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出版者:机械工业

作者:乌尔里希·内姆佐夫

出品人:

页数:184

译者:张文增

出版时间:2010-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111289760

丛书系列:国际机械工程先进技术译丛

图书标签:

• robot
• 移动机器人
• 机器人学
• 科学方法
• 路径规划
• SLAM
• 控制系统
• 传感器
• 人工智能
• 机器人导航
• 自主系统

好的，这是一份关于《非接触式传感与智能环境构建》的图书简介，旨在详细介绍该领域的前沿技术与应用，同时完全不涉及《移动机器人学科学方法》的内容。 --- 《非接触式传感与智能环境构建》 深入探索下一代人机交互与环境认知的核心技术 引言：迈向感知驱动的智能世界 在信息技术飞速发展的今天，我们正加速从被动的信息接收时代迈向主动的智能感知时代。传统的接触式测量方法和依赖物理输入的交互模式，正逐渐暴露出其局限性。为了实现真正意义上的环境智能化、人机交互的自然化以及设备系统的自主化，非接触式传感技术已成为核心驱动力。 《非接触式传感与智能环境构建》一书，聚焦于这一前沿交叉领域，系统性地梳理了从底层物理原理到复杂系统集成的全景图。本书旨在为研究人员、工程师以及对智能技术抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一套扎实、深入且面向实践的理论框架与技术指南。我们不探讨移动机器人的运动控制与规划，而是专注于如何精确、实时、无扰地获取环境信息，并利用这些信息来理解、解释和重构我们所处的物理空间。 第一部分：非接触式传感的基础原理与关键技术 本部分是全书的基石，详细剖析了支撑现代非接触式感知的核心物理学和信号处理技术。 1. 光学传感：从成像到深度测量 光学方法无疑是目前最成熟且应用最广泛的非接触式传感手段。本书深入探讨了主动式与被动式光学传感的差异与互补性。 基于结构光和飞行时间（ToF）的深度感知： 详细分析了不同调制技术（如脉冲、相位调制）在精度、抗干扰性上的权衡。重点解析了如何通过优化编码序列和接收算法来提高远距离测量中的鲁棒性，并讨论了固态激光器在实现小型化、低功耗深度相机中的最新进展。 激光雷达（LiDAR）技术演进： 区分了机械式、混合固态和纯固态LiDAR的工作原理。特别关注了基于频率调制连续波（FMCW）的LiDAR技术，阐述其如何同时获取距离和速度信息，以及在恶劣天气条件下的性能优势。 高光谱与偏振成像： 超越了传统RGB的可见光范围，介绍了如何利用材料的光谱反射特性进行物质识别，以及利用偏振信息来增强目标物体的边缘检测和表面纹理分析，这对于复杂场景下的目标分离至关重要。 2. 声学与电磁波传感 本章拓展了传感器的物理域边界，涵盖了利用非光学波段进行环境感知的技术。 超声波与声呐： 探讨了高频超声波在近场高精度测距中的应用，以及如何利用阵列化超声波传感器实现声源定位和声学成像，尤其是在气体或液体介质中的应用。 雷达系统（Radio Detection and Ranging）： 重点阐述了毫米波（mmWave）雷达在穿透非金属障碍物、全天候工作能力上的独特优势。深入分析了MIMO（多输入多输出）雷达在提高角分辨率和目标跟踪密度方面的实现细节。 3. 新兴的感应与场量测量 本节关注利用电磁场、热场变化进行环境感知的创新方法。 热成像与红外辐射测量： 分析了如何通过分析物体的热辐射来推断其内部状态或活动（例如，检测隐藏的泄漏或识别活动目标），并讨论了热像仪的标定与辐射度校正技术。 地电磁感应（GPR）： 介绍了地质穿透雷达的工作原理，及其在非侵入式地下结构（如管道、文物）探测中的应用，强调了数据反演和成像算法的重要性。 第二部分：智能环境的构建与理解 获取原始数据只是第一步，如何将海量的、多模态的传感器数据转化为可操作的“环境认知”，是构建智能环境的核心挑战。 4. 多传感器数据融合与时空同步 智能环境的健壮性依赖于对异构数据的有效整合。 信息层面的融合策略： 详细对比了早期融合（数据级）、中期融合（特征级） 和晚期融合（决策级） 的优缺点。重点讲解了基于概率图模型（如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波）的状态估计方法，确保跨时间尺度的状态连续性。 空间对齐与标定： 论述了如何精确地确定不同传感器坐标系之间的变换关系，包括外部标定（External Calibration）与内在参数优化（Intrinsic Calibration），这是实现高精度三维重建的前提。 5. 三维环境建模与语义重建 理解环境的几何结构和功能属性是智能化的基础。 点云处理与网格化： 介绍了从原始点云数据到可用于模拟和分析的几何模型的处理流程，包括噪声去除、下采样、法向量估计和表面重建算法（如泊松重建、Delaunay三角剖分）。 语义分割与场景理解： 探讨了如何将几何模型与语义标签关联起来。这包括利用深度学习模型对点云进行分类和实例分割（例如，区分“墙”、“桌子”、“人”），从而构建出不仅有形状、更有“意义”的数字孪生环境。 6. 基于非接触数据的行为感知与预测 智能环境的关键能力在于预测未来状态并响应环境变化。 人体姿态估计与活动识别： 重点介绍如何仅使用深度传感器或雷达数据，精确地估计复杂多人的三维骨架姿态，并基于时序骨架数据识别复杂的日常活动（如“跌倒”、“捡拾”、“交谈”）。 环境动态监测与异常检测： 阐述了如何建立环境的“基线模型”，并利用统计过程控制或时间序列分析，实时识别出偏离正常模式的微小变化，例如非接触式的生命体征监测或微小形变检测。 第三部分：关键应用场景与系统集成 本书的最后一部分将理论与工程实践紧密结合，展示非接触式传感在解决实际工程问题中的能力。 7. 智能制造与质量检测 在自动化生产线上，非接触式方法提供了高速、无损的检测途径。 表面缺陷的自动光学检测（AOI）： 讨论了如何结合高分辨率成像与结构光扫描，实现对产品表面微米级瑕疵的快速识别与分类。 非接触式装配验证： 利用三维扫描和模型比对技术，实时验证部件是否精确装配到位，减少对昂贵夹具和物理探针的依赖。 8. 智慧空间与安全监控 本书探讨了如何构建一个能够感知人类活动并提供个性化服务的智能空间。 无感交互系统： 描述了如何利用手势识别、注视点跟踪等技术，实现对智能家居或工作站的自然控制，强调隐私保护下的数据处理方法。 安全与健康监测： 分析了如何利用雷达或热成像技术，实现对老年人或病患的跌倒预警、呼吸心跳监测，而无需佩戴任何物理设备，最大程度地保障了被监护者的舒适度与隐私。 结语：未来展望 《非接触式传感与智能环境构建》不仅是对现有技术的全面总结，更是对未来发展方向的深刻洞察。本书坚信，随着传感器成本的持续下降和计算能力的指数级增长，非接触式技术将彻底重塑我们与物理世界的交互方式，最终目标是构建一个透明、主动、预测性强的智能环境。 本书为读者奠定了坚实的理论基础，并指明了在多模态数据处理、鲁棒性增强和实时语义理解方面亟待突破的研究方向。这是一本面向工程实践、深度融合了感知科学与人工智能的权威参考书。 ---

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这本书的价值，在我看来，已经超越了一本单纯的技术手册范畴，它更像是一部系统性的方法论著作。它强调的不仅仅是具体的算法实现，更重要的是如何科学地提出问题、构建模型、验证假设，并最终评估解决方案的有效性。我特别关注了书中关于实验设计与数据分析的章节，作者对于误差分析和统计显著性的要求极高，这对于任何想在机器人领域做出可靠成果的人来说，是至关重要的职业素养。全书贯穿始终的，是对“可靠性”和“可解释性”的追求，这在当前许多追求快速迭代的AI应用中，显得尤为珍贵。读完之后，我发现自己看待任何一个机器人系统，都会不自觉地从作者构建的这套科学方法论框架去审视它，从建模的假设到反馈机制的设计，思考是否足够严谨。这本书的阅读体验是沉浸式的，它迫使你像一个真正的研究人员那样去思考问题，这种思维模式的重塑，是任何单一技术点学习都无法比拟的宝贵收获。

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这本书的封面设计相当引人注目，那种深邃的蓝色调与充满科技感的线条交织在一起，立刻抓住了我的眼球。初翻开来，我首先注意到的是它的排版，清晰、专业，字里行间透露出一种严谨的学术气息。虽然我不是这个领域的顶尖专家，但作为一名对前沿技术抱有浓厚兴趣的普通读者，我发现作者在解释那些复杂的概念时，所采用的类比和图示非常直观到位。例如，书中对路径规划算法的介绍，不是简单地堆砌数学公式，而是通过一个虚拟的迷宫场景，逐步引导读者理解A*算法的核心思想，这种教学方式极大地降低了理解门槛。我特别欣赏其中关于传感器融合部分的论述，作者没有回避其中的技术难点，反而将其视为研究的乐趣所在，文字中充满了对解决现实世界挑战的热情。阅读过程中，我感觉自己仿佛是跟随一位经验丰富的导师，在一步步构建起对整个机器人系统的认知框架，从底层硬件的考量，到上层决策逻辑的构建，脉络清晰，层层递进，让人对这个充满活力的学科肃然起敬。

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从作者的写作风格来看，我能感受到一种强烈的教育情怀和对学科未来发展的关切。行文流畅自然，即便是处理那些容易让人望而生畏的数学证明，作者也总能找到一种平易近人的方式来引入。比如，在介绍微分运动学时，作者并没有直接给出复杂的雅可比矩阵，而是先用通俗的语言描述了机器人末端执行器相对于关节角度变化的直观感受，然后再逐步引入矩阵的严密性。这种循序渐进的教学法，非常适合自学者。更难能可贵的是，书中对于当前研究热点和未来挑战的展望部分，并非泛泛而谈，而是给出了非常具体的研究方向和潜在的技术突破口，这对于正在寻找研究课题的研究生来说，无疑是极具启发性的指南。阅读完后，我感觉自己不仅学到了“是什么”，更明白了“为什么是这样”以及“未来可以怎么做”，这种前瞻性让人倍感振奋。

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这本书给我的最大感受是，它成功地架设起了一座连接理论与实践的坚固桥梁。很多教科书要么过于理论化，读完后感觉知识很“虚”，要么过于侧重实践案例，但背后缺乏坚实的理论支撑。然而，这本书在这方面做到了完美的平衡。我尤其欣赏书中穿插的多个“案例研究”部分，这些案例并非虚构的理想化场景，而是基于真实工业应用中遇到的难题进行的反向工程式解读。比如，书中对某个自动导引车（AGV）在复杂物流环境中进行避障和精准定位的分析，详细剖析了当时设计者是如何权衡实时性与计算复杂度的，以及最终是如何通过巧妙的算法组合来达到系统要求的。这种“解剖式”的分析，让我对书本上的抽象模型有了更鲜活的理解，也让我意识到，真正的工程实现，往往需要大量的妥协与智慧的取舍，这远比书本上的完美公式要迷人得多。

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说实话，这本书的内容深度远超出了我最初的预期。我原本以为会是一本偏向科普性质的入门读物，但读下去才发现，它在理论深度上的挖掘相当扎实。尤其是在探讨不确定性处理和鲁棒性设计那几章，作者展现了极为深厚的理论功底。书中对概率机器人学中的各种滤波方法的比较分析，细致入微，从卡尔曼滤波到粒子滤波，每一种方法的优缺点、适用场景都被剖析得淋漓尽致，甚至还探讨了它们在实际大规模数据集下的性能瓶颈。这种对细节的执着，让我这个习惯于走马观花阅读的人，不得不放慢脚步，反复咀嚼那些推导过程。我甚至特意停下来，查阅了一些参考文献来对照验证书中的某些论点，发现作者的表述既准确又精炼，真正做到了“言简意赅”的学术表达。对于有志于从事相关研究工作的人来说，这本书无疑是一份不可多得的工具书，它提供的不仅仅是知识点，更是一种严谨的科学思维方式。

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