Distributed Autonomous Robotic System 8 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Asama, Hajime (EDT)/ Kurokawa, Haruhisa (EDT)/ Ota, Jun (EDT)/ Sekiyama, Kosuke (EDT)

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:

价格:1768.00 元

装帧:

isbn号码:9783642006432

丛书系列:

图书标签:

• 机器人
• 分布式系统
• 自主系统
• 多智能体系统
• 控制系统
• 人工智能
• 机器人学
• 网络机器人
• 集群机器人
• 自动化

《分布式自主机器人系统：融合与协作的智能未来》 内容简介： 《分布式自主机器人系统：融合与协作的智能未来》一书深入探讨了当今机器人技术领域最前沿、最具革命性的发展方向——分布式自主机器人系统（DARS）。本书并非对特定一部名为“Distributed Autonomous Robotic System 8”的作品进行概述，而是以广阔的视野，聚焦于分布式、自主化和系统化这三大核心要素如何驱动机器人技术迈向一个更加智能、高效和适应性强的未来。 本书从理论基石出发，首先阐述了“分布式”在机器人系统中的深刻含义。这意味着不再是单一、庞大的中央控制单元，而是由多个独立的、能够进行本地决策和执行的机器人单元组成。这些单元通过通信网络相互连接，协同工作，形成一个整体。书中将详细解析分布式架构的优势，包括增强系统的鲁棒性、可扩展性、故障容错能力以及降低通信带宽的压力。读者将了解到如何设计和管理一个由数量庞大、功能各异的机器人组成的复杂群体，以及如何实现信息在分布式网络中的高效传递和共享。 其次，本书着力剖析“自主性”在分布式机器人系统中的核心地位。这里的自主性，是指机器人在缺乏人类实时干预的情况下，能够感知环境、理解任务、规划行动并执行决策的能力。书中将深入探讨实现自主性的关键技术，例如： 感知与环境建模： 涵盖了从视觉、激光雷达、声纳到触觉等多种传感器技术，以及如何将原始传感器数据转化为机器人可理解的环境模型。重点将放在如何通过分布式感知，克服单一传感器视场受限、精度不足等问题，实现对复杂环境的全方位、高精度理解。 认知与决策： 探讨了人工智能算法在机器人认知过程中的应用，包括模式识别、目标检测、状态估计、不确定性推理等。书中将深入介绍各种分布式决策机制，例如基于博弈论的协调、基于概率图模型的集体推理、以及机器学习在群体行为预测与优化中的作用。 规划与控制： 详细讲解如何为单个机器人设计路径规划和任务分配算法，以及如何实现跨机器人任务的协同规划。本书将重点关注分布式规划方法，如去中心化任务分配、多智能体强化学习在协同控制中的应用，以及如何处理动态变化的环境和任务需求。 学习与适应： 探讨了机器人如何在与环境的交互中不断学习和优化其行为。书中将介绍强化学习、迁移学习、联邦学习等分布式学习范式，使得整个机器人系统能够随着时间的推移而提升整体性能，适应新的挑战和未知的环境。 最后，本书强调了“系统化”的整合与优化。分布式自主机器人系统并非简单地将多个独立机器人堆砌在一起，而是需要一个精心设计的系统架构来实现高效的融合与协作。书中将探讨： 通信与网络： 分析不同通信协议在分布式机器人系统中的适用性，包括有线和无线通信、分布式拓扑结构的设计，以及如何应对网络延迟、丢包等挑战，确保信息的可靠传递和系统的实时性。 任务分配与协调机制： 详细阐述多种分布式任务分配模型，如基于拍卖的分配、基于图论的匹配，以及如何利用博弈论等方法实现机器人之间的协作和竞争，优化整体任务完成效率。 容错与鲁棒性设计： 探讨在机器人单元失效、通信中断等意外情况下，如何保证整个系统的稳定运行。书中将介绍冗余设计、分布式故障检测与隔离、以及智能重构等策略。 人机交互与集成： 讨论如何将分布式自主机器人系统与人类操作者进行有效的交互，实现人机协作，以及如何将DARS集成到现有的生产、服务或科研体系中。 《分布式自主机器人系统：融合与协作的智能未来》通过理论讲解、案例分析和前沿技术展望，为读者提供了一个全面而深入的视角，理解分布式自主机器人系统的核心概念、关键技术和未来发展趋势。本书适合机器人领域的科研人员、工程师、学生以及对未来智能系统感兴趣的广大读者，共同探索和构建一个更加智能、高效和充满活力的机器人世界。 本书内容将涵盖但不限于以下领域： 理论基础： 分布式系统理论、控制理论、信息论、博弈论、人工智能基础。 关键技术： 多机器人感知与定位、分布式SLAM、协同定位与建图、群体智能算法、多智能体强化学习、分布式任务分配、机器人网络通信与安全。 应用领域： 智能制造、物流配送、应急响应、环境保护、太空探索、服务机器人、农业自动化等。 前沿展望： 软体机器人与分布式协作、仿生机器人系统、类脑分布式计算、人工智能伦理在DARS中的应用。 本书将以严谨的学术态度，结合生动的实例，力求为读者勾勒出分布式自主机器人系统在融合与协作中驱动智能未来发展的宏伟蓝图。

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整本书的收尾处理得非常圆融和具有前瞻性。在详尽地剖析了当前技术框架的每一个组件之后，作者并未止步于此，而是将视角投向了下一个十年乃至更远的未来。他提出了几个当前技术尚未完全解决的“终极难题”，比如如何在完全不可信的异构环境中实现绝对的公平调度，以及如何量化“智能决策”的伦理边界。这些探讨没有给出明确的答案，而是以一种开放式的辩论邀请读者的参与。这种处理方式，非常高明，它成功地将读者从一个知识的被动接收者，转化为了未来技术发展的共同思考者。读完最后一页，合上书本的那一刻，我感觉到的不是“结束”，而更像是刚刚参加完一场顶级的行业峰会，脑海里充满了尚未成型但极其激动人心的创意火花。这本书无疑是该领域内的一部里程碑式的作品，它重新定义了我们对“分布式自治”的理解深度和广度。

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这本书的阅读体验，更像是在参与一场高智商的思维对话，而不是单向的知识灌输。作者的语言风格非常独特，带着一种学者特有的冷静和幽默感。比如，在讨论网络分区容忍性时，他引用了一段莎士比亚的台词来形容系统在面临断连时的“分裂焦虑”，这种跨界的引用让人会心一笑，同时也深刻体会到了系统设计者面临的困境。更让我感到惊喜的是，书中大量的图表设计，完全不是那种传统教科书式的呆板流程图。那些网络拓扑图、状态机转换图，色彩运用大胆且富有层次感，它们本身就构成了对复杂逻辑的直观解释。我花了整整一个下午，只是单纯地去“看”那些图，而不是阅读文字，就已经对某些高级的协调机制有了更清晰的认识。这种注重视觉化表达的设计理念，极大地提升了对复杂信息处理的效率。它没有用冗余的文字去解释一个本可以用图形完美呈现的动态过程，体现了作者对读者智力水平的基本尊重。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的蓝色背景与穿插其中的几何光束，立刻抓住了我的眼球。初翻开扉页，一股印刷的油墨香气混合着纸张的质感，就让人心生敬畏。我本来以为这会是一本枯燥的技术手册，毕竟“系统”这个词听起来就带着冰冷的理性。但作者在引言中展现出的那种对未来图景的宏大构想，真的让人感到热血沸腾。他没有急于抛出复杂的公式和架构，而是先描绘了一幅由无数自主智能体协同工作的未来城市蓝图——交通不再拥堵，物流精准高效，甚至连环境监测都达到了前所未有的细粒度。这种叙事手法，如同带领读者进行了一次沉浸式的“思想漫游”，为后续深入技术细节打下了坚实的情感基础。阅读过程中，我几次停下来，反复咀悦那些充满哲思的论断，思考着技术如何真正服务于人类的解放，而不是制造新的束缚。这本书的排版也极其考究，章节之间的留白处理得恰到好处，使得即使面对复杂的理论推导，眼睛也不会感到疲劳，反而能给予大脑片刻的喘息和消化时间。对于一个对前沿科技抱有好奇心的普通读者来说，它成功地将一个极度硬核的领域，包装成了一场引人入胜的知识探险。

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我必须承认，这本书的门槛确实不低，它绝非那种适合在通勤路上随便翻阅的轻量读物。当我读到关于“自修复机制的马尔可夫链建模”那一章时，我不得不停下来，去回顾我大学时代学过的概率论和随机过程。作者并没有提供那些基础知识的回顾，而是直接将它们应用于解决分布式系统中的异常恢复问题。这迫使我不得不暂时放下书本，去查阅和复习相关背景知识。然而，正是这种“被驱动去学习”的过程，让我对系统的鲁棒性有了更深层次的理解——原来那些看似天马行空的系统自愈能力背后，是如此精妙的数学逻辑在支撑。它不仅是知识的传授者，更是一个严厉但公平的“学术导师”，它要求读者必须带着既有的知识储备前来，并鼓励读者去弥补知识上的缺口。这种互动性，让阅读过程充满了挑战和自我提升的成就感。

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坦率地说，我一开始对内容深度的期待是持保留态度的。市面上很多关于“XX系统”的书籍，往往停留在概念的浮光掠影，或者在某一个极小的技术点上钻牛角尖，却缺乏对整体生态的系统性构建。然而，这本书的厉害之处在于其横跨多个学科的广度与深度并存。它不仅仅讨论了分布式算法本身，更花了大量的篇幅去剖析“决策权力的去中心化”这一核心哲学问题。我尤其欣赏作者在探讨一致性协议时所采用的类比——他将复杂的BFT（拜占庭容错）问题，比喻成一个中世纪小镇上关于“谁是真正的市长”的辩论，这种生活化的叙事瞬间让抽象的数学难题变得触手可及。此外，书中对传感器融合与实时数据清洗模块的描述，详尽到了令人发指的地步，每一个参数的选择和权重的分配都有明确的理论依据支撑，这对于希望将理论付诸实践的工程师来说，简直是宝藏。我能感觉到作者在每一个技术点上都投入了极大的心力，力求做到“不求甚解者不阅，知其所以然者方可深入”。这种严谨的态度，让我对书中的每一个结论都充满了信任。

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