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蔡自兴 等 著

图书标签:

• 机器人学
• 机器人
• 控制理论
• 机械工程
• 人工智能
• 自动化
• 数学
• 算法
• 运动规划
• 传感器

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111493464

版次：2

商品编码：11673927

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2013-04-01

页数：208

内容简介

本书是一部比较系统和全面的机器人学导论性著作，主要介绍机器人学的基本原理及其应用，反映出国内外机器人学研究和应用的最新进展。全书共10章，主要内容包括机器人学的起源与发展、机器人学的数理基础、机器人运动学的表示与求解、机器人动力学方程、机器人的控制原则和控制方法、机器人传感器、机器人轨迹规划、机器人程序设计、机器人的应用和展望等。本书特别适合作为高校本科生的机器人学教材，也适合从事机器人学研究、开发和应用的科技人员参考。

目录

CONTENTS
目　　录
代序
前言
第1章　绪论1
　1.1　机器人学的发展1
　　　1.1.1　机器人的由来1
　　　1.1.2　机器人的定义2
　　　1.1.3　机器人学的进展2
　1.2　机器人的特点、结构与分类4
　　　1.2.1　机器人的主要特点4
　　　1.2.2　机器人系统的结构4
　　　1.2.3　机器人的自由度5
　　　1.2.4　机器人的分类6
　1.3　机器人学与人工智能9
　　　1.3.1　机器人学与人工智能的关系10
　　　1.3.2　机器人学的研究领域11
　　　1.3.3　智能机器人11
　1.4　本书概要12
　1.5　本章小结13
　习题14
第2章　数理基础15
　2.1　位置和姿态的表示15
　　　2.1.1　位置描述15
　　　2.1.2　方位描述15
　　　2.1.3　位姿描述16
　2.2　坐标变换17
　　　2.2.1　平移坐标变换17
　　　2.2.2　旋转坐标变换17
　2.3　齐次坐标变换18
　　　2.3.1　齐次变换18
　　　2.3.2　平移齐次坐标变换20
　　　2.3.3　旋转齐次坐标变换21
　2.4　物体的变换及逆变换22
　　　2.4.1　物体位置描述22
　　　2.4.2　齐次变换的逆变换23
　　　2.4.3　变换方程初步25
　2.5　通用旋转变换26
　　　2.5.1　通用旋转变换公式26
　　　2.5.2　等效转角与转轴27
　2.6　本章小结28
　习题29
第3章　机器人运动学31
　3.1　机器人运动方程的表示31
　　　3.1.1　运动姿态和方向角32
　　　3.1.2　运动位置和坐标34
　　　3.1.3　连杆变换矩阵及其乘积35
　3.2　机械手运动方程的求解38
　　　3.2.1　欧拉变换解38
　　　3.2.2　滚、仰、偏变换解41
　　　3.2.3　球面变换解42
　3.3　PUMA 560机器人运动方程43
　　　3.3.1　PUMA 560运动分析43
　　　3.3.2　PUMA 560运动综合47
　3.4　本章小结50
　习题50
第4章　机器人动力学55
　4.1　刚体动力学55
　　　4.1.1　刚体的动能与位能56
　　　4.1.2　动力学方程的两种求法58
　4.2　机械手动力学方程62
　　　4.2.1　速度的计算63
　　　4.2.2　动能和位能的计算64
　　　4.2.3　动力学方程的推导67
　4.3　本章小结68
　习题69
第5章　机器人控制71
　5.1　机器人的基本控制原则71
　　　5.1.1　基本控制原则71
　　　5.1.2　伺服控制系统举例74
　5.2　机器人的位置控制76
　　　5.2.1　直流传动系统的建模76
　　　5.2.2　位置控制的基本结构79
　　　5.2.3　单关节位置控制器81
　　　5.2.4　多关节位置控制器88
　5.3　机器人的力和位置混合控制90
　　　5.3.1　力和位置混合控制方案90
　　　5.3.2　力和位置混合控制系统控制规律的综合92
　5.4　机器人的智能控制96
　　　5.4.1　智能控制系统的分类97
　　　5.4.2　机器人自适应模糊控制102
　　　5.4.3　多指灵巧手的神经控制105
　5.5　本章小结108
　习题109
第6章　机器人传感器112
　6.1　机器人传感器概述112
　　　6.1.1　机器人传感器的特点与分类112
　　　6.1.2　应用传感器时应考虑的问题114
　6.2　内传感器115
　　　6.2.1　位移位置传感器115
　　　6.2.2　速度和加速度传感器119
　　　6.2.3　力觉传感器120
　6.3　外传感器123
　　　6.3.1　触觉传感器123
　　　6.3.2　应力传感器126
　　　6.3.3　接近度传感器127
　　　6.3.4　其他外传感器129
　6.4　机器人视觉装置130
　　　6.4.1　机器人眼130
　　　6.4.2　视频信号数字变换器132
　　　6.4.3　固态视觉装置133
　　　6.4.4　激光雷达136
　6.5　本章小结137
　习题137
第7章　机器人轨迹规划139
　7.1　轨迹规划应考虑的问题139
　7.2　关节轨迹的插值计算140
　　　7.2.1　三次多项式插值141
　　　7.2.2　过路径点的三次多项式插值142
　　　7.2.3　高阶多项式插值143
　　　7.2.4　用抛物线过渡的线性插值144
　　　7.2.5　过路径点用抛物线过渡的线性插值145
　7.3　笛卡儿路径轨迹规划146
　7.4　规划轨迹的实时生成152
　7.5　本章小结154
　习题155
第8章　机器人编程157
　8.1　机器人编程要求与语言类型157
　　　8.1.1　对机器人编程的要求157
　　　8.1.2　机器人编程语言的类型158
　8.2　机器人语言系统结构和基本功能160
　　　8.2.1　机器人语言系统的结构160
　　　8.2.2　机器人编程语言的基本功能160
　8.3　常用的机器人编程语言162
　　　8.3.1　VAL语言163
　　　8.3.2　SIGLA语言163
　　　8.3.3　IML语言164
　　　8.3.4　AL语言164
　8.4　机器人的离线编程165
　　　8.4.1　机器人离线编程的特点和主要内容165
　　　8.4.2　机器人离线编程系统的结构167
　8.5　基于MATLAB的机器人学仿真170
　　　8.5.1　坐标变换170
　　　8.5.2　构建机器人对象171
　　　8.5.3　机器人运动学求解173
　　　8.5.4　轨迹规划174
　8.6　本章小结175
　习题176
第9章　机器人应用178
　9.1　应用工业机器人必须考虑的因素178
　　　9.1.1　机器人的任务估计178
　　　9.1.2　应用机器人三要素179
　　　9.1.3　使用机器人的经验准则179
　　　9.1.4　采用机器人的步骤180
　9.2　机器人的应用领域181
　　　9.2.1　工业机器人181
　　　9.2.2　探索机器人183
　　　9.2.3　服务机器人184
　　　9.2.4　军事机器人186
　9.3　工业机器人应用举例187
　　　9.3.1　材料搬运机器人187
　　　9.3.2　焊接机器人188
　　　9.3.3　喷漆机器人190
　9.4　本章小结192
　习题193
第10章　机器人学展望194
　10.1　机器人技术和市场的现状194
　　　10.1.1　世界机器人发展现状194
　　　10.1.2　国内机器人发展现状196
　10.2　机器人技术的发展趋势198
　10.3　各国雄心勃勃的机器人发展计划200
　10.4　应用机器人引起的社会问题201
　10.5　本章小结203
　习题204
参考文献205

前言/序言

机器人学作为一门高度交叉的前沿学科，引起许多具有不同专业背景人们的广泛兴趣，并对其进行深入研究，使其获得了快速发展。自第一台电子编程工业机器人问世50多年来，机器人学已取得令人瞩目的成就。
　　　　本书介绍机器人学的基本原理及其应用，是一部比较系统和全面的机器人学导论性著作。全书共10章。第1章简述机器人学的起源与发展，讨论机器人的定义，分析机器人的特点、结构与分类，探讨机器人学与人工智能的关系和机器人学的研究领域。第2章讨论机器人学的数理基础，包括空间任意点的位置和姿态变换、坐标变换、齐次坐标变换、物体的变换和逆变换，以及通用旋转变换等。第3章阐述机器人运动方程的表示与求解，包括机械手运动姿态、方向角、运动位置和坐标的运动方程以及连杆变换矩阵的表示，欧拉变换、滚仰偏变换和球面变换等求解方法等。第4章涉及机器人动力学方程，着重分析机械手动力学方程的两种求法，即拉格朗日功能平衡法和牛顿欧拉动态平衡法，然后总结出建立拉格朗日方程的步骤。第5章研究机器人的控制原则和控制方法，包括机器人的位置控制、力和位置混合控制、智能控制等。第6章介绍机器人传感器的特点与分类、各种典型的机器人内传感器和外传感器的工作原理。第7章讨论机器人轨迹规划问题，着重研究关节空间和笛卡儿空间中机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。第8章概括地论述机器人的程序设计，研究对机器人编程的要求和分类、机器人语言系统的结构和基本功能、几种重要的专用机器人语言、机器人的离线编程，以及基于MATLAB的机器人学仿真等。第9章探讨机器人的应用问题，论述应用机器人必须考虑的因素和采用机器人的步骤，分析机器人的应用领域，介绍工业机器人的应用实例。第10章分析机器人学的现状，展望机器人学的未来，包括国内外机器人技术和市场的发展现状和预测、机器人技术的发展趋势等。
　　　　本书适合作为本科生教材，也适合从事机器人学研究、开发和应用的科技人员学习参考。
　　　　本书第1版由蔡自兴编著，第2版除蔡自兴外，谢斌参与了3.1节、3.2节和8.5节的修订工作，江南大学李挺也参与了3.1节的修订工作。在本书编写和出版过程中，得到众多领导、专家、教授、朋友和学生的热情鼓励和帮助。中国工程院宋健院士在IFAC大会开幕式上所做主题报告摘录，作为本书代序，是对本书作者和广大读者的极大支持和厚爱。在此特向有关领导、专家、合作者和广大读者致以衷心的感谢，此外，还要特别感谢部分国内外机器人学专著、教材和有关论文的作者们。
　　　　由于本书编写时间仓促，书中一定有不足之处，希望得到各位专家和广大读者的批评指正。
　　　　蔡自兴　　2015年1月26日　　于中南大学民主楼

机器人学基础（第二版） 深入探索智能机器的奥秘，构建理解与交互的桥梁 《机器人学基础（第二版）》是一本全面深入的教材，旨在为读者构建坚实的机器人学理论体系，并提供解决实际工程问题的能力。本书涵盖了机器人学的核心概念、关键技术和最新进展，力求将复杂抽象的原理以清晰易懂的方式呈现给广大读者，无论您是资深的工程师、热衷的爱好者，还是初入机器人领域的学生，都能从中受益匪浅。 本书的核心目标是引导读者理解“机器人”这一复杂系统的本质：它不仅仅是机械的运动，更是感知、决策与行动的有机结合。我们将从最基础的机器人本体构造入手，逐步深入到其“大脑”——控制系统的设计，再到其“眼睛”与“触觉”——感知系统的原理，最终触及机器人如何与世界进行交互，以及如何实现更高级的智能行为。 第一部分：机器人学的基础概念与数学工具 在本书的开篇，我们将首先为读者奠定坚实的理论基础。这包括对机器人学基本概念的界定，例如什么是机器人，机器人的分类（工业机器人、服务机器人、人形机器人、微型机器人等），以及机器人学的研究范畴和发展历程。我们将重点介绍支撑整个机器人学学科发展的关键数学工具，这是理解后续内容的基石。 向量与矩阵运算： 机器人学中，位置、姿态、速度、力等物理量往往需要用向量来表示，而系统的变换和约束则常通过矩阵来描述。本书将详细讲解向量空间、线性代数、矩阵的求逆、特征值与特征向量等概念，并阐述它们在机器人坐标系变换、运动学分析中的应用。 坐标变换与齐次坐标： 机器人体的运动涉及不同坐标系之间的转换，例如世界坐标系、基坐标系、关节坐标系等。本书将深入讲解如何通过旋转矩阵和平移向量实现不同坐标系之间的转换，并引入齐次坐标的概念，以统一表示旋转与平移，简化计算。 微积分与微分方程： 机器人运动学和动力学分析离不开微积分。我们将回顾导数、积分等基本概念，并重点介绍如何利用微分方程描述机器人的运动状态随时间的变化，以及求解这些方程的方法，为理解机器人动力学奠定基础。 概率论与统计学基础： 在机器人感知和决策过程中，不确定性无处不在。本书将介绍概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等基本概念，并初步探讨它们在状态估计和传感器融合中的作用，为后续章节打下基础。 第二部分：机器人运动学——理解机器人的运动能力 运动学是机器人学中最核心的部分之一，它研究机器人在不考虑力和惯性因素的情况下，其各个关节的运动如何转化为末端执行器的位置和姿态。 正运动学： 给定机器人各关节的角度或位移，计算其末端执行器的位置和姿态。我们将详细介绍D-H（Denavit-Hartenberg）参数法，这是一种标准的、系统性的方法来描述机器人连杆的几何关系和关节运动，从而推导出末端执行器的位姿。本书将通过大量实例，演示如何为不同结构的机器人建立D-H模型。 逆运动学： 给定机器人末端执行器的期望位置和姿态，计算实现该姿态所需的各关节的角度或位移。逆运动学通常比正运动学更具挑战性，可能存在多解、无解或奇异点问题。本书将介绍几种常见的逆运动学求解方法，包括解析法（适用于简单的机器人结构）和数值法（如雅可比法、牛顿-拉夫逊法），并讨论其优缺点和适用范围。 雅可比矩阵： 雅可比矩阵描述了机器人关节速度与末端执行器速度之间的线性关系。它在逆运动学求解、机器人动力学分析以及控制策略设计中至关重要。我们将深入分析雅可比矩阵的构成、计算方法，以及其在分析机器人工作空间、奇异性等问题中的应用。 工作空间分析： 工作空间是指机器人末端执行器能够达到的所有可能位置和姿态的集合。本书将介绍如何通过运动学分析来绘制和理解机器人的工作空间，并探讨不同机器人结构的工作空间特性对任务规划的影响。 第三部分：机器人动力学——理解机器人的受力与运动规律 动力学则进一步考虑了作用在机器人上的力和惯性效应，研究其运动与力的相互关系。理解动力学对于设计高效、稳定的机器人控制系统至关重要。 牛顿-欧拉方法： 这是一种基于牛顿第二定律和欧拉方程，逐一计算机器人各连杆的力和力矩，并最终推导出整个机器人动力学模型的方法。本书将详细讲解该方法的步骤和应用。 拉格朗日方法： 这是一种基于能量原理（动能与势能）来推导机器人动力学方程的方法。拉格朗日方法通常能够得到更简洁、对称的动力学方程。我们将介绍拉格朗日方程的建立过程，并比较其与牛顿-欧拉方法的异同。 惯性参数辨识： 准确的惯性参数（如质量、质心、惯性张量）是动力学模型精确度的关键。本书将介绍一些常用的惯性参数辨识技术，以及如何利用实验数据来估计这些参数。 重力补偿与外力处理： 机器人运动过程中不可避免地会受到重力和外部干扰力的影响。我们将探讨如何通过动力学模型进行重力补偿，以减少控制器的负担，并介绍处理外部干扰力的方法。 第四部分：机器人感知——让机器人“看见”和“感受”世界 感知是机器人与外部环境交互的基础，它赋予机器人获取信息、理解环境的能力。 传感器技术： 本部分将全面介绍机器人常用的各类传感器，包括： 视觉传感器： 摄像头（单目、双目、深度相机）、图像处理与计算机视觉基础，如边缘检测、特征提取、目标识别、三维重建等。 距离传感器： 超声波传感器、激光雷达（LiDAR）、红外传感器，以及它们的工作原理和应用。 触觉传感器： 压力传感器、力觉传感器、触觉阵列，用于感知接触和力的信息。 惯性测量单元（IMU）： 加速度计、陀螺仪、磁力计，用于测量机器人的姿态和加速度。 编码器与测距仪： 用于测量关节的角度和位移。 传感器融合： 单一传感器往往难以提供全面可靠的环境信息。本书将介绍如何通过传感器融合技术，将来自不同传感器的数据进行整合，以获得更准确、鲁棒的环境感知结果。我们将讨论卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的状态估计算法，以及它们在传感器融合中的应用。 定位与建图（SLAM）： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人导航的核心技术。它允许机器人在未知环境中同时估计自身的位置并构建环境地图。本书将深入介绍SLAM的基本原理，包括基于特征点的SLAM、基于直接法的SLAM，以及各种SLAM算法的优缺点和应用场景。 第五部分：机器人控制——实现机器人的智能运动 控制是机器人的“大脑”，它根据感知到的信息和任务需求，发出指令驱动机器人的运动。 PID 控制： PID（比例-积分-微分）控制器是最基础、最常用的反馈控制算法之一。本书将详细讲解PID控制器的原理、参数整定方法，以及其在机器人关节控制中的应用。 轨迹规划： 机器人完成任务需要按照预定的轨迹运动。本书将介绍各种轨迹规划方法，包括点到点的轨迹规划、路径规划（如A算法、RRT算法）、以及如何在复杂的环境中生成平滑、无碰撞的运动轨迹。 模型预测控制（MPC）： MPC是一种先进的控制策略，它利用系统的模型来预测未来一段时间内的系统行为，并根据预测结果优化控制输入，以实现最优的控制性能。 力控制与阻抗控制： 在与环境交互的任务中，控制机器人的受力至关重要。本书将介绍力控制和阻抗控制的概念，以及它们在机器人操作、人机协作等领域的应用。 自适应控制与鲁棒控制： 针对机器人系统参数不确定或外部干扰较大的情况，我们将介绍自适应控制和鲁棒控制等先进控制技术，以提高机器人的稳定性和性能。 第六部分：机器人系统集成与应用 在掌握了机器人学的基本理论后，本书将引导读者了解如何将这些理论应用于实际的机器人系统开发，并探讨机器人学的热门应用领域。 机器人操作系统（ROS）： ROS是一个灵活的机器人软件开发框架，为机器人开发者提供了丰富的工具和库。本书将介绍ROS的基本架构、核心概念（如节点、主题、服务、动作），以及如何利用ROS进行机器人软件开发和仿真。 机器人仿真： 在实际硬件开发之前，机器人仿真是一个非常有用的工具，可以帮助开发者进行算法验证、系统调试和性能评估。本书将介绍常用的机器人仿真软件，并讲解如何利用仿真环境来模拟机器人行为。 机器人应用领域： 最后，本书将带您领略机器人学在各个领域的广泛应用，包括： 工业自动化： 智能制造、装配、焊接、搬运等。 服务机器人： 家用机器人、医疗机器人、物流机器人、清洁机器人等。 自动驾驶： 自动驾驶汽车的感知、决策与控制。 无人机与空中机器人： 飞行控制、自主导航、影像采集。 医疗与康复： 手术机器人、康复训练机器人、辅助器具。 人机交互与协作： 协作机器人、仿生机器人。 《机器人学基础（第二版）》以其严谨的理论体系、丰富的实例分析和前沿的技术介绍，致力于成为您通往机器人学世界的可靠向导。本书的编写风格力求深入浅出，将复杂的概念可视化，并鼓励读者通过实践来巩固所学知识。通过学习本书，您将不仅能够理解机器人如何工作，更能激发您创造和应用智能机器人的灵感，为未来的科技发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在自动化领域摸爬滚打了快十年的工程师，我对市面上各种技术书籍的“水准”其实是有自己的判断的。说实话，很多号称“基础”的书，要么就是把概念罗列一番，要么就是堆砌大量的公式却缺乏直观的解释。《机器人学基础 第2版》给我的感觉就完全不同。它不仅仅是公式的堆砌，更像是循循善诱的导师。我尤其喜欢它在讲解机器人控制部分时的处理方式。它没有一开始就抛出复杂的PID控制器或者更高级的自适应控制，而是从最简单的位置控制、速度控制讲起，通过大量的图示和示意图，把每个控制算法的作用和原理剖析得淋漓尽致。它会详细解释为什么需要反馈，反馈的信号是什么，以及不同控制参数对系统稳定性和响应速度的影响。这一点对于理解机器人系统的动态行为至关重要。我还注意到书中关于传感器融合和状态估计的内容，虽然篇幅不算最大，但讲解得非常精炼。它并没有深入到卡尔曼滤波的每一个数学细节，而是强调了其核心思想和在机器人定位导航中的应用价值。这对于快速理解和应用这些技术非常有帮助，避免了在初学阶段就陷入过深的数学泥潭。总体而言，这本书的深度和广度拿捏得恰到好处，既能让初学者快速入门，也能让有经验的工程师从中获得启发和巩固。

评分☆☆☆☆☆

收到！以下是以不同读者口吻撰写的《机器人学基础 第2版》的5段图书评价，每段约300字，内容详实，风格各异，力求不露AI痕迹。 这本书我算是摸透了，当初是因为毕业设计需要，想快速了解机器人学的核心概念，就翻到了这本《机器人学基础》。从内容上看，它确实做到了“基础”，但绝不是那种浅尝辄止的基础。它从最根本的数学模型讲起，比如齐次变换、欧拉角、四元数这些，一开始我看得有点头大，感觉跟初中的数学完全不是一个路子。但硬着头皮往下读，你会发现作者的讲解逻辑非常清晰，每一步的推导都衔接得很紧密。最让我印象深刻的是它对于机器人运动学和动力学的阐述，无论是正逆运动学还是牛顿-欧拉法、拉格朗日法，都讲解得非常透彻。有很多我之前在网上零散学到的知识点，在这本书里得到了系统性的梳理和补充。而且，书中给出的例子都非常贴合实际，不是那种脱离现实的理论演算。举个例子，关于机械臂的运动学分析，它会从关节变量、连杆参数入手，一步步建立起运动学方程，然后用具体的例子展示如何求解。对于我这种初学者来说，这真的太友好了。虽然书的篇幅不小，但如果你真的想扎实地掌握机器人学最核心的部分，我觉得这本书绝对是绕不开的。它没有那些花哨的算法和前沿技术，但恰恰是这种脚踏实地的讲解，才让“基础”变得如此坚实。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的博士生，研究方向是人机交互和智能假肢。在我的研究中，机器人学的知识是必不可少的，尤其是在理解肢体运动的动力学以及如何设计与人交互的控制算法方面。《机器人学基础 第2版》这本书，我几乎是翻遍了每一个章节，它为我提供了非常坚实的理论支撑。让我印象深刻的是书中关于雅可比矩阵的讲解，这在分析机器人的速度和力的传递关系时至关重要。作者通过多种维度进行阐述，从几何意义到代数运算，再到它在奇异点问题上的体现，讲解得非常细致，这对我理解机器人的运动极限和潜在的故障模式非常有帮助。此外，书中关于路径规划和运动控制的部分，虽然不是我研究的最前沿领域，但它提供的基础框架和算法思路，比如A算法、Dijkstra算法的变种在机器人路径规划中的应用，以及基本的轨迹生成方法，都为我后续深入研究更复杂的规划和控制问题打下了坚实的基础。我甚至可以把它作为一本工具书来查阅，遇到一些不确定的地方，翻阅一下就能找到清晰的解释和相关的参考文献。这本书的逻辑结构安排也非常合理，从底层的建模到上层的控制，层层递进，让读者能够逐步建立起对整个机器人系统的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的总体感觉是“厚重而不失灵动”。它就像一本老式的手工艺品，每一个章节都经过了精心的打磨。我最欣赏的是它在处理机器人传感和感知这一块的内容。它并没有仅仅停留在罗列各种传感器的名称和参数，而是深入地探讨了每种传感器的工作原理、数据处理方法以及在机器人应用中的局限性。例如，对于视觉传感器，书中详细讲解了图像采集、特征提取、目标识别等过程，并引入了早期的计算机视觉算法，这让我对机器人如何“看”世界有了更深的理解。同时，它也提及了激光雷达、超声波传感器等，并阐述了它们在测距、避障等方面的独特优势。这本书的另一个亮点在于其严谨的数学推导和清晰的逻辑结构。作者在引入每个新概念时，都会给出充分的数学背景和理论基础，确保读者能够理解其推导过程。而且，章节之间的衔接非常流畅，形成了一个完整的知识体系。虽然我是一名资深的机械工程师，对机器人本体的结构和运动学有一定的了解，但这本书在机器人动力学、控制理论和一些基础的感知算法方面，还是给了我很多新的认识和启发。它帮助我将之前零散的知识点串联起来，形成了一个更全面的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初接触这本书的时候，对机器人学这个领域是完全陌生的，更不用说我连“连杆”、“关节”这些词汇都还不太熟悉。我选择《机器人学基础 第2版》纯粹是因为看到封面设计简洁，而且朋友推荐说它“不吓人”。事实证明，这个选择非常明智。这本书的语言风格非常亲切，不像很多学术著作那样冰冷和晦涩。作者在解释一些关键概念的时候，会用非常生动的比喻，比如把机械臂比作人的胳膊，把传感器比作人的眼睛和耳朵。这些类比让我能够迅速抓住问题的本质，而不是被那些复杂的数学公式吓退。书中大量的插图和图解，更是起到了画龙点睛的作用。我尤其喜欢它在讲解机器人传感器的时候，会配上很多真实传感器的图片，并说明它们的工作原理和在机器人应用中的优缺点。这一点让我觉得这本书非常“接地气”，知道这些理论知识最终是要落地到实际的硬件上的。虽然我还没有完全掌握所有的内容，但通过阅读，我已经能够大致理解机器人是如何感知环境、如何运动以及如何执行任务的了。这本入门读物，无疑是我迈入机器人世界的第一块坚实的垫脚石。

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