Open-Source Robotics and Process Control Cookbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Newnes

作者:Lewin Edwards

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2004-12-10

价格:GBP 52.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780750677783

丛书系列:

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《开源机器人与过程控制实战指南》 简介 在当今技术飞速发展的时代，机器人技术与过程控制已经渗透到工业生产、科学研究乃至于日常生活的方方面面。从自动化生产线上的精密操作，到环境监测中的实时数据采集，再到无人驾驶汽车的智能决策，高效、可靠且灵活的机器人与过程控制系统是实现这些进步的核心。然而，开发和部署这些系统往往伴随着高昂的软硬件成本、复杂的集成挑战以及对特定专有技术的高度依赖。 《开源机器人与过程控制实战指南》正是为了应对这些挑战而生。这本书旨在为广大开发者、工程师、学生以及机器人与过程控制爱好者提供一条更具普适性、经济性和开放性的技术路径。它聚焦于日益壮大的开源生态系统，深入探讨如何利用免费且强大的开源工具、库和平台，构建、配置、调试和优化各种复杂的机器人与过程控制解决方案。本书并非仅仅罗列现有的开源项目，而是以一种“食谱”式的实用方法，引导读者一步步地掌握从基础概念到高级应用的完整流程，让读者能够像烹饪一道道美味佳肴一样，灵活组合各种开源“食材”，创造出符合自身需求的强大系统。 本书的独特之处在于其以实践为导向的设计理念。我们深知理论知识固然重要，但对于技术学习者而言，动手实践是理解和掌握技术的最佳途径。因此，本书将大量的理论讲解与翔实的案例研究、代码示例相结合，力求让读者在阅读过程中就能立即动手尝试，将所学知识转化为实际能力。每一个“食谱”（章节）都围绕一个具体的问题或应用场景展开，从需求分析、组件选型、软件配置，到硬件连接、代码编写、系统调试，直至性能优化，层层递进，清晰明了。 本书内容涵盖了开源机器人与过程控制的核心领域，从基础的硬件平台选择与驱动开发，到高级的感知、规划、控制算法实现，再到工业级的传感器集成、数据处理与通信协议应用。无论您是初次接触机器人技术，还是寻求提升现有过程控制系统性能的专业人士，都能从本书中找到有价值的信息和启发。 核心内容亮点： 一、 奠定坚实基础：开源硬件与软件选型 在深入探讨应用之前，本书首先会带领读者了解当前主流的开源硬件平台，包括但不限于： 微控制器与嵌入式系统： Arduino、Raspberry Pi 等，它们的特点、应用场景以及生态系统。 机器人操作系统（ROS）： 作为机器人领域事实上的标准，ROS 的核心概念、架构、工具链（如 `roscore`、`roslaunch`、`rviz`、`rqt` 等）以及常用的软件包。我们将详细介绍如何搭建 ROS 开发环境，并演示如何在其中进行节点编写、话题通信、服务调用和参数管理。 传感器与执行器接口： 介绍常见的开源传感器（如摄像头、激光雷达、IMU、编码器、温度传感器、压力传感器等）与执行器的接口协议（如 I2C、SPI、UART、CAN 总线等），以及如何利用开源库进行数据读取和控制。 二、 核心感知技术：为机器人“看”和“听” 感知是机器人理解外部环境的关键。本书将重点介绍如何利用开源技术实现： 计算机视觉： OpenCV 基础： 图像处理（滤波、边缘检测、颜色空间转换）、特征提取（SIFT, SURF, ORB）、目标检测与跟踪（Haar Cascades, HOG, YOLO, SSD）等。 深度学习框架集成： TensorFlow, PyTorch 在机器人视觉任务中的应用，例如对象识别、语义分割、姿态估计等。 3D 视觉： 立体视觉、深度相机数据处理，以及如何利用 Point Cloud Library (PCL) 进行点云处理和三维重建。 传感器融合： 卡尔曼滤波（Kalman Filter）与扩展卡尔曼滤波（EKF）： 用于融合多源传感器数据，提高状态估计的精度和鲁棒性。 粒子滤波（Particle Filter）： 在非线性、非高斯系统中的应用，例如用于定位和跟踪。 IMU 数据处理： 校准、滤波，以及如何将其与视觉或里程计数据融合。 三、 智能决策与路径规划：让机器人“思考” 拥有了感知能力，机器人需要具备决策和规划的能力才能执行任务。本书将深入探讨： 定位与建图（SLAM）： 基于激光雷达的 SLAM： GMapping, Hector SLAM, Cartographer 等常用算法的原理、配置与实践。 基于视觉的 SLAM： ORB-SLAM, VINS-Mono/Fusion 等，以及它们在不同场景下的应用。 多传感器融合 SLAM： 结合 IMU、轮式里程计等，实现更鲁棒的定位。 路径规划： 全局路径规划： Dijkstra, A, RRT/RRT 等算法的应用，如何在构建好的地图上找到从起点到终点的最优路径。 局部路径规划与避障： DWA (Dynamic Window Approach), TEB (Timed Elastic Band) 等算法，实现机器人实时避开动态障碍物。 运动控制： PID 控制、模型预测控制 (MPC) 等经典和现代的运动控制策略，以及如何在 ROS 中实现。 四、 过程控制的开源实践：工业自动化与智能化 除了机器人本体的运动控制，本书还将重点关注更广泛的过程控制领域，利用开源技术实现工业自动化和智能化： 工业通信协议： MQTT： 轻量级发布/订阅协议，在物联网（IoT）和分布式控制系统中实现设备间高效通信。 Modbus/TCP： 工业领域常用的串行通信协议，如何利用开源库在 Python 或 C++ 中实现 Modbus 主站或从站。 OPC UA： 开放平台通信集成架构，实现工业设备与应用软件的互联互通。 数据采集与处理： InfluxDB + Grafana： 构建高性能时间序列数据库和强大的可视化仪表盘，用于监控和分析生产过程数据。 Python 数据科学库： NumPy, Pandas, SciPy 在传感器数据清洗、分析和建模中的应用。 分布式控制系统： Node-RED： 可视化编程工具，用于快速构建 IoT 工作流和简单的自动化控制逻辑。 ROS 2 分布式特性： 如何利用 ROS 2 的 DDS 中间件实现跨节点、跨主机的分布式控制。 高级过程控制： 模型识别与辨识： 利用开源工具（如 `scikit-learn`）构建过程模型。 预测控制： 将 Python 或 C++ 编写的预测控制算法集成到现有系统中。 基于机器学习的过程优化： 利用开源机器学习库，对生产过程进行智能优化和故障诊断。 五、 实战案例分析与项目实践 本书将包含大量精心设计的实战案例，涵盖以下主题（但不限于）： 自主移动机器人导航： 从零开始搭建一个能在复杂环境中自主导航的机器人。 工业机械臂协同工作： 利用 ROS 控制多个机械臂完成装配或搬运任务。 智能温室环境监控与调控： 集成多种传感器，利用 MQTT 和 Node-RED 实现自动化的环境调节。 无人机航拍与数据采集： 使用开源飞控和地面站软件，实现自主飞行和数据获取。 智能工厂数据可视化与分析平台： 利用 InfluxDB 和 Grafana 构建实时的生产监控系统。 目标读者： 在校学生： 学习机器人学、自动化、计算机科学、电子工程等相关专业的学生。 初创企业开发者： 需要快速原型验证和低成本部署的创业团队。 工业自动化工程师： 寻求更灵活、经济的解决方案，升级现有控制系统。 研究人员： 需要强大的工具和平台进行机器人与过程控制相关的科学研究。 业余爱好者： 对机器人技术和自动化领域充满热情，希望动手实践的个人。 本书的承诺： 《开源机器人与过程控制实战指南》承诺为读者提供一条清晰、实用且极具价值的学习路径。我们不追求罗列所有开源项目，而是专注于精选最强大、最流行、最适用于实际应用的工具和技术，并通过深入浅出的讲解和详实的实战指导，帮助读者快速掌握核心技能，自信地构建自己的机器人与过程控制系统。本书将是您在这个充满活力的技术领域中，从入门到精通的得力助手。

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翻开目录，我立刻被其中章节的命名方式吸引住了，它们不像传统教科书那样死板，更像是一个个精心设计的项目模块。比如说，那些关于PID调优、运动规划的章节，标题的措辞非常注重“实战性”，仿佛作者正在厨房里指导你如何一步步炒出一道拿手好菜。我特别关注了关于实时操作系统（RTOS）与机器人硬件接口的部分，很多市面上的资料要么过于简化，要么就是晦涩难懂的官方文档堆砌。我希望能看到作者如何用通俗易懂的语言，把复杂的定时器中断、任务优先级管理这些内容，用机器人控制的实际场景来串联起来，让那些原本让人望而生畏的底层细节变得触手可及。这种以项目为导向的结构，无疑大大降低了学习曲线。

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作为一名资深嵌入式工程师，我常常对那些只停留在仿真层面的教材感到不耐烦。这本书的标题中“Open-Source”和“Cookbook”的结合，预示着它会深入到硬件驱动和开源库的集成层面。我希望看到的，是具体的库函数调用示例，是如何将ROS（如果涉及的话）的节点与低层C/C++代码高效耦合的经验总结。更重要的是，我非常期待书中能提供一些关于“调试”的技巧，因为在机器人领域，90%的时间都花在了排查莫名其妙的传感器噪声和通信延迟上。一个真正好的“Cookbook”不应该只教你如何做，更应该教你如何在失败时快速找到问题所在。如果书中对常见错误的排查步骤有独到的见解，那它的价值将是无可估量的。

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从整体内容上看，我倾向于认为这本书填补了“理论基础”和“工业级部署”之间的一个关键鸿沟。许多教材在讲解完控制理论后，就戛然而止，留给学习者自己去面对真实的硬件世界。一本好的“Cookbook”应该像一个经验丰富的老技工，把那些在生产线上踩过的坑，转化为一个个可以复制的“配方”。我非常好奇作者是如何组织那些关于传感器融合和误差补偿的章节的，这些往往是决定一个机器人系统性能上限的关键技术。我期待它能够提供一套连贯的、从传感器数据采集到执行器响应的完整闭环实现方案，并且这些方案都是基于社区广泛接受的、易于维护和扩展的开源工具链之上。

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这本书的排版和图示质量也给我留下了深刻印象。清晰的流程图、逻辑严密的伪代码块，以及最重要的——那些标记了关键连接点的电路原理图简化版，都是衡量一本技术手册是否合格的重要标准。我特别注意到了字体和代码高亮的处理，长时间阅读技术文档对眼睛的负担很大，如果这本书在视觉体验上做了优化，无疑会大大提升阅读的愉悦感。那些关于特定控制器（比如Arduino、STM32或更高级的SoC）的I/O配置细节，如果能配上清晰的引脚图示，将会是极大的加分项。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习过程的尊重，而非仅仅是信息的简单堆砌。

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这本书的封面设计真是直击人心，那种略带复古的蓝白配色，加上清晰有力的字体，让人一眼就知道这不是一本泛泛而谈的理论著作，而是一本实打实的“菜谱”。我拿到手的时候，首先被它的厚度震慑到了，这分量感十足的书页里，想必蕴含了无数实用的代码片段和工程经验。我尤其欣赏作者在引言中流露出的那种“动手为王”的理念，完全没有故作高深的学术腔调，而是直截了当地告诉你：别光想，赶紧做。书中对于那些初学者常遇到的环境配置难题，似乎也给出了非常详尽且可复现的步骤指导，这对于我们这些时间宝贵、只想快速看到成果的实践者来说，简直是救命稻草。我期待它能带来一系列可以直接复制粘贴到我的树莓派或Jetson Nano开发板上的控制算法示例，而不是停留在抽象的数学公式上。

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