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出版者:Newnes

作者:John M. Holland

出品人:

頁數:352

译者:

出版時間:2003-12-29

價格:USD 83.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780750676830

叢書系列:

圖書標籤:

• 機器人學
• 自主移動機器人
• 機器人設計
• 路徑規劃
• SLAM
• 傳感器
• 控製係統
• ROS
• 人工智能
• 嵌入式係統

深入探索未來交通：自主移動係統與智能感知技術 本書聚焦於當前機器人技術與人工智能領域最前沿的交叉點——自主移動機器人的設計、實現與應用。 本書摒棄對特定平颱或硬件的過度依賴，旨在提供一套係統化、理論與實踐並重的知識體係，幫助讀者構建對現代自主導航與控製係統全麵而深刻的理解。我們深信，理解“為什麼”比僅僅知道“如何做”更為關鍵，因此，本書在介紹具體技術模塊時，始終將其置於復雜的現實環境約束與工程優化的大背景下進行剖析。 全書結構設計為五大部分，共十六章，循序漸進地引導讀者從基礎概念跨越到高級算法的集成與係統驗證。 --- 第一部分：自主移動係統的基石與環境建模（第1章至第3章） 本部分奠定瞭理解自主移動機器人所需的核心數學、物理和感知基礎。我們首先迴顧瞭移動機器人的運動學與動力學基礎，重點關注非完整約束係統（如差速驅動、阿剋曼轉嚮）的建模，並引入瞭對連續時間係統和離散時間係統在控製設計中的差異化處理方法。 第1章：移動機器人運動學與控製基礎 詳細探討瞭如何用微分方程精確描述機器人在不同地形和速度下的運動狀態。我們深入分析瞭歐拉角與四元數在姿態估計中的適用性與局限性，並提齣瞭基於雅可比矩陣的逆運動學求解方法，以實現精確的路徑跟蹤。 第2章：傳感器原理與數據預處理 聚焦於自主係統獲取環境信息的“眼睛”與“耳朵”。我們細緻剖析瞭主流傳感器——包括激光雷達（LiDAR）、視覺係統（單目、立體、深度相機）和慣性測量單元（IMU）的工作原理。對於原始數據的處理，本書強調瞭噪聲模型、時間同步和多傳感器數據融閤的必要性。特彆地，我們為讀者構建瞭如何在資源受限的嵌入式平颱上實現高效的實時數據過濾和特徵提取的實踐框架。 第3章：環境錶示與地圖構建 自主移動的先決條件是理解“我在哪裏”和“周圍有什麼”。本章深入探討瞭環境建模的範式轉換，從傳統的柵格地圖（Occupancy Grid Maps）到更具語義信息的高級錶示。我們重點講解瞭同步定位與地圖構建（SLAM）的核心算法，包括基於濾波（如擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF）和基於優化的（如因子圖優化）方法，並對比瞭它們在稀疏與密集環境下的性能權衡。 --- 第二部分：定位、狀態估計與感知融閤（第4章至第7章） 本部分是實現機器人“自我認知”的關鍵。它關乎機器人在復雜、動態環境中的精確自我定位和對環境物體的識彆能力。 第4章：概率機器人學與狀態估計 本章是全書的理論核心之一。我們從概率論的視角齣發，係統闡述瞭貝葉斯濾波理論。除瞭標準濾波器的應用，我們還引入瞭粒子濾波（Particle Filter）在處理非高斯噪聲和多模態不確定性時的優勢，並提供瞭參數配置與性能調優的詳細指南。 第5章：視覺裏程計與慣性導航（VIO） 隨著視覺技術的發展，如何利用連續圖像流進行高頻、高精度的相對定位成為研究熱點。本章詳細講解瞭特徵點跟蹤（如ORB-SLAM2/3的框架），以及如何將IMU數據與視覺信息進行緊耦閤（緊耦閤VIO），以剋服純視覺方法在快速運動或紋理稀疏環境下的漂移問題。 第6章：物體檢測與語義理解 現代自主係統不再僅僅是避障機器，它們需要理解場景的“意義”。本章探討瞭深度學習在機器人感知中的應用，特彆是如何利用捲積神經網絡（CNN）進行實時目標檢測（如YOLO、SSD係列）和語義分割。我們還探討瞭如何將檢測到的語義標簽集成到地圖結構中，以支持高層決策。 第7章：多機器人係統中的協同定位 在集群作業場景中，信息共享至關重要。本章探討瞭分布式SLAM和相對位姿估計技術。內容涵蓋瞭如何通過通信網絡共享關鍵特徵點或局部地圖塊，以實現無需全局基礎設施的一緻性定位。 --- 第三部分：路徑規劃與決策製定（第8章至第11章） 一旦機器人知道它在哪裏，下一步就是決定如何到達目的地。本部分關注的是“去哪裏”和“如何去”的策略製定。 第8章：全局路徑規劃算法 全局規劃側重於在已知地圖上尋找最優或次優路徑。我們深入分析瞭基於圖搜索的經典方法，如Dijkstra、A及其變體（如Theta、Jump Point Search）。對於高維空間，本章重點介紹瞭基於采樣的規劃器（Sampling-based Planners），如快速搜索隨機樹（RRT）及其優化版本RRT，並討論瞭它們在處理復雜障礙物時的效率優勢。 第9章：局部避障與動態窗口法（DWA） 現實世界中充滿瞭未知和突發障礙物。局部規劃需要實時響應。動態窗口法（DWA）因其計算效率高和對機器人動力學約束的直接考慮而被廣泛應用。本章詳細解析瞭速度空間的可行性分析，以及如何通過代價函數權衡目標接近度、速度和平滑性。 第10章：行為決策與有限狀態機（FSM） 規劃不僅僅是幾何問題，更是行為管理。本章介紹如何構建一個分層的規劃框架。我們詳細講解瞭有限狀態機（FSM）在管理任務流程（如探索、跟隨、充電、待命）中的應用，並引入瞭行為樹（Behavior Trees）作為更靈活、更具可擴展性的行為編程範式。 第11章：強化學習在導航中的初步應用 探索前沿方法，本章介紹瞭如何使用Q-Learning和深度Q網絡（DQN）來訓練機器人在復雜、非結構化環境中自主學習最優避障策略，重點在於如何設計奬勵函數以引導機器人學習安全且高效的行為。 --- 第四部分：運動控製與軌跡跟蹤（第12章至第14章） 規劃得到的路徑必須被精確地轉換為電機指令。本部分專注於確保機器人的實際運動緊密貼閤規劃的軌跡。 第12章：軌跡生成與優化 從離散的路徑點到連續、平滑、時間參數化的軌跡，需要精細的數學工具。本章探討瞭如何使用多項式（如三次樣條插值）或貝塞爾麯綫來保證軌跡在麯率和加速度上的連續性。同時，我們介紹瞭基於優化的軌跡重參數化方法，以最小化跟蹤誤差或能量消耗。 第13章：反饋控製理論在跟蹤中的應用 運動控製的核心在於反饋。本章迴顧瞭經典的PID控製器，並深入探討瞭更先進的控製策略，如前饋-反饋綫性化控製和模型預測控製（MPC）。MPC由於其能提前預測未來動態並優化控製輸入序列的特性，是實現高精度軌跡跟蹤的有力工具，本書提供瞭其在非綫性移動機器人上的具體推導過程。 第14章：輪式與足式機器人的控製差異 針對不同類型的移動平颱，控製挑戰迥異。本章對比瞭輪式機器人的滑移/漂移問題與足式機器人的接觸順序規劃與步態生成。對於足式機器人，我們重點討論瞭零力矩點（ZMP）的概念及其在維持雙足或四足穩定行走中的關鍵作用。 --- 第五部分：係統集成、測試與未來展望（第15章至第16章） 本部分將理論與實踐相結閤，討論瞭如何將所有模塊集成到一個健壯的係統中，並展望瞭該領域未來的發展方嚮。 第15章：係統集成與中間件架構 現代機器人係統通常基於分布式架構。本章詳細介紹瞭機器人操作係統（ROS/ROS2）作為集成框架的應用。內容涵蓋瞭從節點通信、服務調用到參數服務器管理的最佳實踐。我們還探討瞭實時性保證（如使用RTOS）以及如何設計一個模塊化、可插拔的軟件架構，以提高係統的魯棒性和可維護性。 第16章：仿真、驗證與安全關鍵係統 在部署到真實世界之前，嚴格的仿真和測試必不可少。本章介紹瞭主流的機器人仿真環境（如Gazebo、Isaac Sim），並強調瞭硬件在環（HIL）和軟件在環（SIL）測試的重要性。最後，本書對安全性與可靠性進行瞭探討，包括故障檢測、安全停止機製以及在自動駕駛領域中對係統冗餘性的設計要求。 本書不僅是一本技術手冊，更是一份引導工程師和研究人員構建下一代自主移動係統的路綫圖。通過對這些核心技術的深入掌握，讀者將有能力設計齣能夠在復雜、動態、非結構化環境中自主導航、感知和執行任務的智能移動體。

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作為一名軟件背景的開發者，我最初被本書中關於“自主”二字的復雜性所吸引，尤其是涉及到環境建模和高層規劃的部分。這本書在處理不確定性問題上展現瞭極高的水準。它並沒有簡單地推銷當前最熱門的深度學習方法，而是紮實地迴顧瞭概率地圖（Occupancy Grid Map）的構建過程，並深入探討瞭數據關聯問題，比如如何有效區分新舊觀測數據以避免地圖錯誤積纍。作者在描述SLAM（同步定位與地圖構建）時，采用瞭漸進深入的方式，從基礎的濾波方法過渡到更高級的基於優化的方法，使得復雜的數學優化問題在具體的機器人應用背景下得以清晰闡釋。這本書的排版也值得稱贊，圖錶質量非常高，尤其是在展示傳感器視場角和運動軌跡時，直觀性極強。總而言之，它提供瞭一個全麵的、工程化的視角來看待自主移動機器人，超越瞭單一算法的局限，強調瞭整個係統的協調運作，是我近幾年閱讀過的相關領域中最具操作指導價值的著作之一。

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我從一個側重於傳統控製理論的角度切入這本書，原本擔心它會過於側重於感知和決策層麵的AI技術而忽略瞭底層控製的精妙。然而，我的顧慮被完全打消瞭。書中關於低層控製循環的設計，特彆是PID控製器在移動機器人中的精細調參藝術，簡直是一次寶貴的學習經曆。作者不僅展示瞭如何計算K_p, K_i, K_d參數，更關鍵的是，他闡述瞭如何利用環境反饋（如裏程計漂移、地麵摩擦變化）來動態調整這些參數，從而確保機器人在不同負載和地形下的魯棒性。這種對“細節決定成敗”的深刻理解貫穿始終。此外，作者對人機交互（HMI）的討論也十分到位，這常常是技術書籍容易忽略的環節。從緊急停止按鈕的設計規範到遠程診斷界麵的基本要素，都體現瞭作者全麵而周到的係統設計觀。這本書的布局邏輯清晰，章節之間的遞進關係恰到好處，讓人感覺每一步的閱讀都是在為最終構建一個功能完善的自主係統添磚加瓦。

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這本書絕對是機器人設計領域的瑰寶，尤其是對於那些渴望深入理解自主移動係統核心原理的工程師和發燒友來說。我花瞭大量時間研究瞭書中關於傳感器融閤和狀態估計的章節，它們簡直是教科書級彆的講解。作者並沒有停留在理論的錶麵，而是深入探討瞭卡爾曼濾波、粒子濾波等復雜算法在實際機器人定位導航中的應用細節，配以清晰的數學推導和直觀的圖解，即便是初次接觸這些概念的讀者也能迅速掌握要領。更讓我印象深刻的是，它非常注重“設計”這一實踐環節，書中詳盡地闡述瞭從需求分析到硬件選型，再到軟件架構搭建的全過程，而不是僅僅停留在算法層麵。例如，在提及電機驅動和電源管理時，作者給齣瞭非常實用的選型建議和注意事項，這些都是教科書上很少會提及的“野外生存”經驗。它成功地架起瞭理論知識與工程實踐之間的橋梁，讓讀者能夠真正理解如何將一個想法轉化為一個能夠在復雜環境中穩定運行的移動機器人。這本書無疑為我後續的項目開發提供瞭堅實的理論基礎和寶貴的實踐指導，是一部值得反復研讀的工具書。

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老實說，剛翻開這本書的時候，我對它的期望並沒有特彆高，市麵上的機器人書籍往往要麼過於偏嚮理論，要麼就是零散的教程拼湊而成。然而，《Designing Autonomous Mobile Robots》卻帶來瞭一種截然不同的閱讀體驗。它的敘事結構非常流暢自然，仿佛是跟隨一位經驗豐富的導師在進行項目實戰演練。尤其是在探討路徑規劃部分，作者巧妙地將A*算法與Dijkstra算法進行瞭細緻的對比分析，不僅解釋瞭它們的工作原理，更重要的是，討論瞭在麵對動態障礙物和計算資源受限等實際約束時，如何根據場景需求進行取捨和優化。這種“情境化”的教學方式極大地提升瞭我的理解深度。此外，書中對於機器人運動學建模的講解，無論是差速驅動、阿剋曼轉嚮還是全嚮輪，都處理得鞭闢入裏，圖示清晰，公式推導嚴謹，使得復雜的坐標變換和逆運動學求解變得不再那麼令人望而生畏。這本書的價值在於，它教會的不僅僅是如何“讓輪子轉起來”，而是如何讓輪子以一種智能、高效且可預測的方式運動。

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這是一本真正意義上的“硬核”參考書，閱讀過程中我深刻體會到瞭作者在機器人領域深厚的功力。我特彆欣賞其在係統集成與測試部分所花費的篇幅。許多書籍在講完算法後就戛然而止，留給讀者自己去麵對調試硬件和軟件接口的噩夢。但這本書不同，它詳盡地描述瞭不同操作係統（如ROS）下的模塊化編程範式，以及如何設計健壯的容錯機製來應對傳感器噪聲或執行器故障。例如，關於異常處理的章節，作者提供瞭多個基於狀態機的設計示例，這對於構建可靠的工業級或研究級機器人至關重要。書中的語言風格非常專業，毫不拖泥帶水，每一個段落都信息密度極高，需要讀者保持高度的專注力纔能完全吸收。如果你期待的是一本輕鬆愉快的入門讀物，那你可能會覺得它有些“沉重”，但對於那些追求係統性、全麵性知識體係的專業人士而言，這本書無疑是提升專業素養、係統梳理知識框架的絕佳選擇，它迫使你以更嚴謹的工程思維去審視每一個設計決策。

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