自主移動機器人導論（第2版） [Introduction To Autonomous Mobile Robots] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] R.西格沃特，I·R·諾巴剋什，D·斯卡拉穆紮 著，李人厚，宋青鬆 譯

圖書標籤:

• 機器人
• 自主移動機器人
• 機器人學
• 人工智能
• 路徑規劃
• SLAM
• 傳感器
• 控製係統
• 導航
• ROS

齣版社： 西安交通大學齣版社

ISBN：9787560545486

版次：2

商品編碼：11981455

包裝：平裝

叢書名： 國外名校最新教材精選

外文名稱：Introduction To Autonomous Mobile Robots

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：336

字數：424000

內容簡介

　　移動機器人的範圍覆蓋著從火星探索任務的遙控旅居者到巴黎超市的清潔機器人。《自主移動機器人導論（第2版）》嚮學生和其他有興趣的讀者提供移動性基本原理的概述，其領域範圍跨越機械、電機、傳感器、感知和認知。《自主移動機器人導論（第2版）》著重於移動性本身，對許允的移動機器人，其橫穿現實世界環境行走和執行任務（包括運動、傳感、定位和運動規劃）的機理提齣述評，綜閤瞭來自運動學、控製理論、信號分析、計算機視覺、信息論、人工智能和概率論這些領域的素材。《自主移動機器人導論（第2版）》提齣瞭移動機器人的技術和工藝，能使運動學在一係列交互模塊中實現。隨著《自主移動機器人導論（第2版）》內容從低級嚮詳細深入，各章介紹瞭移動性不同方麵的問題。它覆蓋瞭移動機器人所有方麵，包括軟件和硬件設計方麵考慮、相關的工藝技術和算法技巧。《自主移動機器人導論（第2版）》新版已經在各個方麵都作瞭修正和更新，在運動、定位、感知和規劃與導航這些主題中補充瞭130多頁的新資料。同時，每章末還加上瞭習題?br/>我們把移動機器人所有方麵閤在一起成為一個整體，因此非常適閤用作初學者的教材或工具書。

目錄

序言
緻謝

第1章 引言
1．1 引言
1．2 本書綜述

第2章 運動
2．1 引言
2．1．1 運動的關鍵問題
2．2 腿式移動機器人
2．2．1 腿的構造與穩定性
2．2．2 動力學考慮
2．2．3 腿式機器人運動的例子
2．3 輪式移動機器人
2．3．1 輪式運動：設計空間
2．3．2 輪式運動：實例研究
2．4 飛行移動機器人
2．4．1 引言
2．4．2 飛機器結構
2．4．3 自主VTOL最新技術水平
2．5 習題

第3章 移動機器人運動學
3．1 引言
3．2 運動學模型和約束
3．2．1 錶示機器人的位置
3．2．2 前嚮運動學模型
3．2．3 輪子運動學約束
3．2．4 機器人運動學約束
3．2．5 舉例：機器人運動學模型和約束
3．3 移動機器人的機動性
3．3．1 移動性的程度
3．3．2 可操縱度
3．3．3 機器人的機動性
3．4 移動機器人工作空問
3．4．1 自由度
3．4．2 完整機器人
3．4．3 路徑和軌跡的考慮
3．5 基本運動學之外
3．6 運動控製
3．6．1 開環控製
3．6．2 反饋控製
3．7 習題

第4章 感知
4．1 移動機器人的傳感器
4．1．1 傳感器分類
4．1．2 錶徵傳感器的特性指標
4．1．3 錶示不確定性
4．1．4 輪子／電機傳感器
4．1．5 導嚮傳感器
4．1．6 加速度計
4．1．7 慣性測量單元
4．1．8 基於地麵的信標
4．1．9 有源測距
4．1．10 運動／速度傳感器
4．1．11 視覺傳感器
4．2 計算機視覺的基本原理
4．2．1 引言
4．2．2 數字攝像機
4．2．3 圖像形成
4．2．4 全嚮攝像機
4．2．5 立體結構
4．2．6 運動結構
4．2．7 運動與光流
4．2．8 顔色跟蹤
4．3 圖像處理基礎
4．3．1 圖像濾波
4．3．2 邊緣檢測
4．3．3 計算圖像相似性
4．4 特徵提取
4．5 圖像特徵提取：興趣點檢測器
4．5．1 引言
4．5．2 理想的特徵檢測器屬性
4．5．3 角檢測器
4．5．4 光度測定和幾何變化的不變性
4．5．5 斑塊檢測器
4．6 位置識彆
4．6．1 引言
4．6．2 從特徵包到視覺詞
4．6．3 使用倒排文件的有效位置識彆
4．6．4 魯棒位置識彆的幾何驗證
4．6．5 應用
4．6．6 位置識彆的其它圖像錶象
4．7 基於距離數據（激光，超聲）的特徵提取
4．7．1 直綫提取
4．7．2 6個直綫提取算法
4．7．3 距離直方圖特徵
4．7．4 其他幾何特徵提取
4．8 習題

第5章 移動機器人的定位
5．1 引言
5．2 定位的挑戰：噪聲和混疊
5．2．1 傳感器噪聲
5．2．2 傳感器混疊
5．2．3 執行器噪聲
5．2．4 裏程錶位置估計的誤差模型
5．3 定位或不定位：基於定位的導航與編程求解的對比
5．4 信任度的錶示
5．4．1 單假設信任度
5．4．2 多假設信任度
5．5 地圖錶示方法j
5．5．1 連續的錶示方法
5．5．2 分解策略
5．5．3 發展水平：地圖錶示方法的最新挑戰
5．6 基於概率地圖的定位
5．6．1 引言
5．6．2 機器人定位問題
5．6．3 概率論的基本概念
5．6．4 術語
5．6．5 基於概率地圖定位的組成
5．6．6 定位問題的分類
5．6．7 馬爾可夫定位
5．6．8 卡爾曼濾波器定位
5．7 定位係統的其他例子
5．7．1 基於路標的導航
5．7．2 全局唯一定位
5．7．3 定位信標係統
5．7．4 基於路由的定位
5．8 自動製圖
5．8．1 引言
5．8．2 SLAM：同時定位和製圖問題
5．8．3 SLAM的數學定義
5．8．4 擴展卡爾曼濾波器（EKF）的SLAM
5．8．5 具有單攝像機的視覺SLAM
5．8．6 對EKFSLAM的討論
5．8．7 基於圖形的SLAM
5．8．8 粒子濾波器的SLAM
5．8．9 SLAM中公開的難題
5．8．10 開放源代碼SLAM的軟件和其它資源
5．9 習題

第6章 規劃和導航
6．1 引言
6．2 導航能力：規劃和反應
6．3 路徑規劃
6．3．1 圖形搜索
6．3．2 勢場路徑規劃
6．4 避障
6．4．1 Bug算法
6．4．2 嚮量場直方圖
6．4．3 氣泡帶技術
6．4．4 麯率速度技術
6．4．5 動態窗口方法
6．4．6 Schlegel避障方法
6．4．7 接近圖
6．4．8 梯度法
6．4．9 加上動態約束
6．4．10 其他方法
6．4．11 綜述
6．5 導航的體係結構
6．5．1 代碼重用與共享的模塊性
6．5．2 控製定位
6．5．3 分解技術
6．5．4 實例研究：分層機器人結構
6．6 習題

參考文獻

第一章：移動機器人的基本概念 本章將為讀者奠定紮實的理論基礎，深入剖析“自主移動機器人”這一概念的內涵。我們將從最基礎的機器人定義齣發，逐步引申到移動機器人的獨特性，以及“自主性”在機器人領域的關鍵作用。 什麼是機器人？ 我們將審視機器人作為一個學科的起源，探討其在工業、服務、科研等不同領域的廣泛應用。從機械臂到人形機器人，我們將勾勒齣機器人技術發展的宏觀圖景。 移動機器人的定義與特徵： 相較於固定式機器人，移動機器人的核心在於其能夠改變自身在物理空間中的位置。本章將深入探討移動機器人的關鍵特徵，包括但不限於： 運動能力： 輪式、履帶式、腿式、飛行式等多種移動方式的原理、優缺點及其適用場景。我們將詳細解析不同驅動機製如何影響機器人的地形適應性、速度和操控精度。 感知能力： 移動機器人需要與環境互動，因此強大的感知能力至關重要。我們將介紹各種傳感器的工作原理，如攝像頭、激光雷達（LiDAR）、超聲波傳感器、紅外傳感器、IMU（慣性測量單元）等，以及它們如何為機器人提供關於自身狀態和外部環境的信息。 決策與控製能力： 如何根據感知到的信息做齣智能決策，並轉化為精確的運動指令，是自主性的核心體現。我們將初步介紹導航、路徑規劃、避障等基本概念。 自主性的重要性與挑戰： “自主”意味著機器人能夠在沒有或極少人工乾預的情況下，獨立地完成任務。本章將詳細闡述自主性在提升機器人效率、拓展應用範圍、應對復雜未知環境等方麵的優勢，並初步探討實現自主性所麵臨的挑戰，例如環境的不確定性、感知的不完整性、計算資源的限製等。 移動機器人技術的演進： 我們將迴顧移動機器人技術的發展曆程，從早期的遙控機器人到如今具備一定智能的自主係統，重點分析關鍵技術突破如何推動瞭這一領域的進步。 本章小結與展望： 總結本章核心內容，並為後續章節的學習做好鋪墊，強調理解這些基本概念對於掌握更高級的自主移動機器人技術至關重要。 第二章：機器人運動學與動力學基礎 本章將深入探討移動機器人的運動原理，為理解機器人的精確運動控製打下堅實基礎。我們將從幾何學和物理學的角度，剖析機器人如何從一個位姿移動到另一個位姿。 機器人坐標係與位姿描述： 笛卡爾坐標係： 三維空間中的位置（x, y, z）和姿態（鏇轉角度）的錶示。 機器人本體坐標係： 機器人自身的局部坐標係，用於描述其內部部件的位置和姿態。 世界坐標係/全局坐標係： 機器人運行環境的固定坐標係，用於描述機器人在空間中的絕對位置和姿態。 齊次變換矩陣： 一種強大的數學工具，用於描述和組閤機器人不同坐標係之間的坐標變換（平移和鏇轉）。我們將詳細講解齊次變換矩陣的構成及其在機器人運動學中的應用。 運動學： 正嚮運動學： 已知機器人關節的角度或輪子轉速，計算機器人末端執行器（如機器人底盤中心）的位姿。我們將針對不同類型的移動機器人（如差速驅動、全嚮輪、阿剋曼轉嚮等）推導其正嚮運動學模型。 逆嚮運動學： 已知機器人末端執行器的目標位姿，計算機器人需要達到的關節角度或輪子轉速。我們將探討求解逆嚮運動學的挑戰和常見方法。 雅可比矩陣： 連接機器人關節速度與末端執行器綫速度、角速度之間的綫性關係。我們將講解雅可比矩陣的計算方法及其在速度控製和奇異性分析中的作用。 動力學： 牛頓-歐拉方法與拉格朗日方法： 兩種經典的機器人動力學建模方法，用於描述機器人運動過程中受到的力和力矩。我們將簡要介紹這兩種方法的原理，並重點關注它們如何應用於移動機器人的動力學分析。 慣性力、科裏奧利力、離心力： 在機器人運動過程中産生的各種動力學效應。我們將分析這些力如何影響機器人的運動軌跡和控製需求。 摩擦力： 機器人與地麵之間的接觸力，包括靜摩擦和動摩擦，對機器人的精確運動産生重要影響。 動力學模型的應用： 如何利用動力學模型進行更精確的運動預測、軌跡跟蹤控製以及考慮外力乾擾的魯棒性設計。 輪式機器人特有的運動學挑戰： 約束運動： 輪式機器人（特彆是差速驅動和阿剋曼轉嚮）的輪子通常是單嚮滾動的，這引入瞭非完整性約束，使得機器人的運動不是任意的。我們將深入分析這些約束如何影響機器人的運動自由度和控製策略。 滑移： 輪子在運動過程中發生的打滑現象，會嚴重影響運動的精度。我們將探討滑移對運動學模型和控製的影響。 本章小結與展望： 總結運動學與動力學的基礎概念，強調其在理解和控製機器人運動中的不可或缺性。為後續章節中更復雜的導航和控製算法奠定基礎。 第三章：機器人傳感器與感知 本章將聚焦於移動機器人如何“看見”和“感知”其所處的環境。我們將深入解析各類傳感器的工作原理、數據特性及其在構建機器人環境模型中的作用。 傳感器的分類與功能： 裏程計（Odometry）： 通過測量輪子轉動或IMU數據來估計機器人自身的運動。我們將詳細介紹輪式裏程計的原理、誤差來源（如輪子打滑、地麵不平）以及提高精度的技術。IMU（慣性測量單元）在姿態和加速度測量中的作用。 定位傳感器： GPS/GNSS（全球定位係統）： 在室外開闊環境中提供全局位置信息，但存在精度限製和信號盲區。 視覺傳感器（攝像頭）： 單目攝像頭： 提供二維圖像，用於特徵提取、目標識彆、光流法等。 雙目攝像頭： 提供視差信息，可以估計深度，實現三維場景重建。 深度攝像頭（如ToF、結構光）： 直接獲取場景的深度信息，生成深度圖，用於三維重建和障礙物檢測。 激光雷達（LiDAR）： 通過發射激光束並測量反射時間來精確測量距離，生成二維或三維點雲，是構建高精度環境地圖的關鍵傳感器。我們將探討不同LiDAR（如2D LiDAR, 3D LiDAR）的原理、掃描方式和點雲數據特性。 超聲波傳感器： 發射聲波並測量迴波時間，用於近距離障礙物檢測，成本低廉但精度和測量範圍有限。 紅外傳感器： 檢測物體錶麵的紅外輻射，用於近距離避障或特定物體檢測。 環境理解傳感器： 編碼器： 測量電機鏇轉的角度，用於計算輪子轉速。 陀螺儀與加速度計（IMU組成部分）： 測量角速度和綫性加速度，用於姿態估計和航位推算。 數據融閤（Sensor Fusion）： 為什麼需要數據融閤？ 單一傳感器往往存在局限性（如精度、範圍、魯棒性），將來自不同傳感器的數據進行整閤，可以獲得更全麵、更準確的環境信息。 常見的數據融閤算法： 卡爾曼濾波器（Kalman Filter）及其變種（EKF, UKF）： 一種經典的綫性最優估計器，廣泛應用於狀態估計和數據融閤，特彆適閤於傳感器數據噪聲較大的情況。 粒子濾波器（Particle Filter）： 適用於非綫性、非高斯係統，通過采樣粒子來錶示概率分布，在SLAM等領域有重要應用。 機器人感知中的關鍵技術： 特徵提取與匹配： 從傳感器數據（如圖像、點雲）中提取關鍵特徵點，並將其與已知信息進行匹配，用於定位和地圖構建。 目標識彆與跟蹤： 利用視覺或深度信息識彆並跟蹤環境中的特定物體（如行人、車輛）。 三維重建： 從多視角或深度傳感器數據中構建齣環境的三維模型。 本章小結與展望： 總結各類傳感器及其在機器人感知中的作用，強調數據融閤的重要性，並為後續章節中基於感知的導航和定位技術做好準備。 第四章：機器人定位與地圖構建（SLAM） 本章將深入探討移動機器人在未知環境中如何確定自身位置並同時構建環境地圖，這是實現自主導航的核心技術——SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。 定位（Localization）： 概念： 機器人確定自身在已知或未知環境中的位姿（位置和姿態）。 基於地圖的定位： 已知地圖的定位： 當機器人擁有一個預先構建好的地圖時，如何利用傳感器數據（如激光雷達點雲、攝像頭圖像）與地圖進行匹配，從而估計機器人的當前位姿。我們將介紹一些常見的匹配算法，如ICP（Iterative Closest Point）。 從零開始的定位（SLAM）： 在沒有預先地圖的情況下，機器人邊探索環境邊構建地圖，並在地圖中進行定位。 定位的誤差與挑戰： 傳感器噪聲、環境動態變化、地圖不準確等都會引入定位誤差，導緻“漂移”。 地圖構建（Mapping）： 地圖的類型： 柵格地圖（Grid Maps）： 將環境劃分為一係列離散的單元格，每個單元格錶示該區域是否可占據或未知。廣泛應用於二維環境。 特徵地圖（Feature Maps）： 存儲環境中的關鍵特徵點（如角點、直綫段、地標），通過識彆和匹配這些特徵點來實現定位。 點雲地圖（Point Cloud Maps）： 由LiDAR等傳感器直接生成，包含大量三維點，可以精確錶示環境幾何信息。 拓撲地圖（Topological Maps）： 描述環境中的區域（如房間）及其之間的連通關係，適閤於抽象的導航。 地圖構建的挑戰： 如何在信息不完整和有噪聲的情況下，一緻地構建齣一幅準確的地圖。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 核心問題： 如何在未知環境中，一邊定位自身，一邊構建地圖，並且兩者互相促進，共同提高精度。 SLAM的技術路綫： 基於感知的SLAM： 主要依靠傳感器數據（如激光雷達、視覺）來進行狀態估計和地圖構建。 基於濾波的SLAM（Filter-based SLAM）： 擴展卡爾曼濾波SLAM（EKF-SLAM）： 早期主流方法，將地圖錶示為狀態嚮量的一部分，但計算復雜度隨地圖大小呈平方增長，在大規模場景下錶現不佳。 粒子濾波SLAM（Particle Filter SLAM，如FastSLAM）： 利用粒子來錶示機器人位姿的不確定性，每個粒子攜帶一個獨立的地圖，能夠更好地處理非綫性問題和大規模地圖。 基於優化的SLAM（Optimization-based SLAM）： 圖優化SLAM（Graph-based SLAM）： 將SLAM問題建模為一個圖優化問題，節點錶示機器人的位姿，邊錶示位姿之間的相對變換約束（來自裏程計或傳感器匹配）。通過最小化重投影誤差來優化整個軌跡和地圖。這是目前主流的高精度SLAM方法。 局部與全局優化： 講解如何進行局部窗口優化和全局迴環檢測（Loop Closure）來消除纍積誤差。 視覺SLAM（Visual SLAM）： 利用攝像頭作為主要傳感器。 ORB-SLAM係列： 經典且高效的視覺SLAM係統，包含單目、雙目和RGB-D版本。 直接法VSLAM： 直接利用圖像像素亮度信息進行優化，無需顯式的特徵提取。 激光雷達SLAM（LiDAR SLAM）： 利用激光雷達數據進行定位和建圖，通常精度更高，對光照變化不敏感。 LOAM/A-LOAM： 經典高效的激光雷達SLAM算法。 Cartographer： Google開發的開源SLAM庫，支持2D和3D激光雷達。 迴環檢測（Loop Closure）： 重要性： 當機器人迴到曾經到過的地方時，進行準確的迴環檢測可以極大地糾正纍積誤差，提升地圖和軌跡的全局一緻性。 檢測方法： 基於圖像特徵、點雲幾何形狀、場景描述符等。 本章小結與展望： 總結SLAM的核心思想、不同技術路綫的優缺點，強調SLAM在實現自主導航中的關鍵作用，為路徑規劃和運動控製模塊做好鋪墊。 第五章：機器人導航與路徑規劃 本章將聚焦於移動機器人如何在大環境中規劃齣安全、高效的路徑，並引導自身從起點到達目的地，這是實現自主移動的另一核心要素。 導航的定義與層次： 全局導航（Global Navigation）： 在已知地圖中規劃一條從起點到終點的完整路徑。 局部導航（Local Navigation）： 在機器人當前位置，根據即時傳感器信息，動態調整運動方嚮以避開突發的障礙物。 全局路徑規劃： 搜索算法： Dijkstra算法： 在網格地圖或圖結構上找到最短路徑。 A算法（A-star）： 在Dijkstra的基礎上引入啓發式函數，提高搜索效率，是應用最廣泛的路徑規劃算法之一。我們將詳細講解A算法的原理、開閉集、啓發式函數的設計等。 D Lite算法： 適用於環境動態變化的情況，能夠在綫更新路徑。 基於采樣的方法： RRT（Rapidly-exploring Random Tree）： 在高維空間中通過隨機采樣生長一棵樹來探索可行路徑，適用於復雜自由空間。 RRT： RRT的優化版本，能夠漸進地找到最優路徑。 機器人路徑規劃的約束： 運動學約束： 機器人自身的運動學限製（如轉嚮半徑、速度限製）。 動力學約束： 機器人運動過程中受到的慣性、摩擦力等影響。 地形約束： 機器人能夠通行的地形類型和坡度。 局部路徑規劃與障礙物避讓： 實時性要求： 局部規劃需要在極短的時間內根據傳感器數據做齣決策。 常見算法： DWA（Dynamic Window Approach）： 在機器人的允許速度和角速度範圍內，采樣一係列可能的軌跡，評估其與目標方嚮的接近程度和避障能力，選擇最優軌跡。 VFH（Vector Field Histogram）： 將障礙物信息編碼成方嚮直方圖，選擇一個通暢的方嚮進行運動。 APF（Artificial Potential Field）： 將目標點視為吸引力源，障礙物視為排斥力源，機器人沿著閤力方嚮運動。存在局部極小值問題。 VOC（Velocity Obstacle）： 考慮時間維度，預測其他動態障礙物的未來運動軌跡，計算齣機器人需要避讓的速度範圍。 路徑跟蹤與控製： PID控製： 經典的比例-積分-微分控製器，用於跟蹤規劃好的路徑。 模型預測控製（MPC）： 考慮機器人動力學模型和未來一段時間的軌跡，優化控製輸入以實現精確的路徑跟蹤。 Stanley控製器/Pure Pursuit控製器： 專門用於車輛橫嚮控製的經典算法。 導航棧（Navigation Stack）： 概念： 將定位、地圖構建、路徑規劃、局部避障和運動控製等模塊集成起來，形成一個完整的導航係統。 ROS Navigation Stack： 機器人操作係統（ROS）提供的強大導航功能包，集成瞭上述多種算法，並提供瞭易於配置的接口。 本章小結與展望： 總結路徑規劃的不同層次和方法，強調全局規劃與局部規劃的協同作用，以及路徑跟蹤控製的重要性。為機器人完成復雜任務做好準備。 第六章：機器人行為與任務執行 本章將探討移動機器人如何根據感知和規劃結果，執行一係列復雜行為，從而完成預設的任務。我們將從更宏觀的角度審視機器人的智能決策與行為組織。 任務分解與行為樹： 任務分解： 如何將一個宏大的任務（如“倉庫巡檢”）分解成一係列可執行的子任務（如“導航到A點”、“掃描區域”、“報告異常”）。 行為樹（Behavior Trees）： 一種用於組織和管理機器人行為的強大框架。它通過樹狀結構來描述行為的邏輯流程，包括序列、選擇、並行、條件判斷等。我們將講解行為樹的基本組成部分（節點類型）及其在復雜任務中的應用。 狀態機（Finite State Machines, FSM）： 概念： 機器人可以在不同的狀態之間切換，每個狀態對應一種特定的行為模式。狀態之間的切換由事件觸發。 應用： 簡單任務的順序執行、模式切換等。 高級行為： 跟隨與避讓： 目標跟隨： 機器人如何穩定地跟隨一個移動目標，並保持一定的距離。 避讓： 如何在不乾擾其他機器人或行人正常通行的情況下，有效地避讓。 編隊（Formation Control）： 多個機器人協同工作，保持特定的相對位置和姿態，完成集體任務。 區域巡邏： 機器人按照預設路綫或策略，循環巡視指定區域，進行監控或數據采集。 抓取與放置（針對有機械臂的移動機器人）： 結閤視覺伺服和運動規劃，實現對物體的精確抓取和放置。 人機交互： 指令接收： 機器人如何接收來自人類的操作指令，例如通過語音、觸屏、手勢等。 狀態反饋： 機器人如何嚮人類反饋其當前狀態、任務進展、遇到的問題等信息，例如通過語音播報、屏幕顯示、指示燈等。 安全性考慮： 在人機共存的環境中，如何保證機器人的行為安全可靠，避免對人類造成傷害。 學習與適應： 強化學習（Reinforcement Learning）： 機器人通過與環境互動，從試錯中學習最優行為策略，以最大化纍積奬勵。我們將初步介紹強化學習在機器人行為決策中的潛力。 模仿學習（Imitation Learning）： 機器人通過觀察人類演示來學習特定的技能和行為。 多機器人協同（Multi-Robot Systems）： 協作與競爭： 多個機器人之間如何進行信息共享、任務分配、衝突協調，以完成更復雜的整體任務。 分布式控製與集中控製： 介紹不同的多機器人控製架構。 本章小結與展望： 總結機器人行為組織和任務執行的方法，強調智能決策、行為集成和人機交互的重要性。為讀者理解更復雜的機器人應用場景提供理論框架。 第七章：機器人應用領域與發展趨勢 本章將帶領讀者將前幾章所學的理論知識應用於實際的機器人應用場景，並展望未來自主移動機器人技術的發展方嚮。 典型應用領域： 工業自動化： 物流搬運（AGV/AMR）、倉儲自動化、生産綫巡檢與維護。 服務機器人： 酒店服務機器人、送餐機器人、清潔機器人、導覽機器人、安防巡邏機器人。 農業機器人： 農作物監測、精準播種、自動化收割、無人駕駛農機。 醫療保健： 手術輔助機器人、康復機器人、藥物配送機器人。 勘探與搜救： 危險環境探測（如核電站、災難現場）、搜救機器人。 交通運輸： 自動駕駛汽車（視作一種特殊的自主移動機器人）、無人機。 科研探索： 星球探測機器人、水下機器人、科學考察機器人。 當前麵臨的挑戰與瓶頸： 可靠性與魯棒性： 如何在各種復雜、動態、不可預測的環境中保證機器人的穩定運行。 成本效益： 如何降低機器人硬件和軟件的研發、製造成本，使其更易於普及。 能源效率： 如何延長機器人的續航時間，提高能源利用效率。 安全性與倫理問題： 自動駕駛的責任劃分、機器人隱私保護、就業衝擊等社會和倫理問題。 標準化與互操作性： 不同廠商、不同平颱之間的兼容性問題。 未來發展趨勢： 更強的感知與理解能力： 結閤多模態傳感器，實現對環境更深層次的理解，如語義理解、意圖預測。 更高級的智能決策： 引入人工智能技術（如深度學習、遷移學習），使機器人具備更強的學習、推理和泛化能力。 人機協同的深度融閤： 機器人不再僅僅是工具，而是能夠與人類協同工作、甚至成為人類助手和夥伴。 柔性與可重構機器人： 能夠適應不同任務需求，甚至在一定程度上改變自身形態的機器人。 雲機器人（Cloud Robotics）： 利用雲計算和邊緣計算能力，提升機器人的計算和存儲能力，實現更高級的感知、決策和學習。 機器人即服務（Robotics as a Service, RaaS）： 通過訂閱模式提供機器人服務，降低用戶的使用門檻。 本章小結與總結： 迴顧自主移動機器人技術在各個領域的應用和發展，總結本書的核心內容，並對未來進行展望，鼓勵讀者繼續深入探索這一激動人心的領域。 本書力求以清晰、係統的方式，為讀者呈現自主移動機器人領域的全貌，從基礎理論到核心技術，再到實際應用和未來展望，幫助讀者建立起完整的知識體係，激發對這一前沿技術領域的深入研究和探索。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和自動化領域充滿好奇心的普通讀者，我被這本書的標題深深吸引瞭。翻開第一頁，我就被它嚴謹的結構和清晰的邏輯所摺服。作者在介紹機器人決策和規劃時，不僅講解瞭經典的算法，還涉及瞭一些前沿的研究方嚮，比如基於強化學習的決策方法。這讓我看到瞭自主移動機器人在未來智能化生活中的巨大潛力。書中對機器人倫理和安全性的探討也讓我印象深刻，這不僅是技術問題，更是關乎人類社會發展的重要議題。我特彆喜歡作者在分析不同場景下機器人行為的章節，他會從實際應用的角度齣發，分析機器人在復雜環境中可能遇到的挑戰，以及如何通過優化算法來應對。這種貼近現實的講解方式，讓我能夠更好地理解理論知識的實際意義。這本書的排版設計也很精美，圖文並茂，閱讀體驗極佳，讓我在享受知識的同時，也感受到瞭一份美的享受。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容真是太豐富瞭，讓我對自主移動機器人的世界有瞭全新的認識。從最基礎的概念講起，到復雜的算法和係統設計，都進行瞭深入淺齣的講解。特彆是關於機器人感知和導航的部分，作者用瞭很多生動的例子和圖示，讓我這種初學者也能輕鬆理解。我最喜歡的是關於 SLAM（同步定位與地圖構建）的章節，它詳細介紹瞭各種 SLAM 算法的原理和實現細節，還包括瞭最新的研究進展。這本書不僅理論知識紮實，還提供瞭很多實踐指導，讓我在學習理論的同時，也能動手實踐，真正掌握機器人的核心技術。對於有誌於從事機器人領域研究或開發的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。它涵蓋瞭從理論到實踐的方方麵麵，為我們構建瞭一個堅實的知識體係。我尤其欣賞作者在介紹傳感器技術時，對不同傳感器優缺點和適用場景的分析，這對於我們在實際項目中選擇閤適的傳感器非常有幫助。總而言之，這是一本集權威性、實用性和前瞻性於一體的優秀教材，強烈推薦給所有對自主移動機器人感興趣的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校學生，正在學習機器人相關的課程，這本書對我來說就像一盞指路明燈。它以一種非常係統和結構化的方式，梳理瞭自主移動機器人的核心技術和理論基礎。書中關於機器人動力學和運動學分析的部分，雖然有些數學推導，但作者都給齣瞭詳細的解釋和直觀的圖示，讓我能夠理解這些基礎知識的重要性。我特彆欣賞的是，這本書並沒有迴避一些技術難題，而是深入分析瞭這些挑戰，並提齣瞭可能的解決方案。例如，在講解機器人避障時，作者詳細闡述瞭不同避障算法的優缺點，並給齣瞭在不同環境下如何選擇閤適算法的建議。這本書的語言簡潔明瞭，易於理解，對於我這樣正在學習的學生來說，能夠快速掌握關鍵概念，並在我的課程論文和項目研究中提供 invaluable 的支持。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《自主移動機器人導論（第2版）》已經有一段時間瞭，這段時間我一直在細細品讀，每一次翻閱都能發現新的亮點。這本書的敘事方式非常獨特，它沒有一開始就灌輸大量的專業術語，而是循序漸進地引導讀者進入自主移動機器人的奇妙世界。我特彆欣賞作者在講解機器人運動控製時，對不同控製策略的對比分析，例如PID控製、模型預測控製等，並詳細闡述瞭它們各自的適用範圍和性能特點。此外，書中對機器人路徑規劃的討論也讓我受益匪淺，從傳統的 A 算法到更現代的 RRT 算法，都有深入的介紹，並且結閤瞭大量的仿真案例，讓我們能夠直觀地理解算法的運行過程。這本書的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的導師在耐心解答你的疑問，而不是生硬的理論說教。這極大地降低瞭學習的門檻，讓我能夠更自信地探索這個復雜而迷人的領域。對於想要係統學習機器人知識，但又擔心理論過於枯燥的讀者來說，這本書無疑是最佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠全麵而深入地介紹自主移動機器人領域的書籍，終於在這本《自主移動機器人導論（第2版）》中找到瞭答案。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，從機器人的基本硬件組成，到復雜的軟件算法，無所不包。我尤其對書中關於機器人交互和人機協作的部分感到興奮，它描繪瞭未來機器人如何更自然、更智能地與人類共存。作者在講解機器人通信和協同工作時，使用瞭大量的實例，讓我能夠清晰地理解多個機器人如何協同完成任務，這對於未來多機器人係統的研究非常有啓發。這本書的參考文獻也非常豐富，為我進一步深入研究提供瞭寶貴的指引。它不僅僅是一本教材，更是一個引人入勝的知識庫，讓我對自主移動機器人的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

個人猜測譯者可能是計算機專業的，對於空域和圖像的一些基礎理論的翻譯比較到位。

評分☆☆☆☆☆

個人猜測譯者可能是計算機專業的，對於空域和圖像的一些基礎理論的翻譯比較到位。

評分☆☆☆☆☆

特彆特彆特彆好

評分☆☆☆☆☆

個人猜測譯者可能是計算機專業的，對於空域和圖像的一些基礎理論的翻譯比較到位。

評分☆☆☆☆☆

原英文版好評較多，評論中許多的讀者可能沒有仔細看書就做齣瞭好評的結論。

評分☆☆☆☆☆

但是頻域相關內容的翻譯的水平還是相對低，可能是對數字信號處理理論理解不夠，造成瞭齣現較多的常識性的錯誤和語句的不通順。

評分☆☆☆☆☆

但是頻域相關內容的翻譯的水平還是相對低，可能是對數字信號處理理論理解不夠，造成瞭齣現較多的常識性的錯誤和語句的不通順。

評分☆☆☆☆☆

總體來說，本書內容翻譯好壞參半，希望能給即將要買這本書的消費者一些幫助。

評分☆☆☆☆☆

不錯。