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Carol Fairchild & Dr T... 著

圖書標籤:

• ROS
• 機器人學
• 機器人操作係統
• Python
• C++
• SLAM
• 導航
• 路徑規劃
• 傳感器
• 機器人控製
• 實例學習

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齣版社： Packt Publishing

ISBN：9781788479592

商品編碼：28449456597

包裝：平裝

外文名稱：Ros Robotics by Exampl...

齣版時間：2016-02-17

頁數：484

正文語種：英語

圖書基本信息

Ros Robotics by Example, Second Edition
作者： Carol Fairchild;Dr Thomas L. Harman;
ISBN13： 9781788479592
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2016-02-17
齣版社： Packt Publishing
頁數： 484
重量（剋）： 825
尺寸： 23.495 x 19.05 x 2.4638 cm

機器人學的前沿探索與實踐指南：非《Ros Robotics by Example, Second Edition》主題圖書簡介 書籍名稱： 《現代機器人控製係統設計與實現：基於先進感知與決策理論》 第一部分：前沿理論與基礎構架 本書深入探討瞭當代機器人技術的核心——先進控製理論與係統集成，旨在為研究人員、工程師和高級學生提供一個全麵、深入且注重實踐的知識體係。我們摒棄瞭對特定ROS版本操作的重復介紹，轉而聚焦於驅動機器人從理論模型躍升至實際應用所需的深層次數學基礎與工程實現。 第一章：高維非綫性係統的魯棒控製 本章詳細剖析瞭經典PID控製的局限性，並重點介紹瞭滑模控製（SMC）、自適應控製以及基於Lyapunov理論的穩定性分析方法。我們將探討如何設計具有全局收斂性的控製器，以應對機器人關節摩擦、外部擾動以及模型不確定性帶來的挑戰。特彆關注於具有奇點的機械臂軌跡跟蹤問題，引入瞭基於微分平坦性的方法來簡化高階非綫性係統的設計過程。 第二章：基於深度學習的感知融閤與狀態估計 傳統的基於濾波器的狀態估計方法（如EKF、UKF）在處理高噪聲、非高斯噪聲或模型失真輸入時錶現齣局限性。本章引入瞭深度學習在感知領域的最新進展，包括用於三維重建的神經輻射場（NeRF）在機器人環境建模中的應用。隨後，我們構建瞭一個統一的框架，演示如何利用捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的輸齣，通過貝葉斯推斷框架，實現多傳感器（激光雷達、視覺、慣性測量單元）數據的實時、高精度融閤，以獲得機器人精確的位姿估計（State Estimation）。 第三章：概率機器人學與不確定性量化 機器人必須在不確定的環境中做齣決策。本章詳述瞭概率地圖構建（如SLAM的擴展）、概率運動規劃以及不確定性量化技術。我們深入探討瞭高斯過程（GP）在機器人建模中的應用，如何利用非參數模型來描述復雜的動態係統。此外，本章還覆蓋瞭基於粒子濾波的定位方法，並比較瞭其與基於圖優化的SLAM方法在處理大規模環境下的優劣。 第二部分：高級運動規劃與決策製定 本部分從理論走嚮應用，重點解決機器人在復雜、動態環境中自主導航和操作的難題。 第四章：最優控製與模型預測控製（MPC） 模型預測控製是現代機器人控製的核心。本章從Hamilton-Jacobi-Bellman方程齣發，推導齣離散時間最優控製問題。我們詳細介紹瞭求解實時MPC問題的有效算法，如序列二次規劃（SQP）和內點法在機器人控製中的優化實現。重點案例分析包括：多無人機編隊的最優路徑跟蹤，以及具備輸入約束的復雜機械臂軌跡優化。 第五章：基於強化學習的行為學習與決策 本章側重於讓機器人通過與環境的交互來學習復雜的控製策略，無需精確的動力學模型。我們係統梳理瞭從Q-Learning到深度確定性策略梯度（DDPG）和近端策略優化（PPO）等主流算法。關鍵在於探討如何設計有效的奬勵函數（Reward Shaping）和狀態空間錶示，使得學習到的策略能夠安全、高效地泛化到未見過的場景。本章還探討瞭安全強化學習（Safe RL）的前沿研究，確保學習過程和部署階段的係統穩定性。 第六章：復雜地形下的自主導航與避障 針對移動機器人在非結構化環境中的挑戰，本章提齣瞭分層規劃架構。上層規劃采用基於搜索的方法（如A、RRT），結閤勢場理論進行局部避障。重點在於介紹如何將三維點雲數據轉換為實時的可行駛區域圖，並利用快速探索隨機樹的變體（如RRT-Connect）來處理高維狀態空間中的路徑搜索問題。此外，我們還探討瞭協同規劃在多機器人係統中的應用，關注於避免動態衝突的調度算法。 第三部分：係統集成與工程實現考量 本部分將理論知識轉化為可部署的工程係統，關注計算效率、實時性與硬件接口。 第七章：實時嵌入式係統與高性能計算 成功的機器人控製係統依賴於低延遲的計算平颱。本章不側重於ROS框架本身，而是分析瞭實時操作係統（RTOS，如Xenomai或QNX）在保證控製迴路確定性上的作用。我們深入討論瞭GPU加速技術（CUDA/OpenCL）在加速深度學習推理和大規模非綫性優化的應用，以及如何有效利用FPGA進行特定算法的硬件加速。 第八章：麵嚮安全與驗證的控製係統設計 在醫療、工業或服務機器人領域，係統的可信賴性至關重要。本章探討瞭形式化驗證（Formal Verification）方法在驗證控製算法邏輯正確性方麵的應用。我們介紹瞭如何利用模型檢查技術來證明關鍵安全屬性（如避免碰撞、保持姿態限製）在所有可能輸入下得以滿足，這為構建高可靠性機器人係統提供瞭理論保證。 結論：邁嚮通用人工智能機器人 本書最終將所有模塊整閤，展示瞭一個完整的、基於先進理論的機器人控製棧。我們強調，未來的機器人技術發展方嚮在於從專用性走嚮通用性，要求係統具備更強的環境適應性、自學習能力和跨領域知識遷移能力。本書為讀者提供瞭掌握這些核心能力的堅實理論和實踐基礎，超越瞭單一軟件平颱的範疇，緻力於培養下一代機器人係統架構師。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的門檻設置得相當高，如果你對綫性代數和微積分的理解停留在“高中水平”，那麼你可能會在第三章就遭遇嚴重的挫摺。我個人必須承認，我不得不抽齣時間重新溫習瞭拉格朗日力學和張量分析，纔能跟上作者在動力學建模部分的步伐。這並不是說作者刻意為難讀者，而是因為機器人的控製理論本身就建立在堅實的數學基礎之上。然而，一旦你突破瞭初期的數學障礙，接下來的收獲是指數級的。書中對非綫性控製係統，特彆是關於魯棒性和最優控製的討論，簡直是教科書級彆的典範。它不僅展示瞭理論公式，還巧妙地結閤瞭仿真結果的對比圖，讓你清晰地看到一個設計精良的控製器與一個欠優控製器在麵對外部乾擾時的錶現差異。這種將純粹的數學美感與工程實踐的殘酷現實相結閤的能力，是這本書最核心的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書時，首先注意到的是其裝幀設計和排版質量，這絕非一本普通的參考手冊可以比擬。紙張的質感溫潤而不反光，使得長時間閱讀也不會感到視覺疲勞，這一點對於需要反復查閱和比對圖錶的讀者來說，簡直是福音。但真正讓我震撼的是其內容組織的方式——它采取瞭一種“問題驅動”的學習路徑，而不是傳統的“主題堆砌”。作者似乎深諳學習者在麵對真實世界項目時的痛點，每一章的展開都緊密圍繞著一個具體、可量化的工程挑戰。例如，在討論SLAM（同步定位與地圖構建）時，它沒有直接拋齣復雜的矩陣運算，而是先構建瞭一個室內導航的場景，然後循序漸進地引入誤差積纍的後果，最後纔展示如何通過優化的濾波器來解決這個問題。這種敘事結構極大地增強瞭學習的代入感和目的性。更難得的是，它對於一些前沿框架和庫的引用都非常及時且準確，這錶明作者團隊對這個飛速發展的領域保持著高度的敏感性。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的深度和廣度簡直令人驚嘆，它成功地在理論的嚴謹性與實際操作的直觀性之間找到瞭一個近乎完美的平衡點。我花瞭整整一個周末纔勉強瀏覽完前幾章，但每一次翻頁都像是在開啓一個新的認知維度。作者在處理復雜算法的闡述時，展現齣瞭一種大師級的清晰度，那些原本在我腦海中如同纏繞的毛綫球般的概念，一旦經過他的梳理，立刻變得邏輯分明，井然有序。特彆是關於運動規劃和環境感知的那幾個章節，我感覺自己仿佛站在瞭一個虛擬的調試颱上，親手在調整參數，觀察機器人的實時反饋。書中對於最新一代傳感器融閤技術的討論，也遠超齣瞭我過去閱讀的任何一本教材的深度，它不僅僅是羅列技術規格，而是深入到如何根據不同的物理環境特性來優化數據流處理的微妙技巧。如果你期待的是一本僅僅停留在“如何搭建一個基本機器人”層麵的入門書，那麼你可能需要調整預期，因為這本書的目標群體顯然是那些渴望將理論知識轉化為尖端工程實踐的進階學習者。它的每一個例子都飽含深意，絕非簡單的“復製粘貼”代碼就能解決問題的，而是引導你理解背後的設計哲學。

評分☆☆☆☆☆

我習慣於在工作休息的間隙閱讀技術書籍，通常是斷斷續續地翻閱。但對於這部作品，我發現自己不得不停下來，拿起筆，在空白處演算推導作者給齣的每一個核心公式。它不僅僅是一本“閱讀材料”，更像是一本“互動的工作簿”。很多其他書籍在介紹PID控製時，往往隻給齣經典的比例、積分、微分項，然後就匆匆帶過。但這部書卻花費瞭大量的篇幅來剖析如何根據實際係統的動態特性（如延遲、慣性）來精細地調整這些參數，甚至涉及到瞭高階的預測控製策略的初步概念。此外，書中對“調試和故障排除”部分的詳盡描述，更是體現瞭作者的匠心。它沒有迴避現實世界中代碼運行不順暢、傳感器數據漂移的問題，反而將其視為學習過程的一部分，並提供瞭係統性的診斷流程圖。這種務實的態度，讓我感覺作者更像是一位經驗豐富的導師，而非一個遙不可居高臨下的學者。

評分☆☆☆☆☆

從整體的視野來看，這部書的格局遠超齣瞭任何單一的技術領域。它成功地將感知、決策和執行這三大支柱有機地編織成一個連貫的係統工程框架。最令我印象深刻的是關於“人機協作”這一新興主題的處理方式。作者並沒有將人視為一個外部的乾擾源，而是將其內化為係統控製循環的一部分，探討瞭如何在保障安全性的前提下，實現流暢且直觀的人工乾預界麵。這種前瞻性的視角，使得這本書在如今機器人技術日益融入社會的大背景下，顯得尤為重要。它不僅僅教會你如何讓機器人動起來，更深層次地在探討如何讓它們“聰明且負責任地”與人類共存。對於那些緻力於開發下一代服務機器人或復雜自動化係統的工程師來說，這本書提供的遠不止是技術棧的更新，更是一種係統思維模式的重塑。