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蔡自兴，谢斌 著

图书标签:

• 机器人学
• 机器人
• 控制
• 人工智能
• 机械工程
• 自动化
• 算法
• 数学
• 传感器
• 运动规划

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302383697

版次：3

商品编码：11623528

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：375

字数：601000

正文语种：中文

内容简介

　　《机器人学（第三版）》介绍机器人学的基本原理及其应用，全面反映国内外机器人学研究和应用的最新进展，是一部系统和全面的机器人学著作和教材。《机器人学（第三版）》共12章，内容涉及机器人学的概况、数理基础、运动学、动力学、位置和力控制、高级控制、传感器、高层规划、轨迹规划、程序设计、应用和展望等内容。
　　该书对第二版进行了全面的修订与补充，在保持第二版丰富内容和明显特色的基础上，特别更新了机器人研究发展状况及机器人技术和市场信息，修改了机器人运动方程的表示（正向运动学）和机器人运动方程的求解（逆向运动学），增加了激光雷达和基于MATLAB的机器人学仿真等内容。
　　《机器人学（第三版）》特别适合作为高年级本科生和研究生的机器人学教材，也适合从事机器人学研究、开发和应用的科技人员学习参考。

作者简介

　　蔡自兴，中南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师、学位委员会主席。联合国工业与发展组织（UNIDO）审定的联合国专家、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士、IEEE高级会员、首届全国高校国家级教学名师。历任第八届湖南省政协副主席兼文教卫体委员会主任，全国政协第九届和第十届委员会委员，兼任中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会主任、中国自动化学会理事、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等，并任美国伦塞勒大学、俄罗斯科学院圣彼德堡自动化与信息学研究所、丹麦技术大学、北京大学信息科学中心、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学等校客座教授／客座研究员等。主要从事智能系统、人工智能、智能控制、智能机器人研究。主持并完成科教研究30多项，其中获国际奖励2项，国家级奖励2项，省部级以上奖励12项。已在国内外发表学术论文600多篇，出版专著，教材30多部，如《人工智能及其应用》、《机器人学》、《智能控制》等。此外，还主持国家级精品课程（2门）、国家级教学团队和全国双语教学示范课程等国家教育部质量工程项目。

目录

第一章 绪论
1.1 机器人学的起源与发展
1.1.1 机器人学的起源
1.1.2 机器人学的发展
1.2 机器人的定义和特点
1.2.1 机器人的定义
1.2.2 机器人的主要特征
1.3 机器人的构成与分类
1.3.1 机器人系统的构成
1.3.2 机器人的自由度
1.3.3 机器人的分类
1.4 机器人学的研究领域
1.5 本书概要
1.6 本章小结
习题1

第二章 数学基础
2.1 位姿和坐标系描述
2.2 平移和旋转坐标系映射
2.3 平移和旋转齐次坐标变换
2.4 物体的变换和变换方程
2.5 通用旋转变换
2.6 本章小结
习题2

第三章 机器人运动学
3.1 机器人运动方程的表示
3.1.1 机械手运动姿态和方向角的表示
3.1.2 平移变换的不同坐标系表示
3.1.3 广义连杆和广义变换矩阵
3.1.4 建立连杆坐标系的步骤和举例
3.2 机器人运动方程的求解
3.2.1 逆运动学求解的一般问题
3.2.2 逆运动学的代数解法与几何解法
3.2.3 逆运动学的其他解法
3.3 机器人运动的分析与综合举例
3.3.1 机器人正向运动学举例
3.3.2 机器人逆向运动学举例
3.4 机器人的雅可比公式
3.4.1 机器人的微分运动
3.4.2 雅可比矩阵的定义与求解
3.4.3 机器人雅可比矩阵计算举例
3.5 本章小结
习题3

第四章 机器人动力学
4.1 刚体的动力学方程
4.1.1 刚体的动能与位能
4.1.2 拉格朗日方程和牛顿�才防�方程
4.2 机械手动力学方程的计算与简化
4.2.1 质点速度的计算
4.2.2 质点动能和位能的计算
4.2.3 机械手动力学方程的推导
4.2.4 机械手动力学方程的简化
4.3 机械手动力学方程举例
4.3.1 二连杆机械手动力学方程
4.3.2 三连杆机械手的速度和加速度方程
4.4 机器人的动态特性
4.4.1 动态特性概述
4.4.2 稳定性
4.4.3 空间分辨度
4.4.4 精度
4.4.5 重复性
4.5 机械手的静态特性
4.5.1 静力和静力矩的表示
4.5.2 不同坐标系间静力的变换
4.5.3 关节力矩的确定
4.5.4 负荷质量的确定
4.6 本章小结
习题4

第五章 机器人位置和力控制
5.1 机器人控制与传动概述
5.1.1 机器人控制的分类、变量与层次
5.1.2 机器人传动系统
5.2 机器人的位置控制
5.2.1 直流控制系统原理与数学模型
5.2.2 机器人位置控制的一般结构
5.2.3 单关节位置控制器的结构与模型
5.2.4 多关节位置控制器的耦合与补偿
5.3 机器人的力和位置混合控制
5.3.1 柔顺运动与柔顺控制
5.3.2 主动阻力控制
5.3.3 力和位置混合控制方案和规律
5.3.4 柔顺运动位移和力混合控制的计算
5.4 机器人的分解运动控制
5.4.1 分解运动控制原理
5.4.2 分解运动速度控制
5.4.3 分解运动加速度控制
5.4.4 分解运动力控制
5.5 本章小结
习题5

第六章 机器人高级控制
6.1 机器人的变结构控制
6.1.1 变结构控制的特点和原理
6.1.2 机器人的滑模变结构控制
6.1.3 机器人轨迹跟踪滑模变结构控制
6.2 机器人的自适应控制
6.2.1 自适应控制器的状态模型和结构
6.2.2 机器人模型参考自适应控制器
6.2.3 机器人自校正自适应控制器
6.2.4 机器人线性摄动自适应控制器
6.3 机器人的智能控制
6.3.1 智能控制与智能控制系统概述
6.3.2 主要智能控制系统简介
6.3.3 机器人自适应模糊控制
6.3.4 多指灵巧手的神经控制
6.4 本章小结
习题6

第七章 机器人传感器
7.1 机器人传感器概述
7.1.1 机器人传感器的特点与分类
7.1.2 应用传感器时应考虑的问题
7.2 内传感器
7.2.1 位移（位置）传感器
7.2.2 速度和加速度传感器
7.2.3 力觉传感器
7.3 外传感器
7.3.1 触觉传感器
7.3.2 应力传感器
7.3.3 接近度传感器
7.3.4 其他外传感器
7.4 机器人视觉装置
7.4.1 机器人眼
7.4.2 视频信号数字变换器
7.4.3 固态视觉装置
7.4.4 激光雷达
7.5 本章小结
习题7

第八章 机器人高层规划
8.1 机器人规划概述
8.1.1 规划的作用与问题分解途径
8.1.2 机器人规划系统的任务与方法
8.2 积木世界的机器人规划
8.2.1 积木世界的机器人问题
8.2.2 积木世界机器人规划的求解
8.3 基于消解原理的机器人规划系统
8.3.1 STRIPS系统的组成
8.3.2 STRIPS系统规划过程
8.3.3 含有多重解答的规划
8.4 基于专家系统的机器人规划
8.4.1 规划系统的结构和机理
8.4.2 ROPES机器人规划系统
8.5 机器人路径规划
8.5.1 机器人路径规划的主要方法和发展趋势
8.5.2 基于近似Voronoi图的机器人路径规划
8.5.3 基于模拟退火算法的机器人局部路径规划
8.5.4 基于免疫进化和示例学习的机器人路径规划
8.5.5 基于蚁群算法的机器人路径规划
8.6 本章小结
习题8

第九章 机器人轨迹规划
9.1 轨迹规划应考虑的问题
9.2 关节轨迹的插值计算
9.3 笛卡儿路径轨迹规划
9.4 规划轨迹的实时生成
9.5 本章小结
习题9

第十章 机器人程序设计
10.1 机器人编程要求与语言类型
10.1.1 对机器人编程的要求
10.1.2 机器人编程语言的类型
10.2 机器人语言系统结构和基本功能
10.2.1 机器人语言系统的结构
10.2.2 机器人编程语言的基本功能
10.3 常用的机器人编程语言
10.3.1 VAL语言
10.3.2 SIGLA语言
10.3.3 IML语言
10.3.4 AL语言
10.4 机器人的离线编程
10.4.1 机器人离线编程的特点和主要内容
10.4.2 机器人离线编程系统的结构
10.4.3 机器人离线编程仿真系统HOLPSS
10.5 基于MATLAB的机器人学仿真
10.6 本章小结
习题10

第十一章 机器人应用
11.1 应用工业机器人必须考虑的因素
11.1.1 机器人的任务估计
11.1.2 应用机器人三要素
11.1.3 使用机器人的经验准则
11.1.4 采用机器人的步骤
11.2 机器人的应用领域
11.2.1 工业机器人
11.2.2 探索机器人
11.2.3 服务机器人
11.2.4 军事机器人
11.3 工业机器人应用举例
11.3.1 材料搬运机器人
11.3.2 焊接机器人
11.3.3 喷漆机器人
11.4 本章小结
习题11

第十二章 机器人学展望
12.1 机器人技术和市场的现状及预测
12.2 机器人技术的发展趋势
12.3 各国雄心勃勃的发展机器人计划
12.4 应用机器人引起的社会问题
12.5 克隆技术对智能机器人的挑战
12.6 本章小结
习题12
参考文献
英汉对照术语表

精彩书摘

　　《机器人学（第三版）》：
　　2.问题分解途径及方法
　　当问题比较复杂时，把它分解为一些比较小的问题的想法使得应用规划方法求解问题成为可能。有两条能够实现这种分解的重要途径。
　　第一条重要途径是，当从一个问题状态移动到下一个状态时，无需计算整个新的状态，而只要考虑状态中可能变化了的那些部分。例如，机器人从一个房间走动到另一个房间并不改变两个房间内门窗的位置。当问题状态的复杂程度提高时，框架问题（研究如何决定哪些事物是变化的以及哪些是不变的问题）就变得越来越重要。从一个状态移动到另一个状态的规则可以简单地描述为整盘棋如何从一种位置变换为另一种位置，不过，如果我们考虑引导一个机器人围绕着房子移动的问题，那么情况就要复杂得多。一个单一的状态描述就会十分庞大，因为它必须描述房子中的每个物体在什么地方以及该机器人在哪里。对机器人部件的某个给定动作只改变整个状态的一个小部分。如果该机器人推移一张桌子横过房间，那么这张桌子和桌面上的所有物体的位置就要发生变化，而房间内其他物体的位置并不发生变化。与其写出叙述把一个完整状态变换为另一个完整状态的规则，还不如只写出叙述该状态描述中发生变化的那部分的规则。
　　第二条重要途径是把单一的困难问题分割为几个有希望的较为容易解决的子问题，这种分解能够使困难问题的求解变得容易些。虽然这样做有时是可能的，但往往是不可能的。替代的办法是，可以把许多问题看做殆可分解问题，即意味着它们可以被分割为只有少量互相作用的子问题。例如，假设我们要把某个房间里的所有家具都搬出去。这个问题可被分解为一个较小的问题的集合，其中每个子问题只包括把一件家具移出该房间。要解决这种殆可分解问题，希望有一种方法能够允许应用已经研究过的技术对每个子问题分别求解，然后记下这些子问题间可能出现的互相作用，并对它们加以适当处理。
　　曾经提出过几种进行这两类分解的方法。这些方法主要包括把原问题分解为适当的子问题的方法以及在问题求解过程中发现子问题时记录和处理子问题间的互相作用。这些方法就是规划的方法。
　　当描述计算机问题求解的特性时，规划和行动之间的区别有所减少，因为除了规划之外，计算机实际上很少能够做更多其他的事。如果在真实世界中的解答步骤是不可忽略的或非进行不可的，那么，规划就变得非常重要。尽管现实世界的步骤可能是无法改变的，但是这些步骤的计算模拟都是可以改变的。所以，可以在允许回溯的模拟世界中寻找一个完整的解答以避开真实世界的约束，而且只有在找到一个解答之后，才走到执行规划的世界里去。
　　3.域的预测和规划的修正
　　上述方法的成功取决于问题论域的另一特性；问题的论域是否可预测？如果通过在实际上执行某个操作序列来寻找问题的解答，那么在这个过程的任何一步都能够确信其结果。但对于不可预测的论域，如果只是通过计算机来模拟求解过程，那么就无法知道求解步骤的结果。最好能考虑可能结果的集合，这些结果很可能按照它们出现的可能性以某个次序排列。然后，产生一个规划，并试图去执行这个规划。必须对可能出现的下列情况有所准备：即实际结果并非所期望的。如果规划包括每一步所有可能结果的路径，那么可以简单地通过那些合适的路径。但是往往可能有很多结果，其中多数是极不相同的。在这种情况下，要对所有可能产生的结果列出规划，将是极其费力的。替代的办法是，要产生一个有成功希望的规划。不过，如果这个规划失败了，又将怎么办呢？一个可能性是，抛弃该规划的其余部分，而应用现在状态作为新的初始状态，再次开始新的规划过程。有时，这样做是合理的。
　　非期望的结果往往并不使该规划的整个余下部分失效。或许，只要稍加变化一下，例如附加一步就足以可能使规划的余下部分变为有用的。如果最后的规划是由许多用于求解一套子问题的较小规划组成的，然后规划中若有一步失败了，那么规划中受到影响的部分只是规划中用于求解那个子问题的有关部分。规划中所有其余部分与这步无关。如果问题只是部分可分解的，那么任何与受影响的子问题具有互相作用的子问题也会受到影响。因此，与在规划过程中留意所出现的互相作用一样重要的是，与最后规划一起记下互相作用的信息；这样，当执行中出现某些非期望事件而需要重新规划时，能够考虑到这些互相作用。
　　……

前言/序言

《机器人学（第三版）》 本书深入探讨了机器人学的核心概念、理论基础以及在各个领域的广泛应用。从基本的机械结构设计与运动控制，到复杂的感知系统与智能决策，本书为读者提供了一个全面而系统的学习框架。 第一部分：机器人基本原理与建模 本部分着重于机器人学的基石——如何准确地描述和理解机器人的运动。我们将从二维和三维空间中的坐标系变换入手，学习齐次坐标、旋转矩阵、平移向量等数学工具，为后续的运动学分析奠定基础。 运动学： 详细介绍正向运动学和逆向运动学。正向运动学旨在根据关节变量计算出机器人末端执行器的位姿，而逆向运动学则关注如何根据期望的末端执行器位姿反推出所需的关节变量。我们将探讨不同的方法，如解析法和数值法，并分析其优缺点。雅可比矩阵作为连接关节速度和末端执行器速度的关键工具，也将被深入剖析，帮助读者理解机器人的速度、奇异性以及可控性。 动力学： 深入研究机器人体的力学特性。我们将学习如何建立机器人的动力学模型，包括惯性、科里奥利力和离心力、重力以及摩擦力等。拉格朗日方程和牛顿-欧拉方程是推导动力学模型的主要方法，本书将详细讲解它们的建立过程和应用。理解动力学模型对于实现精确的轨迹跟踪和控制至关重要。 构型空间与工作空间： 介绍机器人的构型空间（joint space）和工作空间（Cartesian space）。构型空间描述了机器人所有可能关节配置的集合，而工作空间则表示机器人末端执行器能够到达的所有可能位置和姿态。本书将探讨这两个空间之间的映射关系，以及它们在机器人规划和控制中的作用。 第二部分：机器人感知与环境交互 强大的感知能力是机器人能够理解和适应环境的关键。本部分将涵盖多种机器人感知技术。 传感器技术： 详细介绍各种常用的机器人传感器，包括但不限于： 视觉传感器： 摄像头（单目、双目、深度相机）、图像处理与计算机视觉基础（特征提取、目标识别、场景理解）。 激光雷达（LiDAR）： 工作原理、点云数据处理、SLAM（同时定位与建图）技术。 惯性测量单元（IMU）： 加速度计、陀螺仪、磁力计，用于估计机器人的姿态和运动。 触觉传感器： 力传感器、触觉阵列，用于感知接触力与纹理。 超声波传感器： 用于测距和避障。 编码器： 用于测量关节角度和位置。 数据融合： 探讨如何将来自不同传感器的数据进行融合，以获得更准确、更鲁棒的环境信息。卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其变种（如扩展卡尔曼滤波器 EKF、无迹卡尔曼滤波器 UKF）将是重点讲解的内容，它们是实现多传感器数据融合的强大工具。 三维环境建模： 学习如何利用传感器数据构建机器人的三维环境地图。包括点云地图、体素栅格地图、拓扑地图等，以及相关的SLAM算法，如基于特征的SLAM、基于感知的SLAM等。 第三部分：机器人控制与规划 有了准确的模型和环境信息，机器人还需要有效的控制策略和规划能力来执行任务。 经典控制理论： 回顾PID控制、状态空间控制等经典控制方法在机器人控制中的应用。分析它们在处理机器人系统中的优势与局限性。 高级控制策略： 深入探讨更先进的机器人控制技术，如： 阻抗控制与导纳控制： 适用于机器人与环境发生交互的场景，实现柔顺的运动。 自适应控制与鲁棒控制： 应对机器人参数变化和外部干扰。 模型预测控制（MPC）： 利用系统的未来模型进行优化控制。 轨迹规划： 介绍如何规划机器人从起点到终点的平滑、安全、高效的运动轨迹。包括点到点轨迹规划、连续路径规划，以及考虑避障、速度和加速度限制的优化方法。 运动规划： 探讨如何为机器人设计宏观的运动策略，使其能够在复杂环境中自主导航。例如，A算法、RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法等用于路径搜索。 任务规划与行为生成： 介绍如何将高级任务分解为一系列可执行的机器人行为，以及如何根据环境信息动态调整机器人行为。 第四部分：机器人应用与未来展望 本部分将展示机器人学在现实世界中的广泛应用，并展望未来的发展趋势。 工业机器人： 自动化生产线、装配、焊接、搬运等。 服务机器人： 扫地机器人、陪护机器人、导览机器人、餐饮机器人等。 移动机器人： 自动驾驶汽车、无人机、水下机器人、探测机器人等。 医疗机器人： 手术机器人、康复机器人、诊断机器人等。 人机交互： 讨论机器人如何与人类进行安全、自然的交互，包括姿态识别、意图理解、自然语言处理等。 人工智能与机器人： 探讨机器学习、深度学习等人工智能技术在机器人感知、决策和控制中的应用，例如强化学习在机器人学习中的应用。 伦理与社会影响： 简要讨论机器人技术发展带来的伦理、法律和社会问题。 本书适合于计算机科学、自动化、机械工程、电子工程等相关专业的学生、研究人员以及对机器人技术感兴趣的工程师和爱好者。通过系统地学习本书内容，读者将能够深刻理解机器人学的原理，掌握相关的理论知识和实践技能，并为未来机器人的设计、开发和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件开发者，我对机器人领域一直抱有浓厚的兴趣，尤其是希望了解机器人“大脑”是如何工作的。《机器人学（第三版）》这本书，以一种非常友好的方式，将复杂的机器人系统与软件开发联系了起来。虽然书中包含了不少物理和数学相关的理论，但它并没有让我感到畏惧，反而通过大量代码示例和伪代码，以及对ROS（机器人操作系统）等主流框架的介绍，让我能够理解这些理论如何在实际的软件开发中落地。我特别关注书中关于“规划”和“导航”的部分，它详细讲解了如何将环境信息转化为机器人的运动指令，以及如何利用不同的算法来规划最优路径。这与我熟悉的算法设计和数据结构知识有着紧密的联系。书中对感知数据的处理和融合，以及如何构建地图和进行定位，也让我看到了软件在机器人系统中的核心作用。我甚至尝试着根据书中的一些伪代码，在自己的开发环境中进行了一些小型的仿真实验，这让我对机器人软件的构建有了更直观的体会。这本书让我认识到，机器人学不仅仅是硬件的堆砌，更是一个复杂的软件工程。它为我打开了一扇新的大门，让我能够将我的编程技能应用到更具挑战性和前景的领域，并期待未来能够开发出更智能、更自主的机器人系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一位退休的工程师，一直以来都对科学技术的发展充满热情，尤其关注那些能够改变人类生活的新兴技术。《机器人学（第三版）》这本书，对我来说，是一次愉快的“知识探索之旅”。我曾经在年轻的时候接触过一些自动化和机械方面的知识，但那个年代的机器人技术与现在相比，简直是天壤之别。这本书，以一种非常系统的方式，为我梳理了现代机器人学的发展脉络和核心概念。虽然书中涉及的数学和物理知识对我而言有些挑战，但作者的讲解非常耐心，常常用类比和实例来解释抽象的概念，让我能够逐渐理解。我特别喜欢书中对不同类型机器人（如串联机器人、并联机器人）的介绍，以及它们各自的优缺点和应用场景。书中还提到了很多机器人学的历史人物和重要的里程碑事件，这让我对这个领域的发展有了更深的敬意。虽然我可能无法亲自参与到机器人技术的研发中，但能够通过阅读这本书，了解这个充满活力和前景的领域，对我来说就是一种巨大的满足。它让我看到了科技的进步是如何深刻地影响着我们的世界，也让我对未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一位已经工作多年的机器人工程师，平日里主要负责工业机器人的应用和集成。在工作中，我经常需要解决各种实际问题，而很多时候，理论知识的不足会成为瓶颈。《机器人学（第三版）》这本书，对我而言，更像是一本“案头宝典”。我之前接触过一些机器人相关的技术手册和工程文档，但那些往往只针对特定领域的应用，缺乏一个全局性的理论框架。这本书的第三版，恰好提供了这样一个完美的补充。它从最基础的机器人结构、运动学和动力学出发，逐步深入到控制、感知和规划，让我能够从根本上理解工业机器人之所以能够工作的原理。例如，在解决某个机械臂的路径规划问题时，我能够回溯到书中关于运动学和动力学模型的讲解，更准确地理解自由度和约束对路径生成的影响。书中对各种传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）的原理和数据处理方法的介绍，也让我对如何更好地利用这些信息来提升机器人的感知能力有了更清晰的认识。我特别喜欢它在“控制”章节中对PID控制、模型预测控制等经典和现代控制方法的详细介绍，这对于我优化工业机器人的轨迹跟踪和力控制非常有帮助。而且，书中还包含了一些关于机器人安全性和可靠性的讨论，这对于工业应用场景来说至关重要。这本书为我提供了一个强大的理论后盾，让我能够更从容地面对工作中的挑战，并能更深入地思考如何改进和优化现有的机器人系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一位希望将自动化技术引入到自家农场的农民。我一直希望能够利用科技来提高生产效率，降低劳动强度。《机器人学（第三版）》这本书，虽然内容看起来非常学术，但它的一些理念和技术，却给了我很多启发。我尤其关注书中关于“感知”和“导航”的部分，我设想着是否可以将类似的技术应用到农场的自动化作业中，比如自动播种、除草或者采摘。书中关于传感器（如摄像头、GPS）的介绍，让我对如何让机器人“看到”和“定位”有了初步的了解。而关于路径规划的讲解，则让我思考如何让机器人在农田中规划出高效的作业路径。虽然实现这些目标还有很多技术难题需要克服，但这本书为我勾勒出了一个可行的方向。它让我看到了机器人技术在农业领域的巨大潜力，也让我对接下来的技术学习和探索有了更明确的目标。这本书就像一盏明灯，照亮了我利用科技改善农业生产的道路，让我对未来充满了希望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名曾经接触过一些基础编程和数学知识的学生，我对《机器人学（第三版）》这本书有着一种“征服感”。我之前尝试过一些涉及到编程和算法的课程，但总觉得它们是独立的知识点，缺乏一个能够将它们融会贯通的领域。《机器人学（第三版）》这本书，恰恰做到了这一点。它将数学、物理、计算机科学等多个学科的知识点巧妙地融合在一起，让我能够看到它们是如何在一个具体的应用场景（机器人）中发挥作用的。我特别喜欢书中关于“控制”章节的讲解，它将数学中的微分方程和线性代数巧妙地应用到控制系统的设计中，让我能够理解 PID 控制、状态反馈控制等概念是如何实现的。书中还穿插了不少关于算法的介绍，比如路径规划中的 A 算法，以及基于学习的控制方法。这让我觉得，我之前学习过的编程和数学知识，终于找到了一个能够“大展身手”的地方。这本书不仅让我学到了机器人学的知识，更重要的是，它让我对跨学科的学习和应用有了更深刻的认识，并激发了我继续深入探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

终于入手了这本《机器人学（第三版）》，我可是期待了好久！作为一名对机器人领域充满好奇的入门者，我之前尝试过一些在线课程和零散的资料，但总感觉像是碎片化的知识点，缺乏一个系统性的框架。《机器人学（第三版）》这本书给我的第一印象就是“厚重”，沉甸甸的书本里承载着丰富的知识，翻开目录，几乎涵盖了机器人学从基础理论到前沿应用的方方面面，从运动学、动力学到控制理论，再到感知、规划和人机交互，简直是应有尽有。我最看重的是它的系统性，一本好的教材应该能够循序渐进地引导读者建立起扎实的理论基础，而这本书在这方面做得非常出色。每一章节的讲解都逻辑清晰，环环相扣，即使是一些复杂的数学公式和推导，作者也尽可能地用直观的图示和生动的例子来辅助理解，这对于我这种非数学专业背景的读者来说，简直是福音。我特别喜欢它对经典理论的深入剖析，比如逆运动学、雅可比矩阵的讲解，配上详细的推导过程和不同求解方法的对比分析，让我对这些核心概念有了更深刻的认识。而且，书中还穿插了不少历史发展和应用案例，让我能感受到机器人技术是如何一步步发展到今天的，也激发了我对未来机器人发展的无限遐想。总的来说，这本书就像一位经验丰富的老师，耐心地带领我一步步探索机器人学的奇妙世界，让我从最初的懵懂逐渐变得明朗，充满了探索的乐趣和学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在读的研究生，我对于《机器人学（第三版）》的评价会更侧重于其在学术深度和研究前沿性方面的体现。我之前阅读过不少关于机器人学的文献和一些国外顶尖大学的教材，但很多教材要么过于偏重理论，要么更新速度跟不上飞速发展的技术。这本书的第三版，在我看来，恰恰弥补了这些不足。它在保留了机器人学核心理论体系的同时，显著地增加了对近年来一些热门研究方向的介绍，比如强化学习在机器人控制中的应用，以及基于深度学习的感知和场景理解。书中对这些前沿技术的讲解，并没有简单地停留在概念层面，而是深入到其背后的算法原理、实现难点以及潜在的应用场景，这对于我们这些需要进行前沿研究的学生来说，无疑是宝贵的资源。我特别欣赏它在“感知”和“规划”章节中对最新算法的介绍，比如SLAM（同步定位与地图构建）的不同流派，以及路径规划中A算法的变种和一些基于采样的规划方法。书中提供了大量的参考文献，这让我能够方便地追溯到原始的研究论文，进一步深入研究感兴趣的方向。此外，这本书的数学严谨性也让我印象深刻，它在推导过程中不回避复杂的数学工具，但同时又辅以清晰的解释和几何直观，使得读者在掌握严谨理论的同时，也能理解其物理意义。这本书不仅是一本教科书，更像是一本研究指南，它为我指明了未来研究的可能方向，并提供了坚实的理论基础和研究方法论。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对科幻小说和未来科技充满幻想的爱好者，一直以来都对机器人这个概念着迷。《机器人学（第三版）》这本书，对我来说，就像是一扇通往现实世界中机器人技术的大门。它用一种非常详实的方式，解释了那些我只在电影和小说中见过的机器人是如何被设计、制造和控制的。我非常好奇机器人的“眼睛”是如何工作的，书中关于“感知”章节的讲解，让我了解了各种传感器是如何工作的，以及它们如何协同工作来理解周围的世界。我也对机器人是如何移动和操作物品感到好奇，关于“运动学”和“动力学”的讲解，虽然包含了不少数学公式，但作者用图示和生动的比喻，让我能够大概理解其中的原理。这本书让我意识到，现实中的机器人技术与我的想象既有相似之处，也有很多我未曾预料到的复杂性。它让我对人工智能、自动化等技术有了更深入的认识，也让我对人类未来与机器人共存的生活充满了更清晰的想象。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事教育行业多年的教师，我一直致力于为学生寻找最优质的学习资源。《机器人学（第三版）》这本书，在我看来，是一本非常出色的机器人学教材，它非常适合作为高等教育机构的入门和进阶教材。我仔细研究了书中的章节安排和内容深度，发现它能够很好地覆盖机器人学领域的关键知识点，并且难度适中，既能满足初学者的需求，也能为有一定基础的学生提供深入的探究。书中丰富的图示和表格，能够有效地帮助学生理解复杂的概念，而大量的习题和思考题，则能够引导学生巩固所学知识，并激发他们的批判性思维。我特别欣赏书中对数学原理的推导和可视化展示，这能够帮助学生建立起严谨的科学思维。此外，书中对最新技术和应用案例的介绍，也能够让学生感受到机器人学的时代感和前沿性，激发他们的学习兴趣。我甚至考虑将这本书作为我未来课程的指定教材，因为我相信它能够为学生构建一个扎实的机器人学知识体系，为他们未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对机械设计和工程细节有着极致追求的工程师。在工作中，我经常需要深入到每一个螺丝、每一个齿轮的细节。《机器人学（第三版）》这本书，在机械层面的阐述上，给了我很多启发。它不仅仅是介绍理论，更是深入到了机器人机械结构的优化、材料的选择以及动力传动的设计。我特别关注书中关于“驱动器”和“执行器”的章节，它详细介绍了各种电机、伺服系统的工作原理，以及如何根据负载和精度要求来选择合适的驱动方案。书中对关节设计、连杆机构的分析，也让我受益匪浅。我甚至能够通过书中提供的公式和图表，来辅助我进行一些机械部件的结构设计和受力分析。这本书让我认识到，一个优秀的机器人系统，离不开精密的机械设计作为基础。它为我提供了一个更广阔的视野，让我能够从更宏观的角度去思考机械设计在机器人整体系统中的作用，并从中汲取灵感，去创造更高效、更可靠的机器人机械结构。

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很不错，可以了

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差评 电子发票 还要自己下载 严重耽误了我报账

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哈哈哈，这本书又有新版了

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牛逼的书…但是太难看懂了…

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京东一贯好评。

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好

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京东老用户，好，值得信耐，希望以后更多优惠！

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我们自动的读书，即嗜好的读书

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