机器人探索(第二版)9787301288085 北京大学出版社 尹超 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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尹超 著

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• 机器人
• 人工智能
• 机器人学
• 控制工程
• 传感器
• 执行器
• 路径规划
• 机器学习
• 智能控制
• 北京大学出版社

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出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301288085

商品编码：29437663037

包装：平装-胶订

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	机器人探索(第二版)
作者	尹超
定价	47.00元
出版社	北京大学出版社
ISBN	9787301288085
出版日期	2017-12-01
字数
页码
版次	2
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《机器人探索（第二版）》以贴近学生生活的案例活动展开对WeDo 2.0 机器人的基础零件和编程平台的学习，介绍了北大附小的学生对于机器人学习探索的经验。本书以学习—创造—探究—思考—分享—评价—阅读为主线，在搭建机器人结构和编写机器人程序的过程中，鼓励学生习得、融合、应用多学科知识，不断发现问题、解决问题，促进创造创新思维的提升。同时，可以利用评价表对个人及团队在活动中的表现进行评价以促进共同成长。每个活动之后还有补充的“阅读”材料，目的在于激发孩子们继续探索研究发现创造的兴趣。 　　本书适合对机器人学习感兴趣的老师和学生使用。

作者简介

尹超，北京大学附属小学校长，专注学校教育教学几十年，承担多项国家重点科研课题，获得多项国家、市级教育教学研究成果奖，主编二十几部著作出版。

目录

第 1 课　新鲜的 WeDo 2.0 第 2 课　爱花的毛毛虫 第 3 课　鱼和青蛙的故事 第 4 课　地震中的房屋 第 5 课　形状变形计 第 6 课　大力士来访 第 7 课　开着赛车去旅行 第 8 课　直升机新体验 第 9 课　摇摆舞跳起来 第 10 课　聪明的水闸 第 11 课　不走寻常路之一 第 12 课　不走寻常路之二 第 13 课　非常起重机之一 第 14 课　非常起重机之二 第 15 课　勤劳的吊车之一 第 16 课　勤劳的吊车之二

编辑推荐

《机器人探索（第二版）》以贴近学生生活的案例活动来讲解如何用乐高 WeDo 2.0 搭建机器人。本书的出版不仅可以丰富小学科普课程的内容，而且为新课程的实施创建了宽阔的空间，为培养学生的创新能力，全面实施素质教育提供了滋润创新的沃土。

文摘

序言

《智能代理系统导论：原理、设计与应用》 引言 随着人工智能技术的飞速发展，智能代理（Intelligent Agents）已成为当前计算机科学和人工智能领域最活跃的研究方向之一。智能代理是一种能够感知其所处环境，并基于对环境的理解和自身目标，自主地采取行动以影响环境的实体。它们通常具有高度的自主性、响应性、主动性和社会性，能够适应变化的环境，并与其他代理或人类进行交互。从简单的自动化任务到复杂的决策支持系统，智能代理的应用场景日益广泛，涵盖了机器人学、电子商务、智能家居、自动驾驶、游戏开发、科学研究等诸多领域。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的智能代理系统导论，系统地介绍智能代理的基本原理、设计方法、关键技术以及在不同领域的应用。本书力求在理论深度与实践广度之间取得平衡，既能帮助读者建立扎实的理论基础，又能指导读者掌握解决实际问题的能力。我们希望通过本书的阅读，读者能够深刻理解智能代理的核心思想，掌握构建高效智能代理系统的关键技术，并能够独立设计和开发具有创新性的智能代理应用。 第一部分：智能代理的基础理论 第一章：智能代理的概念与发展历程 本章将首先阐述智能代理的核心定义，区分智能代理与传统程序、人工智能系统的异同。我们将深入探讨智能代理的几个关键特征： 自主性 (Autonomy): 代理能够在没有直接人类干预的情况下独立做出决策和行动。 响应性 (Reactivity): 代理能够及时感知环境的变化并作出适当的反应。 主动性 (Proactiveness): 代理能够设定目标并采取主动的行动来实现这些目标，而非仅仅被动响应。 社会性 (Sociability): 代理能够与其他代理或人类进行沟通、协作和协商。 接着，我们将回顾智能代理概念的起源和发展历程，从早期的专家系统、搜索算法，到后来的分布式人工智能、多代理系统，再到如今的深度学习驱动的智能代理。通过梳理历史脉络，读者可以更清晰地理解智能代理技术的发展趋势和关键突破。 第二章：智能代理的体系结构与模型 理解智能代理的内部结构是掌握其工作机制的关键。本章将介绍几种经典的智能代理体系结构，每种结构都有其独特的优势和适用场景： 简单反应式代理 (Simple Reflex Agents): 基于条件-动作规则，直接将当前感知映射到动作。我们将分析其局限性，例如缺乏对历史信息的记忆能力。 基于模型的反应式代理 (Model-based Reflex Agents): 引入内部状态或模型来模拟世界，从而处理部分可观测环境。我们将讨论状态更新和不确定性处理的问题。 目标导向代理 (Goal-based Agents): 具备明确的目标，并能够根据当前状态和目标来规划一系列动作。我们将介绍搜索算法在目标导向代理中的应用。 效用导向代理 (Utility-based Agents): 在目标导向代理的基础上，引入效用函数来衡量不同状态或动作的“好坏”，从而在多个可能目标或路径中做出最优选择。我们将讨论效用函数的设计和最大化方法。 学习代理 (Learning Agents): 能够通过经验不断改进其性能。本章将初步介绍学习代理的基本构成，包括学习元素、性能元素、问题生成器和评估器，并为后续章节中深入的机器学习技术奠定基础。 第三章：智能代理的感知与行动 感知是智能代理与环境交互的第一步，而行动则是代理影响环境的手段。本章将深入探讨： 感知机制: 代理如何接收和处理来自环境的信息。我们将讨论传感器类型、数据表示、特征提取以及感知不确定性的处理方法。 知识表示: 代理如何存储和组织其对世界的理解。我们将介绍符号逻辑、概率图模型、框架和语义网络等不同的知识表示方法。 决策制定: 基于感知到的信息和内部知识，代理如何做出行动决策。我们将涵盖启发式搜索、博弈论、规划以及基于规则的决策等技术。 行动执行: 代理如何将决策转化为实际的物理或虚拟动作。我们将讨论执行器、动作空间以及动作的反馈机制。 第二部分：智能代理的关键技术 第四章：搜索与规划 搜索和规划是智能代理实现目标的重要手段。本章将详细介绍： 状态空间搜索: 广度优先搜索、深度优先搜索、A搜索等经典搜索算法及其在代理中的应用。 启发式搜索: 如何设计有效的启发式函数以提高搜索效率。 约束满足问题 (CSP): 如何建模和求解需要满足一系列约束条件的代理问题。 经典规划: STRIPS、PDDL等规划语言和规划算法。 部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP): 针对不确定性环境下的规划问题。 高级规划技术: 计划重排、并行规划、分层规划等。 第五章：机器学习在智能代理中的应用 机器学习是赋予智能代理学习和适应能力的核心驱动力。本章将重点介绍： 监督学习: 分类、回归算法（如决策树、支持向量机、神经网络）在代理的模式识别和预测任务中的应用。 无监督学习: 聚类、降维技术在代理数据分析和特征提取中的应用。 强化学习 (Reinforcement Learning): 这是智能代理领域至关重要的技术。我们将深入讲解Q-learning、SARSA、深度Q网络 (DQN)、策略梯度等算法，以及它们在代理的学习和决策过程中的作用。我们将通过具体的代理学习场景，如机器人导航、游戏AI，来阐述强化学习的实际应用。 迁移学习与元学习: 如何让代理从一个任务或领域学习到的知识迁移到新的任务或领域，以及如何让代理学会如何学习。 第六章：不确定性推理 现实世界充满不确定性，智能代理必须具备处理不确定信息的能力。本章将探讨： 概率基础: 条件概率、贝叶斯定理。 贝叶斯网络 (Bayesian Networks): 如何用图模型表示变量之间的概率依赖关系，并进行推理。 马尔可夫链与马尔可夫决策过程 (MDP): 用于建模序列决策问题和动态环境。 模糊逻辑 (Fuzzy Logic): 处理模糊和不精确的信息。 证据理论 (Dempster-Shafer Theory): 另一种处理不确定性的方法。 第七章：多代理系统 (Multi-Agent Systems, MAS) 许多现实世界的复杂问题需要多个智能代理协同工作来解决。本章将深入研究： 多代理系统的架构: 中心化、去中心化、混合式架构。 代理间的通信与协调: 语言（如ACL）、协议、协商机制。 分布式问题求解: 分布式约束满足、分布式规划。 博弈论在MAS中的应用: 合作博弈、非合作博弈、纳什均衡。 群体智能 (Swarm Intelligence): 蚂蚁系统、粒子群优化等受自然启发的算法。 多代理系统的仿真与评估。 第三部分：智能代理的应用与发展 第八章：机器人智能代理 机器人是智能代理最直观的体现之一。本章将聚焦机器人智能代理： 感知与定位: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技术。 路径规划与导航: A、D Lite等算法在机器人导航中的应用。 运动控制与执行: 机器人关节控制、动力学模型。 人机交互: 语音识别、自然语言理解、情感计算在机器人中的应用。 具身智能: 机器人与物理世界的交互对智能产生的影响。 第九章：电子商务与智能推荐系统 智能代理在电子商务领域扮演着越来越重要的角色： 个性化推荐系统: 基于协同过滤、内容过滤、混合推荐等方法，为用户提供个性化的商品或服务推荐。 智能搜索引擎: 代理如何理解用户意图，并进行高效的信息检索。 自动化交易代理: 自动进行比价、下单、支付等交易行为。 客户服务代理: 聊天机器人、虚拟助手提供24/7的客户支持。 第十章：智能家居与物联网 (IoT) 中的代理 智能家居和物联网为智能代理提供了广阔的应用空间： 环境感知与控制: 代理如何感知温度、湿度、光照等环境参数，并自动调节家电设备。 设备间的协作与调度: 代理如何协调不同设备的工作，以提高能源效率和用户舒适度。 安全监控与预警: 代理如何识别异常情况并发出警报。 个性化服务: 代理如何学习用户的生活习惯，并提供定制化的服务。 第十一章：高级主题与未来展望 本章将探讨一些更前沿的研究方向和未来的发展趋势： 通用人工智能 (AGI) 与智能代理: 智能代理是否能够实现通用的智能？ 人机共生与协作: 未来人与智能代理如何更紧密地协作。 伦理与安全问题: 智能代理的偏见、隐私、责任等问题。 情感智能代理: 代理是否能够理解和表达情感。 具身智能与机器人: 物理世界的交互对智能的重要性。 开源工具与平台: 介绍目前流行的智能代理开发框架和工具。 结论 本书从基础理论到核心技术，再到广泛的应用领域，系统地梳理了智能代理的知识体系。我们希望通过本书的学习，读者不仅能够理解智能代理的强大能力，更能激发对这一领域的探索热情，并为未来的研究和开发打下坚实的基础。智能代理作为人工智能的重要组成部分，其发展将持续推动社会各领域的进步，我们期待看到更多创新的智能代理应用涌现。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对自动化领域有着浓厚兴趣的读者，我一直以来都在寻找一本能够全面、系统地介绍机器人技术发展历程和未来趋势的书籍。《机器人探索(第二版)》这本书，无疑满足了我的这一需求。我非常欣赏作者在书中对机器人技术发展历史的回顾，从最初的工业机器人到如今的智能机器人，作者梳理了各个历史阶段的重要里程碑和关键技术突破。同时，书中对未来机器人技术发展趋势的预测，也让我受益匪浅，比如关于人工智能在机器人领域的应用、机器人与物联网的融合、以及通用人工智能的实现等等。这些前瞻性的内容，为我打开了新的视野，也让我对机器人技术的未来发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对机器人控制算法有一定了解的读者，我对书中关于机器人运动学和动力学的章节尤为关注。作者在这一部分的处理非常详尽，从正逆运动学解算到雅可比矩阵的应用，再到Lagrange方程和Newton-Euler方法的推导，都做到了条分缕析。我惊喜地发现，书中并没有生硬地给出公式，而是通过对物理过程的细致描述，引导读者一步步推导出这些重要的数学模型。这种讲解方式，极大地降低了理解难度，也让我能够更深刻地理解这些控制算法背后的物理意义。特别是书中关于轨迹规划和反馈控制的部分，结合了一些经典的控制理论，例如PID控制和模型预测控制，并且给出了实际应用的例子，这对于我进行机器人控制系统的设计和优化非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我最喜欢的部分之一是书中关于机器人仿真和测试的探讨。在机器人研发过程中，仿真和测试是必不可少的环节，能够有效地降低开发成本，提高开发效率。作者在这方面分享了很多实用的技巧和方法，比如如何利用ROS（机器人操作系统）进行仿真，如何构建逼真的仿真环境，以及如何设计有效的测试用例来验证机器人的各项性能。书中还介绍了一些常用的仿真软件和工具，并给出了相应的操作指导。这些内容对于我来说，非常有价值，因为在实际工作中，我经常需要进行机器人系统的仿真和测试，而这本书为我提供了一个系统性的解决方案，让我能够更专业、更高效地开展工作。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我最大的感受之一是作者在理论深度和工程实践之间的巧妙平衡。这本书并没有仅仅停留在纯粹的理论层面，而是将大量的理论知识与实际的机器人应用场景紧密结合。比如，在讲述机器人执行器的时候，作者不仅详细介绍了各种电机、液压、气动等驱动方式的原理，还结合了工业机器人、人形机器人等具体案例，分析了不同应用场景下对执行器的性能要求和技术选择。这种“理论+实践”的模式，让我在学习过程中，能够清晰地看到技术是如何转化为实际功能的，也更容易理解这些技术对于机器人性能的影响。我发现，很多时候，工程上的难题往往源于对基础理论理解不够透彻，而这本书恰恰能帮助我打通这一关键环节，让我能够从更本质的角度去思考问题。

评分☆☆☆☆☆

我尤其关注书中对于机器人感知与决策部分的处理。在这个快速发展的时代，感知和决策能力无疑是决定机器人智能水平的关键。作者在这一部分用了大量的篇幅去介绍不同的感知模态，比如视觉、触觉、听觉等等，并且详细阐述了各种传感器的工作原理和优缺点。我印象深刻的是，作者并没有停留在概念的罗列，而是深入到各种算法的细节，比如图像识别中的卷积神经网络、目标检测中的R-CNN系列，以及路径规划中的A算法等等。这些算法的讲解都非常细致，配合着清晰的图示和数学推导，让原本抽象的理论变得具象化。我尝试着去理解书中的某些算法实现，发现其思路清晰，逻辑严谨，即使是初次接触某些复杂算法的读者，也能逐步跟上作者的思路。这对我日后进行相关的研究或者项目开发，无疑提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，虽然是第二版，但整体风格依然保持了严谨又不失现代感的基调。我一直对机器人技术领域非常感兴趣，也阅读过不少相关书籍，但总觉得缺少一本能够系统性地梳理技术脉络，又兼顾前沿视野的读物。《机器人探索(第二版)》的出现，恰好填补了我心中的空白。拿到书的那一刻，就迫不及待地翻阅起来。书本的装帧质量很好，纸张也比较厚实，印刷清晰，阅读体验很舒适。我尤其欣赏作者在章节安排上的逻辑性，从基础概念的引入，到关键技术的深入剖析，再到应用领域的拓展，层层递进，循序渐进。即便是对机器人领域有所了解的读者，也能从中获得新的启发和认识。对于初学者来说，这本书更是提供了一个绝佳的入门途径，能够帮助他们快速建立起对机器人科学的整体认知。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在第二版中，对于一些新兴技术领域的阐述，做得非常出色。在当今快速发展的科技浪潮中，机器人技术也涌现出许多令人振奋的新方向，比如人机协作、软体机器人、仿生机器人等。《机器人探索(第二版)》并没有回避这些前沿话题，反而给予了相当的关注。书中对这些新兴技术的发展现状、关键技术挑战以及未来发展趋势进行了较为深入的探讨。例如，在人机协作部分，作者不仅分析了协作机器人手臂的设计理念，还探讨了安全保障、智能交互等关键问题。这些内容让我对机器人技术的未来充满了期待，也为我指明了未来学习和研究的方向。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现作者在行文风格上，力求做到严谨而不失通俗易懂。虽然书中涉及大量的专业术语和复杂的数学公式，但作者总是能够通过恰当的比喻、生动的例子，将这些概念解释得非常清晰。特别是对于一些抽象的概念，比如机器人自主导航中的SLAM（同步定位与地图构建），作者花了很大的篇幅去讲解其原理和实现方法，并且配以大量的图示，使得读者能够轻松理解。这种“浅显化”的处理方式，对于我这样的非专业背景的读者来说，至关重要。它能够帮助我克服对技术畏难情绪，建立起学习的信心，也让我能够从更广泛的视角去理解机器人技术的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考价值非常高，在每个章节的结尾，作者都提供了大量的参考文献，这为我进一步深入研究提供了宝贵的线索。我发现，这些参考文献涵盖了机器人领域非常广泛的文献资源，包括经典的学术论文、最新的研究进展以及重要的技术报告。我尝试着去查找了一些参考文献，发现它们与书中的内容高度契合，并且能够提供更详细的信息和更深入的理论探讨。对于想要在机器人领域进行深入研究的读者来说，这本书无疑是一个非常好的起点，能够帮助他们快速地进入到相关的研究领域，并且找到属于自己的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

我深切地感受到，作者在编写这本书时，倾注了大量的心血和智慧。从内容的选择、编排的逻辑，到语言的表达，都体现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。这本书的问世，不仅仅是一本教科书，更是一部能够引领读者探索机器人未知世界的指南。它不仅能够帮助读者掌握机器人技术的基础知识，更重要的是，能够激发读者对机器人技术的热情和创造力。我坚信，这本书将成为许多机器人爱好者、学生和研究人员的宝贵财富，也会为我国机器人产业的发展贡献一份力量。