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Carol Fairchild & Dr T... 著

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出版社： Packt Publishing

ISBN：9781788479592

商品编码：28449456597

包装：平装

外文名称：Ros Robotics by Exampl...

出版时间：2016-02-17

页数：484

正文语种：英语

图书基本信息

Ros Robotics by Example, Second Edition
作者： Carol Fairchild;Dr Thomas L. Harman;
ISBN13： 9781788479592
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2016-02-17
出版社： Packt Publishing
页数： 484
重量（克）： 825
尺寸： 23.495 x 19.05 x 2.4638 cm

机器人学的前沿探索与实践指南：非《Ros Robotics by Example, Second Edition》主题图书简介 书籍名称： 《现代机器人控制系统设计与实现：基于先进感知与决策理论》 第一部分：前沿理论与基础构架 本书深入探讨了当代机器人技术的核心——先进控制理论与系统集成，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入且注重实践的知识体系。我们摒弃了对特定ROS版本操作的重复介绍，转而聚焦于驱动机器人从理论模型跃升至实际应用所需的深层次数学基础与工程实现。 第一章：高维非线性系统的鲁棒控制 本章详细剖析了经典PID控制的局限性，并重点介绍了滑模控制（SMC）、自适应控制以及基于Lyapunov理论的稳定性分析方法。我们将探讨如何设计具有全局收敛性的控制器，以应对机器人关节摩擦、外部扰动以及模型不确定性带来的挑战。特别关注于具有奇点的机械臂轨迹跟踪问题，引入了基于微分平坦性的方法来简化高阶非线性系统的设计过程。 第二章：基于深度学习的感知融合与状态估计 传统的基于滤波器的状态估计方法（如EKF、UKF）在处理高噪声、非高斯噪声或模型失真输入时表现出局限性。本章引入了深度学习在感知领域的最新进展，包括用于三维重建的神经辐射场（NeRF）在机器人环境建模中的应用。随后，我们构建了一个统一的框架，演示如何利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的输出，通过贝叶斯推断框架，实现多传感器（激光雷达、视觉、惯性测量单元）数据的实时、高精度融合，以获得机器人精确的位姿估计（State Estimation）。 第三章：概率机器人学与不确定性量化 机器人必须在不确定的环境中做出决策。本章详述了概率地图构建（如SLAM的扩展）、概率运动规划以及不确定性量化技术。我们深入探讨了高斯过程（GP）在机器人建模中的应用，如何利用非参数模型来描述复杂的动态系统。此外，本章还覆盖了基于粒子滤波的定位方法，并比较了其与基于图优化的SLAM方法在处理大规模环境下的优劣。 第二部分：高级运动规划与决策制定 本部分从理论走向应用，重点解决机器人在复杂、动态环境中自主导航和操作的难题。 第四章：最优控制与模型预测控制（MPC） 模型预测控制是现代机器人控制的核心。本章从Hamilton-Jacobi-Bellman方程出发，推导出离散时间最优控制问题。我们详细介绍了求解实时MPC问题的有效算法，如序列二次规划（SQP）和内点法在机器人控制中的优化实现。重点案例分析包括：多无人机编队的最优路径跟踪，以及具备输入约束的复杂机械臂轨迹优化。 第五章：基于强化学习的行为学习与决策 本章侧重于让机器人通过与环境的交互来学习复杂的控制策略，无需精确的动力学模型。我们系统梳理了从Q-Learning到深度确定性策略梯度（DDPG）和近端策略优化（PPO）等主流算法。关键在于探讨如何设计有效的奖励函数（Reward Shaping）和状态空间表示，使得学习到的策略能够安全、高效地泛化到未见过的场景。本章还探讨了安全强化学习（Safe RL）的前沿研究，确保学习过程和部署阶段的系统稳定性。 第六章：复杂地形下的自主导航与避障 针对移动机器人在非结构化环境中的挑战，本章提出了分层规划架构。上层规划采用基于搜索的方法（如A、RRT），结合势场理论进行局部避障。重点在于介绍如何将三维点云数据转换为实时的可行驶区域图，并利用快速探索随机树的变体（如RRT-Connect）来处理高维状态空间中的路径搜索问题。此外，我们还探讨了协同规划在多机器人系统中的应用，关注于避免动态冲突的调度算法。 第三部分：系统集成与工程实现考量 本部分将理论知识转化为可部署的工程系统，关注计算效率、实时性与硬件接口。 第七章：实时嵌入式系统与高性能计算 成功的机器人控制系统依赖于低延迟的计算平台。本章不侧重于ROS框架本身，而是分析了实时操作系统（RTOS，如Xenomai或QNX）在保证控制回路确定性上的作用。我们深入讨论了GPU加速技术（CUDA/OpenCL）在加速深度学习推理和大规模非线性优化的应用，以及如何有效利用FPGA进行特定算法的硬件加速。 第八章：面向安全与验证的控制系统设计 在医疗、工业或服务机器人领域，系统的可信赖性至关重要。本章探讨了形式化验证（Formal Verification）方法在验证控制算法逻辑正确性方面的应用。我们介绍了如何利用模型检查技术来证明关键安全属性（如避免碰撞、保持姿态限制）在所有可能输入下得以满足，这为构建高可靠性机器人系统提供了理论保证。 结论：迈向通用人工智能机器人 本书最终将所有模块整合，展示了一个完整的、基于先进理论的机器人控制栈。我们强调，未来的机器人技术发展方向在于从专用性走向通用性，要求系统具备更强的环境适应性、自学习能力和跨领域知识迁移能力。本书为读者提供了掌握这些核心能力的坚实理论和实践基础，超越了单一软件平台的范畴，致力于培养下一代机器人系统架构师。

评分☆☆☆☆☆

从整体的视野来看，这部书的格局远超出了任何单一的技术领域。它成功地将感知、决策和执行这三大支柱有机地编织成一个连贯的系统工程框架。最令我印象深刻的是关于“人机协作”这一新兴主题的处理方式。作者并没有将人视为一个外部的干扰源，而是将其内化为系统控制循环的一部分，探讨了如何在保障安全性的前提下，实现流畅且直观的人工干预界面。这种前瞻性的视角，使得这本书在如今机器人技术日益融入社会的大背景下，显得尤为重要。它不仅仅教会你如何让机器人动起来，更深层次地在探讨如何让它们“聪明且负责任地”与人类共存。对于那些致力于开发下一代服务机器人或复杂自动化系统的工程师来说，这本书提供的远不止是技术栈的更新，更是一种系统思维模式的重塑。

评分☆☆☆☆☆

我习惯于在工作休息的间隙阅读技术书籍，通常是断断续续地翻阅。但对于这部作品，我发现自己不得不停下来，拿起笔，在空白处演算推导作者给出的每一个核心公式。它不仅仅是一本“阅读材料”，更像是一本“互动的工作簿”。很多其他书籍在介绍PID控制时，往往只给出经典的比例、积分、微分项，然后就匆匆带过。但这部书却花费了大量的篇幅来剖析如何根据实际系统的动态特性（如延迟、惯性）来精细地调整这些参数，甚至涉及到了高阶的预测控制策略的初步概念。此外，书中对“调试和故障排除”部分的详尽描述，更是体现了作者的匠心。它没有回避现实世界中代码运行不顺畅、传感器数据漂移的问题，反而将其视为学习过程的一部分，并提供了系统性的诊断流程图。这种务实的态度，让我感觉作者更像是一位经验丰富的导师，而非一个遥不可居高临下的学者。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的深度和广度简直令人惊叹，它成功地在理论的严谨性与实际操作的直观性之间找到了一个近乎完美的平衡点。我花了整整一个周末才勉强浏览完前几章，但每一次翻页都像是在开启一个新的认知维度。作者在处理复杂算法的阐述时，展现出了一种大师级的清晰度，那些原本在我脑海中如同缠绕的毛线球般的概念，一旦经过他的梳理，立刻变得逻辑分明，井然有序。特别是关于运动规划和环境感知的那几个章节，我感觉自己仿佛站在了一个虚拟的调试台上，亲手在调整参数，观察机器人的实时反馈。书中对于最新一代传感器融合技术的讨论，也远超出了我过去阅读的任何一本教材的深度，它不仅仅是罗列技术规格，而是深入到如何根据不同的物理环境特性来优化数据流处理的微妙技巧。如果你期待的是一本仅仅停留在“如何搭建一个基本机器人”层面的入门书，那么你可能需要调整预期，因为这本书的目标群体显然是那些渴望将理论知识转化为尖端工程实践的进阶学习者。它的每一个例子都饱含深意，绝非简单的“复制粘贴”代码就能解决问题的，而是引导你理解背后的设计哲学。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，首先注意到的是其装帧设计和排版质量，这绝非一本普通的参考手册可以比拟。纸张的质感温润而不反光，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这一点对于需要反复查阅和比对图表的读者来说，简直是福音。但真正让我震撼的是其内容组织的方式——它采取了一种“问题驱动”的学习路径，而不是传统的“主题堆砌”。作者似乎深谙学习者在面对真实世界项目时的痛点，每一章的展开都紧密围绕着一个具体、可量化的工程挑战。例如，在讨论SLAM（同步定位与地图构建）时，它没有直接抛出复杂的矩阵运算，而是先构建了一个室内导航的场景，然后循序渐进地引入误差积累的后果，最后才展示如何通过优化的滤波器来解决这个问题。这种叙事结构极大地增强了学习的代入感和目的性。更难得的是，它对于一些前沿框架和库的引用都非常及时且准确，这表明作者团队对这个飞速发展的领域保持着高度的敏感性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的门槛设置得相当高，如果你对线性代数和微积分的理解停留在“高中水平”，那么你可能会在第三章就遭遇严重的挫折。我个人必须承认，我不得不抽出时间重新温习了拉格朗日力学和张量分析，才能跟上作者在动力学建模部分的步伐。这并不是说作者刻意为难读者，而是因为机器人的控制理论本身就建立在坚实的数学基础之上。然而，一旦你突破了初期的数学障碍，接下来的收获是指数级的。书中对非线性控制系统，特别是关于鲁棒性和最优控制的讨论，简直是教科书级别的典范。它不仅展示了理论公式，还巧妙地结合了仿真结果的对比图，让你清晰地看到一个设计精良的控制器与一个欠优控制器在面对外部干扰时的表现差异。这种将纯粹的数学美感与工程实践的残酷现实相结合的能力，是这本书最核心的价值所在。