机器人探索(第二版) 北京大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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尹超 著

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• 控制工程
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• 执行器
• 路径规划
• 机器学习
• 智能控制
• 北京大学出版社

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301288085

商品编码：29740525132

包装：平装-胶订

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名：机器人探索(第二版)

定价：47.00元

作者：尹超

出版社：北京大学出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787301288085

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《机器人探索（第二版）》以贴近学生生活的案例活动来讲解如何用乐高 WeDo 2.0 搭建机器人。本书的出版不仅可以丰富小学科普课程的内容，而且为新课程的实施创建了宽阔的空间，为培养学生的创新能力，全面实施素质教育提供了滋润创新的沃土。

内容提要

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《机器人探索（第二版）》以贴近学生生活的案例活动展开对WeDo 2.0 机器人的基础零件和编程平台的学习，介绍了北大附小的学生对于机器人学习探索的经验。本书以学习—创造—探究—思考—分享—评价—阅读为主线，在搭建机器人结构和编写机器人程序的过程中，鼓励学生习得、融合、应用多学科知识，不断发现问题、解决问题，促进创造创新思维的提升。同时，可以利用评价表对个人及团队在活动中的表现进行评价以促进共同成长。每个活动之后还有补充的“阅读”材料，目的在于激发孩子们继续探索研究发现创造的兴趣。
　　本书适合对机器人学习感兴趣的老师和学生使用。

目录

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第 1 课　新鲜的 WeDo 2.0
第 2 课　爱花的毛毛虫
第 3 课　鱼和青蛙的故事
第 4 课　地震中的房屋
第 5 课　形状变形计
第 6 课　大力士来访
第 7 课　开着赛车去旅行
第 8 课　直升机新体验
第 9 课　摇摆舞跳起来
第 10 课　聪明的水闸
第 11 课　不走寻常路之一
第 12 课　不走寻常路之二
第 13 课　非常起重机之一
第 14 课　非常起重机之二
第 15 课　勤劳的吊车之一
第 16 课　勤劳的吊车之二

作者介绍

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尹超，北京大学附属小学校长，专注学校教育教学几十年，承担多项国家重点科研课题，获得多项国家、市级教育教学研究成果奖，主编二十几部著作出版。

文摘

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序言

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深入理解智能体：面向新时代的计算思维与实践 本书特色： 本书聚焦于现代智能体（Agent）系统的核心理论、关键技术及其在多个前沿领域的应用实践。它旨在为读者构建一个全面、深入且与时俱进的智能体系统知识框架，从基础的架构设计到高级的决策优化，再到复杂的社会交互模拟，提供兼具理论深度和工程实用性的指导。我们避免了对单一特定技术栈的过度依赖，强调构建智能体系统的通用方法论和底层计算原理。 第一部分：智能体系统的基础理论与计算模型 本部分为构建复杂智能体系统奠定坚实的理论基础。 第一章：智能体范式的演进与核心要素 本章深入探讨了从传统符号主义AI到连接主义，再到当前混合式智能体范式的历史沿革。我们将界定智能体的核心概念——感知（Perception）、认知（Cognition）、行动（Action）及其与环境的交互闭环。重点分析了不同智能体类型（反应式、基于模型的、基于目标的、基于效用的）的优劣势及其适用场景。我们详细阐述了环境建模的重要性，包括静态环境、动态环境、可观测性（Observability）与部分可观测性（Partial Observability）对智能体设计的影响。此外，本章还将引入智能体系统的“心智理论”（Theory of Mind for Agents）的初步概念，即智能体如何对其他智能体的状态、信念和意图进行建模。 第二章：不确定性下的决策科学 智能体需要在充满不确定性的世界中做出最优决策。本章集中探讨概率论和统计学在智能体决策中的应用。内容涵盖贝叶斯推理（Bayesian Inference）在状态估计中的核心作用，例如卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）在连续空间中的应用。随后，我们转向效用理论（Utility Theory）和决策分析，讲解如何构建和量化智能体的偏好函数。决策树和期望效用最大化（Expected Utility Maximization）作为经典工具将被详细剖析，并引入马尔可夫决策过程（MDPs）作为建模序列决策问题的标准框架，重点分析了价值迭代和策略迭代算法的收敛性与计算复杂度。 第三章：搜索、规划与知识表示 本章侧重于智能体如何利用内部模型和目标信息进行推理和路径发现。我们从经典的启发式搜索算法（如A、IDA）出发，探讨其在大型状态空间中的效率优化，包括使用更精细的启发函数和图结构优化。接着，深入讲解规划（Planning）技术，区分经典规划（如STRIPS、PDDL）与基于约束的规划方法。知识表示方面，本章详细分析了逻辑表示（一阶逻辑、描述逻辑）及其在推理系统中的应用，以及如何处理知识的不完备性和矛盾性。重点关注如何将知识转化为可计算的行动约束和目标分解结构。 第二部分：学习驱动的智能体：深度强化学习（DRL） 学习能力是现代智能体系统的核心驱动力。本部分全面覆盖了当前最先进的深度强化学习方法，强调其在复杂控制和决策任务中的应用。 第四章：强化学习基础与价值函数逼近 本章从表格方法（如Q-Learning, SARSA）引入强化学习的基本框架，特别是TD（时序差分）学习的原理。随后，重点转向深度学习与RL的融合，即DRL。我们将详细分析使用深度神经网络逼近值函数（V-function）和动作价值函数（Q-function）的技术挑战，如函数逼近器的稳定性、过估计问题等。重点介绍经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Networks）等稳定化技术。 第五章：策略梯度方法与Actor-Critic架构 本章聚焦于直接优化策略的范式。详细阐述了策略梯度定理（Policy Gradient Theorem）的数学推导，并对比了REINFORCE等基准算法。接下来的核心内容是Actor-Critic（AC）架构，分析其如何通过引入Critic来降低策略梯度的方差。我们将深入探讨A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）的设计哲学。对于连续动作空间，本章将重点介绍确定性策略梯度方法，如DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）及其鲁棒性改进算法TD3。 第六章：模型无关与模型基元学习 理解环境模型对样本效率至关重要。本章探讨了无模型（Model-Free）与基于模型（Model-Based）学习的权衡。在无模型方面，重点分析PPO（Proximal Policy Optimization）作为当前工业界的主流算法，其约束优化机制和实现细节。在基于模型方面，我们将讲解如何利用神经网络学习环境的转移函数和奖励函数，并通过规划算法（如蒙特卡洛树搜索 MCTS）结合学习到的模型进行高效的预测和决策。对MBPO（Model-Based Policy Optimization）等先进算法的结构将被解析。 第三部分：多智能体系统（MAS）与复杂交互 现代应用往往涉及多个相互作用的智能体。本部分探讨了分布式决策、合作与竞争的机制。 第七章：多智能体系统基础与博弈论 本章引入了多智能体系统的基本概念，包括智能体间的通信、协调与冲突。重点应用博弈论来分析智能体间的交互。详细分析了纳什均衡（Nash Equilibrium）的概念及其在多智能体RL中的挑战。我们将讨论零和博弈与非零和博弈的求解方法，以及在复杂交互中达到稳定策略（如完美纳什均衡）的难度。 第八章：多智能体强化学习（MARL）范式 MARL是当前研究的热点。本章区分了集中式训练/分散式执行（CTDE）的架构，这是解决非平稳环境问题的关键。我们将详细介绍基于值函数的联合Q学习（Joint Q-learning）和基于因式分解（Factorization）的方法，例如QMIX。对于合作任务，重点分析了信息共享、信用分配（Credit Assignment）的机制，如基于优势函数的分离（VDN）和QMIX。对于竞争与混合任务，探讨了自对弈（Self-Play）在学习最优策略中的作用，以及如何利用对手建模来指导策略更新。 第九章：通信、协调与社会行为模拟 智能体间的有效通信是复杂合作的基础。本章探讨了可学习的通信协议设计，包括如何利用注意力机制（Attention Mechanisms）来选择性地发送和接收信息。在协调层面，我们将研究分布式约束满足问题（DCSP）在智能体网络中的应用。最后，本章将扩展到社会模拟领域，讨论如何使用基于个体的模型（Agent-Based Modeling, ABM）来模拟城市交通流、市场行为或流行病传播等宏观现象，强调智能体内部规则如何涌现出复杂的群体模式。 第四部分：智能体系统的评估、鲁棒性与未来挑战 本部分关注如何确保智能体系统安全、可靠地运行，并展望未来的发展方向。 第十章：智能体评估与可解释性 一个强大的智能体必须是可信赖的。本章讨论了超越平均奖励的评估指标，如样本效率、探索广度、以及对危险状态的规避能力。重点探讨了鲁棒性（Robustness）的量化，包括对传感器噪声、模型误差和对抗性攻击的抵抗能力。在可解释性（Explainability, XAI）方面，我们将介绍如何使用激活图、特征重要性分析等方法，探究深度策略网络做出决策的内在逻辑，使智能体的行为更透明、更易于调试。 第十一章：具身智能体与高级交互 本章将目光投向物理或高保真模拟环境中的智能体（Embodied Agents）。我们将分析从视觉、触觉等多模态感知中提取高层语义信息的技术，并结合运动控制理论，实现对复杂物理任务的长期规划和执行。探讨视觉伺服（Visual Servoing）与基于模型的预测控制（MPC）的融合，以处理现实世界中的时滞和摩擦等非理想因素。 结语：迈向通用人工智能的路径 本节将总结智能体系统的当前成就，并讨论通往更通用、更具适应性的智能体所面临的重大挑战，包括常识推理的获取、终身学习（Lifelong Learning）的机制，以及如何在能源和计算资源受限的环境下部署高效的智能体解决方案。本书的最终目标是激发读者超越现有框架的限制，设计出能够真正理解、适应并有效干预复杂现实世界的智能系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我看到了机器人技术背后的人文关怀和伦理思考，这方面的内容常常被很多技术书籍所忽视。在探讨机器人未来发展趋势的章节中，作者并未仅仅停留在技术层面，而是深入地讨论了机器人对社会结构、就业市场以及人类自身价值可能带来的影响。他对不同观点的梳理和分析，让我开始思考，当机器人越来越聪明，能够承担越来越多工作的时候，我们作为人类应该如何自处？书中提出的关于人工智能伦理、数据隐私以及人机协作的讨论，都非常具有前瞻性，也让我对未来生活有了更深刻的思考。我尤其赞同作者对于“人机共生”理念的强调，他认为未来的机器人并非是取代人类的工具，而是能够与人类协同合作，共同解决问题的伙伴。这种积极乐观的视角，让我对机器人技术的未来充满了希望，也让我更加审慎地对待其发展带来的潜在挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非专业读者，我最看重的是一本书能否让我“读得懂”并“有所收获”。《机器人探索（第二版）》在这方面做得非常出色。作者在解释一些较为专业的技术概念时，非常注重类比和简化，用生活中常见的例子来比喻抽象的原理，比如在讲解机器人感知系统时，就将其比作人类的眼睛和耳朵，这种通俗易懂的解释方式让我很快就抓住了核心要义。同时，作者并没有因为追求易懂而牺牲内容的严谨性，在基础概念阐述清楚之后，又会逐步深入，介绍一些更具深度的技术细节，让我在兴趣盎然中不断提升自己的认知水平。书中关于机器人运动控制的章节，我反复看了几遍，作者通过详细的数学模型推导和算法介绍，让我对机器人如何精准地规划和执行运动有了更深刻的认识。虽然有些公式看起来依然有些吃力，但作者对公式的推导过程以及其物理意义的解读，却能让我逐渐理解其中的奥妙。总而言之，这本书在科学普及和专业深度之间找到了一个很好的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图是让我非常满意的地方。厚厚的一本书，但阅读起来一点也不费力，得益于其清晰的章节划分和合理的段落布局。每当介绍到一个新的概念或者重要的里程碑时，书中都会配上高质量的图片，这些图片不仅仅是为了美观，更是为了帮助读者直观地理解复杂的原理和模型。我印象最深刻的是关于早期机器人手臂设计的插图，那些精密的机械结构通过图解被展现得淋漓尽致，让我能够清晰地看到齿轮、连杆是如何协同工作的。此外，书中对一些关键人物的介绍也配有他们的照片，仿佛能将读者带回到那个充满探索精神的年代。翻阅这本书，我感觉自己不仅仅是在阅读文字，更是在经历一场视觉与知识的双重盛宴。作者在选择插图上也非常用心，充分考虑到了不同类型读者的需求，既有宏观的系统示意图，也有微观的零件特写，使得即便是对机械结构不太熟悉的读者，也能通过图像获得直观的理解。这种图文并茂的方式，极大地提升了学习的效率和趣味性。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书，我最看重的是其内容的前沿性和实用性。虽然标题是“探索”，但我更希望它能为我提供一些关于当前和未来机器人技术发展的实际洞察。《机器人探索（第二版）》并没有让我失望。它不仅回顾了经典的技术，更重要的是，对近年来机器人领域涌现出的新兴技术，如深度学习在机器人视觉中的应用、强化学习在机器人控制中的突破，都有详实的介绍。书中对一些前沿研究项目的引用和分析，让我得以窥见行业的最新动态，也为我进行相关领域的学习和研究提供了宝贵的参考。我特别喜欢其中关于“软体机器人”的章节，这种模仿生物形态的机器人设计理念，让我看到了机器人技术发展的新方向，也对未来机器人能够适应更复杂、不确定环境充满了期待。总的来说，这本书不仅是一本知识的宝库，更是一张指引未来发展方向的地图，对于希望了解机器人领域最新进展的读者来说，绝对是一本不容错过的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《机器人探索（第二版）》，拿到手的时候就被它扎实的厚度和精美的封面设计吸引住了。翻开第一页，我就被深深地吸引了。虽然我并非机器人领域的专业人士，但我对这个充满想象力和科技感的世界一直抱有浓厚兴趣，而这本书正好满足了我探索的渴望。它以一种非常亲民的语言，将机器人发展的宏大历程娓娓道来，从最初的机械玩具到如今能够执行复杂任务的智能体，每一步都充满了智慧的闪光。作者对历史事件的梳理清晰而富有逻辑，让我能够系统地理解机器人技术是如何一步步演进至今的。更令我惊喜的是，书中穿插了大量生动有趣的案例和故事，比如一些早期机器人设计的趣闻，或是科幻作品中对机器人形象的描绘，这些都极大地激发了我阅读的兴趣，让原本可能枯燥的科技史变得引人入胜。我尤其喜欢其中关于早期自动化尝试的章节，它让我意识到，人类对“自动执行任务”的梦想由来已久，而机器人正是这一梦想最 the direct manifestation。这本书不仅仅是技术的回顾，更是一场关于人类智慧和创造力的盛宴。