坦白說,我對這本書的期望值是建立在它對“人工智能在機器人控製中的應用”這一前沿課題的探討上的。而《機器人控製技術》在這方麵並沒有讓我失望,反而給瞭我諸多驚喜。書中關於“機器學習在機器人控製中的應用”的章節,詳細介紹瞭如何利用監督學習、無監督學習以及強化學習等方法來訓練機器人控製器,使其能夠自主學習和適應復雜的環境。我特彆對強化學習在機器人行走、抓取等任務中的應用案例印象深刻。作者通過生動的比喻,將“試錯學習”的過程形象地展現在我眼前,讓我理解瞭強化學習如何通過奬勵和懲罰來優化機器人的行為策略。書中還介紹瞭深度學習在機器人視覺感知和決策中的應用,例如如何利用捲積神經網絡(CNN)來識彆物體、估計距離,以及如何利用循環神經網絡(RNN)來處理時序數據,進行預測和規劃。這些內容讓我看到瞭人工智能為機器人控製帶來的巨大潛力。雖然這些章節涉及較多的深度學習理論和算法,但作者的講解非常到位,並提供瞭相應的Python代碼實現,這使得我能夠動手嘗試,將理論知識轉化為實際應用。這本書不僅關注瞭傳統的控製理論,更積極地擁抱瞭人工智能的最新發展,為我指明瞭機器人控製未來的發展方嚮。
評分這本《機器人控製技術》給我帶來的最大收獲,是它讓我看到瞭機器人控製領域是如何將理論與實踐完美結閤的。書中關於“機器人動力學與運動學”的章節,詳細闡述瞭機器人的運動學模型和動力學模型如何建立,以及如何利用這些模型進行軌跡規劃和運動控製。作者不僅解釋瞭正嚮運動學和逆嚮運動學的概念,還提供瞭多種求解方法,並給齣瞭相應的代碼實現,這對於我理解機器人的運動能力至關重要。我特彆欣賞書中對“關節空間控製”和“笛卡爾空間控製”的對比分析,讓我清晰地認識到這兩種控製方法的優缺點以及適用場景。例如,當需要機器人末端執行器按照特定軌跡運動時,如何在關節空間和笛卡爾空間之間進行轉換,以及如何保證控製的精度和魯棒性,書中都給齣瞭詳盡的解答。此外,書中還深入探討瞭“自適應控製”和“魯棒控製”等高級控製策略,這些方法在應對機器人本體參數變化、外部乾擾以及模型不確定性等問題時,能夠展現齣卓越的性能。作者通過豐富的圖錶和仿真結果,直觀地展示瞭這些控製方法的優勢,讓我對如何提高機器人的適應性和可靠性有瞭更深刻的認識。這本書不僅僅是關於如何讓機器人動起來,更是關於如何讓機器人“聰明地”動起來,並且能夠應對各種復雜多變的工況。
評分這本書的另一個亮點在於它對“機器人路徑規劃與導航”的全麵闡述。我一直對機器人如何在未知環境中自主探索和移動感到好奇,而這本書正好解答瞭我的疑問。作者詳細介紹瞭多種經典的路徑規劃算法,如A算法、Dijkstra算法、RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法等,並對其原理、優缺點以及適用場景進行瞭深入的分析。我尤其對書中關於“全局路徑規劃”和“局部路徑規劃”的區分和結閤的講解印象深刻。全局路徑規劃負責找到從起點到終點的最優路徑,而局部路徑規劃則負責在動態環境中實時調整路徑,以避開障礙物。書中還介紹瞭“SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)”技術,它能夠讓機器人在未知環境中同時進行定位和地圖構建,為機器人的自主導航提供瞭關鍵支持。我非常欣賞書中通過大量的圖示和代碼示例,來直觀地展示這些算法的執行過程,這使得復雜的算法概念變得易於理解。此外,書中還探討瞭“多機器人協同導航”的問題,即如何讓多個機器人協同工作,共同完成區域探索或任務分配。這本書讓我對機器人如何在復雜環境中“走齣去”有瞭深刻的理解,並掌握瞭相關的技術手段。
評分這本書的語言風格非常獨特,既有嚴謹的學術論證,又不乏生動活潑的類比和解釋,讓我在閱讀過程中既能感受到知識的深度,又能體會到學習的樂趣。在“機器人操作係統與中間件”的章節,我終於找到瞭我一直以來渴望瞭解的關於機器人軟件架構的答案。作者詳細介紹瞭ROS(Robot Operating System)這一強大的機器人開發框架,包括其核心概念、通信機製、常用工具以及如何構建復雜的機器人應用。我非常喜歡書中通過“構建樂高積木”的比喻來解釋ROS的模塊化設計,這讓我對ROS的組件化和可重用性有瞭直觀的理解。書中還提供瞭大量的ROS實踐案例,從簡單的節點通信到復雜的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)係統構建,都提供瞭詳細的步驟和代碼示例,這對於我動手實踐非常有幫助。我尤其對書中關於“話題(Topic)”、“服務(Service)”和“動作(Action)”的講解印象深刻,它們是ROS中實現節點間通信的關鍵機製。作者通過清晰的圖示和代碼演示,讓我徹底理解瞭它們的工作原理和應用場景。此外,書中還簡要介紹瞭其他一些重要的機器人中間件,如DDS(Data Distribution Service),讓我對機器人軟件生態有瞭更廣闊的認識。這本書不僅教會瞭我如何控製機器人,更教會瞭我如何更高效地開發和構建機器人係統。
評分讓我感到驚喜的是,這本書在“人機交互與協作控製”這一領域也進行瞭深入的探討,這對於當前蓬勃發展的協作機器人領域而言,具有極其重要的現實意義。作者詳細闡述瞭人機協作中麵臨的挑戰,如安全性、效率和舒適性,並介紹瞭多種先進的人機交互技術,如力反饋控製、自然語言交互以及手勢識彆等。我尤其對書中關於“安全碰撞檢測與規避”的章節印象深刻,它詳細介紹瞭如何通過各種傳感器和算法來檢測人與機器人之間的潛在碰撞,並采取相應的安全措施,以確保操作人員的安全。這對於推廣協作機器人在工業生産和傢庭服務中的應用至關重要。書中還探討瞭“意圖識彆與預測”,即如何通過分析人的行為和語言,來預測人的意圖,並讓機器人做齣相應的配閤。這使得人機之間的協作更加自然和高效。我非常欣賞書中通過具體的案例,如“機器人輔助裝配”、“機器人醫療陪護”等,來展示這些技術的實際應用,這讓我能夠更直觀地理解人機協作的精髓。這本書不僅教會我如何控製機器人,更教會我如何讓機器人與人更好地協同工作,共同完成任務。
評分我被這本書中關於“機器人係統集成與測試”的章節深深吸引。它不僅僅停留在理論層麵,而是更加注重實際的工程實踐。作者詳細介紹瞭機器人係統集成的關鍵步驟,包括硬件選型、軟件配置、係統聯調以及性能測試等。我尤其對書中關於“仿真環境的搭建與應用”的講解印象深刻。作者詳細介紹瞭Gazebo、V-REP等主流的機器人仿真軟件,並提供瞭如何利用它們來搭建逼真的仿真環境,進行機器人行為的測試和驗證。這對於在實際硬件齣現之前,就能夠對機器人係統進行充分的評估和優化,極大地降低瞭開發成本和風險。書中還詳細闡述瞭各種機器人性能測試的方法和指標,如定位精度、運動平穩性、響應速度等,並給齣瞭具體的測試流程和數據分析方法。這讓我能夠客觀地評估機器人的性能,並找齣改進的方嚮。此外,書中還討論瞭“機器人係統的魯棒性測試”和“容錯設計”,這對於提高機器人在復雜和惡劣環境下的可靠性至關重要。這本書為我提供瞭一個完整的機器人工程實踐框架,讓我從理論走嚮實踐,從想法變為現實。
評分這本書的封麵設計就吸引瞭我,那種硬朗的綫條和深邃的藍色調,讓人立刻聯想到精密機械和未來科技。翻開第一頁,撲麵而來的信息量讓我既興奮又有點小小的壓力。作者似乎對機器人領域有著深厚的功底,從最基礎的控製理論講起,比如PID控製,用通俗易懂的語言解釋瞭其原理和應用場景,還穿插瞭大量經典案例,比如工業機械臂的精準定位,無人機的平穩飛行等等,這些都讓我受益匪淺。不僅僅是理論,書中還涉及瞭很多實際的操作技巧,比如如何對控製器進行參數整定,如何分析係統的穩定性,如何處理乾擾等等,這些都是在實際工程中會遇到的難題,書中給齣的解決方案都非常具有指導意義。我特彆喜歡其中關於模型預測控製(MPC)的章節,它將優化理論與控製理論巧妙地結閤在一起,為解決復雜的非綫性係統控製問題提供瞭強大的工具。雖然MPC的數學推導有些挑戰,但作者的講解邏輯清晰,循序漸進,讓我逐漸掌握瞭這一先進的控製方法。書中還對一些新興的控製技術,如模糊控製和神經網絡控製,進行瞭深入的探討,讓我對機器人控製的未來發展有瞭更清晰的認識。總的來說,這本書是一本非常紮實的專業書籍,適閤想要深入瞭解機器人控製技術、提升實際工程能力的讀者。它不僅僅是一本技術手冊,更像是一位經驗豐富的導師,循循善誘地引導讀者一步步走嚮精通。
評分當我拿到這本《機器人控製技術》時,我的第一反應是它似乎過於學術化瞭,因為封麵和內容簡介都充斥著各種專業術語。然而,當我沉下心來閱讀之後,纔發現我的擔憂是多餘的。這本書的優點在於它能夠將復雜抽象的控製理論,通過生動形象的比喻和實際的工程應用案例,變得觸手可及。例如,在講解反饋控製的基本原理時,作者引用瞭“騎自行車”的比喻,通過不斷調整方嚮來保持平衡,這讓我立刻理解瞭反饋控製的核心思想。書中還詳細介紹瞭各種傳感器和執行器的特性,以及它們在機器人係統中的作用,比如編碼器如何測量電機的轉速,舵機如何精確控製關節的角度等等。我尤其對關於“伺服係統”的章節印象深刻,它深入剖析瞭伺服係統的設計和調試過程,包括如何選擇閤適的電機和驅動器,如何進行增益調度,以及如何抑製係統中的震動和噪聲。這些內容對於我目前正在進行的一個機器人項目至關重要,它幫助我解決瞭睏擾已久的定位精度問題。此外,書中還涉及瞭路徑規劃和運動控製方麵的技術,比如如何讓機器人在復雜環境中高效地移動,如何實現平滑而精確的軌跡跟蹤。這些都極大地拓展瞭我對機器人行為的理解。盡管書中部分章節涉及較深的數學知識,但作者的講解方式非常耐心,並提供瞭大量的示例代碼和仿真結果,這使得即使是初學者也能逐漸領悟其中的奧秘。
評分這本書的深度和廣度都讓我感到非常震撼,尤其是它在“機器人運動控製的先進技術”方麵所提供的洞察。作者不僅僅停留在基礎的PID控製,而是深入探討瞭更為復雜的控製策略,如“模型預測控製(MPC)”和“最優控製”。我曾對MPC的數學原理感到睏惑,但書中通過清晰的推導過程和豐富的應用案例,如無人機姿態控製、汽車自動駕駛等,讓我逐漸理解瞭MPC如何通過預測未來一段時間的係統行為,並求解優化問題來生成控製指令。這對於處理具有約束條件和多變量耦閤的係統非常有幫助。同時,書中對“最優控製”的講解,也讓我認識到如何設計一種能夠最小化某個性能指標(如能量消耗、時間等)的控製律。我特彆喜歡書中關於“滑模控製”的章節,它能夠有效地抑製係統的不確定性和外部乾擾,提高係統的魯棒性。書中通過仿真結果展示瞭滑模控製在機器人軌跡跟蹤和抗擾動方麵的優越性能。此外,書中還簡要介紹瞭“自適應控製”和“模糊控製”等方法,為我提供瞭更多解決復雜控製問題的思路。這本書無疑是想要深入理解機器人控製理論、掌握先進控製技術的讀者的寶貴財富。
評分不得不說,這本書的結構設計非常精巧,每一章都像是一個獨立的知識模塊,但又相互關聯,層層遞進。在閱讀“機器人感知與融閤”章節時,我驚喜地發現書中不僅僅關注瞭機器人的“動作”,還兼顧瞭“思考”與“感知”。作者詳細介紹瞭各種主流的機器人傳感器,如激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等,並對它們的原理、優缺點以及在機器人係統中的應用進行瞭深入的剖析。我尤其對書中關於“傳感器融閤”的講解印象深刻,它將來自不同傳感器的數據進行整閤,以獲得更全麵、更準確的環境信息。這對於提高機器人的自主導航和環境理解能力至關重要。書中還介紹瞭多種常用的傳感器融閤算法,如卡爾曼濾波、粒子濾波等,並提供瞭相應的數學推導和僞代碼,讓我能夠深入理解這些算法的實現細節。此外,書中還探討瞭“視覺伺服”技術,通過攝像頭的圖像信息直接控製機器人的運動,以實現精確的目標定位和抓取。這對於需要高精度操作的機器人應用場景非常有價值。總的來說,這本書不僅在控製層麵提供瞭紮實的理論基礎,還在感知層麵拓寬瞭讀者的視野,讓我對構建一個完整的、具備自主能力的機器人係統有瞭更全麵的認識。
評分經典書籍,介紹的很詳細,值得仔細研讀
評分不錯的寶貝,學習中,開闊眼界。
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評分書名,內容非常一般
評分很好的書
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