具体描述
本书介绍机器人学的基本原理及其应用，全面反映国内外机器人学研究和应用的最新进展，是一部系统和全面的机器人学著作和教材。本书共12章，内容涉及机器人学的概况、数理基础、运动学、动力学、位置和力控制、高级控制、传感器、高层规划、轨迹规划、程序设计、应用和展望等内容。
作者简介
目录信息
读后感
第三版了。号称是写给本科生的教材，颇多地方却言不尽意，估计是写给作者自己看的，让人摸不着头脑。 例子1：自由度与机动度的介绍。看完之后，不知有几人把什么叫机动度看懂？又不知有几人能明确二者之间的区别？ 例子2：p66, 两坐标系之间的微分变化关系，图3-17给出了两坐标...
评分第三版了。号称是写给本科生的教材，颇多地方却言不尽意，估计是写给作者自己看的，让人摸不着头脑。 例子1：自由度与机动度的介绍。看完之后，不知有几人把什么叫机动度看懂？又不知有几人能明确二者之间的区别？ 例子2：p66, 两坐标系之间的微分变化关系，图3-17给出了两坐标...
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评分第三版了。号称是写给本科生的教材，颇多地方却言不尽意，估计是写给作者自己看的，让人摸不着头脑。 例子1：自由度与机动度的介绍。看完之后，不知有几人把什么叫机动度看懂？又不知有几人能明确二者之间的区别？ 例子2：p66, 两坐标系之间的微分变化关系，图3-17给出了两坐标...
用户评价
《机器人学》这本书，我必须说，它是一次令人惊叹的学习体验。作者的叙事方式非常独特，他将枯燥的技术细节融入到引人入胜的故事和场景中，让我仿佛亲身参与到机器人的设计、制造和应用过程中。我一直对人机交互领域非常感兴趣，而这本书中关于这部分内容的阐述，简直让我拍案叫绝。作者详细介绍了各种人机交互的模式，从传统的键盘鼠标，到语音识别、手势识别，再到更加前沿的脑机接口技术。他分析了不同交互方式的优缺点，以及它们在不同机器人应用场景下的适用性。例如，在讲解机器人辅助手术时，他生动地描述了外科医生如何通过精密的操纵杆来控制机器人手臂，实现微创手术的精准操作，这让我对人机协同的未来充满了期待。书中对于人机情感交互的探讨也让我印象深刻。作者分析了机器人如何通过面部表情、肢体语言和语音语调来模拟人类情感，以及如何通过情感计算来理解和响应人类的情绪。这部分内容触及到了人工智能的深层问题，也让我开始思考机器人在未来社会中的角色不仅仅是工具，更是伴侣。在机器人自主导航方面，书中对路径规划和避障算法的讲解也非常深入。作者介绍了DWA（Dynamic Window Approach）和APF（Artificial Potential Field）等算法，并结合实际场景，分析了它们在室内和室外环境下的应用效果。我尤其喜欢书中对概率占据栅格地图（Probabilistic Occupancy Grid Map）的讲解，以及如何利用粒子滤波（Particle Filter）来更新机器人的位姿，这让我对机器人如何在复杂环境中“认路”有了更清晰的认识。这本书的内容涵盖了从理论到实践的方方面面，它不仅满足了我对技术的好奇心，更引发了我对人与智能体未来关系的深刻思考，是一本真正意义上的“必读”之作。
评分当我捧起《机器人学》这本书时，我并未预料到它会给我带来如此深刻的震撼。作者以其非凡的洞察力，将机器人学的宏伟蓝图展现在我眼前，让我看到了一个由无数精密部件和智能算法构成的奇妙世界。书中关于机器人仿真和虚拟现实的部分，给我留下了尤为深刻的印象。作者详细介绍了各种机器人仿真软件，如Gazebo、V-REP（CoppeliaSim）等，并分析了它们在机器人模型构建、环境模拟、传感器数据生成以及算法测试中的重要作用。他通过大量的实例，展示了如何在仿真环境中对机器人进行运动学和动力学建模，如何设计和测试路径规划算法，以及如何评估机器人的整体性能，这对于缺乏实际硬件资源的初学者来说，简直是福音。我尤其欣赏书中对虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在机器人领域的应用的阐述。作者分析了如何利用VR/AR技术来设计和调试机器人系统，如何进行远程操控和人机协作，以及如何通过虚拟环境来训练机器人，从而加速其学习过程。例如，他描述了一个场景，工程师戴着VR头盔，通过虚拟的控制界面，在虚拟环境中对一个正在开发的机器人进行调试，这让我看到了科技融合带来的巨大效率提升。书中还对机器人设计中的材料选择、结构优化以及人机工程学原理进行了深入探讨。作者分析了不同材料的力学性能、重量以及成本，并结合实际应用，给出了选择建议。他甚至讨论了如何通过仿生学原理来设计更高效、更灵活的机器人结构，这让我对机器人的“形”与“神”都有了更深的理解。这本书的广度和深度，让我感觉像是完成了一次全面的机器人学知识的“体检”，每一个细节都值得细细品味。
评分这本《机器人学》的书，简直就是一场智识的盛宴！刚拿到手的时候，就被它厚实的封面和沉甸甸的分量吸引了，预感这绝对是一本值得深入钻研的佳作。翻开第一页，就被作者那严谨而又充满激情的文字所折服。他并非简单地罗列概念和公式，而是像一位经验丰富的向导，带着我一步步深入机器人世界的奇妙旅程。从最基础的机器人定义、发展历程，到它们在各个领域的广泛应用，再到其核心的驱动技术、感知系统、决策规划以及控制策略，这本书几乎涵盖了机器人学的所有重要分支。让我印象特别深刻的是，作者并没有回避那些复杂的数学模型和算法，但他总是能用非常清晰易懂的方式进行阐述，配以大量精美的插图和实例，让原本抽象的概念变得生动形象。例如，在讲解机器人动力学的时候，他并没有直接抛出繁复的拉格朗日方程，而是先从牛顿第二定律出发，逐步引入了惯性力、科里奥利力等概念，然后通过一个简单的二连杆机械臂模型，演示了如何推导出其运动方程。这种循序渐进、由浅入深的学习方式，极大地降低了学习门槛，也让我对复杂的动力学建模产生了浓厚的兴趣。书中对于传感器技术的讲解也非常到位，从视觉、触觉、听觉，到激光雷达、惯性测量单元等，都进行了详尽的介绍，并且详细分析了不同传感器的优缺点及其在机器人感知中的作用。我尤其喜欢关于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的章节，作者用生动的语言描述了机器人如何在未知环境中同时进行定位和建图的过程，并通过几个经典的算法案例，深入浅出地展示了其背后的精妙设计。这本书不仅是理论知识的宝库，更充满了实践的指导意义，许多章节都提供了丰富的算法实现思路和参考代码，对于想要动手实践的读者来说，简直就是量身定做的学习指南。我毫不犹豫地将其列为我近几年来阅读过的最棒的技术类书籍之一，强烈推荐给所有对机器人学感兴趣的学子、工程师以及任何希望了解未来科技前沿的人。
评分《机器人学》这本书，就像一位经验丰富的导师，用循循善诱的方式，引导我深入探索机器人的奥秘。作者的语言风格非常吸引人，他能够将最复杂的理论用最生动、最易懂的方式呈现出来，让我在享受阅读乐趣的同时，也能获得深刻的知识。我一直对机器人控制理论非常感兴趣，而这本书在这方面的讲解，绝对是我的“菜”。作者并没有停留在简单的PID控制器，而是系统地介绍了各种先进的控制方法。他详细阐述了模型预测控制（MPC）的原理，并结合具体的机器人运动控制场景，展示了MPC如何通过优化未来的控制输入，来实现更优的轨迹跟踪和干扰抑制。我尤其欣赏书中对模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）的讲解，作者用生动的语言解释了模糊集合、模糊规则以及模糊推理的过程，并将其应用于机器人对未知环境的自适应控制，这让我看到了人工智能在控制领域的巨大潜力。此外，书中对神经网络控制（Neural Network Control）的深入探讨也让我大开眼界。作者分析了如何利用神经网络来逼近复杂的机器人动力学模型，或者直接进行学习和控制，从而实现对机器人运动的精确控制。他甚至介绍了强化学习在机器人控制中的应用，让机器人能够通过与环境的交互来不断优化其控制策略，实现自主学习和最优决策。书中对机器人执行器和驱动系统的讲解也非常到位，作者详细分析了各种电机类型，如直流电机、交流电机、步进电机和伺服电机，以及它们在机器人应用中的优缺点和选择标准。他还深入探讨了液压和气动执行器的原理及其在重型机器人中的应用，这让我对机器人“力量”的来源有了更深的理解。这本书的内容如此丰富，让我感觉仿佛完成了一次全面的“机器人控制”知识的“体检”，每一个细节都值得细细品味。
评分这是一本《机器人学》的书，它给我的感觉就像是打开了一扇通往未来的大门，让我窥见了人类智慧与工程技术结合的无限可能。整本书的结构设计非常巧妙，从宏观的机器人历史演进到微观的微电子控制，层层递进，逻辑清晰。作者的笔触细腻而富有洞察力，他不仅仅是在介绍技术，更是在描绘一个正在发生的、影响深远的科技革命。我特别欣赏书中对机器人伦理和社会影响的探讨，这部分内容往往在纯技术类的书籍中被忽略，但它却是理解和引导机器人技术健康发展的关键。作者深入分析了人工智能与机器人技术的交叉融合，以及由此带来的就业结构变化、隐私安全问题，甚至是对人类社会价值观的冲击。这些思考让我意识到，作为一名学习者，不仅仅要掌握冰冷的技术，更要肩负起对技术应用的责任感。在技术层面，我被书中关于机器视觉和路径规划算法的深入讲解深深吸引。作者以极其详尽的方式，解析了各种特征提取方法，例如SIFT、SURF，以及深度学习在图像识别中的应用，例如CNN模型是如何被巧妙地应用于机器人识别物体和理解环境的。在路径规划方面，书中介绍了A*算法、Dijkstra算法等经典方法，并结合具体的机器人避障场景进行了详细推演，甚至还引入了近年来非常热门的基于采样的方法，如RRT*算法，其在复杂多自由度机械臂的运动规划中的应用演示，让我大开眼界。书中对于机器人传感器融合的讨论也极具价值，如何将来自不同传感器的数据进行有效的整合，以获得更准确、更鲁棒的环境感知结果，作者给出了多种实用的策略和算法。此外，这本书对于机器人操作系统（ROS）的介绍也恰到好处，提供了学习和使用ROS的入门指南，这对于实践者来说，无疑大大缩短了从理论到实践的距离。总之，这本书的深度和广度都超乎我的预期，它不仅提升了我的技术认知，更启发了我对科技发展和社会责任的思考，是一本值得反复品读的优秀读物。
评分这本《机器人学》，对我来说，是一次知识的启迪，更是一次思维的拓展。作者以其独特的视角，将机器人学的过去、现在和未来融为一体，让我看到了这项技术非凡的潜力和深远的影响。我一直对机器人感知系统中“视觉”部分很感兴趣，而这本书对此的阐述，简直是淋漓尽致。作者从基础的图像处理技术讲起，包括图像滤波、边缘检测、特征提取（如SIFT、SURF），然后过渡到更高级的物体识别、目标跟踪以及三维重建。他深入分析了卷积神经网络（CNN）在图像识别中的核心作用，并通过具体的案例，展示了如何利用深度学习模型来让机器人“看懂”世界。例如，他描述了机器人如何通过识别路标、交通信号灯来实现自主驾驶，以及如何通过识别手术器械来协助外科医生完成复杂的手术。我特别喜欢书中关于立体视觉和深度估计的章节，作者详细介绍了双目视觉的原理，以及如何利用视差信息来计算场景的深度，这对于机器人构建三维环境模型至关重要。此外，书中对激光雷达（LiDAR）技术及其在机器人导航中的应用也进行了详尽的介绍。他分析了不同类型的激光雷达，以及它们如何生成高精度的点云数据，并结合SLAM算法，展示了机器人如何利用LiDAR来同时进行定位和建图。我还对书中关于传感器融合的讨论印象深刻，作者分析了如何将来自不同传感器的数据进行有效的整合，以克服单一传感器的局限性，从而获得更鲁棒、更全面的环境感知能力。这本书的内容如此丰富，让我感觉仿佛完成了一次全面的“机器人感知”知识的“体检”，每一个细节都值得细细品味。
评分翻开《机器人学》，我立刻被其严谨的学术风格和前沿的研究内容所吸引。这本书就像一个精心构建的知识体系，条理清晰，逻辑严密，每一个概念的提出都仿佛是为理解后续内容打下了坚实的基础。作者在介绍机器人执行器和驱动系统时，详尽地分析了各种电机类型，如直流电机、交流电机、步进电机和伺服电机，以及它们在机器人应用中的优缺点和选择标准。他甚至深入探讨了液压和气动执行器的原理及其在重型机器人中的应用，这对于理解机器人“力量”的来源至关重要。我特别喜欢书中关于机器人控制理论的章节，作者并没有仅仅停留在PID控制器，而是系统地介绍了更高级的控制方法，如模糊控制、神经网络控制，以及自适应控制。他通过大量的公式推导和仿真结果，清晰地展示了这些高级控制策略如何帮助机器人实现更精确、更稳定的运动。例如，在讲解伺服系统的鲁棒控制时，他利用仿真的例子，展示了即使在存在外部干扰的情况下，机器人也能保持预设的轨迹，这让我对机器人的“精准”有了更深的认识。书中对机器人运动学和动力学的讲解也极具特色。作者并没有简单地给出运动学正逆解的公式，而是深入分析了齐次变换、雅可比矩阵等核心概念，并结合具体的机器人臂模型，一步步推导出其运动方程。这种严谨的推导过程，让我不仅学会了计算，更理解了其背后的物理原理。此外，书中对于机器人故障诊断与容错控制的探讨，也让我眼前一亮。作者分析了机器人可能出现的各种故障，并提出了相应的检测和处理方法，这对于确保机器人的可靠性和安全性具有重要的现实意义。这本书的深度和专业性，让我感觉仿佛置身于一个高端的学术研讨会，受益匪浅。
评分初次翻阅《机器人学》，便被其深厚的底蕴和前沿的视野所吸引。作者并非简单地堆砌技术名词，而是将机器人学的各个分支巧妙地串联起来，构成了一幅完整而生动的科技画卷。我对书中关于机器人路径规划和运动控制的章节尤为着迷。作者以极为详尽的方式，介绍了多种经典的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法，并分析了它们在不同场景下的适用性和优缺点。他甚至还引入了近年来非常热门的基于采样的方法，如RRT*算法，其在复杂多自由度机械臂的运动规划中的应用演示，让我大开眼界。我特别欣赏书中对机器人避障算法的深入讲解，作者分析了如何利用传感器信息构建环境地图，并设计相应的算法来规划出安全且高效的路径，避免与障碍物发生碰撞。例如，他描述了一个场景，一个自主移动机器人如何在拥挤的商场中安全地导航，这让我对机器人在现实世界中的应用有了更直观的认识。在运动控制方面，书中对PID控制器进行了细致的讲解，并深入分析了其参数整定方法。同时，他还介绍了更高级的控制策略，如模型预测控制（MPC）和模糊逻辑控制（FLC），并结合具体的机器人模型，展示了这些方法如何帮助机器人实现更精确、更平稳的运动。书中还对机器人路径跟踪和轨迹生成进行了深入的探讨，作者分析了如何将规划好的路径转化为机器人能够执行的平滑轨迹，并保证机器人能够精确地沿着该轨迹运动。此外，这本书对于机器人仿真和实验验证的重视也让我印象深刻。作者鼓励读者利用仿真工具对所学的算法进行测试和优化，并提供了丰富的实验指导，这对于提升实践能力具有重要的意义。这本书的广度和深度，让我感觉像是完成了一次全面的“机器人导航与控制”知识的“体检”，每一个细节都值得细细品味。
评分初读《机器人学》，便有一种豁然开朗之感。这本书的魅力在于其独特的视角和深刻的见解，它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于智能体探索与创造的史诗。作者以流畅的文笔，将机器人学这个庞杂的领域梳理得井井有条，仿佛一位技艺精湛的工匠，将零散的齿轮和线路，组装成了一台精密运转的机器。我对书中关于机器人感知与决策的章节尤为着迷。作者没有停留在表面，而是深入剖析了感知系统如何模仿人类的五官，是如何通过摄像头、麦克风、触摸传感器等“眼睛”和“耳朵”来理解世界的。他详细阐述了点云数据处理、图像分割、目标跟踪等核心技术，并且用生动的比喻解释了贝叶斯滤波、卡尔曼滤波等在机器人状态估计中的重要性，让我对机器人“看清”和“听懂”世界的过程有了更深刻的理解。在决策与规划方面，书中对人工智能算法的应用进行了精彩的论述。例如，如何利用强化学习让机器人学会自主学习和最优决策，如何在复杂环境中规划出高效且安全的路径，以及如何处理不确定性和动态变化的环境。我尤其欣赏关于“博弈论”在多机器人协作中的应用章节，作者通过模拟真实场景，解释了如何让多个机器人协调行动，避免冲突，实现共同目标，这让我看到了未来智能协同作业的广阔前景。书中还穿插了许多历史上的经典机器人项目和前沿的研究动态，这些鲜活的案例不仅增加了阅读的趣味性，更让我感受到了机器人学发展的脉搏。例如，对NASA火星探测器“毅力号”的详细介绍，让我对其自主导航、科学探测等复杂任务的实现原理有了初步的认识。总而言之，这本书不仅是知识的集合，更是思想的启迪，它让我看到了机器人技术是如何一点点地改变着我们的生活，以及未来它将如何重塑我们的世界。
评分《机器人学》这本书，与其说是一本书，不如说是一次引人入胜的探险。作者用他渊博的学识和卓越的表达能力，带领我穿越迷宫般的理论，抵达智慧的彼岸。我一直对机器人运动学和动力学之间的联系感到困惑，而这本书在这方面的讲解，简直是为我量身定制的。作者首先详细介绍了机器人正向运动学，即已知关节角度，求末端执行器位姿。他通过齐次坐标变换和连杆坐标系等概念，清晰地展示了如何一步步推导出其数学模型。接着，他又深入讲解了逆向运动学，即已知末端执行器位姿，求关节角度，这部分通常更为复杂，但他通过几种不同的求解方法，如解析法、数值法，并结合具体的机器人模型，使得理解过程变得可行。我特别欣赏书中关于雅可比矩阵的详细阐述，它不仅仅是一个数学工具，更是连接机器人速度与力之间关系的桥梁。作者通过对雅可比矩阵的分析，解释了机器人的奇异位形，以及这些位形对机器人运动能力的影响，这让我对机器人的运动学限制有了更深的理解。在动力学方面，书中从牛顿-欧拉法和拉格朗日法两种经典方法出发，详细推导了机器人的动力学方程。他并没有回避繁复的数学推导，而是通过分解复杂问题，逐步引入惯性、科里奥利力、向心力等概念，让我能够理解这些方程背后蕴含的物理意义。书中还对这些动力学方程的简化和近似处理进行了探讨，这对于提高机器人的计算效率至关重要。此外，这本书对于机器人模型辨识的介绍也让我眼前一亮。作者分析了如何通过实验数据来辨识机器人的动力学参数，从而建立更精确的机器人动力学模型，这对于提高机器人的控制精度具有重要的实践意义。这本书的深度和严谨性，让我感觉仿佛置身于一个高级的机器人学研究实验室，收获满满。
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