求解方法。这些内容虽然是基石，但对于一个已经在该领域摸爬滚打了几年、渴望了解“当下”技术热点的人来说，显得有些失焦。比如，书中花费了大量篇幅讨论基于传感器反馈的稳定控制回路，而不是现在主流的基于深度学习的强化学习模型在机器人决策中的应用进展。感觉这本书更像是一本扎实的大学教材的升级版，而不是一份前沿的“研究综述”。对于初学者来说，这或许是本极好的入门读物，能打下坚实的数学和控制理论基础，但对于那些期待看到AI驱动的自主决策系统最新进展的资深读者，可能会感到一丝意犹未尽，仿佛走进了一间收藏着经典老式精密仪器的博物馆，虽然珍贵，但少了些许时代的脉搏。

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坦率地说，阅读这本书的过程，更像是一次对机器人学核心概念的“考古之旅”。我对其中关于经典路径规划算法的详尽梳理印象深刻，作者似乎对上世纪八九十年代的经典工作抱有深厚的敬意，并给予了细致的复述和分析。然而，在我看来，这本书的“时效性”是一个显著的短板。当前的机器人研究热点早已不再仅仅围绕着如何更有效地在已知环境中规划路径，而是转向了“不确定性环境下的自主学习与适应”。我期待看到至少有一章的内容，能够深入探讨最新的概率机器人学进展，比如基于贝叶斯非参数模型的状态估计方法，或者在SLAM（同步定位与地图构建）领域，如何利用图优化和因子图方法来处理大规模、动态环境下的数据一致性问题。这本书对这些领域的提及非常简略，仿佛只是在提到“哦，现在也有人做这个了”。对我来说，这本书的价值更偏向于历史文献的价值，它很好地记录了学科发展的重要里程碑，但作为一本宣称是“研究”的书籍，它在描绘未来的方向和应对最新的挑战时显得力不从心，有点像一本详尽的黑白照片集，虽然清晰，但缺少了现代彩色摄影的冲击力。

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这本书的结构组织有一种古典的、模块化的美感，每一章都像是一个独立的知识单元，自成一体，可以单独拿出来研读。我特别欣赏作者在介绍复杂控制理论时，总是先从最基础的拉格朗日方程入手，逐步推导出牛顿-欧拉公式，这种层层递进的教学方法非常适合需要严谨逻辑推导的学习者。但是，这种过于强调模块化的方式，导致了整本书在宏观层面的连贯性有所欠缺。在机器人学快速发展的今天，不同子领域的交叉融合是趋势，比如感知、决策和控制的深度融合。我本希望能看到一本能清晰勾勒出“感知数据如何直接驱动决策网络，并实时影响底层控制律”这种端到端系统的书籍。这本书的内容，更多是把感知（如传感器模型）、规划（如轨迹优化）和控制（如PID或模态控制）分得很开，每个部分都独立且精湛，但缺少一个强有力的“粘合剂”将它们有机地串联起来，形成一个完整的、智能的行为主体。读者读完后，可能会精通于某个具体模块的理论，但对于如何构建一个能像人类一样灵活应对突发状况的完整机器人系统，依然需要自己去整合和摸索，略显零散。

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我花了一个周末的时间，试图在浩如烟海的章节中寻找一些能让我眼前一亮的“干货”，毕竟书名听起来是那么的雄心勃勃。这本书的排版非常清晰，图表制作精良，这一点必须肯定，许多公式推导过程展示得逻辑严密，跟着作者的思路走，你会对某些经典的机器人动力学模型有一个全新的认识。特别是关于冗余自由度机器人的雅可比矩阵奇异性分析那一部分，作者用非常直观的几何视角进行了阐释，让人茅塞顿开。但问题在于，全书的叙事口吻，始终保持着一种高度的学术化和理论化，缺少了将这些理论与现实世界复杂工程挑战相结合的案例分析。例如，讨论到视觉伺服技术时，它详细论述了投影模型和误差函数的数学构建，却几乎没有提及在真实工业环境下，光照变化、遮挡、以及处理器延迟对实际控制精度的影响有多大，以及工程界是如何解决这些实际痛点。这使得这本书读起来像是在一个纯粹的真空理论实验室里进行的思维实验，理论模型是完美的，但脱离了“泥土”的气息。我更希望看到的是，作者能分享一些失败的实验数据、调试过程中的“陷阱”，以及不同控制策略在真实物理系统上对比的性能指标，而不是仅仅停留在理论证明的层面，这对于真正想将研究成果落地的人来说，价值会大打折扣。

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这本书的专业性毋庸置疑，术语使用精准，参考文献的引用也显示出作者深厚的学术积累。然而，我总觉得，这本书少了一丝“人情味”——不是指情感上的，而是指研究者在面对实际问题时所展现出的那种灵活的、甚至有些“非正统”的工程智慧。例如，在处理高动态系统（如无人机或四足机器人）的姿态控制时，纯粹的理论模型往往过于简化了空气动力学阻力或地面摩擦力的非线性影响。我更想看到的是，作者能分享一些关于如何通过经验法则、启发式设计或特殊的传感器融合技巧来“驯服”这些非线性系统的洞察。这本书几乎完全避免了任何带有“启发式”或“经验主义”色彩的讨论，始终坚持在解析解和严格证明的框架内活动。这种纯粹性虽然保证了理论的严谨性，却也限制了它对那些寻求快速、高效工程解决方案的工程师读者的吸引力。它更像是为理论研究人员准备的“圣经”，而不是为一线工程师提供的“工具箱”。因此，如果你想深入理解数学原理的细微差别，这本书是极佳的选择；但如果你想知道如何让一个实际的、会出错的机器人“跑起来”并且表现出色，你可能还需要寻找其他更侧重实践和工程折衷的资料。

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