自主视觉组机器鱼竞赛 谢广明,何宸光 9787566106148 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢广明，何宸光 著

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• 何宸光
• 高等教育

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 哈尔滨工程大学出版社

ISBN：9787566106148

商品编码：29379548488

包装：平装

出版时间：2013-07-01

基本信息

书名：自主视觉组机器鱼竞赛

定价：21.00元

作者：谢广明,何宸光

出版社：哈尔滨工程大学出版社

出版日期：2013-07-01

ISBN：9787566106148

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　自主视觉组机器鱼竞赛是中国素质体育机器人运动会水项运动的基本竞赛内容之一。本书全面系统地介绍了自主视觉组机器鱼竞赛的概况和所设立的具体项目和规则等内容。
　　本书适用于参加中国素质体育机器人运动会水项运动全局视觉组竞赛项目的所有教练员、裁判员和运动员，也适合机器人爱好者参考学习。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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探秘智能涌现的深海：一场与“自主”的对话 浩瀚的海洋，孕育着无数生命的奇迹，而在这片蔚蓝的未知领域，人类对智慧的探索从未停止。从早期对海洋生物行为模式的简单模仿，到如今对智能系统自主性的不懈追求，海洋已成为检验和激发人工智能发展的绝佳试验场。本书并非直接聚焦于某一具体的科学研究成果或技术手册，而是试图描绘一幅更宏大的画卷，它关于“智能”如何在一个充满挑战的复杂环境中“涌现”，以及这种“涌现”背后蕴含的科学思想、工程智慧和哲学启示。 想象一下，我们并非在讨论某个现成的、已然完美的智能体，而是观察一个系统，它从最基础的感知能力出发，逐步构建起对周围世界的理解，并基于这种理解做出决策，甚至采取行动，这一切都在没有预设指令或外部控制的情况下发生。这便是“自主”的魅力所在。在水下这个与陆地截然不同的环境中，光线衰减、通信受限、水流扰动、传感器噪声，每一个因素都可能成为阻碍智能运作的天然屏障。然而，正是这些严苛的条件，迫使我们去思考，怎样的智能才能够真正地“自主”，不被环境所束缚，甚至能够主动适应和改造环境。 本书将带我们进入一个模拟的、动态的水下世界。在这里，一群“虚拟生物”——我们暂且称之为“智能体”——被赋予了最基本的能力：感知环境的变化，并在内部产生一些简单的“冲动”或“意图”。它们没有复杂的预编程，没有人类的直接干预，它们所做的，仅仅是根据它们所“感知”到的一切，以及它们内在的“驱动力”，做出最直接的反应。然而，奇妙之处在于，当成千上万个这样的简单智能体，在相互作用、与环境互动中，随着时间的推移，它们会逐渐展现出令人惊叹的集体行为。 这并非是简单的“叠加效应”，而是一种“涌现”。就像水分子本身并没有“湿润”的特性，但当大量水分子聚集在一起时，“湿润”这种宏观属性便应运而生。同样，在本书所描绘的智能系统中，单个智能体的行为可能极其简单，甚至看似随机。但当它们以某种网络化的方式连接，并共同面对一个需要解决的问题时，它们之间微妙的相互影响、信息传递、以及基于局部最优的决策，最终会组合成一个能够完成复杂任务的整体行为。例如，在搜寻目标的过程中，也许单个智能体只能在局部范围内进行探索，但通过一种“集体探索”的机制，整个群体能够比任何一个独立的个体更快、更有效地覆盖更大的区域。这其中的关键，不在于个体有多聪明，而在于它们如何“协作”，如何利用彼此的“有限”智能去弥补个体的不足。 本书将深入探讨实现这种“自主涌现”所需要克服的技术挑战。首先是“感知”。在水下，可见光极其有限，声音传播速度快但分辨率低，声呐可能带来噪声干扰。如何从这些不完美、不完整的数据中提取出有用的信息，是智能体能否“理解”环境的第一步。这可能涉及多传感器融合、目标检测与识别、环境特征提取等技术。例如，一个智能体可能通过分析声呐信号的反射强度和回波时间，来判断前方是否存在障碍物；它也可能通过分析水流的细微变化，来推测自己的运动状态。 其次是“决策”。在信息不全、环境不断变化的情况下，智能体如何做出“最优”的决策？这里所说的“最优”并非是指全局最优，而是在当前信息和能力限制下的“局部最优”或“适应性”决策。本书将探讨强化学习、行为树、模糊逻辑等在构建自主决策系统中的应用。例如，一个智能体可能被设定一个基本的“生存”目标，它会根据感知到的危险程度，选择是前进、后退还是停滞。而当它被赋予了“寻找食物”的目标时，它的决策模式就会发生改变，它会倾向于向可能存在食物的区域移动。 再者是“控制”。智能体需要将决策转化为实际的行动。在水下，这涉及到精确的推进、转向、姿态控制。由于水流的扰动，一个简单的指令可能无法精确执行，因此需要反馈控制机制来不断修正和调整。本书将触及路径规划、运动控制算法等内容。一个智能体或许会根据对水流的预测，提前调整自己的姿态，以抵消一部分扰动，保持预期的运动轨迹。 更令人着迷的是，本书将不仅仅停留在技术层面，它会引导读者去思考“自主”的哲学含义。当一个系统不再依赖于外部指令，而是能够根据自身的需求和对环境的理解来行动时，它在多大程度上可以被认为是“有意识”的？“自主”是否意味着“自由意志”？在复杂的集体行为中，个体智能体的“自由”与集体的“秩序”之间如何平衡？这些问题，虽然没有直接的答案，但本书通过模拟和案例的展现，将为这些深刻的思考提供丰富的素材和启示。 想象一下，在本书所描绘的场景中，一群小型、简易的“水下机器人”被释放到一个陌生的水域。它们没有地图，没有GPS，甚至无法实时通讯。它们的目标可能是搜寻特定物质的踪迹，或者绘制未知区域的地形图。起初，它们可能各自为战，行为显得混乱。但随着时间的推移，一些微妙的相互作用开始出现。当一个机器人探测到目标物质时，它可能会发出一种简单的信号，周围的机器人接收到信号后，会改变自己的探索方向，聚集到该区域。又或者，当一个机器人遇到难以逾越的障碍时，它可能会发出一种“求助”的信号，其他机器人可能会前来“协助”，尝试以某种方式协同通过。这种集体行为的形成，并非源于一个中央指挥官的指令，而是源于个体之间的局部交互和对环境的共同感知。 本书将以一种引人入胜的方式，解构这种“涌现”的机制。它会从最基础的“感知单元”开始，逐步构建起“信息处理模块”、“决策逻辑”、“行为生成器”，最终将这些元素整合成一个能够模拟复杂自主行为的系统。在书中，我们可能会看到，如何设计一种“趋避”机制，让智能体在遇到危险时能够及时规避，同时又不会错过潜在的机会。我们也会看到，如何设计一种“信息共享”机制，让智能体能够在不直接交流的情况下，通过改变自己的行为来“告知”其他智能体周围的环境信息。 本书的目标，是带领读者超越简单的“机器人”概念，去理解“智能”本身是如何在动态、复杂、充满不确定性的环境中“诞生”的。它所探讨的“自主视觉组机器鱼竞赛”背景，并非仅仅是一个具体的赛事名称，而是它背后所代表的，是人类尝试在真实或模拟的复杂环境中，构建能够自主感知、自主决策、自主行动的智能系统的努力。这些努力，无论是在科学研究领域，还是在工程应用层面，都具有极其深远的意义。它们不仅为我们理解人工智能的未来发展指明了方向，更让我们得以窥探生命本身如何在与环境的持续互动中，展现出非凡的适应性和智慧。 通过对各种算法、模型、以及系统架构的详细阐述（虽然不对具体细节进行展开），本书将揭示如何将抽象的“智能”概念转化为可实现的工程解决方案。这其中涉及到的计算模型、学习理论、以及优化方法，都将以一种清晰易懂的方式呈现。本书将鼓励读者思考，在未来，当我们的智能系统具备了更高的自主性，它们将如何与我们共存，又将为我们带来怎样的变革。这不仅仅是一本关于技术发展趋势的书，更是一次关于智能本质的哲学之旅，一次关于人类如何创造和理解“非我”智能的深度探索。它将激发你对生命、对智能、对未来的无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳中又不失现代感的封面处理，透露出一种专业而又不失活力的气息。初次翻阅，就被其清晰的逻辑结构所吸引，作者似乎深谙如何将复杂的技术概念层层剥开，用最直观的方式呈现给读者。我尤其欣赏它在理论阐述之外，对实际应用场景的描绘，那些关于传感器融合、目标跟踪的案例分析，仿佛让我亲手操作着那些精密的设备，在虚拟的赛场上进行调试和优化。这本书的文字功底也相当扎实，没有那种纯粹技术手册的枯燥感，而是带着一种探索未知的热情，引导着读者一步步深入这个迷人的领域。对于我这样并非科班出身，但对机器人技术充满好奇的爱好者来说，它提供了一个绝佳的入门阶梯，既有坚实的理论基础，又不乏激发实践动力的火花。翻阅过程中，我多次停下来思考，作者是如何将看似毫不相关的技术点巧妙地编织在一起，形成一个完整的知识体系，这种架构设计的智慧，远比书中的具体公式来得更有价值。

评分☆☆☆☆☆

从技术文献的角度来看，这本书的严谨性是毋庸置疑的。参考文献的引用规范、术语定义的一致性，都达到了学术专著的标准。然而，与很多纯粹的学术论文集不同，这本书的行文风格却保持了一种难得的流畅和可读性。作者似乎很懂得如何平衡理论的深度和阅读的愉悦度，使得那些原本可能晦涩难懂的公式和定理，在结合具体的图例和背景故事后，变得鲜活起来。这种平衡感，使得这本书在学术研究人员和高阶工程技术人员之间架起了一座完美的桥梁。我对比了过去几年中几本同主题的书籍，此书在对新兴技术如深度学习在视觉跟踪中的应用方面，具有更前瞻的视角和更深入的剖析，显示出作者团队对行业前沿的紧密关注。它不仅仅是知识的罗列，更像是一次由资深专家带领的、深入一线的技术考察之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的魅力，在于它强烈的实践导向和解决问题的实用主义精神。它没有沉溺于过多的理论推导，而是迅速将读者的注意力引向“如何用这些理论去解决现实中的复杂问题”。在讲解每个算法时，作者都会穿插讲解在真实硬件平台（如嵌入式系统或特定的机器人硬件）上部署时会遇到的资源限制、实时性要求等问题，并提供了相应的优化策略。这种“从理论到落地”的无缝衔接，对于我们这些需要将研究成果转化为实际产品的工程师来说，具有极高的指导价值。我发现自己手中的很多项目瓶颈，在阅读这本书后都有了清晰的突破口。它教会我们的不仅是如何编写代码实现功能，更是如何从系统层面去设计一个高效、可靠的视觉感知系统，这种系统级的思维训练，远比掌握某一个特定模型的API调用要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

读完这本著作，我最大的感受是它为我们打开了一扇通往未来感知技术的大门。书中对于机器视觉在动态环境下的挑战与应对策略的探讨，达到了相当高的深度和广度。例如，它对光照变化、快速运动模糊等极端情况的处理方法，我以前在其他资料中看到的都比较片面，但在这里却得到了系统性的梳理和比较。特别是其中关于多模态数据融合的部分，作者不仅仅是罗列了各种算法，更重要的是分析了每种融合策略的优劣势，以及在不同任务优先级下的取舍原则，这对于实际工程项目的设计至关重要。合上书本时，我感觉自己对“看”这个动作的理解被极大地拓宽了——它不再仅仅是光学成像，而是一个涉及信号处理、信息提取和决策制定的复杂认知过程。这本书的价值在于，它不仅仅教授了“如何做”，更重要的是解释了“为何要这样做”，这种思维层面的提升，是任何速成教程都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排，节奏感把握得非常好，如同观看一场精心编排的交响乐。开篇的铺垫沉稳有力，像是为宏大的主题打下坚实的地基；随后进入到核心算法的介绍时，节奏稍快，信息量陡增，但得益于清晰的图表和详尽的数学推导，读者不至于感到迷失。最让我感到惊喜的是，作者似乎预见到读者可能会在哪些环节产生困惑，并在相应的章节后附上了精妙的“实践小贴士”或“常见误区辨析”，这些细节之处，体现了作者深厚的教学经验和对初学者的体贴。我个人特别喜欢其中关于目标识别鲁棒性的讨论，它深入剖析了模型泛化能力的问题，并提供了如域适应等前沿思路的概述，这使得这本书的适用周期更长，不易过时。它不仅仅是记录了某一时刻的技术状态，更是在传授一种应对技术快速迭代的思维方式。