Intelligent Robotics and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Xiong, Caihua (EDT)/ Liu, Honghai (EDT)/ Huang, Yongan (EDT)/ Xiong, Youlun (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:179

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isbn号码:9783540885160

丛书系列:

图书标签:

• Intelligent Robotics
• Robotics
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Automation
• Computer Vision
• Control Systems
• Embedded Systems
• Sensor Networks
• Human-Robot Interaction

《智能机器人与应用》一书，是一部深度探索机器人技术前沿与未来发展方向的力作。本书并非仅仅罗列技术名词或堆砌公式，而是以一种系统性的、富有洞察力的方式，为读者勾勒出智能机器人领域波澜壮阔的全景图。它不仅适合已经在这个领域深耕的研究人员，也为那些渴望理解并投身于这场技术革命的初学者提供了宝贵的指引。 第一部分：智能机器人理论基石的夯实 本书开篇，便着眼于构建坚实的理论基础。这部分内容并非枯燥的理论堆砌，而是深入浅出地解析智能机器人的核心概念和驱动技术。 智能的本质与实现： 作者从哲学和认知科学的视角出发，探讨“智能”这一抽象概念在机器人领域的具体体现。这包括对感知、认知、决策、学习、以及行动等关键智能能力的深入剖析。例如，在“感知”部分，书中详细阐述了各类传感器（视觉、触觉、听觉、力觉等）的工作原理、数据处理方法以及如何融合多模态信息以构建对环境的全面认知。这其中涉及了计算机视觉中的特征提取、目标识别、场景理解，以及其他感知模态的信号处理与分析技术。在“认知”层面，本书深入探讨了知识表示、推理机制、不确定性推理等核心问题，例如符号逻辑、概率图模型、以及近年来越发重要的深度学习在认知任务中的应用。读者将了解到机器如何通过学习来理解世界，如何根据已知信息推导出未知事实，以及如何在信息不完整或存在噪声的情况下做出合理的判断。 机器学习与深度学习的赋能： 现代智能机器人之所以能够实现“智能”，很大程度上归功于机器学习，尤其是深度学习技术的飞速发展。本书对此给予了极大的关注。书中不仅介绍了监督学习、无监督学习、强化学习等主流机器学习范式，还对神经网络的结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer等）、训练方法（反向传播、梯度下降算法等）以及它们在机器人感知、控制、导航等任务中的具体应用进行了详尽的阐述。例如，在无人驾驶领域，深度学习模型如何学习识别交通标志、行人、其他车辆，并做出安全的驾驶决策。在工业机器人领域，深度学习如何实现更精准的抓取、更灵活的装配，以及对复杂环境的自主适应。书中还将探讨生成对抗网络（GAN）、自编码器（Autoencoder）等新兴模型在数据增强、模型压缩、以及创意生成方面的潜力。 控制理论的精进与融合： 机器人要实现精确、高效的运动，离不开先进的控制理论。本书系统地回顾了经典的PID控制、模型预测控制（MPC）等，并重点介绍了在智能机器人领域日益重要的自适应控制、鲁棒控制、以及基于学习的控制方法。例如，在处理机器人与环境交互时，如何设计能够应对不确定性和扰动的控制器，确保系统的稳定性和安全性。书中还将探讨如何将深度强化学习应用于机器人控制，让机器人通过试错来学习最优的控制策略，从而实现更复杂的运动技能，如人形机器人的行走、灵巧的机械臂操作等。此外，还会涉及机器人动力学建模、轨迹规划、以及运动学逆解等基础但至关重要的内容。 第二部分：智能机器人技术的关键领域与前沿探索 在夯实理论基础后，本书进一步深入到智能机器人技术的各个关键领域，并对前沿研究方向进行了深入的剖析。 感知与环境理解的突破： 智能机器人的“眼睛”和“耳朵”是其与世界交互的基础。本书详细介绍了视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、激光雷达SLAM、以及多传感器融合SLAM等技术，它们使得机器人能够在未知环境中自主定位并构建地图。这对于自主导航、路径规划至关重要。此外，书中还探讨了3D感知技术，包括深度相机、结构光、以及TOF（Time-of-Flight）传感器的工作原理，以及如何利用这些技术实现对物体形状、尺寸、以及空间关系的精确测量。对环境语义的理解也是重点，例如如何识别出场景中的家具、障碍物、以及人类，从而使机器人能够更智能地与环境互动。 导航与路径规划的智慧： 如何让机器人安全、高效地在复杂环境中移动，是其能否投入实际应用的核心问题。本书深入分析了全局路径规划（如A算法、Dijkstra算法）和局部路径规划（如动态窗口法、人工势场法）的原理和优缺点。更重要的是，本书探讨了如何结合机器学习，特别是深度强化学习，来解决更具挑战性的导航问题，例如在动态、非结构化的环境中进行自主导航，或者在人群中进行安全通行。书中还将涉及路径跟踪、避障策略、以及多机器人协同导航等内容。 人机交互的自然与融合： 随着机器人越来越深入地融入人类生活，自然、直观的人机交互变得至关重要。本书探讨了语音识别、自然语言处理（NLP）、情感识别、以及手势识别等技术在人机交互中的应用。读者将了解到机器人如何理解人类的指令、意图，甚至情感，并做出恰当的回应。书中还将讨论基于视觉的姿态估计、面部表情识别，以及多模态交互方式的融合，旨在创造更加无缝、自然的协作体验。这不仅包括传统的指令式交互，也涵盖了更高级的意图理解和上下文感知交互。 机器人操作与灵巧性： 机器人能否完成复杂的物理任务，是其实现广泛应用的关键。本书深入研究了机械臂的运动学与动力学、末端执行器设计、以及抓取与操作策略。书中将重点介绍基于视觉伺服的精确操作、基于力反馈的柔顺控制，以及如何利用深度学习实现对复杂物体的自主抓取和操作。例如，在医疗领域，机器人如何进行微创手术；在制造业，机器人如何完成高精度装配；在物流仓储，机器人如何进行高效的分拣和搬运。书中还会探讨人形机器人或仿生机器人的运动控制、步态生成，以及在复杂地形上的行走能力。 群体智能与协作机器人： 许多现实世界的任务需要多个机器人协同完成。本书深入探讨了群体智能的理论基础，包括分布式控制、信息共享、以及群体决策机制。书中详细介绍了多机器人路径规划、任务分配、以及协同感知等技术。例如，在灾难救援中，多架无人机如何协同探测，或者在农业生产中，多台农业机器人如何协同完成收割任务。书中还将分析如何通过有效的通信和协调机制，让机器人群体发挥出超越个体能力的协同效应。 第三部分：智能机器人的应用领域与未来展望 在深入探讨了理论与技术之后，本书的最后部分将目光投向了智能机器人广泛的应用领域，并对未来的发展趋势进行了前瞻性的展望。 工业自动化与智能制造： 智能机器人早已是工业4.0时代的核心驱动力。本书详细介绍了机器人如何改变了传统制造业的生产模式，包括自动化生产线、柔性制造、以及人机协作。书中将探讨机器人如何实现产品的个性化定制、提高生产效率、降低生产成本，以及改善工作环境的安全性。例如，在汽车制造、电子产品组装、以及食品加工等行业，智能机器人扮演着越来越重要的角色。 医疗健康领域的革新： 机器人技术在医疗领域的应用前景广阔。本书将深入分析手术机器人、康复机器人、护理机器人、以及诊断辅助机器人等。例如，达芬奇手术机器人如何实现微创、精准的手术；康复机器人如何帮助患者恢复运动功能；以及智能传感器与机器人结合如何实现远程医疗和健康监测。书中还将探讨机器人如何在药物研发、生物医学研究等领域发挥作用。 服务业与日常生活中的普及： 随着技术的成熟，机器人正逐渐进入我们的日常生活。本书探讨了服务机器人（如清洁机器人、配送机器人、导览机器人）、家庭服务机器人（如扫地机器人、陪伴机器人），以及教育机器人等。书中将分析这些机器人如何提升生活便利性、改善服务质量，并为人们提供情感上的支持。例如，在零售业，机器人如何进行商品推荐和库存管理；在家庭中，机器人如何分担家务，提供陪伴。 交通运输的智能化： 自动驾驶汽车是当前最受关注的机器人应用之一。本书将深入探讨自动驾驶技术的发展历程、核心技术（如感知、决策、控制、以及高精地图），以及面临的挑战（如法律法规、伦理道德、以及安全性）。此外，本书还会涉及无人机配送、智能仓储物流、以及未来可能的无人驾驶公共交通系统等。 探索与安全领域的贡献： 智能机器人还在危险、恶劣或难以到达的环境中发挥着重要作用。本书将探讨在太空探索（如火星探测器）、深海探测、以及灾难救援（如搜救机器人）、军事应用（如侦察机器人、排爆机器人）等领域的机器人技术。书中将分析机器人如何代替人类执行高风险任务，以及如何提高任务的效率和安全性。 伦理、社会与未来挑战： 随着智能机器人技术的飞速发展，伦理、社会和哲学层面的问题也日益凸显。本书不会回避这些挑战，而是深入探讨人工智能伦理、数据隐私、就业影响、以及人机关系等重要议题。书中将引导读者思考，在智能机器人日益强大的未来，我们应该如何负责任地开发和应用这些技术，以确保它们服务于人类福祉，并构建一个更加美好、公平的未来。 总而言之，《智能机器人与应用》一书，是一次全面、深入、且富有远见的智能机器人技术探索之旅。它以严谨的学术态度，结合前沿的实践应用，为读者提供了理解、掌握和引领智能机器人技术发展的关键知识和深刻洞见，无疑将成为该领域研究者、工程师、以及对未来科技充满好奇的读者不可或缺的宝贵资源。

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