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出版者:Apress

作者:Matthias Paul Scholz

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:2007-6-27

价格:USD 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781590598436

丛书系列:

图书标签:

机器人
NXT
编程
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机器人技术

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具体描述

This amply illustrated book is about building some of Leonardo da Vincis most famous inventions with LEGOs new breathtaking robot technology, the LEGO MINDSTORMS NXT. In this book, you will revive such fascinating devices as the flying machine, the erial screw, the revolving bridge, the double leaf spring catapult, and the armored car, five centuries after their creation by the great Renaissance engineer. Using some of the most advanced programming environments for the NXT, you will make robots that work, move, and respond the way Leonardo intended his original inventions to do 500 years ago. By engineering the LEGO models contained in this book you will not only become acquainted with the MINDSTORMS NXT technology but also with strategies to build advanced robots with NXT and to program them using different state-of-the-art NXT programming languages such as NXT-G, NXC, RobotC, pbLua, and leJOS NXJ. For all five robots, historical background information is provided. Detailed high-quality step-by-step building instructions as well as an elaborate guide for each single program enable both the inexperienced LEGO user as well as the NXT aficionado to become acquainted with the art of producing marvelous NXT creations and make use of many sophisticated features of the NXT. This book will unleash the creative powers that slumber in everyone and combine them with the pure joy of playing. But beware: you might be surprised by the stupendous results this combination is apt to spawn.

探秘数字时代的编程哲学：Unlocking the Potential of Modern Robotics 本书聚焦于面向下一代机器人技术开发者的核心技能与创新思维，深入剖析当前驱动智能系统发展的前沿理论与实践方法。在快速迭代的科技浪潮中，机器人技术正以前所未有的速度渗透到工业、医疗、服务乃至日常生活的方方面面。本书旨在提供一个全面且深入的视角，帮助读者超越对单一硬件平台的依赖，建立起一套坚实、灵活且面向未来的编程与系统设计哲学。我们假设读者已经对基础的编程概念有所了解，并将重点放在如何将这些基础知识转化为解决复杂、非结构化问题的能力。第一部分：现代机器人系统的架构与抽象层本部分将系统地梳理现代机器人操作系统（ROS/ROS 2）的底层逻辑与高层抽象框架。我们不局限于某个特定硬件或开发板的API调用，而是探讨在不同计算资源限制下，如何设计出高效、可维护的分布式计算架构。 1. 跨平台通信的范式转换：深入探讨消息队列（Message Queuing Telemetry Transport, MQTT）与数据分发服务（Data Distribution Service, DDS）在机器人实时数据交换中的优劣势对比。重点分析延迟敏感型任务（如闭环控制）与高带宽数据流（如传感器融合）的最佳通信协议选择与实现策略。我们将解析如何构建可靠的消息校验与错误恢复机制，确保数据完整性，即使在网络波动环境下。 2. 状态机与行为树的深度整合：仅仅依赖简单的流程图或顺序代码已无法满足复杂交互需求。本书详细介绍了行为树（Behavior Trees）作为一种强大的任务规划和故障恢复机制，如何与传统的有限状态机（Finite State Machine, FSM）进行有机结合。读者将学习如何利用行为树的模块化特性来定义复杂的决策逻辑，并在特定关键点无缝切换到FSM进行精确的低层控制，从而实现鲁棒的自主决策能力。 3. 资源受限环境下的软件优化：针对边缘计算和嵌入式设备，我们将探讨内存管理、线程同步与并发控制的高级技巧。内容涵盖如何使用零拷贝技术（Zero-Copy）最小化数据在不同进程间的传输开销，以及如何应用实时的内存分配策略（如内存池）来避免运行时碎片化导致的不可预测延迟。第二部分：感知、决策与学习的融合本部分将目光投向机器人实现“智能”的核心环节：从原始数据中提取意义，并基于这些意义做出最优决策。 1. 多模态传感器融合的几何与概率基础：我们将摒弃简化的卡尔曼滤波（Kalman Filter）范式，转而深入探讨扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（Particle Filter）在处理高度非线性系统（如高动态运动估计）中的应用。重点在于如何为不同传感器（激光雷达、视觉、惯性测量单元）的测量误差建立精确的协方差模型，并实现时间同步下的最优状态估计。 2. 视觉处理中的鲁棒性工程：在实际部署环境中，光照变化、遮挡和纹理缺失是常见挑战。本书不教授标准的深度学习模型训练，而是侧重于如何为现有视觉算法增强鲁棒性。这包括但不限于：如何设计动态阈值处理流程以应对环境亮度剧变；如何结合结构光与深度信息进行几何校验，以减少纯视觉里程计的漂移；以及如何应用主动视觉策略（如调整曝光时间或改变视角）来优化实时数据采集。 3. 强化学习的实际落地挑战：强化学习（RL）在理论上强大，但在实际机器人部署中常因样本效率低下和安全约束难以满足而受阻。本章将详细解析如何将“安全强化学习”（Safe RL）的约束优化方法融入到传统规划算法中。探讨如何使用模型预测控制（MPC）作为RL的“安全网”，确保智能体在探索新策略时，其动作始终满足物理和环境的安全界限。第三部分：高级运动规划与控制理论本部分深入控制系统的核心，关注如何使机器人以最优、最平滑且符合动力学约束的方式完成任务。 1. 基于采样的运动规划器的高级调优：快速搜索随机树（RRT）及其变种（如RRT）是解决高维空间规划问题的利器。我们将详细解析采样策略（如均匀采样与偏置采样）对收敛速度和路径质量的影响。重点讨论如何有效地在规划器中嵌入碰撞检测模块，并引入“路径平滑”后处理步骤，以确保生成的轨迹满足机器人的关节速度和加速度限制，避免生成“尖锐”的运动指令。 2. 轨迹优化与轨迹跟踪的解耦：现代控制理论强调将全局轨迹规划（离线优化）与局部轨迹跟踪（在线控制）分离。我们将探讨如何利用数值优化方法（如梯度下降或牛顿法）对预规划轨迹进行最小化时间或最小化能耗的优化。随后，深入剖析低层控制器，如基于模型的预测控制（MPC）如何实时补偿模型不确定性、外部干扰和执行器滞后，实现对优化后轨迹的精确跟踪。 3. 机械臂动力学建模与雅可比矩阵的应用：对于复杂机械结构，准确的动力学模型至关重要。本书将回顾牛顿-欧拉法和拉格朗日方程在推导机器人动力学模型中的应用。重点在于如何高效计算雅可比矩阵及其时变特性，用于实现基于力的控制（Force Control）和阻抗控制（Impedance Control），使机器人能安全地与环境进行接触交互。第四部分：可维护性、仿真与部署策略本书的最终目标是培养能够交付生产级系统的工程师。因此，软件工程实践在这一部分占据了核心地位。 1. 可重复性与版本控制的深度实践：不仅仅是使用Git，我们将探讨如何使用容器化技术（如Docker/Singularity）来打包完整的软件环境，确保代码在任何部署环境中都能以完全相同的方式运行。讲解如何利用版本控制系统管理大规模的配置文件、传感器校准数据和预训练模型权重，实现“模型即代码”的管理哲学。 2. 高保真仿真环境的搭建与验证：仿真不再仅仅是演示工具，而是验证系统安全性和可靠性的必要环节。我们将详细介绍如何使用物理引擎（如Bullet/Gazebo）构建精确的机器人动力学模型，并对传感器模型进行参数化校准。重点是如何设计自动化测试用例，在仿真环境中大规模地对鲁棒性和边界条件进行压力测试，从而大幅减少现场调试时间。 3. 远程诊断与系统健康监控：部署的机器人系统需要持续的健康监测。我们将探讨如何设计轻量级的遥测（Telemetry）系统，实时收集关键性能指标（KPIs），如CPU负载、内存使用、控制回路延迟和传感器数据流完整性。内容包括如何设置预警阈值，并利用时间序列数据库对历史数据进行分析，以便进行预测性维护。本书为读者提供了在当代机器人领域取得突破所需的理论深度和工程广度，旨在培养能够驾驭复杂系统、理解底层原理并能高效解决实际部署难题的专业人才。