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熊有伦 等 著

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• 机器人学
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• 视觉
• 机器人控制
• 机器人视觉
• 运动规划
• 传感器
• 算法
• 人工智能

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568033930

版次：1

商品编码：12338182

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：454

字数：660000

正文语种：中文

编辑推荐

本书基于作者多年研究与教学经验并借鉴国内外在机器人学方面的研究成果和教学经验编写而成，内容全面，结构清晰，讲解深入透彻，实用性较强

内容简介

为适应工业机器人、海陆空机器人和共融机器人快速发展的需要，突出机器人学的综合性、新颖性和前瞻性等特点，《机器人学：建模、控制与视觉》一书分建模、控制与视觉三个部分系统地阐述了机器人学的基础内容。
全书包含十七章。第1章为概述，介绍机器人的内涵、应用以及机器人学的研究方向。建模部分包括第2章至第7章，系统介绍机器人机构，刚体位姿描述和齐次变换，刚体速度和静力，操作臂运动学、雅可比矩阵和操作臂动力学。控制部分包括第8章至第13章，介绍轨迹生成、轨迹控制、力的控制、运动规划、协调控制和自适应控制。视觉部分包括第14章至第17章，介绍视觉图像处理、视觉运动控制、轮式移动机器人和飞行机器人。

作者简介

熊有伦，华中科技大学教授，中国科学院院士。1966年毕业于西安交通大学机械工程系，1980年至1982年为英国Sheffield大学控制工程系访问学者，1988年至1989年担任英国Salford大学航空与机械工程系客座教授。长期从事机器人教学与研究工作，出版著作4部，主持国家自然科学基金重大/重点项目、国家973计划项目等多个项目。获得国家科学技术进步二等奖、国家自然科学二等奖。曾任机器人学国家重点实验室学术委员会主任，国家973制造与工程科学领域顾问专家。
李文龙，华中科技大学教授，教育部青年长江学者。获得湖北省杰出青年基金资助。2004年毕业于西安交通大学机械工程及其自动化专业，2010年获华中科技大学机械电子工程专业博士学位，2012年博士后出站并留校任教。长期从事复杂曲面精密测量、工业机器人应用研究与教学工作，主持国家自然科学基金项目、国家973计划项目、航空基金等多个项目，发表论文40余篇，申报专利和著作权30余项，研究成果在航空航天、汽车、核电领域大型复杂零件精密制造中成功应用。
陈文斌，华中科技大学副教授。2012年毕业于华中科技大学，获工学博士学位；2013年至2014年在英国Lincoln大学计算机学院从事博士后研究工作。现为中国机械工程学会机器人分会委员。主要从事人体运动机理认知、人机电一体化机器人系统的建模与运动规划等方面的研究与教学工作，发表学术论文近20篇，申请专利20余项。作为项目负责人和研究骨干，先后主持和参与国家自然科学基金项目、国家973计划项目等科研项目10余项，并获得日内瓦国际发明展金奖。

精彩书评

本书站在多学科综合交叉的视角上，融会贯通多学科知识来介绍机器人学，在具备较强的系统性、基础性的同时又具有较强的前瞻性，可用于深入学习机器人学课程。

目录

第1章 概述（1）
1.1 机器人的内涵（1）
1.2 机器人的应用与发展（4）
1.3 机器人学的研究展望（7）
1.4 机器人学：建模、控制与视觉（11）
第2章 机器人机构（14）
2.1 运动副（14）
2.2 串联机器人机构（15）
2.3 并联机器人机构（20）
2.4 机器人手爪（24）
2.5 探测车悬架机构（27）
2.6 多足步行机器人机构（29）
2.7 RV减速器和谐波减速器（31）
习题（34）
第3章 位姿描述和齐次变换（36）
3.1 刚体位姿描述（36）
3.2 齐次坐标和齐次变换（40）
3.3 运动算子（43）
3.4 变换矩阵的运算（44）
3.5 欧拉角与RPY角（49）
3.6 旋转变换通式（52）
3.7 位姿的综合（57）
3.8 计算的复杂性（59）
习题（60）
第4章 刚体速度和静力（63）
4.1 线矢量（63）
4.2 微分转动与转动速度（66）
4.3 微分运动与运动旋量（71）
4.4 刚体变换的线矢量表示（78）
4.5 螺旋运动（81）
4.6 力旋量（85）
4.7 线矢量、旋量与螺旋（88）
习题（90）
第5章 操作臂运动学（93）
5.1 连杆参数和连杆坐标系（93）
5.2 连杆变换和运动学方程（97）
5.3 PUMA560机器人运动学反解（102）
5.4 指数积公式（107）
5.5 运动学方程的自动生成（112）
5.6 运动学反解的子问题（114）
5.7 运动学的封闭解和解的存在性、唯一性（119）
5.8 驱动空间、关节空间和操作空间（123）
5.9 并联机构运动学（124）
习题（130）
第6章 操作臂的雅可比矩阵（135）
6.1 引例（135）
6.2 速度雅可比矩阵（137）
6.3 逆雅可比矩阵和奇异性（142）
6.4 操作臂的灵巧性（145）
6.5 力雅可比矩阵（148）
6.6 冗余度机器人（153）
6.7 刚度与柔度（157）
6.8 误差标定与补偿（159）
习题（162）
第7章 操作臂动力学（167）
7.1 操作臂动力学概述（167）
7.2 质点系与单刚体动力学（168）
7.3 拉格朗日动力学（173）
7.4 操作臂的拉格朗日方程（176）
7.5 拉格朗日方程的其他形式（180）
7.6 连杆运动的传递（183）
7.7 牛顿欧拉递推动力学方程（187）
7.8 基于指数积的牛顿�才防�方法（191）
7.9 关节空间和操作空间动力学（193）
7.10 动力学性能指标（195）
习题（198）
第8章 轨迹生成（201）
8.1 轨迹规划的一般性问题（201）
8.2 关节轨迹的插值（203）
8.3 笛卡儿空间轨迹规划方法（211）
8.4 利用四元数进行直线轨迹规划（217）
8.5 轨迹的实时生成（222）
8.6 全覆盖路径规划（224）
习题（227）
第9章 操作臂的轨迹控制（229）
9.1 二阶线性系统控制器的分解（230）
9.2 单关节的建模和控制（235）
9.3 操作臂的非线性控制（242）
9.4 操作臂的多关节控制（245）
9.5 实际问题（247）
9.6 工业机器人的集中控制（250）
9.7 分解运动控制（251）
9.8 基于直角坐标的控制（257）
9.9 李雅普诺夫稳定性分析（259）
习题（262）
第10章 机器人的力控制（264）
10.1 概述（264）
10.2 力-力矩传感器（265）
10.3 约束运动与约束坐标系（267）
10.4 力控制规律的分解（270）
10.5 间接力控制（272）
10.6 直接力控制（275）
习题（280）
第11章 运动规划（282）
11.1 空间及运动规划（282）
11.2 广义维罗尼图法（286）
11.3 单元分解法运动规划（288）
11.4 基于采样的运动规划（289）
11.5 人工势力场法（291）
习题（294）
第12章 协调控制（295）
12.1 概述（295）
12.2 双臂协调运动的约束关系（295）
12.3 双臂协调的关节力矩计算（300）
12.4 多指手爪的运动分析（304）
12.5 抓取的稳定性和可操作性（308）
12.6 多指抓取规划和协调控制（310）
习题（315）
第13章 自适应控制（317）
13.1 模型参考自适应控制（318）
13.2 自校正自适应控制（321）
13.3 自适应扰动控制（323）
13.4 PD自适应控制（325）
13.5 自适应鲁棒性联合控制（330）
13.6 直角坐标空间自适应控制（331）
13.7 自适应阻抗控制（334）
13.8 自学习控制（338）
习题（342）
第14章 视觉图像处理（343）
14.1 图像传感器与视觉系统（343）
14.2 图像几何变换与相机成像模型（348）
14.3 空间滤波（351）
14.4 频域滤波（356）
14.5 图像分割（358）
14.6 特征提取（362）
14.7 图像匹配（365）
14.8 图像拼接（368）
习题（372）
第15章 视觉运动控制（373）
15.1 视觉标定（373）
15.2 立体视觉（377）
15.3 视觉检测（383）
15.4 视觉跟踪（388）
15.5 视觉伺服控制（392）
习题（397）
第16章 轮式移动机器人（398）
16.1 简介（398）
16.2 运动学建模（400）
16.3 机动性（405）
16.4 动力学建模（408）
16.5 移动机器人定位（410）
16.6 SLAM与导航（415）
习题（419）
第17章 飞行机器人（420）
17.1 引言（420）
17.2 系统构成（421）
17.3 动力学模型（423）
17.4 控制系统（427）
17.5 全球定位系统GPS（429）
17.6 视觉里程计（431）
习题（434）
附录A 符号与术语（435）
附录B 术语中英文对照（438）
参考文献（441）

前言/序言

21世纪是机器人时代，是智能机器人时代，是人机共融、和谐发展的时代。机器人进入“海陆空”，融入人类社会，成为人们的万能伙伴，将会改变人类的生产方式、生活方式和思维方式。机器人作为传媒的热点，已成为家喻户晓、老幼皆知的话题。机器人学就是在这样的科技生态环境之下衍生而出的。本书面向机器人的未来世界，致力于机器人学的多学科综合交叉、融会贯通，为有关专业的大学生和研究生，以及机器人研究和开发人员提供系统性、基础性和前瞻性的知识。
机器人学是一门综合性学科，将会带动有关技术学科、信息学科以及传媒学科的深度融合与发展。机器人学也是一门课程，将逐渐成为研究型大学有关专业的主干课程。
全书包含十七章，主要内容分为三个部分：建模、控制与视觉。第1章为概述，介绍机器人的内涵、应用以及机器人学的研究方向。建模部分包括第2章至第7章，系统介绍机器人机构，刚体位姿描述和齐次变换，刚体速度和静力，操作臂运动学、雅可比矩阵和操作臂动力学。控制部分包括第8章至第13章，阐述轨迹生成、轨迹控制、力的控制、运动规划、协调控制和自适应控制。视觉部分包括第14章至第17章，介绍视觉图像处理、视觉运动控制、轮式移动机器人和飞行机器人。
我们在20世纪编写的《机器人学》一书出版至今已经25年。本书的前两部分主要参考了该书，仍然保留该书的部分内容，建模部分增添了一章“刚体速度和静力”，介绍李群的李代数、运动旋量和力旋量；控制部分增添了一章“运动规划”，介绍无碰撞路径规划的�部占涓拍睢⑷斯な坪�数方法和导航函数；视觉部分的四章是新增加的，所介绍的有关内容已经成为机器人学的重要部分。
本书的出版是多项国家自然科学基金和国家重点基础研究973项目基金资助的结果，特别是NSFC.No.51327801和NSFC.No.51475187；本书的出版得到了“数字制造装备与技术”国家重点实验室的资助，在此表示感谢。
本书的具体编写分工如下：第2章由陈文斌改写，第7章由丁烨和陈文斌改写，第10章由赵欢改写，第14和第15章由杨华编写，第16章由李文龙编写，第17章由陈文斌和丁烨编写，其余各章由熊有伦编写。全书由熊有伦修改定稿，李文龙和陈文斌协助整理。《机器人学》的两位作者丁汉教授和刘恩沧教授对本书的出版做出了重要贡献，丁汉教授对本书的编写还提出了许多宝贵意见和建议，在此深表感谢。
在编写的过程中，我们参照了《机器人操作》一书，许多教授还提供了宝贵的研究成果和教学经验，在此对杨文玉教授、尹周平教授、熊蔡华教授、孙容磊教授、唐立新教授、黄永安教授、陶波教授和张海涛教授等表示感谢。杨文玉教授和孙容磊教授等阅读了初稿，提出许多宝贵建议。李国民教授和黄田教授向我们介绍了美国和英国有关课程教学改革与教材建设的经验，并提出了许多有益的见解。董伟博士和黄剑博士为本书的出版也做出了贡献。实际上，还有许多专家学者帮助和参与了本书的编写，在此表示感谢。博士生时胜磊、宋开友、王刚、龚泽宇和张宇豪等，结合机器人学课程学习和科研，为本书的出版查阅文献、整理资料、编写程序，甚至协助编写了有关内容。华中科技大学出版社对本书的出版给予了极大的支持，王连弟社长和俞道凯分社长亲自进行选题策划，特别是姚同梅和罗雪两位责任编辑具备敬业精神和严谨学风，促使本书及时出版，保证了本书质量，在此深表感谢。
机器人学是一门综合性学科，涉及的专业范围很广，限于作者的研究水平和教学经验，书中的错误和缺点不可避免，希望任课老师和读者批评指正。

熊有伦2017年7月
华中科技大学机械学院

《机器人学：建模、控制与视觉》—— 开启智能机器时代的关键之钥 在当今科技飞速发展的浪潮中，机器人技术已不再是科幻作品中的遥远畅想，而是深刻影响我们生活、工作乃至整个社会的重要力量。从工业生产线上精准高效的自动化手臂，到服务业中日益普及的智能助手，再到探索未知世界的无人探测器，《机器人学：建模、控制与视觉》一书，将带领您深入探究这些精密智能体运作的底层逻辑与核心技术。 本书并非对机器人技术的表面现象进行泛泛而谈，而是着重于构建和理解机器人“大脑”与“身体”之间复杂的交互关系。它系统地梳理了机器人学的 foundational 知识体系，为所有对智能机器的奥秘充满好奇的读者，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都提供了一条清晰而严谨的学习路径。 核心内容聚焦，深度解析三大支柱： 1. 机器人建模：构建虚拟的“身体” 深入理解一个机器人，首先需要对其物理结构和运动特性进行精确的数学描述。本书将详尽阐述各种机器人建模方法，包括但不限于： 运动学建模 (Kinematics Modeling)： 无论是简单的串联或并联机械臂，还是复杂的移动平台，都离不开对关节角度、末端执行器位置和姿态之间关系的数学表达。我们将剖析正运动学和逆运动学问题，讲解如何利用齐次变换矩阵、D-H 参数法等工具，精确计算机器人在不同构型下的空间位置和姿态。 动力学建模 (Dynamic Modeling)： 机器人运动并非仅仅是位置的变化，更涉及到力的作用和运动规律。本书将深入探讨拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程等动力学建模方法，帮助读者理解惯性力、科里奥利力、离心力以及外力如何影响机器人的运动轨迹，为后续的控制设计奠定坚实基础。 几何与拓扑建模 (Geometric and Topological Modeling)： 在更广泛的机器人应用场景中，机器人需要感知和理解自身所处的环境。本书会涉及机器人几何形状的表示、环境的拓扑结构分析，以及如何利用这些信息进行路径规划和避障。 2. 机器人控制：赋予机器“生命”与“智慧” 建模是理解的基础，而控制则是实现机器人自主运动的关键。本书将围绕机器人控制理论，展开深入的探讨： 经典控制理论 (Classical Control Theory)： PID 控制作为最基础也是最常用的控制方法，将在本书中得到详细的讲解，包括其原理、参数整定方法以及在机器人上的应用。 现代控制理论 (Modern Control Theory)： 状态空间方法、最优控制、李雅普诺夫稳定性分析等，这些更强大的控制工具将帮助读者设计出性能更优越、鲁棒性更强的机器人控制器。 先进控制策略 (Advanced Control Strategies)： 针对机器人特有的非线性、时变等特性，本书还会介绍自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、神经网络控制等前沿控制技术，使机器人能够更好地应对复杂多变的外部环境和内部扰动。 轨迹跟踪与姿态控制 (Trajectory Tracking and Pose Control)： 如何让机器人的末端执行器精确地沿着预设的路径运动，或者如何使其保持特定的空间姿态，都将是本书重点关注的应用问题。 3. 机器人视觉：赋予机器“眼睛”与“认知” 现代机器人离不开对环境的感知，而机器视觉是实现这一目标的核心手段。本书将全面介绍机器人视觉的关键技术： 图像获取与处理 (Image Acquisition and Processing)： 从摄像头、深度传感器等获取原始图像数据，并进行预处理，如去噪、滤波、边缘检测、二值化等，是进行后续分析的基础。 特征提取与匹配 (Feature Extraction and Matching)： 如何从图像中识别出有用的信息，如角点、边缘、纹理等，以及如何将不同图像中的同一物体进行关联，是理解场景的关键。 目标识别与跟踪 (Object Recognition and Tracking)： 利用机器学习、深度学习等技术，让机器人能够识别出图像中的特定物体，并对其进行连续的跟踪，实现对环境的实时认知。 三维重建与场景理解 (3D Reconstruction and Scene Understanding)： 通过立体视觉、结构光、激光雷达等技术，机器人能够构建出周围环境的三维模型，并对其进行更深层次的理解，例如场景分割、语义理解等。 视觉伺服 (Visual Servoing)： 将视觉信息直接反馈给机器人控制器，实现机器人与环境之间的精确交互，是实现高精度操作和导航的重要技术。 本书的独特价值与学习体验： 体系化构建： 本书不是零散的技术集合，而是围绕“建模-控制-视觉”这一内在逻辑，层层递进，系统地构建起一个完整的机器人学知识框架。 理论与实践结合： 在阐述理论知识的同时，本书会穿插大量的实例和应用场景分析，帮助读者更好地理解抽象概念的实际意义，并能触类旁通。 严谨的数学表达： 机器人学是一门高度数学化的学科，本书在必要时会提供严谨的数学推导和公式，确保知识的准确性和深度。 面向未来： 随着人工智能的飞速发展，机器人学正朝着更智能、更自主、更具泛化能力的方向发展。本书也为读者揭示了这一发展趋势，并介绍了当前研究的热点方向。 无论您是希望为未来的机器人工程师生涯打下坚实基础的学生，还是正在从事相关领域研究或开发的专业人士，亦或是对人工智能和智能制造充满好奇的爱好者，《机器人学：建模、控制与视觉》都将是您不可或缺的参考。它将为您打开一扇通往智能世界的大门，让您能够更深刻地理解、设计和创造未来的机器人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者无疑是一位在机器人学领域有着深厚造诣的专家，他的知识体系非常完整，而且能够将复杂的概念用通俗易懂的方式阐述出来。我能够感受到作者在编写这本书时付出的巨大努力，他不仅仅是知识的传授者，更是引导者，一步步带领读者走进机器人学的殿堂。书中很多地方的讲解都让我眼前一亮，例如作者对于“齐次变换”的理解和应用，以及他对“机器人动力学建模”的系统性讲解，都远超我之前的认知。我发现，仅仅阅读这本书，就能让我对机器人学的各个分支有一个比较全面的了解，并且能够分辨出各个分支之间的联系和区别。这本书的价值不仅仅在于其知识的深度，更在于其知识的广度，它为我提供了一个良好的平台，让我能够在此基础上继续深入探索机器人学的各个细分领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅虽然不算非常厚重，但内容却显得十分扎实，仿佛每一页都凝聚着作者的深思熟虑。从目录上看，其章节划分逻辑清晰，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到复杂的理论和技术。我特别关注了关于“机器人运动学”的部分，这部分的内容对我来说至关重要，因为它直接关系到如何描述机器人关节和末端执行器之间的空间关系。我理解，建立精确的运动学模型是进行后续控制和规划的基础，没有扎实的运动学基础，就如同建造空中楼阁。书中对于正向运动学和逆向运动学的阐述，以及它们在不同类型机器人（如串联机器人、并联机器人）上的应用，都给我留下了深刻的印象。我尤其欣赏作者在讲解过程中，并非仅仅罗列公式，而是结合大量的图示和实例，使得抽象的数学概念变得直观易懂。例如，关于齐次变换矩阵的运用，书中通过具体的机器人手臂模型，一步步演示了如何通过矩阵运算来求解末端执行器的位姿，这对于我这种工程背景较弱的读者来说，简直是福音。我迫不及待地想深入研究，看看书中是如何讲解雅可比矩阵在机器人控制中的作用，以及它与机器人速度和力的关系，这对我理解机器人的实时动态响应有着至关重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引我，采用了沉稳的深蓝色背景，配以抽象的机器人手臂线条，隐约透出一种科技感和专业性。拿到手里，纸张的质感也非常棒，不是那种容易泛黄的廉价纸，印刷清晰，排版舒适，阅读起来不会有压迫感。我特别喜欢封面上那句“建模、控制与视觉”，这三个关键词精准地概括了机器人学的核心，让我对内容充满了期待。我本身对机器人技术一直抱有浓厚的兴趣，无论是工业自动化中的智能机械臂，还是服务型机器人带来的生活便利，亦或是探索未知世界的无人探测器，都让我着迷。我希望这本书能够带领我深入了解这些令人惊叹的机器人背后所蕴含的科学原理和工程技术。我对“建模”部分尤其好奇，了解机器人如何被数学化地描述，如何建立其运动学和动力学模型，这对于理解机器人的行为至关重要。而“控制”则更让我兴奋，如何让机器人按照预设的轨迹精准运动，如何处理外部干扰，如何实现智能决策，这无疑是机器人技术的核心挑战。最后，“视觉”部分则是我最期待的，机器人的眼睛，是如何感知周围环境，如何识别物体，如何进行路径规划，这直接关系到机器人能否在复杂多变的环境中自主行动。我坚信，这本书能够为我打开一扇通往机器人世界的大门，让我更深刻地理解这个日新月异的领域。

评分☆☆☆☆☆

本书的案例分析部分非常具有启发性。作者选取了一些具有代表性的机器人应用场景，例如工业机器人手臂的抓取任务、自动驾驶汽车的路径规划以及无人机的飞行控制等，并结合书中的理论知识，对这些场景中的技术难点和解决方案进行了深入剖析。这让我能够将抽象的理论知识与实际的工程应用联系起来，从而更深刻地理解机器人技术在现实世界中的价值和意义。我特别关注了书中关于“运动规划”的章节，在自主移动机器人领域，如何让机器人在复杂环境中安全高效地规划路径，避免碰撞，是至关重要的问题。书中对A算法、Dijkstra算法以及RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等经典路径规划算法的讲解，都非常到位，并且结合了实际的仿真演示，让我对这些算法的优劣势有了清晰的认识。我也对书中关于“力和触觉感知”的介绍很感兴趣，因为在很多精细操作任务中，机器人需要具备一定的触觉反馈能力，以便更好地感知和控制与物体的交互。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计也值得称赞。每一页的文字都恰到好处，留白适中，不会让人感到拥挤。公式的排版清晰工整，符号的使用规范统一，这一点对于理解数学推导过程至关重要。图表的质量也非常高，线条清晰，色彩搭配合理，能够有效地辅助读者理解复杂的概念。书中还包含了一些高质量的插图，描绘了各种类型的机器人及其工作场景，这在一定程度上增加了阅读的趣味性。我特别喜欢书中在介绍不同机器人机构时，都会配以结构清晰的二维或三维示意图，这使得我能够快速地理解不同机构的组成和运动方式。而且，书中对关键术语的定义都非常准确，并且在首次出现时会进行加粗强调，这有助于读者记忆和理解。整体而言，这本书在视觉呈现上也做到了专业与易读性的平衡。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对机器人学的整体认知有了质的飞跃。它不再是遥不可及的高科技概念，而是可以通过一系列的数学模型、控制算法和视觉技术来理解和实现的工程学科。这本书不仅为我提供了一套系统的理论知识体系，更重要的是，它培养了我解决机器人领域实际问题的思维方式和工程素养。我开始能够站在工程师的角度去思考如何设计一个机器人系统，如何选择合适的传感器，如何设计高效的控制策略，以及如何利用机器视觉来增强机器人的感知能力。这本书的启发性在于，它鼓励我去探索更多前沿的机器人技术，例如人机协作、群体机器人以及软体机器人等。我期待未来能够将书中所学的知识应用到自己的项目研究中，为推动机器人技术的发展贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

“机器人视觉”部分无疑是这本书的亮点之一，它为机器人赋予了“眼睛”，使其能够感知和理解周围的世界。书中对于图像采集、预处理、特征提取以及目标识别等方面的讲解，都非常系统和全面。我尤其被“特征提取”部分所吸引，理解如何从原始图像中提取有意义的信息，例如边缘、角点、SIFT特征等，是进行后续目标识别和场景理解的基础。书中对这些经典特征提取算法的原理进行了详尽的解释，并且配以相应的代码示例，这对于我动手实践非常有指导意义。此外，书中对“立体视觉”和“深度感知”的阐述也让我耳目一新。通过双目相机或深度相机获取的三维信息，对于机器人进行自主导航、避障以及物体抓取等任务至关重要。我希望书中能够详细介绍SLAM（同步定位与地图构建）技术，因为这无疑是机器人实现自主导航的核心技术之一，理解其背后的算法原理和挑战，将对我深入理解机器人的感知和决策能力大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

令我印象深刻的是，书中在讲解“机器人控制”这一核心内容时，并没有局限于单一的理论体系，而是涵盖了多种经典的控制策略，并且对它们进行了深入的比较和分析。这让我能够从一个更宏观的视角来理解机器人控制的发展脉络和技术演进。例如，书中对PID（比例-积分-微分）控制的详细阐述，以及它在机器人关节伺服控制中的广泛应用，让我对这种基础但强大的控制方法有了更深刻的认识。同时，作者还介绍了更先进的控制技术，如自适应控制、鲁棒控制以及模型预测控制等。我对于“鲁棒控制”的讲解尤为感兴趣，因为在实际的机器人应用中，系统参数的不确定性和外部干扰是难以避免的，而鲁棒控制正是旨在解决这些问题，确保机器人在各种复杂工况下都能保持稳定的性能。书中对于这些先进控制方法的数学推导过程清晰明了，并且通过仿真实验或实际案例来验证其有效性，这对于我理解理论与实践的结合非常有帮助。我特别期待书中对于“模糊控制”和“神经网络控制”等智能控制方法的介绍，因为这些方法在处理非线性、不确定性系统方面表现出独特的优势，也代表了机器人控制未来发展的重要方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨且专业，但同时又充满了引导性，使得即使是初学者也能逐渐进入状况。作者在描述复杂的概念时，会先从最基础的原理讲起，然后逐步引入更深入的理论和数学模型。而且，作者非常注重概念的清晰性和逻辑性，不会出现模棱两可的表述，让人能够准确地把握每一个知识点。在阅读过程中，我经常会回过头来复习前面的章节，因为我发现后面章节的理解很大程度上依赖于前面章节的基础。例如，在学习机器人动力学时，我需要重新回顾运动学部分关于笛卡尔坐标系和关节坐标系之间的转换，以及雅可比矩阵的计算。书中恰到好处的引用和参考，也为我提供了进一步深入学习的途径。我特别欣赏作者在讲解一些经典算法时，会对其历史渊源和发展演变进行简要介绍，这让我对这些技术有了更深的理解，也感受到了科学研究的迭代和演进过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大特色在于其理论与实践的紧密结合。作者在讲解每一个技术点时，都会辅以大量的图例、公式推导以及代码片段，这使得原本枯燥抽象的理论知识变得生动形象。对于像我这样，既希望理解理论精髓，又想动手实践的读者来说，这无疑是一笔宝贵的财富。例如，在运动学部分，书中提供的URDF（Unified Robot Description Format）模型文件和相关的ROS（Robot Operating System）演示代码，让我能够直接在仿真环境中搭建和调试机器人模型，直观地看到不同关节角度对机器人末端位置的影响。在控制部分，书中给出的PID控制算法的Python实现，让我能够轻松地将其应用于简单的仿真场景，验证不同PID参数对系统响应速度和稳定性的影响。而在视觉部分，书中对OpenCV库的应用示例，则是我学习图像处理和计算机视觉算法的绝佳起点。我期待书中能够提供更多关于机器人感知与控制协同工作的案例，例如如何利用视觉信息反馈到控制系统中，实现更精准的定位和导航。