Algorithmic Foundations of Robotics VI (Springer Tracts in Advanced Robotics) (v. 6) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Erdmann, Michael; Hsu, David; Overmars, Mark A.

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2005-08-11

价格:USD 189.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540257288

丛书系列:

图书标签:

• Robotics
• Algorithms
• Artificial Intelligence
• Computer Science
• Automation
• Control Systems
• Machine Learning
• Computational Geometry
• Motion Planning
• Springer Tracts in Advanced Robotics

理解机器人智能的基石：算法驱动的自动化世界 机器人技术，曾经是科幻小说中的奇思妙想，如今已然渗透到我们生活的方方面面，从工厂流水线上的精密组装，到医疗领域中的微创手术，再到我们家中无声工作的吸尘器。然而，驱动这些智能机器高效、准确、安全运行的，是其背后复杂而精妙的“大脑”——算法。这些算法不仅赋予了机器人感知、决策和行动的能力，更是它们不断学习、适应和进化的关键。 本书并非直接探讨某一特定机器人型号的组装技巧，或是某一款最新上市的机器人产品的功能演示。相反，它深入机器人技术的核心，聚焦于那些支撑起所有先进机器人应用的算法基础。我们将一起探索那些构建智能机器人“思考”和“行动”能力的最根本的理论和方法。 一、 规划与路径：机器人如何“知道”去哪里，以及如何到达 想象一下，一个自主驾驶汽车如何在复杂的交通环境中规划最优路线，避开障碍物，并安全抵达目的地。这背后涉及到的核心问题是运动规划 (Motion Planning)。本书将详细阐述各种运动规划算法的原理，包括： 基于搜索的规划： 我们会介绍如 Dijkstra、A 算法等经典路径搜索技术，它们如何在一个离散化的环境中寻找从起点到终点的最短或最优路径。这就像一张巨大的地图，算法能够高效地在上面找到最佳的路线。 概率路径规划： 在不确定和动态的环境中，如人群密集的区域，精确的地图信息可能不足。我们将探讨概率路径规划的方法，例如 PRM (Probabilistic Roadmap) 和 RRT (Rapidly-exploring Random Tree)，它们如何通过随机采样的方式构建可行路径空间，即使在面对高维度或复杂的障碍物时也能找到解决方案。 基于采样的规划： 探讨如何通过智能采样来探索巨大的配置空间，以克服“维度诅咒”问题。这包括对各种采样策略的深入分析，以及如何根据机器人本体的自由度来优化采样过程。 动态环境下的规划： 真实世界的环境并非静止不变。我们将深入研究如何处理移动的障碍物，以及如何实时地重新规划以适应不断变化的情况。这对于需要与人类或其他动态实体交互的机器人至关重要。 除了宏观的路径规划，我们还将探讨局部规避 (Local Obstacle Avoidance) 的技术。当机器人面对突发的、未预料到的障碍物时，如何快速做出反应，进行局部的调整以避免碰撞。这包括 向量场直方图 (Vector Field Histogram - VFH) 和 动态窗口法 (Dynamic Window Approach - DWA) 等经典算法，它们能够在传感器数据的基础上，实时生成安全的避障指令。 二、 感知与理解：机器人如何“看见”和“认识”世界 机器人要执行任务，首先需要感知周围的环境。本书将深入剖析机器人如何通过传感器获取信息，并将其转化为有意义的理解。 传感器数据处理： 从激光雷达 (LiDAR) 的点云数据，到摄像头捕捉的图像，再到惯性测量单元 (IMU) 的姿态信息，我们将探讨如何对这些异构、噪声化的数据进行预处理、滤波和融合。 定位与建图 (SLAM - Simultaneous Localization and Mapping): 这是机器人自主导航的基石。我们将详细讲解 SLAM 的核心思想，包括： 基于特征的 SLAM： 如何提取环境中的关键特征（如角点、边缘），并利用这些特征来估计机器人的位置和方向，同时构建环境地图。 基于优化的 SLAM： 讲解如何将 SLAM 问题转化为一个优化问题，通过最小化重投影误差等方式来获得更精确的地图和位姿估计，例如 图优化 (Graph-based SLAM)。 滤波器的应用： 介绍 卡尔曼滤波器 (Kalman Filter) 及其变种（如 扩展卡尔曼滤波器 EKF、无迹卡尔曼滤波器 UKF）在 SLAM 中的作用，它们如何利用传感器测量来更新机器人的状态估计。 深度学习在 SLAM 中的应用： 探讨如何利用深度学习模型来增强特征提取、场景理解，甚至直接进行端到端的 SLAM。 物体识别与跟踪： 机器人需要能够识别和区分不同的物体，例如区分一个障碍物和一个目标物体。我们将介绍传统的计算机视觉算法，如 SIFT、SURF，以及现代的深度学习模型（如 YOLO、Faster R-CNN）在物体检测和识别中的应用。同时，也会探讨如何对识别出的物体进行连续跟踪，以了解它们的运动状态。 场景理解： 超越简单的物体识别，机器人需要对整个场景有更深层次的理解，例如区分地面、墙壁、天空，或者理解场景的语义信息（如“厨房”、“办公室”）。我们将探讨语义分割、实例分割等技术，以及如何利用这些信息来辅助规划和决策。 三、 控制与执行：机器人如何“动手”并精确地完成任务 感知和规划为机器人提供了“知道”和“思考”的能力，而控制则赋予了它们“行动”的能力。 PID 控制： 作为一种基础但强大的控制器，我们将深入解析比例-积分-微分 (PID) 控制器的原理，它如何通过反馈误差来调节执行器的输出，实现精确的位置、速度和力控制。 先进控制理论： 除了 PID，我们还会介绍更复杂的控制策略，如： 模型预测控制 (MPC)： 这种控制方法能够预测系统未来一段时间的行为，并根据预测结果优化控制输入，以实现更优的性能，尤其适用于具有约束条件的系统。 鲁棒控制： 探讨如何设计控制器，使其在面对模型不确定性、外部干扰等情况下仍能保持稳定和良好的性能。 自适应控制： 介绍控制器如何根据系统的动态变化或环境的反馈，自动调整控制参数，以获得持续的最佳性能。 力控制与柔顺控制： 在与物理世界交互时，尤其是在精细操作或与人类协作时，精确的力控制至关重要。我们将探讨如何实现力反馈，以及通过柔顺控制来安全地与环境接触，避免损坏。 机器人动力学与运动学： 理解机器人的运动学（正逆运动学）对于计算关节角度和末端执行器位姿至关重要。同时，了解机器人的动力学（惯性、重力、摩擦力等）是设计高级控制器和进行轨迹优化的基础。 四、 学习与适应：机器人如何不断进步 智能机器人并非一成不变，它们需要具备学习和适应的能力，以应对复杂多变的现实世界。 机器学习基础： 我们将简要回顾机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习，为后续更具体的机器人学习算法奠定基础。 强化学习在机器人领域的应用： 强化学习是使机器人能够通过试错来学习最优策略的关键技术。我们将深入探讨： Q-learning 和 Deep Q-Networks (DQN): 介绍如何通过学习状态-动作值函数来指导机器人做出决策。 策略梯度方法 (Policy Gradient Methods): 探讨如何直接学习最优策略，而不是学习值函数，例如 REINFORCE、Actor-Critic 等。 模仿学习 (Imitation Learning): 介绍如何通过学习人类示范来获取技能，这对于训练机器人执行复杂任务非常有效。 机器人仿真环境： 探讨如何利用高保真度的机器人仿真器（如 Gazebo, MuJoCo）来训练和测试机器人算法，尤其是在强化学习领域，仿真可以大大降低实际操作的成本和风险。 迁移学习与领域自适应： 讨论如何将在一个环境中学习到的知识迁移到另一个不同的环境中，或者如何使模型适应数据分布的变化，以提高泛化能力。 本书的目标读者 本书适合所有对机器人智能的深层机制感兴趣的研究人员、工程师、以及高年级本科生和研究生。无论您是希望深入理解机器人规划算法的原理，还是希望掌握机器人感知与控制的核心技术，亦或是探索机器人如何通过学习变得更智能，本书都将为您提供坚实的基础和前沿的视角。 通过深入剖析这些算法的数学原理、实现细节和应用场景，本书将帮助读者构建一个关于“机器人大脑”运作的全面而深刻的认知框架。我们将一起探索那些驱动机器人技术不断前行的核心思想，为理解和创造更智能、更普惠的机器人世界打下坚实的基础。

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我花了相当长的时间来消化这本书的绪论部分，作者在开篇构建了一个宏大的叙事框架，并没有急于抛出硬核的公式，而是花了大量的篇幅来梳理当前机器人学领域面临的根本性挑战和理论空白。这种循序渐进的处理方式，对于我这种并非纯数学背景的工程师来说，简直是福音。它不是那种直接把结论砸在你面前的书，而是像一位经验丰富的导师，耐心地引导你理解“为什么需要这些新的理论工具”。特别是作者对“不确定性量化”在实时控制中的作用的论述，角度刁钻且极具启发性。他巧妙地将抽象的概率论概念，与实际的传感器噪声和执行器误差进行了精妙的连接，使得原本感觉遥不可及的理论瞬间落地。我发现自己不断地在思考，过去依赖经验和试错法解决的问题，在引入这些基础理论后，是否能找到更具鲁棒性和可证明性能的解决方案。这本书的理论深度是毋庸置疑的，但其真正的价值在于它为从业者提供了一个重新审视和设计机器人生存法则的哲学高度。

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与我过去阅读过的几本机器人学经典教材相比，这本书最独特的地方在于其对“实时性”和“计算可行性”的执着关注。很多教科书在推导最优控制理论时，往往止步于理论上的最优解，而忽略了在有限计算资源下如何逼近这个最优解。然而，本书在每一个高阶算法的介绍之后，都会紧接着讨论其计算复杂度、收敛速度的理论界限，以及在嵌入式系统上部署时可能遇到的内存和时钟周期限制。这种“从理论到工程落地”的闭环思考，极大地提升了这本书的实用价值。它提醒我们，一个在纸面上完美的算法，如果运算量太大，在机器人身上依然是“无用的”。这种务实的态度，让这本书显得既有学术的严谨性，又充满了工程师的智慧。它教会我，真正的鲁棒性不仅体现在对外部扰动的抵抗上，也体现在对计算资源的有效管理上，这无疑是我本次阅读中最大的收获之一。

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这本书的装帧设计相当精美，封面的设计风格典雅又不失现代感，色彩搭配给人一种沉稳、专业的视觉感受。初次拿到手里，就能感受到它厚重的分量，这通常预示着内容的深度和广度。内页的纸张质量上乘，印刷清晰度极高，即便是复杂的数学公式和晦涩的算法图表，也能看得一清二楚，长时间阅读下来眼睛也不会感到明显的疲劳。排版布局非常合理，段落之间的留白恰到好处，使得阅读节奏得以舒缓，不像有些技术书籍那样密密麻麻让人望而生畏。书脊的装订也很结实，相信即便是经常翻阅查阅，也能保持良好的形态。从外在的感知来说，它完全符合一本顶级学术专著应有的水准，体现了出版方对内容质量的尊重和对读者的关怀。这种对细节的打磨，让人对即将展开的阅读体验充满了期待，仿佛在翻开扉页之前，就已经预感到了一场知识的盛宴。这种优秀的物理呈现，无疑是提升学习体验的隐形加分项，让人愿意把它摆在书架最显眼的位置，随时准备沉浸其中。

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这本书在论证过程中展现出的逻辑严密性令人赞叹，它仿佛是一件用最坚固的逻辑钢材铸造而成的艺术品。每一个定理的引入，每一个引理的证明，都像是精密齿轮的咬合，环环相扣，无懈可击。我特别欣赏作者处理复杂系统建模时所采用的模块化方法。他没有试图用一个单一的庞大框架去涵盖所有可能性，而是将问题拆解成若干个相互关联但又可独立验证的小系统。这种结构使得读者在遇到难以理解的证明分支时，可以暂时抽离出来，专注于理解前置的某个基础模块。例如，在讨论非线性动力学近似时，作者对泰勒展开和李雅普诺夫稳定性判据的结合运用，处理得极其优雅，避免了冗余的计算，直接指向了问题的核心本质。这需要作者对材料有着极高的驾驭能力和对教学艺术的深刻理解，才能在保持理论深度的同时，维持如此高的可读性。这种对逻辑纯粹性的追求，是许多快速出版的教材所无法比拟的。

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虽然这是一本高度理论化的著作，但穿插其中的实例分析却极大地增强了其应用价值。作者似乎很清楚，纯粹的数学推导很容易让人感到枯燥乏味，因此，他巧妙地设计了一些“思考题式”的案例研究，这些案例往往取材于高动态环境下的操作任务，比如高速飞行器的姿态保持，或者多指灵巧操作臂的接触力控制。这些案例不是简单的公式代入，而是引导读者去思考如何根据特定物理约束，调整基础算法的参数或者选择合适的数学工具。更重要的是，许多章节的末尾都附带了对未来研究方向的批判性展望，这些展望往往基于当前算法的局限性，指出了下一代机器人理论需要攻克的难关。这使得这本书不仅仅是一本知识的总结，更像是一份前沿研究的路线图，激励着读者去探索尚未解决的难题。对我个人而言，它激发了我对边缘情况处理的兴趣，促使我重新审视那些在理想化假设下能完美工作的模型在真实世界中可能面临的崩溃点。

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