機器人探索(第二版)9787301288085 北京大學齣版社 尹超 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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尹超 著

圖書標籤:

• 機器人
• 人工智能
• 機器人學
• 控製工程
• 傳感器
• 執行器
• 路徑規劃
• 機器學習
• 智能控製
• 北京大學齣版社

店鋪： 悟元圖書專營店

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301288085

商品編碼：29437663037

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	機器人探索(第二版)
作者	尹超
定價	47.00元
齣版社	北京大學齣版社
ISBN	9787301288085
齣版日期	2017-12-01
字數
頁碼
版次	2
裝幀	平裝-膠訂
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

《機器人探索（第二版）》以貼近學生生活的案例活動展開對WeDo 2.0 機器人的基礎零件和編程平颱的學習，介紹瞭北大附小的學生對於機器人學習探索的經驗。本書以學習—創造—探究—思考—分享—評價—閱讀為主綫，在搭建機器人結構和編寫機器人程序的過程中，鼓勵學生習得、融閤、應用多學科知識，不斷發現問題、解決問題，促進創造創新思維的提升。同時，可以利用評價錶對個人及團隊在活動中的錶現進行評價以促進共同成長。每個活動之後還有補充的“閱讀”材料，目的在於激發孩子們繼續探索研究發現創造的興趣。 　　本書適閤對機器人學習感興趣的老師和學生使用。

作者簡介

尹超，北京大學附屬小學校長，專注學校教育教學幾十年，承擔多項國傢重點科研課題，獲得多項國傢、市級教育教學研究成果奬，主編二十幾部著作齣版。

目錄

第 1 課　新鮮的 WeDo 2.0 第 2 課　愛花的毛毛蟲 第 3 課　魚和青蛙的故事 第 4 課　地震中的房屋 第 5 課　形狀變形計 第 6 課　大力士來訪 第 7 課　開著賽車去旅行 第 8 課　直升機新體驗 第 9 課　搖擺舞跳起來 第 10 課　聰明的水閘 第 11 課　不走尋常路之一 第 12 課　不走尋常路之二 第 13 課　非常起重機之一 第 14 課　非常起重機之二 第 15 課　勤勞的吊車之一 第 16 課　勤勞的吊車之二

編輯推薦

《機器人探索（第二版）》以貼近學生生活的案例活動來講解如何用樂高 WeDo 2.0 搭建機器人。本書的齣版不僅可以豐富小學科普課程的內容，而且為新課程的實施創建瞭寬闊的空間，為培養學生的創新能力，全麵實施素質教育提供瞭滋潤創新的沃土。

文摘

序言

《智能代理係統導論：原理、設計與應用》 引言 隨著人工智能技術的飛速發展，智能代理（Intelligent Agents）已成為當前計算機科學和人工智能領域最活躍的研究方嚮之一。智能代理是一種能夠感知其所處環境，並基於對環境的理解和自身目標，自主地采取行動以影響環境的實體。它們通常具有高度的自主性、響應性、主動性和社會性，能夠適應變化的環境，並與其他代理或人類進行交互。從簡單的自動化任務到復雜的決策支持係統，智能代理的應用場景日益廣泛，涵蓋瞭機器人學、電子商務、智能傢居、自動駕駛、遊戲開發、科學研究等諸多領域。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的智能代理係統導論，係統地介紹智能代理的基本原理、設計方法、關鍵技術以及在不同領域的應用。本書力求在理論深度與實踐廣度之間取得平衡，既能幫助讀者建立紮實的理論基礎，又能指導讀者掌握解決實際問題的能力。我們希望通過本書的閱讀，讀者能夠深刻理解智能代理的核心思想，掌握構建高效智能代理係統的關鍵技術，並能夠獨立設計和開發具有創新性的智能代理應用。 第一部分：智能代理的基礎理論 第一章：智能代理的概念與發展曆程 本章將首先闡述智能代理的核心定義，區分智能代理與傳統程序、人工智能係統的異同。我們將深入探討智能代理的幾個關鍵特徵： 自主性 (Autonomy): 代理能夠在沒有直接人類乾預的情況下獨立做齣決策和行動。 響應性 (Reactivity): 代理能夠及時感知環境的變化並作齣適當的反應。 主動性 (Proactiveness): 代理能夠設定目標並采取主動的行動來實現這些目標，而非僅僅被動響應。 社會性 (Sociability): 代理能夠與其他代理或人類進行溝通、協作和協商。 接著，我們將迴顧智能代理概念的起源和發展曆程，從早期的專傢係統、搜索算法，到後來的分布式人工智能、多代理係統，再到如今的深度學習驅動的智能代理。通過梳理曆史脈絡，讀者可以更清晰地理解智能代理技術的發展趨勢和關鍵突破。 第二章：智能代理的體係結構與模型 理解智能代理的內部結構是掌握其工作機製的關鍵。本章將介紹幾種經典的智能代理體係結構，每種結構都有其獨特的優勢和適用場景： 簡單反應式代理 (Simple Reflex Agents): 基於條件-動作規則，直接將當前感知映射到動作。我們將分析其局限性，例如缺乏對曆史信息的記憶能力。 基於模型的反應式代理 (Model-based Reflex Agents): 引入內部狀態或模型來模擬世界，從而處理部分可觀測環境。我們將討論狀態更新和不確定性處理的問題。 目標導嚮代理 (Goal-based Agents): 具備明確的目標，並能夠根據當前狀態和目標來規劃一係列動作。我們將介紹搜索算法在目標導嚮代理中的應用。 效用導嚮代理 (Utility-based Agents): 在目標導嚮代理的基礎上，引入效用函數來衡量不同狀態或動作的“好壞”，從而在多個可能目標或路徑中做齣最優選擇。我們將討論效用函數的設計和最大化方法。 學習代理 (Learning Agents): 能夠通過經驗不斷改進其性能。本章將初步介紹學習代理的基本構成，包括學習元素、性能元素、問題生成器和評估器，並為後續章節中深入的機器學習技術奠定基礎。 第三章：智能代理的感知與行動 感知是智能代理與環境交互的第一步，而行動則是代理影響環境的手段。本章將深入探討： 感知機製: 代理如何接收和處理來自環境的信息。我們將討論傳感器類型、數據錶示、特徵提取以及感知不確定性的處理方法。 知識錶示: 代理如何存儲和組織其對世界的理解。我們將介紹符號邏輯、概率圖模型、框架和語義網絡等不同的知識錶示方法。 決策製定: 基於感知到的信息和內部知識，代理如何做齣行動決策。我們將涵蓋啓發式搜索、博弈論、規劃以及基於規則的決策等技術。 行動執行: 代理如何將決策轉化為實際的物理或虛擬動作。我們將討論執行器、動作空間以及動作的反饋機製。 第二部分：智能代理的關鍵技術 第四章：搜索與規劃 搜索和規劃是智能代理實現目標的重要手段。本章將詳細介紹： 狀態空間搜索: 廣度優先搜索、深度優先搜索、A搜索等經典搜索算法及其在代理中的應用。 啓發式搜索: 如何設計有效的啓發式函數以提高搜索效率。 約束滿足問題 (CSP): 如何建模和求解需要滿足一係列約束條件的代理問題。 經典規劃: STRIPS、PDDL等規劃語言和規劃算法。 部分可觀測馬爾可夫決策過程 (POMDP): 針對不確定性環境下的規劃問題。 高級規劃技術: 計劃重排、並行規劃、分層規劃等。 第五章：機器學習在智能代理中的應用 機器學習是賦予智能代理學習和適應能力的核心驅動力。本章將重點介紹： 監督學習: 分類、迴歸算法（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡）在代理的模式識彆和預測任務中的應用。 無監督學習: 聚類、降維技術在代理數據分析和特徵提取中的應用。 強化學習 (Reinforcement Learning): 這是智能代理領域至關重要的技術。我們將深入講解Q-learning、SARSA、深度Q網絡 (DQN)、策略梯度等算法，以及它們在代理的學習和決策過程中的作用。我們將通過具體的代理學習場景，如機器人導航、遊戲AI，來闡述強化學習的實際應用。 遷移學習與元學習: 如何讓代理從一個任務或領域學習到的知識遷移到新的任務或領域，以及如何讓代理學會如何學習。 第六章：不確定性推理 現實世界充滿不確定性，智能代理必須具備處理不確定信息的能力。本章將探討： 概率基礎: 條件概率、貝葉斯定理。 貝葉斯網絡 (Bayesian Networks): 如何用圖模型錶示變量之間的概率依賴關係，並進行推理。 馬爾可夫鏈與馬爾可夫決策過程 (MDP): 用於建模序列決策問題和動態環境。 模糊邏輯 (Fuzzy Logic): 處理模糊和不精確的信息。 證據理論 (Dempster-Shafer Theory): 另一種處理不確定性的方法。 第七章：多代理係統 (Multi-Agent Systems, MAS) 許多現實世界的復雜問題需要多個智能代理協同工作來解決。本章將深入研究： 多代理係統的架構: 中心化、去中心化、混閤式架構。 代理間的通信與協調: 語言（如ACL）、協議、協商機製。 分布式問題求解: 分布式約束滿足、分布式規劃。 博弈論在MAS中的應用: 閤作博弈、非閤作博弈、納什均衡。 群體智能 (Swarm Intelligence): 螞蟻係統、粒子群優化等受自然啓發的算法。 多代理係統的仿真與評估。 第三部分：智能代理的應用與發展 第八章：機器人智能代理 機器人是智能代理最直觀的體現之一。本章將聚焦機器人智能代理： 感知與定位: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技術。 路徑規劃與導航: A、D Lite等算法在機器人導航中的應用。 運動控製與執行: 機器人關節控製、動力學模型。 人機交互: 語音識彆、自然語言理解、情感計算在機器人中的應用。 具身智能: 機器人與物理世界的交互對智能産生的影響。 第九章：電子商務與智能推薦係統 智能代理在電子商務領域扮演著越來越重要的角色： 個性化推薦係統: 基於協同過濾、內容過濾、混閤推薦等方法，為用戶提供個性化的商品或服務推薦。 智能搜索引擎: 代理如何理解用戶意圖，並進行高效的信息檢索。 自動化交易代理: 自動進行比價、下單、支付等交易行為。 客戶服務代理: 聊天機器人、虛擬助手提供24/7的客戶支持。 第十章：智能傢居與物聯網 (IoT) 中的代理 智能傢居和物聯網為智能代理提供瞭廣闊的應用空間： 環境感知與控製: 代理如何感知溫度、濕度、光照等環境參數，並自動調節傢電設備。 設備間的協作與調度: 代理如何協調不同設備的工作，以提高能源效率和用戶舒適度。 安全監控與預警: 代理如何識彆異常情況並發齣警報。 個性化服務: 代理如何學習用戶的生活習慣，並提供定製化的服務。 第十一章：高級主題與未來展望 本章將探討一些更前沿的研究方嚮和未來的發展趨勢： 通用人工智能 (AGI) 與智能代理: 智能代理是否能夠實現通用的智能？ 人機共生與協作: 未來人與智能代理如何更緊密地協作。 倫理與安全問題: 智能代理的偏見、隱私、責任等問題。 情感智能代理: 代理是否能夠理解和錶達情感。 具身智能與機器人: 物理世界的交互對智能的重要性。 開源工具與平颱: 介紹目前流行的智能代理開發框架和工具。 結論 本書從基礎理論到核心技術，再到廣泛的應用領域，係統地梳理瞭智能代理的知識體係。我們希望通過本書的學習，讀者不僅能夠理解智能代理的強大能力，更能激發對這一領域的探索熱情，並為未來的研究和開發打下堅實的基礎。智能代理作為人工智能的重要組成部分，其發展將持續推動社會各領域的進步，我們期待看到更多創新的智能代理應用湧現。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我最大的感受之一是作者在理論深度和工程實踐之間的巧妙平衡。這本書並沒有僅僅停留在純粹的理論層麵，而是將大量的理論知識與實際的機器人應用場景緊密結閤。比如，在講述機器人執行器的時候，作者不僅詳細介紹瞭各種電機、液壓、氣動等驅動方式的原理，還結閤瞭工業機器人、人形機器人等具體案例，分析瞭不同應用場景下對執行器的性能要求和技術選擇。這種“理論+實踐”的模式，讓我在學習過程中，能夠清晰地看到技術是如何轉化為實際功能的，也更容易理解這些技術對於機器人性能的影響。我發現，很多時候，工程上的難題往往源於對基礎理論理解不夠透徹，而這本書恰恰能幫助我打通這一關鍵環節，讓我能夠從更本質的角度去思考問題。

評分☆☆☆☆☆

我最喜歡的部分之一是書中關於機器人仿真和測試的探討。在機器人研發過程中，仿真和測試是必不可少的環節，能夠有效地降低開發成本，提高開發效率。作者在這方麵分享瞭很多實用的技巧和方法，比如如何利用ROS（機器人操作係統）進行仿真，如何構建逼真的仿真環境，以及如何設計有效的測試用例來驗證機器人的各項性能。書中還介紹瞭一些常用的仿真軟件和工具，並給齣瞭相應的操作指導。這些內容對於我來說，非常有價值，因為在實際工作中，我經常需要進行機器人係統的仿真和測試，而這本書為我提供瞭一個係統性的解決方案，讓我能夠更專業、更高效地開展工作。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對機器人控製算法有一定瞭解的讀者，我對書中關於機器人運動學和動力學的章節尤為關注。作者在這一部分的處理非常詳盡，從正逆運動學解算到雅可比矩陣的應用，再到Lagrange方程和Newton-Euler方法的推導，都做到瞭條分縷析。我驚喜地發現，書中並沒有生硬地給齣公式，而是通過對物理過程的細緻描述，引導讀者一步步推導齣這些重要的數學模型。這種講解方式，極大地降低瞭理解難度，也讓我能夠更深刻地理解這些控製算法背後的物理意義。特彆是書中關於軌跡規劃和反饋控製的部分，結閤瞭一些經典的控製理論，例如PID控製和模型預測控製，並且給齣瞭實際應用的例子，這對於我進行機器人控製係統的設計和優化非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考價值非常高，在每個章節的結尾，作者都提供瞭大量的參考文獻，這為我進一步深入研究提供瞭寶貴的綫索。我發現，這些參考文獻涵蓋瞭機器人領域非常廣泛的文獻資源，包括經典的學術論文、最新的研究進展以及重要的技術報告。我嘗試著去查找瞭一些參考文獻，發現它們與書中的內容高度契閤，並且能夠提供更詳細的信息和更深入的理論探討。對於想要在機器人領域進行深入研究的讀者來說，這本書無疑是一個非常好的起點，能夠幫助他們快速地進入到相關的研究領域，並且找到屬於自己的研究方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我尤其關注書中對於機器人感知與決策部分的處理。在這個快速發展的時代，感知和決策能力無疑是決定機器人智能水平的關鍵。作者在這一部分用瞭大量的篇幅去介紹不同的感知模態，比如視覺、觸覺、聽覺等等，並且詳細闡述瞭各種傳感器的工作原理和優缺點。我印象深刻的是，作者並沒有停留在概念的羅列，而是深入到各種算法的細節，比如圖像識彆中的捲積神經網絡、目標檢測中的R-CNN係列，以及路徑規劃中的A算法等等。這些算法的講解都非常細緻，配閤著清晰的圖示和數學推導，讓原本抽象的理論變得具象化。我嘗試著去理解書中的某些算法實現，發現其思路清晰，邏輯嚴謹，即使是初次接觸某些復雜算法的讀者，也能逐步跟上作者的思路。這對我日後進行相關的研究或者項目開發，無疑提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對自動化領域有著濃厚興趣的讀者，我一直以來都在尋找一本能夠全麵、係統地介紹機器人技術發展曆程和未來趨勢的書籍。《機器人探索(第二版)》這本書，無疑滿足瞭我的這一需求。我非常欣賞作者在書中對機器人技術發展曆史的迴顧，從最初的工業機器人到如今的智能機器人，作者梳理瞭各個曆史階段的重要裏程碑和關鍵技術突破。同時，書中對未來機器人技術發展趨勢的預測，也讓我受益匪淺，比如關於人工智能在機器人領域的應用、機器人與物聯網的融閤、以及通用人工智能的實現等等。這些前瞻性的內容，為我打開瞭新的視野，也讓我對機器人技術的未來發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我發現作者在行文風格上，力求做到嚴謹而不失通俗易懂。雖然書中涉及大量的專業術語和復雜的數學公式，但作者總是能夠通過恰當的比喻、生動的例子，將這些概念解釋得非常清晰。特彆是對於一些抽象的概念，比如機器人自主導航中的SLAM（同步定位與地圖構建），作者花瞭很大的篇幅去講解其原理和實現方法，並且配以大量的圖示，使得讀者能夠輕鬆理解。這種“淺顯化”的處理方式，對於我這樣的非專業背景的讀者來說，至關重要。它能夠幫助我剋服對技術畏難情緒，建立起學習的信心，也讓我能夠從更廣泛的視角去理解機器人技術的魅力。

評分☆☆☆☆☆

不得不提的是，這本書在第二版中，對於一些新興技術領域的闡述，做得非常齣色。在當今快速發展的科技浪潮中，機器人技術也湧現齣許多令人振奮的新方嚮，比如人機協作、軟體機器人、仿生機器人等。《機器人探索(第二版)》並沒有迴避這些前沿話題，反而給予瞭相當的關注。書中對這些新興技術的發展現狀、關鍵技術挑戰以及未來發展趨勢進行瞭較為深入的探討。例如，在人機協作部分，作者不僅分析瞭協作機器人手臂的設計理念，還探討瞭安全保障、智能交互等關鍵問題。這些內容讓我對機器人技術的未來充滿瞭期待，也為我指明瞭未來學習和研究的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引人，雖然是第二版，但整體風格依然保持瞭嚴謹又不失現代感的基調。我一直對機器人技術領域非常感興趣，也閱讀過不少相關書籍，但總覺得缺少一本能夠係統性地梳理技術脈絡，又兼顧前沿視野的讀物。《機器人探索(第二版)》的齣現，恰好填補瞭我心中的空白。拿到書的那一刻，就迫不及待地翻閱起來。書本的裝幀質量很好，紙張也比較厚實，印刷清晰，閱讀體驗很舒適。我尤其欣賞作者在章節安排上的邏輯性，從基礎概念的引入，到關鍵技術的深入剖析，再到應用領域的拓展，層層遞進，循序漸進。即便是對機器人領域有所瞭解的讀者，也能從中獲得新的啓發和認識。對於初學者來說，這本書更是提供瞭一個絕佳的入門途徑，能夠幫助他們快速建立起對機器人科學的整體認知。

評分☆☆☆☆☆

我深切地感受到，作者在編寫這本書時，傾注瞭大量的心血和智慧。從內容的選擇、編排的邏輯，到語言的錶達，都體現瞭作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。這本書的問世，不僅僅是一本教科書，更是一部能夠引領讀者探索機器人未知世界的指南。它不僅能夠幫助讀者掌握機器人技術的基礎知識，更重要的是，能夠激發讀者對機器人技術的熱情和創造力。我堅信，這本書將成為許多機器人愛好者、學生和研究人員的寶貴財富，也會為我國機器人産業的發展貢獻一份力量。