具体描述
本书系统、深入地介绍了移动机器人的关键技术和控制理论方法、算法及其应用。全书共分十一章，内容包括了移动机器人系统组成、移动机器人的传感器和执行器、移动机器人的通信系统、移动机器人智能拦制方法、移动机器人定位、移动机器人避障与追踪、移动机器人导航与路径规划、移动机器人视觉系统、羞传感器信息融合技术、多机器人系统等。本书内容新颖，注重理论与实际应用的结合，在简单阐述理论、拿法的基础上，采用实际应用的例子讲解了各算法的应用，力求使读者能较快掌握和应用这门高新技术。
本书可作为高等院校自动化专业、计算机、机械工程、系统工程、信息工程、电子信息工程等专业本币生、研究生教材，也可作为工程技术人员和科研工作者的参考书。
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读后感
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用户评价
我最欣赏这本书的地方，在于它对未来趋势的洞察力，它并没有将自己局限于当前的技术状态，而是为读者指明了下一代移动机器人技术可能的发展方向。例如，书中对类脑计算（Neuromorphic Computing）在机器人感知和决策中的潜力进行了前瞻性的探讨，虽然目前这方面应用还处于起步阶段，但作者清晰地阐述了其在能效比和快速适应性方面的优势。再者，对于“群体智能”和“多机器人协作”的讨论，也超越了简单的任务分配，深入到了分布式优化和去中心化协调机制的构建上，这对于未来大规模编队作业至关重要。读完之后，我感觉我的知识体系不仅得到了巩固，更重要的是，我的技术视野得到了极大的拓展，不再仅仅关注于如何解决手头的问题，而是开始思考如何设计出更具前瞻性和可扩展性的机器人解决方案。总而言之，这是一本集理论深度、工程实用性和未来视野于一体的杰出著作。
评分这本《**移动机器人技术及其应用**》读起来，感觉像是一部面向工程实践的教科书，但它的深度和广度又远远超出了普通的入门读物。首先吸引我的是它对基础理论的阐述，尤其是关于运动学和动力学部分，作者并没有止步于给出公式，而是深入探讨了这些模型在实际复杂环境中的局限性，这一点非常关键。举个例子，书中对非完整约束系统（如差速驱动和阿克曼转向机器人）的分析细致入微，通过大量的图示和算例，将抽象的数学概念转化为了直观的机械控制语言。对于我这种需要将理论快速转化为产品设计的人来说，这种贴近实际的叙述方式极大地缩短了学习曲线。更值得称赞的是，它对传感器融合的章节的处理，并没有简单地堆砌卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波的公式，而是聚焦于不同传感器（如激光雷达、视觉和惯性测量单元）在不同应用场景下如何协同工作以达成鲁棒的定位与建图（SLAM），特别是对基于视觉的SLAM（VSLAM）中的特征提取和匹配稳定性分析，提供了许多实用的工程建议。这本书的结构非常清晰，从基础的运动控制到高级的环境感知和路径规划，逻辑链条一气呵成，让人感觉作者对整个移动机器人系统的理解是极其系统且全面的。
评分我不得不说，这本书在“应用”这方面的着墨，确实让人耳目一新，它不仅仅是罗列了各种技术，而是深入剖析了技术在不同行业中的落地细节。比如在仓储物流领域的应用，它详细对比了AGV（自动导引运输车）和AMR（自主移动机器人）在动态环境适应性上的技术差异，以及相应控制策略的优化方向，这远比我之前读过的任何资料都要深入。书中对户外移动机器人所面临的极端环境挑战，如地形适应性、恶劣天气下的感知衰减等问题的讨论，也展现了作者深厚的实战经验。我尤其欣赏它对“人机协作”安全机制的探讨，这在工业4.0的背景下变得至关重要。它不仅仅是提及了碰撞检测，而是深入到安全距离的动态调整算法、以及基于预测控制的安全轨迹生成方法。读完这部分，我感觉自己对如何设计一个既高效又绝对安全的移动机器人系统，有了一个全新的、更加审慎的认知框架。这本书的价值在于，它不教你如何“做”一个机器人，而是教你如何“思考”一个机器人系统在真实世界中应该如何健壮地运行。
评分老实讲，作为一名侧重于算法优化的研究人员，我最初对这类偏向工程实现的图书抱持着一丝怀疑。然而，《移动机器人技术及其应用》成功地在理论的严谨性和算法的创新性之间找到了一个绝佳的平衡点。它对路径规划算法的梳理，简直就是一本微缩版的综述论文集，但比论文更友好的是，它对不同规划器（如A*、RRT*、MPC）的计算复杂度、实时性要求以及在约束条件下的收敛性进行了精妙的比较和归纳。特别是关于动态障碍物规避的章节，作者没有停留在经典的势场法，而是引入了更现代的基于优化的方法，例如模型预测控制（MPC）在机器人避障中的应用，详细推导了状态反馈和输入约束的处理过程。这对于那些希望将前沿优化技术应用于实时控制的读者来说，无疑是一份宝贵的参考。书中对算法的性能评估，也多采用的是实际测试数据而非纯粹的理论推导，这种“数据说话”的方式，极大地增强了说服力，让人信服这些算法在实际部署中是行之有效的。
评分这本书的叙述风格非常具有逻辑性和层次感，给人的感觉就像是跟一位经验丰富的老工程师进行一对一的深度交流。它没有使用过多花哨的语言，一切都直奔主题，但其间穿插的案例分析却极其生动。比如在讨论轮式机器人特有的“滑移与漂移”问题时，作者并没有简单地归因于轮胎模型，而是详细分析了地面附着系数变化对控制器性能的系统性影响，并给出了一套基于观测器的在线参数辨识方案来实时修正控制律。这种对系统不确定性的深入挖掘，是许多同类书籍所缺乏的。此外，在嵌入式系统和实时操作系统（RTOS）的选择与配置上，它也给出了非常实用的建议，从选择合适的硬件平台到如何配置ROS（机器人操作系统）节点以保证低延迟通信，这些细节体现了作者对整个技术栈的深刻理解。对于那些正准备从仿真转向硬件实现阶段的工程师而言，这本书无疑是绕开许多“坑”的宝贵指南。
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