Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms In MATLAB, Second Edition (Springer Tracts in A pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Robotic vision, the combination of robotics and computer vision, involves the application of computer algorithms to data acquired from sensors. The research community has developed a large body of such algorithms but for a newcomer to the field this can be quite daunting. For over 20 years the author has maintained two open-source MATLAB® Toolboxes, one for robotics and one for vision. They provide implementations of many important algorithms and allow users to work with real problems, not just trivial examples. This book makes the fundamental algorithms of robotics, vision and control accessible to all. It weaves together theory, algorithms and examples in a narrative that covers robotics and computer vision separately and together. Using the latest versions of the Toolboxes the author shows how complex problems can be decomposed and solved using just a few simple lines of code. The topics covered are guided by real problems observed by the author over many years as a practitioner of both robotics and computer vision. It is written in an accessible but informative style, easy to read and absorb, and includes over 1000 MATLAB and Simulink® examples and over 400 figures. The book is a real walk through the fundamentals of mobile robots, arm robots. then camera models, image processing, feature extraction and multi-view geometry and finally bringing it all together with an extensive discussion of visual servo systems. This second edition is completely revised, updated and extended with coverage of Lie groups, matrix exponentials and twists; inertial navigation; differential drive robots; lattice planners; pose-graph SLAM and map making; restructured material on arm-robot kinematics and dynamics; series-elastic actuators and operational-space control; Lab color spaces; light field cameras; structured light, bundle adjustment and visual odometry; and photometric visual servoing.
“An authoritative book, reaching across fields, thoughtfully conceived and brilliantly accomplished!”
OUSSAMA KHATIB, Stanford
作者简介
I'm a professor of robotic vision at Queensland University of Technology, and interested in how robots can use the sense of vision to understand their world and be truly useful. Current projects include vision-based indoor navigation, quadcopter control using high-speed vision, and robotics for agriculture and for healthcare. Before that I worked in applied research developing robots for mining and environmental monitoring.
目录信息
读后感
33页四元数时， >>q = Quaternion( rpy2tr ( 0.1,0.2,0.3 ) ) 出错！ >> q = Quaternion( rpy2tr ( 0.1,0.2,0.3 ) ) Error using Quaternion (line 122) bad argument to quaternion constructor ！！！ 我直接输入四个数是没问题的！ >> q = Quaternion([1,...
评分这本书写得很好，不管是排版，还是内容，英语写得也很流畅。当然他本身就是一个母语者。 在看了FutureLearn上面看了这个教授的相关课程之后，也在找来了这本书看来之后，我吃饱了撑的觉得应该找这个教授联系一下，问他要一个授权以便可以把另外一个网站上的视频内容发布到B站上...
评分这本书写得很好，不管是排版，还是内容，英语写得也很流畅。当然他本身就是一个母语者。 在看了FutureLearn上面看了这个教授的相关课程之后，也在找来了这本书看来之后，我吃饱了撑的觉得应该找这个教授联系一下，问他要一个授权以便可以把另外一个网站上的视频内容发布到B站上...
评分这本书写得很好，不管是排版，还是内容，英语写得也很流畅。当然他本身就是一个母语者。 在看了FutureLearn上面看了这个教授的相关课程之后，也在找来了这本书看来之后，我吃饱了撑的觉得应该找这个教授联系一下，问他要一个授权以便可以把另外一个网站上的视频内容发布到B站上...
评分33页四元数时， >>q = Quaternion( rpy2tr ( 0.1,0.2,0.3 ) ) 出错！ >> q = Quaternion( rpy2tr ( 0.1,0.2,0.3 ) ) Error using Quaternion (line 122) bad argument to quaternion constructor ！！！ 我直接输入四个数是没问题的！ >> q = Quaternion([1,...
用户评价
从一个资深工程师的角度来看，这本书的另一大亮点是其对**MATLAB作为研究工具的深度挖掘**。在很多领域，人们习惯于将MATLAB视为原型验证工具，而将C++视为最终部署的语言。然而，这本书通过大量精心设计的脚本和函数，展示了如何利用MATLAB强大的矩阵运算能力和可视化工具，快速迭代和验证复杂的控制策略。它不仅仅是展示了如何调用函数，而是展示了如何**从底层实现那些核心的数值优化和线性代数操作**，这对于理解底层计算效率和算法的数值稳定性至关重要。比如，在讲解如何解一个大规模的非线性最小二乘问题时，书中提供的代码片段往往是高度模块化和注释清晰的，这使得我可以轻松地将其中的核心求解器部分提取出来，移植到其他平台或语言进行性能对比。这本书的“第二版”相比初版，在算法的现代化和对新一代传感器的支持方面做了显著的更新，这保证了书中的内容即使在快速发展的今天，依然保持着极强的相关性和指导意义。它绝对是一本值得反复翻阅、并会伴随你职业生涯成长的参考书。
评分这本《机器人学、视觉与控制：MATLAB基础算法（第二版）》绝对是领域内的一本经典，尤其对于那些想扎扎实实打好理论基础，同时又热衷于动手实践的工程师和研究生来说，简直是打开了一扇大门。我记得我刚开始接触机器人动力学时，面对那些复杂的张量和运动学公式总是感到无从下手，很多教材只停留在理论推导，缺乏将这些抽象概念转化为实际代码的桥梁。而这本书的精妙之处就在于它完美地平衡了理论的严谨性和工程的可操作性。作者并没有回避那些硬核的数学推导，但随后总是紧跟着清晰的MATLAB代码示例，这使得我可以立即验证自己对理论的理解。举个例子，在处理**笛卡尔空间操作和关节空间映射**时，书中的讲解清晰地展示了如何用矩阵运算来描述机器人的运动链，这一点对于理解复杂多自由度机械臂的逆运动学至关重要。此外，书中对**传感器数据融合**的讨论也极其深入，它不仅仅是罗列算法，而是更侧重于在实际误差模型下，如何利用卡尔曼滤波等工具进行最优估计，这对于构建高精度的自主系统是不可或缺的能力。可以说，这本书更像是一位经验丰富的老教授，带着你一步步从基础几何概念爬升到复杂的控制律设计，每一步都走得坚实而有力。它不是那种浅尝辄止的“速成手册”，而是需要你投入时间和精力去研读和实践的“工具箱”。
评分对于那些希望在**机器人感知和环境理解**方面有所突破的人来说，这本书提供的视角非常独特且具有前瞻性。我特别欣赏它在处理**三维重建和SLAM（同步定位与地图构建）**基础概念时所采取的方法。它没有将这些内容视为一个独立的学科分支，而是巧妙地将其融入到整体的机器人运动规划和状态估计框架中。书中对于**特征点提取和匹配**的讨论，远超出了简单的SIFT或ORB算法介绍，而是深入到概率几何的角度，解释了如何量化匹配的不确定性。更关键的是，它强调了如何将这种不确定性信息反哺给运动控制系统，以实现更安全的自主导航。我曾尝试将书中的迭代最近点（ICP）算法的优化过程进行改进，以适应动态环境下的点云配准，书中的理论框架提供了强大的支撑，让我可以清晰地定义目标函数和约束条件。这本书的排版和图示也极大地帮助了理解，那些复杂的几何投影和坐标系变换，通过书中精心的插图，变得直观易懂，有效避免了纯文本阅读时容易产生的空间迷失感。
评分我必须承认，初次翻阅这本书时，我对其深度感到有些敬畏。它不像市面上许多声称“面向实践”的教材那样，只是简单地将一些现成的函数库封装起来。这本书的核心价值在于它对**基本算法原理的深挖**。例如，关于**视觉伺服（Visual Servoing）**的部分，作者没有仅仅停留在基于图像的控制层面，而是深入探讨了如何处理由相机视角变化带来的非线性误差，以及如何设计出鲁棒的内闭环或外闭环结构来保证抓取的精度。这种对细节的关注，使得读者在面对实际应用中遇到的各种奇异点或光照变化时，能够从根本上理解问题的成因，而不是仅仅停留在调整PID参数的层面。在我过去的项目中，我们曾遇到一个棘手的快速目标跟踪问题，传统的基于位置的反馈明显不够，正是参考了书中关于**基于阻抗的接触控制**那一章的思路，结合我们对机械臂的力矩限制进行了建模，才最终实现了平稳且适应环境的交互操作。这本书的行文风格非常“工程化”，每一个算法的提出都伴随着其在真实世界中的适用边界和潜在的计算复杂度分析，这对于资源受限的嵌入式系统设计者来说，是极其宝贵的经验总结。它要求你思考的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做比其他方法更合适”。
评分这本书的价值在于它建立了一个**统一的理论框架**，将运动学、动力学、估计和控制连接了起来，而不是将它们视为孤立的模块。很多初学者容易陷入只研究控制而不关注动力学后果的误区，或者只做视觉处理而不考虑其对轨迹生成的影响。然而，这本书从一开始就将**动力学约束**纳入了控制设计的考量范围。例如，在讨论**轨迹优化**时，它不会只关注路径的几何最短性，而是会考虑机械臂的加速度限制、扭矩饱和等物理现实。这使得书中所教导的算法，即便在面对高速运动或高负载任务时，也展现出极高的可靠性。我个人认为，对于希望从事高端自动化或人形机器人研究的人来说，这本书的后半部分关于**基于模型的预测控制（MPC）**的章节是无价之宝。它不仅介绍了MPC的基本原理，还详尽地阐述了如何处理非线性约束和实时求解二次规划问题，这直接关系到机器人的实时性能和操作的平滑度。这本书真正做到了“授人以渔”，教会读者如何构建一个考虑了所有工程限制的完整控制架构。
评分全面，基础的入门书籍
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