自主移动机器人导论（第2版） [Introduction To Autonomous Mobile Robots] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] R.西格沃特，I·R·诺巴克什，D·斯卡拉穆扎 著，李人厚，宋青松 译

图书标签:

• 机器人
• 自主移动机器人
• 机器人学
• 人工智能
• 路径规划
• SLAM
• 传感器
• 控制系统
• 导航
• ROS

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560545486

版次：2

商品编码：11981455

包装：平装

丛书名： 国外名校最新教材精选

外文名称：Introduction To Autonomous Mobile Robots

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：336

字数：424000

内容简介

　　移动机器人的范围覆盖着从火星探索任务的遥控旅居者到巴黎超市的清洁机器人。《自主移动机器人导论（第2版）》向学生和其他有兴趣的读者提供移动性基本原理的概述，其领域范围跨越机械、电机、传感器、感知和认知。《自主移动机器人导论（第2版）》着重于移动性本身，对许允的移动机器人，其横穿现实世界环境行走和执行任务（包括运动、传感、定位和运动规划）的机理提出述评，综合了来自运动学、控制理论、信号分析、计算机视觉、信息论、人工智能和概率论这些领域的素材。《自主移动机器人导论（第2版）》提出了移动机器人的技术和工艺，能使运动学在一系列交互模块中实现。随着《自主移动机器人导论（第2版）》内容从低级向详细深入，各章介绍了移动性不同方面的问题。它覆盖了移动机器人所有方面，包括软件和硬件设计方面考虑、相关的工艺技术和算法技巧。《自主移动机器人导论（第2版）》新版已经在各个方面都作了修正和更新，在运动、定位、感知和规划与导航这些主题中补充了130多页的新资料。同时，每章末还加上了习题?br/>我们把移动机器人所有方面合在一起成为一个整体，因此非常适合用作初学者的教材或工具书。

目录

序言
致谢

第1章 引言
1．1 引言
1．2 本书综述

第2章 运动
2．1 引言
2．1．1 运动的关键问题
2．2 腿式移动机器人
2．2．1 腿的构造与稳定性
2．2．2 动力学考虑
2．2．3 腿式机器人运动的例子
2．3 轮式移动机器人
2．3．1 轮式运动：设计空间
2．3．2 轮式运动：实例研究
2．4 飞行移动机器人
2．4．1 引言
2．4．2 飞机器结构
2．4．3 自主VTOL最新技术水平
2．5 习题

第3章 移动机器人运动学
3．1 引言
3．2 运动学模型和约束
3．2．1 表示机器人的位置
3．2．2 前向运动学模型
3．2．3 轮子运动学约束
3．2．4 机器人运动学约束
3．2．5 举例：机器人运动学模型和约束
3．3 移动机器人的机动性
3．3．1 移动性的程度
3．3．2 可操纵度
3．3．3 机器人的机动性
3．4 移动机器人工作空问
3．4．1 自由度
3．4．2 完整机器人
3．4．3 路径和轨迹的考虑
3．5 基本运动学之外
3．6 运动控制
3．6．1 开环控制
3．6．2 反馈控制
3．7 习题

第4章 感知
4．1 移动机器人的传感器
4．1．1 传感器分类
4．1．2 表征传感器的特性指标
4．1．3 表示不确定性
4．1．4 轮子／电机传感器
4．1．5 导向传感器
4．1．6 加速度计
4．1．7 惯性测量单元
4．1．8 基于地面的信标
4．1．9 有源测距
4．1．10 运动／速度传感器
4．1．11 视觉传感器
4．2 计算机视觉的基本原理
4．2．1 引言
4．2．2 数字摄像机
4．2．3 图像形成
4．2．4 全向摄像机
4．2．5 立体结构
4．2．6 运动结构
4．2．7 运动与光流
4．2．8 颜色跟踪
4．3 图像处理基础
4．3．1 图像滤波
4．3．2 边缘检测
4．3．3 计算图像相似性
4．4 特征提取
4．5 图像特征提取：兴趣点检测器
4．5．1 引言
4．5．2 理想的特征检测器属性
4．5．3 角检测器
4．5．4 光度测定和几何变化的不变性
4．5．5 斑块检测器
4．6 位置识别
4．6．1 引言
4．6．2 从特征包到视觉词
4．6．3 使用倒排文件的有效位置识别
4．6．4 鲁棒位置识别的几何验证
4．6．5 应用
4．6．6 位置识别的其它图像表象
4．7 基于距离数据（激光，超声）的特征提取
4．7．1 直线提取
4．7．2 6个直线提取算法
4．7．3 距离直方图特征
4．7．4 其他几何特征提取
4．8 习题

第5章 移动机器人的定位
5．1 引言
5．2 定位的挑战：噪声和混叠
5．2．1 传感器噪声
5．2．2 传感器混叠
5．2．3 执行器噪声
5．2．4 里程表位置估计的误差模型
5．3 定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比
5．4 信任度的表示
5．4．1 单假设信任度
5．4．2 多假设信任度
5．5 地图表示方法j
5．5．1 连续的表示方法
5．5．2 分解策略
5．5．3 发展水平：地图表示方法的最新挑战
5．6 基于概率地图的定位
5．6．1 引言
5．6．2 机器人定位问题
5．6．3 概率论的基本概念
5．6．4 术语
5．6．5 基于概率地图定位的组成
5．6．6 定位问题的分类
5．6．7 马尔可夫定位
5．6．8 卡尔曼滤波器定位
5．7 定位系统的其他例子
5．7．1 基于路标的导航
5．7．2 全局唯一定位
5．7．3 定位信标系统
5．7．4 基于路由的定位
5．8 自动制图
5．8．1 引言
5．8．2 SLAM：同时定位和制图问题
5．8．3 SLAM的数学定义
5．8．4 扩展卡尔曼滤波器（EKF）的SLAM
5．8．5 具有单摄像机的视觉SLAM
5．8．6 对EKFSLAM的讨论
5．8．7 基于图形的SLAM
5．8．8 粒子滤波器的SLAM
5．8．9 SLAM中公开的难题
5．8．10 开放源代码SLAM的软件和其它资源
5．9 习题

第6章 规划和导航
6．1 引言
6．2 导航能力：规划和反应
6．3 路径规划
6．3．1 图形搜索
6．3．2 势场路径规划
6．4 避障
6．4．1 Bug算法
6．4．2 向量场直方图
6．4．3 气泡带技术
6．4．4 曲率速度技术
6．4．5 动态窗口方法
6．4．6 Schlegel避障方法
6．4．7 接近图
6．4．8 梯度法
6．4．9 加上动态约束
6．4．10 其他方法
6．4．11 综述
6．5 导航的体系结构
6．5．1 代码重用与共享的模块性
6．5．2 控制定位
6．5．3 分解技术
6．5．4 实例研究：分层机器人结构
6．6 习题

参考文献

第一章：移动机器人的基本概念 本章将为读者奠定扎实的理论基础，深入剖析“自主移动机器人”这一概念的内涵。我们将从最基础的机器人定义出发，逐步引申到移动机器人的独特性，以及“自主性”在机器人领域的关键作用。 什么是机器人？ 我们将审视机器人作为一个学科的起源，探讨其在工业、服务、科研等不同领域的广泛应用。从机械臂到人形机器人，我们将勾勒出机器人技术发展的宏观图景。 移动机器人的定义与特征： 相较于固定式机器人，移动机器人的核心在于其能够改变自身在物理空间中的位置。本章将深入探讨移动机器人的关键特征，包括但不限于： 运动能力： 轮式、履带式、腿式、飞行式等多种移动方式的原理、优缺点及其适用场景。我们将详细解析不同驱动机制如何影响机器人的地形适应性、速度和操控精度。 感知能力： 移动机器人需要与环境互动，因此强大的感知能力至关重要。我们将介绍各种传感器的工作原理，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、红外传感器、IMU（惯性测量单元）等，以及它们如何为机器人提供关于自身状态和外部环境的信息。 决策与控制能力： 如何根据感知到的信息做出智能决策，并转化为精确的运动指令，是自主性的核心体现。我们将初步介绍导航、路径规划、避障等基本概念。 自主性的重要性与挑战： “自主”意味着机器人能够在没有或极少人工干预的情况下，独立地完成任务。本章将详细阐述自主性在提升机器人效率、拓展应用范围、应对复杂未知环境等方面的优势，并初步探讨实现自主性所面临的挑战，例如环境的不确定性、感知的不完整性、计算资源的限制等。 移动机器人技术的演进： 我们将回顾移动机器人技术的发展历程，从早期的遥控机器人到如今具备一定智能的自主系统，重点分析关键技术突破如何推动了这一领域的进步。 本章小结与展望： 总结本章核心内容，并为后续章节的学习做好铺垫，强调理解这些基本概念对于掌握更高级的自主移动机器人技术至关重要。 第二章：机器人运动学与动力学基础 本章将深入探讨移动机器人的运动原理，为理解机器人的精确运动控制打下坚实基础。我们将从几何学和物理学的角度，剖析机器人如何从一个位姿移动到另一个位姿。 机器人坐标系与位姿描述： 笛卡尔坐标系： 三维空间中的位置（x, y, z）和姿态（旋转角度）的表示。 机器人本体坐标系： 机器人自身的局部坐标系，用于描述其内部部件的位置和姿态。 世界坐标系/全局坐标系： 机器人运行环境的固定坐标系，用于描述机器人在空间中的绝对位置和姿态。 齐次变换矩阵： 一种强大的数学工具，用于描述和组合机器人不同坐标系之间的坐标变换（平移和旋转）。我们将详细讲解齐次变换矩阵的构成及其在机器人运动学中的应用。 运动学： 正向运动学： 已知机器人关节的角度或轮子转速，计算机器人末端执行器（如机器人底盘中心）的位姿。我们将针对不同类型的移动机器人（如差速驱动、全向轮、阿克曼转向等）推导其正向运动学模型。 逆向运动学： 已知机器人末端执行器的目标位姿，计算机器人需要达到的关节角度或轮子转速。我们将探讨求解逆向运动学的挑战和常见方法。 雅可比矩阵： 连接机器人关节速度与末端执行器线速度、角速度之间的线性关系。我们将讲解雅可比矩阵的计算方法及其在速度控制和奇异性分析中的作用。 动力学： 牛顿-欧拉方法与拉格朗日方法： 两种经典的机器人动力学建模方法，用于描述机器人运动过程中受到的力和力矩。我们将简要介绍这两种方法的原理，并重点关注它们如何应用于移动机器人的动力学分析。 惯性力、科里奥利力、离心力： 在机器人运动过程中产生的各种动力学效应。我们将分析这些力如何影响机器人的运动轨迹和控制需求。 摩擦力： 机器人与地面之间的接触力，包括静摩擦和动摩擦，对机器人的精确运动产生重要影响。 动力学模型的应用： 如何利用动力学模型进行更精确的运动预测、轨迹跟踪控制以及考虑外力干扰的鲁棒性设计。 轮式机器人特有的运动学挑战： 约束运动： 轮式机器人（特别是差速驱动和阿克曼转向）的轮子通常是单向滚动的，这引入了非完整性约束，使得机器人的运动不是任意的。我们将深入分析这些约束如何影响机器人的运动自由度和控制策略。 滑移： 轮子在运动过程中发生的打滑现象，会严重影响运动的精度。我们将探讨滑移对运动学模型和控制的影响。 本章小结与展望： 总结运动学与动力学的基础概念，强调其在理解和控制机器人运动中的不可或缺性。为后续章节中更复杂的导航和控制算法奠定基础。 第三章：机器人传感器与感知 本章将聚焦于移动机器人如何“看见”和“感知”其所处的环境。我们将深入解析各类传感器的工作原理、数据特性及其在构建机器人环境模型中的作用。 传感器的分类与功能： 里程计（Odometry）： 通过测量轮子转动或IMU数据来估计机器人自身的运动。我们将详细介绍轮式里程计的原理、误差来源（如轮子打滑、地面不平）以及提高精度的技术。IMU（惯性测量单元）在姿态和加速度测量中的作用。 定位传感器： GPS/GNSS（全球定位系统）： 在室外开阔环境中提供全局位置信息，但存在精度限制和信号盲区。 视觉传感器（摄像头）： 单目摄像头： 提供二维图像，用于特征提取、目标识别、光流法等。 双目摄像头： 提供视差信息，可以估计深度，实现三维场景重建。 深度摄像头（如ToF、结构光）： 直接获取场景的深度信息，生成深度图，用于三维重建和障碍物检测。 激光雷达（LiDAR）： 通过发射激光束并测量反射时间来精确测量距离，生成二维或三维点云，是构建高精度环境地图的关键传感器。我们将探讨不同LiDAR（如2D LiDAR, 3D LiDAR）的原理、扫描方式和点云数据特性。 超声波传感器： 发射声波并测量回波时间，用于近距离障碍物检测，成本低廉但精度和测量范围有限。 红外传感器： 检测物体表面的红外辐射，用于近距离避障或特定物体检测。 环境理解传感器： 编码器： 测量电机旋转的角度，用于计算轮子转速。 陀螺仪与加速度计（IMU组成部分）： 测量角速度和线性加速度，用于姿态估计和航位推算。 数据融合（Sensor Fusion）： 为什么需要数据融合？ 单一传感器往往存在局限性（如精度、范围、鲁棒性），将来自不同传感器的数据进行整合，可以获得更全面、更准确的环境信息。 常见的数据融合算法： 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其变种（EKF, UKF）： 一种经典的线性最优估计器，广泛应用于状态估计和数据融合，特别适合于传感器数据噪声较大的情况。 粒子滤波器（Particle Filter）： 适用于非线性、非高斯系统，通过采样粒子来表示概率分布，在SLAM等领域有重要应用。 机器人感知中的关键技术： 特征提取与匹配： 从传感器数据（如图像、点云）中提取关键特征点，并将其与已知信息进行匹配，用于定位和地图构建。 目标识别与跟踪： 利用视觉或深度信息识别并跟踪环境中的特定物体（如行人、车辆）。 三维重建： 从多视角或深度传感器数据中构建出环境的三维模型。 本章小结与展望： 总结各类传感器及其在机器人感知中的作用，强调数据融合的重要性，并为后续章节中基于感知的导航和定位技术做好准备。 第四章：机器人定位与地图构建（SLAM） 本章将深入探讨移动机器人在未知环境中如何确定自身位置并同时构建环境地图，这是实现自主导航的核心技术——SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。 定位（Localization）： 概念： 机器人确定自身在已知或未知环境中的位姿（位置和姿态）。 基于地图的定位： 已知地图的定位： 当机器人拥有一个预先构建好的地图时，如何利用传感器数据（如激光雷达点云、摄像头图像）与地图进行匹配，从而估计机器人的当前位姿。我们将介绍一些常见的匹配算法，如ICP（Iterative Closest Point）。 从零开始的定位（SLAM）： 在没有预先地图的情况下，机器人边探索环境边构建地图，并在地图中进行定位。 定位的误差与挑战： 传感器噪声、环境动态变化、地图不准确等都会引入定位误差，导致“漂移”。 地图构建（Mapping）： 地图的类型： 栅格地图（Grid Maps）： 将环境划分为一系列离散的单元格，每个单元格表示该区域是否可占据或未知。广泛应用于二维环境。 特征地图（Feature Maps）： 存储环境中的关键特征点（如角点、直线段、地标），通过识别和匹配这些特征点来实现定位。 点云地图（Point Cloud Maps）： 由LiDAR等传感器直接生成，包含大量三维点，可以精确表示环境几何信息。 拓扑地图（Topological Maps）： 描述环境中的区域（如房间）及其之间的连通关系，适合于抽象的导航。 地图构建的挑战： 如何在信息不完整和有噪声的情况下，一致地构建出一幅准确的地图。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 核心问题： 如何在未知环境中，一边定位自身，一边构建地图，并且两者互相促进，共同提高精度。 SLAM的技术路线： 基于感知的SLAM： 主要依靠传感器数据（如激光雷达、视觉）来进行状态估计和地图构建。 基于滤波的SLAM（Filter-based SLAM）： 扩展卡尔曼滤波SLAM（EKF-SLAM）： 早期主流方法，将地图表示为状态向量的一部分，但计算复杂度随地图大小呈平方增长，在大规模场景下表现不佳。 粒子滤波SLAM（Particle Filter SLAM，如FastSLAM）： 利用粒子来表示机器人位姿的不确定性，每个粒子携带一个独立的地图，能够更好地处理非线性问题和大规模地图。 基于优化的SLAM（Optimization-based SLAM）： 图优化SLAM（Graph-based SLAM）： 将SLAM问题建模为一个图优化问题，节点表示机器人的位姿，边表示位姿之间的相对变换约束（来自里程计或传感器匹配）。通过最小化重投影误差来优化整个轨迹和地图。这是目前主流的高精度SLAM方法。 局部与全局优化： 讲解如何进行局部窗口优化和全局回环检测（Loop Closure）来消除累积误差。 视觉SLAM（Visual SLAM）： 利用摄像头作为主要传感器。 ORB-SLAM系列： 经典且高效的视觉SLAM系统，包含单目、双目和RGB-D版本。 直接法VSLAM： 直接利用图像像素亮度信息进行优化，无需显式的特征提取。 激光雷达SLAM（LiDAR SLAM）： 利用激光雷达数据进行定位和建图，通常精度更高，对光照变化不敏感。 LOAM/A-LOAM： 经典高效的激光雷达SLAM算法。 Cartographer： Google开发的开源SLAM库，支持2D和3D激光雷达。 回环检测（Loop Closure）： 重要性： 当机器人回到曾经到过的地方时，进行准确的回环检测可以极大地纠正累积误差，提升地图和轨迹的全局一致性。 检测方法： 基于图像特征、点云几何形状、场景描述符等。 本章小结与展望： 总结SLAM的核心思想、不同技术路线的优缺点，强调SLAM在实现自主导航中的关键作用，为路径规划和运动控制模块做好铺垫。 第五章：机器人导航与路径规划 本章将聚焦于移动机器人如何在大环境中规划出安全、高效的路径，并引导自身从起点到达目的地，这是实现自主移动的另一核心要素。 导航的定义与层次： 全局导航（Global Navigation）： 在已知地图中规划一条从起点到终点的完整路径。 局部导航（Local Navigation）： 在机器人当前位置，根据即时传感器信息，动态调整运动方向以避开突发的障碍物。 全局路径规划： 搜索算法： Dijkstra算法： 在网格地图或图结构上找到最短路径。 A算法（A-star）： 在Dijkstra的基础上引入启发式函数，提高搜索效率，是应用最广泛的路径规划算法之一。我们将详细讲解A算法的原理、开闭集、启发式函数的设计等。 D Lite算法： 适用于环境动态变化的情况，能够在线更新路径。 基于采样的方法： RRT（Rapidly-exploring Random Tree）： 在高维空间中通过随机采样生长一棵树来探索可行路径，适用于复杂自由空间。 RRT： RRT的优化版本，能够渐进地找到最优路径。 机器人路径规划的约束： 运动学约束： 机器人自身的运动学限制（如转向半径、速度限制）。 动力学约束： 机器人运动过程中受到的惯性、摩擦力等影响。 地形约束： 机器人能够通行的地形类型和坡度。 局部路径规划与障碍物避让： 实时性要求： 局部规划需要在极短的时间内根据传感器数据做出决策。 常见算法： DWA（Dynamic Window Approach）： 在机器人的允许速度和角速度范围内，采样一系列可能的轨迹，评估其与目标方向的接近程度和避障能力，选择最优轨迹。 VFH（Vector Field Histogram）： 将障碍物信息编码成方向直方图，选择一个通畅的方向进行运动。 APF（Artificial Potential Field）： 将目标点视为吸引力源，障碍物视为排斥力源，机器人沿着合力方向运动。存在局部极小值问题。 VOC（Velocity Obstacle）： 考虑时间维度，预测其他动态障碍物的未来运动轨迹，计算出机器人需要避让的速度范围。 路径跟踪与控制： PID控制： 经典的比例-积分-微分控制器，用于跟踪规划好的路径。 模型预测控制（MPC）： 考虑机器人动力学模型和未来一段时间的轨迹，优化控制输入以实现精确的路径跟踪。 Stanley控制器/Pure Pursuit控制器： 专门用于车辆横向控制的经典算法。 导航栈（Navigation Stack）： 概念： 将定位、地图构建、路径规划、局部避障和运动控制等模块集成起来，形成一个完整的导航系统。 ROS Navigation Stack： 机器人操作系统（ROS）提供的强大导航功能包，集成了上述多种算法，并提供了易于配置的接口。 本章小结与展望： 总结路径规划的不同层次和方法，强调全局规划与局部规划的协同作用，以及路径跟踪控制的重要性。为机器人完成复杂任务做好准备。 第六章：机器人行为与任务执行 本章将探讨移动机器人如何根据感知和规划结果，执行一系列复杂行为，从而完成预设的任务。我们将从更宏观的角度审视机器人的智能决策与行为组织。 任务分解与行为树： 任务分解： 如何将一个宏大的任务（如“仓库巡检”）分解成一系列可执行的子任务（如“导航到A点”、“扫描区域”、“报告异常”）。 行为树（Behavior Trees）： 一种用于组织和管理机器人行为的强大框架。它通过树状结构来描述行为的逻辑流程，包括序列、选择、并行、条件判断等。我们将讲解行为树的基本组成部分（节点类型）及其在复杂任务中的应用。 状态机（Finite State Machines, FSM）： 概念： 机器人可以在不同的状态之间切换，每个状态对应一种特定的行为模式。状态之间的切换由事件触发。 应用： 简单任务的顺序执行、模式切换等。 高级行为： 跟随与避让： 目标跟随： 机器人如何稳定地跟随一个移动目标，并保持一定的距离。 避让： 如何在不干扰其他机器人或行人正常通行的情况下，有效地避让。 编队（Formation Control）： 多个机器人协同工作，保持特定的相对位置和姿态，完成集体任务。 区域巡逻： 机器人按照预设路线或策略，循环巡视指定区域，进行监控或数据采集。 抓取与放置（针对有机械臂的移动机器人）： 结合视觉伺服和运动规划，实现对物体的精确抓取和放置。 人机交互： 指令接收： 机器人如何接收来自人类的操作指令，例如通过语音、触屏、手势等。 状态反馈： 机器人如何向人类反馈其当前状态、任务进展、遇到的问题等信息，例如通过语音播报、屏幕显示、指示灯等。 安全性考虑： 在人机共存的环境中，如何保证机器人的行为安全可靠，避免对人类造成伤害。 学习与适应： 强化学习（Reinforcement Learning）： 机器人通过与环境互动，从试错中学习最优行为策略，以最大化累积奖励。我们将初步介绍强化学习在机器人行为决策中的潜力。 模仿学习（Imitation Learning）： 机器人通过观察人类演示来学习特定的技能和行为。 多机器人协同（Multi-Robot Systems）： 协作与竞争： 多个机器人之间如何进行信息共享、任务分配、冲突协调，以完成更复杂的整体任务。 分布式控制与集中控制： 介绍不同的多机器人控制架构。 本章小结与展望： 总结机器人行为组织和任务执行的方法，强调智能决策、行为集成和人机交互的重要性。为读者理解更复杂的机器人应用场景提供理论框架。 第七章：机器人应用领域与发展趋势 本章将带领读者将前几章所学的理论知识应用于实际的机器人应用场景，并展望未来自主移动机器人技术的发展方向。 典型应用领域： 工业自动化： 物流搬运（AGV/AMR）、仓储自动化、生产线巡检与维护。 服务机器人： 酒店服务机器人、送餐机器人、清洁机器人、导览机器人、安防巡逻机器人。 农业机器人： 农作物监测、精准播种、自动化收割、无人驾驶农机。 医疗保健： 手术辅助机器人、康复机器人、药物配送机器人。 勘探与搜救： 危险环境探测（如核电站、灾难现场）、搜救机器人。 交通运输： 自动驾驶汽车（视作一种特殊的自主移动机器人）、无人机。 科研探索： 星球探测机器人、水下机器人、科学考察机器人。 当前面临的挑战与瓶颈： 可靠性与鲁棒性： 如何在各种复杂、动态、不可预测的环境中保证机器人的稳定运行。 成本效益： 如何降低机器人硬件和软件的研发、制造成本，使其更易于普及。 能源效率： 如何延长机器人的续航时间，提高能源利用效率。 安全性与伦理问题： 自动驾驶的责任划分、机器人隐私保护、就业冲击等社会和伦理问题。 标准化与互操作性： 不同厂商、不同平台之间的兼容性问题。 未来发展趋势： 更强的感知与理解能力： 结合多模态传感器，实现对环境更深层次的理解，如语义理解、意图预测。 更高级的智能决策： 引入人工智能技术（如深度学习、迁移学习），使机器人具备更强的学习、推理和泛化能力。 人机协同的深度融合： 机器人不再仅仅是工具，而是能够与人类协同工作、甚至成为人类助手和伙伴。 柔性与可重构机器人： 能够适应不同任务需求，甚至在一定程度上改变自身形态的机器人。 云机器人（Cloud Robotics）： 利用云计算和边缘计算能力，提升机器人的计算和存储能力，实现更高级的感知、决策和学习。 机器人即服务（Robotics as a Service, RaaS）： 通过订阅模式提供机器人服务，降低用户的使用门槛。 本章小结与总结： 回顾自主移动机器人技术在各个领域的应用和发展，总结本书的核心内容，并对未来进行展望，鼓励读者继续深入探索这一激动人心的领域。 本书力求以清晰、系统的方式，为读者呈现自主移动机器人领域的全貌，从基础理论到核心技术，再到实际应用和未来展望，帮助读者建立起完整的知识体系，激发对这一前沿技术领域的深入研究和探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和自动化领域充满好奇心的普通读者，我被这本书的标题深深吸引了。翻开第一页，我就被它严谨的结构和清晰的逻辑所折服。作者在介绍机器人决策和规划时，不仅讲解了经典的算法，还涉及了一些前沿的研究方向，比如基于强化学习的决策方法。这让我看到了自主移动机器人在未来智能化生活中的巨大潜力。书中对机器人伦理和安全性的探讨也让我印象深刻，这不仅是技术问题，更是关乎人类社会发展的重要议题。我特别喜欢作者在分析不同场景下机器人行为的章节，他会从实际应用的角度出发，分析机器人在复杂环境中可能遇到的挑战，以及如何通过优化算法来应对。这种贴近现实的讲解方式，让我能够更好地理解理论知识的实际意义。这本书的排版设计也很精美，图文并茂，阅读体验极佳，让我在享受知识的同时，也感受到了一份美的享受。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《自主移动机器人导论（第2版）》已经有一段时间了，这段时间我一直在细细品读，每一次翻阅都能发现新的亮点。这本书的叙事方式非常独特，它没有一开始就灌输大量的专业术语，而是循序渐进地引导读者进入自主移动机器人的奇妙世界。我特别欣赏作者在讲解机器人运动控制时，对不同控制策略的对比分析，例如PID控制、模型预测控制等，并详细阐述了它们各自的适用范围和性能特点。此外，书中对机器人路径规划的讨论也让我受益匪浅，从传统的 A 算法到更现代的 RRT 算法，都有深入的介绍，并且结合了大量的仿真案例，让我们能够直观地理解算法的运行过程。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的导师在耐心解答你的疑问，而不是生硬的理论说教。这极大地降低了学习的门槛，让我能够更自信地探索这个复杂而迷人的领域。对于想要系统学习机器人知识，但又担心理论过于枯燥的读者来说，这本书无疑是最佳选择。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够全面而深入地介绍自主移动机器人领域的书籍，终于在这本《自主移动机器人导论（第2版）》中找到了答案。这本书的深度和广度都令人惊叹，从机器人的基本硬件组成，到复杂的软件算法，无所不包。我尤其对书中关于机器人交互和人机协作的部分感到兴奋，它描绘了未来机器人如何更自然、更智能地与人类共存。作者在讲解机器人通信和协同工作时，使用了大量的实例，让我能够清晰地理解多个机器人如何协同完成任务，这对于未来多机器人系统的研究非常有启发。这本书的参考文献也非常丰富，为我进一步深入研究提供了宝贵的指引。它不仅仅是一本教材，更是一个引人入胜的知识库，让我对自主移动机器人的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容真是太丰富了，让我对自主移动机器人的世界有了全新的认识。从最基础的概念讲起，到复杂的算法和系统设计，都进行了深入浅出的讲解。特别是关于机器人感知和导航的部分，作者用了很多生动的例子和图示，让我这种初学者也能轻松理解。我最喜欢的是关于 SLAM（同步定位与地图构建）的章节，它详细介绍了各种 SLAM 算法的原理和实现细节，还包括了最新的研究进展。这本书不仅理论知识扎实，还提供了很多实践指导，让我在学习理论的同时，也能动手实践，真正掌握机器人的核心技术。对于有志于从事机器人领域研究或开发的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它涵盖了从理论到实践的方方面面，为我们构建了一个坚实的知识体系。我尤其欣赏作者在介绍传感器技术时，对不同传感器优缺点和适用场景的分析，这对于我们在实际项目中选择合适的传感器非常有帮助。总而言之，这是一本集权威性、实用性和前瞻性于一体的优秀教材，强烈推荐给所有对自主移动机器人感兴趣的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学生，正在学习机器人相关的课程，这本书对我来说就像一盏指路明灯。它以一种非常系统和结构化的方式，梳理了自主移动机器人的核心技术和理论基础。书中关于机器人动力学和运动学分析的部分，虽然有些数学推导，但作者都给出了详细的解释和直观的图示，让我能够理解这些基础知识的重要性。我特别欣赏的是，这本书并没有回避一些技术难题，而是深入分析了这些挑战，并提出了可能的解决方案。例如，在讲解机器人避障时，作者详细阐述了不同避障算法的优缺点，并给出了在不同环境下如何选择合适算法的建议。这本书的语言简洁明了，易于理解，对于我这样正在学习的学生来说，能够快速掌握关键概念，并在我的课程论文和项目研究中提供 invaluable 的支持。

评分☆☆☆☆☆

不错。

评分☆☆☆☆☆

特别特别特别好

评分☆☆☆☆☆

但是频域相关内容的翻译的水平还是相对低，可能是对数字信号处理理论理解不够，造成了出现较多的常识性的错误和语句的不通顺。

评分☆☆☆☆☆

个人猜测译者可能是计算机专业的，对于空域和图像的一些基础理论的翻译比较到位。

评分☆☆☆☆☆

但是频域相关内容的翻译的水平还是相对低，可能是对数字信号处理理论理解不够，造成了出现较多的常识性的错误和语句的不通顺。

评分☆☆☆☆☆

本书还有一个特点，就是所有的专有名词和关键名词都使用黑体，甚至一些诸如“乘积”、“交换率”之类没必要突出的词汇也黑体。

评分☆☆☆☆☆

本书还有一个特点，就是所有的专有名词和关键名词都使用黑体，甚至一些诸如“乘积”、“交换率”之类没必要突出的词汇也黑体。

评分☆☆☆☆☆

本书还有一个特点，就是所有的专有名词和关键名词都使用黑体，甚至一些诸如“乘积”、“交换率”之类没必要突出的词汇也黑体。

评分☆☆☆☆☆

原英文版好评较多，评论中许多的读者可能没有仔细看书就做出了好评的结论。