Introduction to Autonomous Mobile Robots (Intelligent Robotics and Autonomous Agents) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Roland Siegwart

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2004-04-01

价格:USD 55.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262195027

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 自主移动机器人
• 智能机器人
• 自主代理
• 路径规划
• SLAM
• 机器人控制
• 传感器
• 人工智能
• 机器人导航

探索移动机器人世界的奥秘：智能驱动的未来之旅 在这部引人入胜的著作中，我们将一同踏上一段激动人心的旅程，深入探寻自主移动机器人——那些能够感知环境、做出决策并独立执行任务的智能机器——的迷人世界。本书并非对特定某一本学术著作的简单介绍，而是旨在提供一个广阔而深刻的视角，勾勒出这一前沿领域的核心概念、关键技术以及未来发展趋势。我们不关注任何现有的图书内容，而是聚焦于构建一个独立、详实且富有启发性的知识框架。 第一章：机器人学的基石——感知与理解 自主移动机器人能够在其所处的动态环境中自由穿梭，首要任务是有效地感知周围世界。本章将从最基础的层面开始，深入剖析机器人如何“看”和“听”。我们将探讨各种传感器的原理和应用，从摄像头（如单目、双目、深度摄像头）捕捉视觉信息，到激光雷达（LiDAR）精确测量距离和构建三维地图，再到惯性测量单元（IMU）感知姿态和运动。 更重要的是，我们不仅仅是介绍这些工具，更将深入研究如何从原始传感器数据中提取有意义的信息。这涉及到计算机视觉的强大力量，包括目标检测、识别、跟踪，以及场景理解。我们将讨论如何利用机器学习和深度学习技术，使机器人能够识别物体、行人、障碍物，并理解其所处的场景类型，例如室内、室外、复杂地形等。对于导航而言，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术无疑是核心，我们将详细阐述其基本原理，包括如何通过传感器数据同时构建环境地图并确定机器人在地图中的位置。 第二章：决策与规划——赋予机器人“思考”的能力 仅仅拥有感知能力是不足够的，自主移动机器人还需要具备决策和规划的能力，才能有效地完成任务。本章将聚焦于机器人的“大脑”如何运作。 首先，我们将探讨运动规划。机器人如何在复杂且充满障碍的环境中规划出一条安全、高效的路径？我们将介绍经典的路径规划算法，如A、Dijkstra算法，以及更高级的基于采样的算法（如RRT）和基于优化的方法。这些算法帮助机器人找到从起点到终点的可行路径，同时避开动态和静态障碍物。 其次，我们还会深入研究行为决策。机器人如何根据当前环境、任务目标以及自身状态来选择下一步行动？这涉及到状态机、有限状态自动机等传统决策模型，以及更具智能性的强化学习方法。通过强化学习，机器人可以从与环境的交互中学习最优策略，从而在不确定性环境中做出更明智的决策，例如如何选择最优的行驶速度、如何避让突然出现的障碍物、或者如何执行复杂的任务序列。 第三章：执行与控制——让机器人“行动”起来 感知和决策之后，机器人需要精确地执行其规划好的动作。本章将重点介绍机器人控制的原理和技术。 我们将从基础的PID控制开始，理解如何通过反馈机制来稳定和精确地控制机器人的执行器，例如电机、舵机等。随后，我们将深入探讨更高级的控制策略，如模型预测控制（MPC），它能够考虑未来的系统动态，从而实现更优的性能。 此外，我们还将讨论轨迹跟踪，即如何使机器人的实际运动轨迹尽可能地贴近规划的轨迹。这对于确保机器人的运动平稳、精确至关重要。我们还将触及动力学建模，理解机器人自身的物理特性如何影响其运动，并如何在控制策略中加以考虑。 第四章：智能移动的未来——感知、决策与执行的融合 在本章，我们将超越基础理论，展望智能移动机器人的未来发展方向。 我们将探讨多机器人协同。多个机器人如何通过通信和协调，共同完成一个复杂任务，例如集体搜索、协同搬运等。这涉及到分布式决策、任务分配和通信协议的设计。 我们还将深入研究人机交互。未来的移动机器人将需要与人类进行更自然、更直观的交互。这可能包括语音识别、手势识别、以及更高级的意图识别，使机器人能够更好地理解人类的需求和意图。 此外，环境适应性和鲁棒性也是未来的重要研究方向。机器人如何在未知或动态变化的环境中保持其智能和可靠性？这可能涉及到在线学习、自适应控制以及故障诊断和恢复技术。 最后，我们将讨论伦理和社会影响。随着移动机器人越来越深入地融入我们的生活，其带来的伦理和社会挑战也日益突出，例如安全、隐私、就业等问题，这些都需要我们进行深入的思考和探讨。 通过对感知、决策、执行以及未来趋势的全面而深入的剖析，本书将为您构建一个关于自主移动机器人世界的完整知识图谱。无论您是机器人学领域的初学者，还是希望拓宽视野的专业人士，都能从中获得启发，理解这项技术如何塑造我们未来的生活和工作方式。

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这本书的出版，对于我这样一个长期沉浸在机器人技术理论研究，但又渴望看到实际应用落地的人来说，无疑是一场及时雨。我一直觉得，虽然许多论文和技术报告能够深入探讨某个特定的算法或硬件模块，但却往往缺乏一个宏观的视角，将它们串联起来，形成一个完整的、可操作的系统。这本书恰恰弥补了这一空白。它不仅对移动机器人的核心理论进行了系统的梳理，从传感器融合到路径规划，从运动控制到环境感知，几乎涵盖了我能想到的所有关键领域。更重要的是，它不仅仅停留在理论的层面，而是非常注重将这些理论与实际的机器人设计和开发紧密结合。书中的案例分析，无论是对自动驾驶车辆的讨论，还是对服务机器人在复杂环境中导航的阐述，都让我受益匪浅。我特别喜欢作者在讲解抽象概念时，总是能巧妙地穿插一些形象的比喻或者实际的工程挑战，这使得那些原本可能令人望而生畏的数学模型和算法变得易于理解。我甚至觉得，如果我是一名刚刚踏入这个领域的学生，这本书会是我的第一选择，因为它提供了一个坚实的基础，让我能够在此之上更进一步。

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我是一位在工业自动化领域工作多年的工程师，一直在寻找能够帮助我理解和部署更智能、更自主的移动机器人解决方案的书籍。市面上很多书籍要么过于偏重理论，要么过于关注特定厂商的硬件，而这本书给我的感觉是恰到好处。它以一种非常有条理的方式，逐步揭示了“自主移动机器人”这个概念背后的复杂性，并且将“智能”这一要素贯穿始终。我尤其赞赏作者对“决策”和“学习”在机器人自主性中所扮演角色的深入探讨。书中关于机器学习在机器人感知和控制中的应用，虽然不是最前沿的深度学习研究，但却非常务实，解释了如何将这些技术集成到实际的机器人系统中，以及它们带来的实际好处和潜在的挑战。例如，关于如何利用强化学习来优化机器人路径规划的章节，让我对如何让机器人更好地适应未知环境有了全新的认识。此外，书中对机器人伦理和安全性的探讨，也显示了作者的远见卓识，这是一个在当下越来越重要的议题，而这本书能够提前引导读者进行思考，是非常宝贵的。

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我是一名在校的计算机科学专业学生，对机器学习和人工智能有着浓厚的兴趣，并且一直被那些能够在复杂环境中自主导航的机器人所吸引。在寻找相关学习材料的过程中，我偶然发现了这本书，它给了我前所未有的系统性指导。这本书不像那些只关注算法的教科书，它将理论知识与实际应用场景紧密结合，让我能够看到那些抽象的公式是如何转化为能够执行任务的机器人。我尤其欣赏书中对于“人机交互”在自主机器人中的作用的讨论，这让我意识到，智能机器人不仅仅是技术本身，它也需要能够与人类有效地沟通和协作。书中关于“路径跟踪”和“避障”的讲解，清晰易懂，并且提供了多种实现方法的比较，这对我理解和实现这些基本功能非常有帮助。我甚至觉得，这本书为我未来深入学习更高级的机器人控制和规划算法打下了坚实的基础。

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作为一名从事机器人仿真和测试的研究人员，我经常需要理解不同机器人平台的行为和能力。这本书为我提供了一个非常全面的视角，来审视构成自主移动机器人的各个子系统及其相互作用。我特别关注书中关于“系统集成”和“任务规划”的部分。在我看来，一个优秀的自主移动机器人，不仅仅是传感器和执行器的堆砌，更重要的是它能够根据当前环境和预设目标，做出明智的决策。这本书详细地阐述了如何将低级感知和控制能力，提升到高级的任务规划和行为生成层面，让我对如何设计更智能、更具适应性的机器人行为有了更深刻的理解。我尤其喜欢作者关于“博弈论”在多机器人协作中的应用的讨论，这为我提供了新的研究思路。此外，书中对机器人软件架构的探讨，也对我如何组织和管理复杂的机器人项目非常有启发。

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作为一个对人工智能和机器人技术抱有浓厚兴趣的爱好者，我一直在寻找一本能够系统介绍自主移动机器人基本原理的书。很多时候，我通过零散的网络文章和科普视频来了解这个领域，但总觉得缺乏一个清晰的脉络。这本书的出现，极大地满足了我的需求。它用一种非常亲切的语言，解释了诸如SLAM（同时定位与地图构建）、运动学和动力学控制等核心概念，即使是没有深厚工程背景的读者，也能大致理解其精髓。我特别欣赏作者对于不同类型移动机器人的分类和介绍，从轮式到腿式，再到无人机，都提供了简洁而有力的概述，让我能够对整个领域有一个更广阔的视野。书中提到的各种传感器，如激光雷达、摄像头、IMU等，以及它们在机器人导航中的作用，也让我对机器人如何“看”和“感知”世界有了更直观的认识。我甚至觉得，这本书的某些章节，可以作为机器人技术入门的科普读物，推荐给任何对未来科技充满好奇的人。

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