嵌入式Linux开发详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2010-5

价格:29.00元

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isbn号码:9787512400719

丛书系列:

图书标签:

• 嵌入式Linux
• Linux内核
• 设备驱动
• 系统编程
• ARM
• 开发板
• Qt
• Yocto
• 交叉编译
• 裸机编程

现代机器人学与感知系统：理论、算法与实践 图书简介 本书旨在为对机器人技术和先进感知系统感兴趣的读者提供一个全面而深入的知识框架。内容聚焦于现代机器人系统中至关重要的核心理论、前沿算法以及实际应用工程。本书不仅涵盖了经典机器人学的基本原理，更着重阐述了当前推动机器人技术快速发展的关键领域，如高级运动规划、多传感器数据融合、实时环境建模以及智能决策制定。 第一部分：机器人学基础与动力学建模 本部分将夯实读者在机器人学领域所需的数学与物理基础。首先，我们将详细介绍刚体运动学，包括欧拉角、旋转矩阵、四元数等描述空间姿态的关键表示方法，以及齐次变换在机器人坐标系转换中的应用。随后，深入探讨运动学分析，涵盖正运动学、逆运动学、雅可比矩阵的推导及其在速度控制和奇异性分析中的重要性。 在动力学方面，本书将系统介绍牛顿-欧拉法和拉格朗日方程在建立机器人动力学模型中的应用。重点在于如何精确描述多自由度机械臂和移动机器人的动态特性，包括惯性项、科氏力项和重力补偿项的精确计算。这部分内容为后续的高级控制设计奠定了坚实的基础。此外，还将介绍用于建模复杂非线性系统的微分几何方法。 第二部分：高级运动规划与轨迹生成 运动规划是机器人执行任务的核心环节。本部分将超越基础的路径搜索算法，专注于高效、可实时的复杂环境下的运动规划策略。 我们将详细剖析基于采样的规划器（Sampling-based Planners），如RRT（快速扩展随机树）及其优化变体RRT，探讨其在处理高维空间和非完整约束系统中的优势与局限性。同时，对基于优化的规划方法（Optimization-based Methods）进行深入讲解，包括利用二次规划（QP）和半定规划（SDP）求解最优轨迹，并着重介绍如何将环境约束和动力学约束有效集成到优化目标函数中。 书中还将涵盖时间最优控制和时间参数化轨迹生成技术。针对移动机器人的避障需求，会详细阐述速度障碍法（Velocity Obstacle, VO）和其扩展（Reciprocal VO, RVOC）在动态环境下的实时决策应用。规划算法的实现细节，包括数据结构选择和性能评估标准，也将作为重点内容呈现。 第三部分：机器人感知系统与数据融合 感知是机器人理解外部世界的前提。本部分聚焦于现代机器人感知技术栈，特别是多模态传感器数据的处理与融合。 激光雷达（LiDAR）和视觉（RGB-D/Stereo）是现代机器人“眼睛”的关键组成部分。我们将详细介绍点云处理的核心技术，包括滤波、配准（ICP及其变体）和特征提取。在视觉部分，将涵盖基于特征点的视觉里程计（VO）和视觉惯性里程计（VIO）的理论基础和鲁棒性增强技术。 至关重要的是，本部分将深入探讨概率机器人学中的核心算法——状态估计。卡尔曼滤波（KF）及其扩展（EKF、UKF）在处理线性或弱非线性系统状态估计中的应用将被详尽阐述。更重要的是，本书将花费大量篇幅介绍非线性优化方法，特别是因子图优化（Factor Graph Optimization），作为现代SLAM（同步定位与地图构建）系统的核心后端优化引擎。读者将学习如何构建一个包含里程计、回环检测、视觉和惯性测量的统一优化模型，并理解其在提高长期定位精度方面的关键作用。 第四部分：鲁棒控制与系统集成 本部分将机器人动力学模型转化为可执行的控制律，并关注系统在实际复杂环境下的鲁棒性。 针对非线性系统的控制，我们将介绍基于模型的先进控制技术，如滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）及其针对抖振问题的改进方案。对于需要高精度轨迹跟踪的应用，将深入探讨模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC的章节将详述其核心思想——滚动时域优化，并展示如何将各种硬件限制和环境信息纳入实时控制周期。 此外，本书还将讨论低级关节控制器的设计，包括PID调优的工程实践和更先进的阻抗/力控制策略，这对于需要与环境进行安全交互的机器人（如人机协作机器人）至关重要。系统集成方面，本书会概述机器人操作系统（ROS/ROS 2）的架构，并指导读者如何将感知、规划和控制模块高效地集成到一个可运行的系统中。 第五部分：前沿与未来方向 最后一部分将目光投向机器人领域的前沿研究热点。 我们将讨论深度学习在机器人决策中的新兴应用，侧重于强化学习（RL）在复杂序列决策任务中的潜力，以及如何将感知信息（如语义分割图）有效地整合到RL训练框架中。同时，本书也将探讨可解释性与安全性在智能机器人系统中的重要性，介绍形式化验证和安全边界的约束优化技术。 本书内容结构严谨，从理论基础到前沿实践循序渐进，旨在培养读者独立设计、实现和验证复杂机器人系统的能力。每章均配有详细的数学推导和工程实现案例分析，确保理论知识能够顺利转化为实际的工程成果。

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嵌入式Linux开发详解基于AT91RM9200和Linux2.6 从linux讲到arm讲到wince 覆盖面是很广，不过都是泛泛而谈 形成宏观概念不错 但是学不到啥东西。 阅读本身需要一定linux基础 但是书的目的又是给初学者打基础 唉，悖论。

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