具体描述
《移动机器人自主控制理论与技术》内容简介：移动机器人技术在工业、农业、军事和交通运输业中具有广泛的应用前景，是国家工业化与信息化进程中的关键技术和重要推动力。由于应用环境和任务的复杂性，提高移动机器人自主行为能力的自主控制理论与技术是当前机器人学研究的前沿和热点领域。《移动机器人自主控制理论与技术》内容结合作者多年来的研究成果，围绕移动机器人自主控制的若干核心问题展开论述。内容包括空中、地面与水下移动机器人自主控制的新理论、新技术及其应用概况，重点阐述了无人机自主控制、旋翼飞行机器人自主控制、多无人机协同控制、地面无人车辆自主驾驶的关键理论与技术，动力学约束下基于微分乎坦的智能车辆轨迹规划、水下机器人仿生流场适应性控制、移动机器人SLAM技术，提高移动机器人自主行为能力的增强学习理论与方法等方面的内容。《移动机器人自主控制理论与技术》反映了作者在相关领域的最新研究工作，具有新颖性、前沿性、理论与应用密切结合的特点。
《移动机器人自主控制理论与技术》可作为高等学校与科研院所中从事机器人与智能控制、模式识别等专业领域的研究用书，也可作为自动化、计算机领域其他相关专业师生及科研人员的参考用书。
作者简介
目录信息
读后感
1控制架构： 决策系统：1任务，任务监控（反馈） 程序执行（常见程序。过程控制，及执行器） 认知系统：（传感器） 任务管理包括：信息交换，目标，知识系统。路径优化，诊断系统） 上述使系统搭建的框架 2 系统建模： 1）状态集合（SATAE）-s 2 外部威胁集合（即关联集合...
评分1控制架构： 决策系统：1任务，任务监控（反馈） 程序执行（常见程序。过程控制，及执行器） 认知系统：（传感器） 任务管理包括：信息交换，目标，知识系统。路径优化，诊断系统） 上述使系统搭建的框架 2 系统建模： 1）状态集合（SATAE）-s 2 外部威胁集合（即关联集合...
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用户评价
这套书绝对是为那些想深入了解机器人核心奥秘的硬核玩家准备的。我刚翻开第一章，就被那种严谨的数学推导和清晰的逻辑链条给镇住了。它不是那种人云亦云的“入门科普”，而是实打实地在探讨如何让机器人在未知环境中做出最优决策。比如，书中对状态估计和传感器融合的章节，讲解得极其透彻，从卡尔曼滤波的基础原理到扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在实际机器人定位中的应用，每一步的公式推导都清晰可见，让人能真正理解算法背后的物理意义和数学本质。对于我这种经常与SLAM和路径规划打交道的工程师来说，这简直是一部武功秘籍。它没有过多地渲染机器人的“炫酷外观”，而是专注于如何赋予机器人的“大脑”以智能，那种对底层算法的精雕细琢，远超市面上大部分泛泛而谈的教材。如果你只是想知道如何快速调用一个现成的库函数，这本书可能会让你觉得有些“沉重”，但如果你渴望从根本上掌握自主控制的理论基石，那么它的价值是无可估量的，尤其是在处理非线性系统和不确定性环境时的理论支撑，非常扎实。
评分读完这本关于机器人控制的书籍，我最大的感受是，作者的视野非常开阔，兼顾了理论的前沿性和工程的实用性。很多同类书籍要么过于偏重理论的象牙塔，要么过于偏向某个特定领域的工程实践，难以形成一个完整的知识体系。但这本书的结构设计非常巧妙，它没有局限于传统的PID或LQR控制，而是花了大量的篇幅去介绍现代控制理论在移动机器人系统中的具体落地。特别是关于模型预测控制（MPC）的部分，它不仅详细阐述了优化问题的求解方法，还结合了移动机器人的动力学约束，给出了如何在线实时求解的思路。我特别欣赏作者在讨论算法局限性时所展现出的坦诚，比如在面对计算资源受限的嵌入式平台时，如何对复杂的优化问题进行简化和近似处理。这本书的论述风格就像一位经验丰富的大师傅在传授绝学，既有深厚的内功心法，又不失江湖实战的技巧，对于希望构建具备鲁棒性和高精度控制能力的自主系统的人来说，绝对是不可多得的宝藏。
评分从排版和内容的组织来看，作者显然在力求构建一个结构严谨的知识体系。虽然内容偏向理论，但为了服务于“移动机器人”这一特定对象，作者总能在关键节点，将抽象的控制原理与移动机器人的具体动力学特性——比如非完整约束、轮胎滑移、惯性力矩等——紧密地结合起来讨论。这种“理论为体，应用为用”的讲解方式，使得原本枯燥的数学推导变得具有了明确的工程指向性。我个人认为，这本书非常适合作为研究生课程的教材或者资深工程师的案头参考书。它避免了对硬件细节的过度纠缠，确保了理论的普适性，但同时通过大量的案例分析和对比，让读者清晰地看到不同控制范式在应对移动机器人特有挑战时的优劣。总而言之，这是一部站在理论前沿，同时紧贴工程实践，力求构建完整自主控制理论框架的重量级著作，其价值在于它提供了一套可以反复打磨、不断深化的思维工具箱。
评分我必须指出，这本书的阅读门槛确实不低，它需要的读者具备扎实的数学功底和控制理论基础。对于初学者而言，可能需要搭配其他更基础的教材辅助理解。然而，对于那些已经在相关领域摸爬滚打了一段时间的专业人士来说，这本书提供了一个极好的反思和提升的平台。我尤其对书中关于“不确定性下的决策制定”这一主题的探讨印象深刻。在现实世界中，机器人面对的往往是充满噪声和未知的环境，如何设计出在各种边界条件下都能保证稳定性和性能的控制器，是自主控制的终极难题。书中对鲁棒控制和自适应控制在移动机器人场景下的融合应用进行了深入的剖析，这部分内容对于提升控制系统的容错能力至关重要。它不是简单地罗列公式，而是通过严密的逻辑引导读者思考，在不同误差模型下，哪种控制策略的理论优势和工程可行性更高。这本书更像是一本研究手册，而不是一本快速参考指南，它要求你投入时间去消化和内化其中的思想。
评分这本书最让我感到惊喜的是，它在“自主性”的诠释上，没有停留在简单的路径跟踪层面，而是深入到了更宏观的认知与决策层面。它探讨的控制范畴，已经超越了单纯的电机驱动和位姿保持，开始触及高级规划与行为生成之间的衔接点。例如，书中对行为层与运动控制层之间接口的设计原则进行了详尽的论述，这在很多侧重纯底层控制的书籍中是很少见的。作者似乎在努力搭建一座桥梁，连接高层的任务分解和底层的精确执行，这对于构建真正具有高级智能的机器人系统至关重要。当我读到如何将复杂的任务目标分解为可执行的局部控制律时，我感觉自己对“自主”这两个字的理解又加深了一层。这套书的深度在于，它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样设计是最好的”，从而培养读者从系统架构层面去思考控制问题，而不是仅仅停留在参数调整的层面。
评分一般
评分太空泛，不过控制理论在机器人中的·应用·还是挺好的
评分一般
评分一般
评分一般
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