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韦巍 著

图书标签:

• 智能控制
• 控制理论
• 自动控制
• 人工智能
• 系统工程
• 电气工程
• 自动化
• 优化算法
• 现代控制
• 机器人控制

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111516262

版次：2

商品编码：11838388

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育 电气工程 自动化 系列规划教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：156

内容简介

　　智能控制是近二十年来发展起来的一门新兴学科。本书总结了近几年来智能控制的研究成果，详细阐述了智能控制的基本概念、工作原理、设计方法和实际应用。本书的主要内容包括：能能控制的基本概念、模糊控制理论基础、模糊控制系统、人工神经元网络模型、神经网络控制论和集成智能控制系统。本书在深入介绍智能控制系统设计理论和实现手段的同时，还给出了大量的设计实例。

目录

第2版前言
第1版前言
第一章绪论1
第一节智能控制的发展过程1
一、智能控制问题的提出1
二、智能控制的发展2
第二节智能控制的主要方法4
一、专家系统和专家控制4
二、模糊控制5
三、神经元网络控制5
四、学习控制6
第三节智能控制系统的构成原理7
一、智能控制系统的结构7
二、智能控制系统的特点8
三、智能控制系统研究的数学工具9
习题和思考题10
第二章模糊控制的理论基础11
第一节引言11
一、模糊控制的发展11
二、模糊控制的特点12
三、模糊控制的定义12
第二节模糊集合论基础13
一、模糊集合的概念13
二、模糊集合的运算16
三、模糊集合运算的基本性质17
四、隶属度函数的建立18
五、模糊关系23
第三节模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成29
一、二值逻辑30
二、模糊逻辑及其基本运算31
三、模糊语言逻辑32
四、模糊逻辑推理36
五、模糊关系方程的解43
本章小结46
习题和思考题46
第三章模糊控制系统48
第一节模糊控制系统的组成48
一、模糊化过程49
二、知识库49
三、推理决策逻辑53
四、精确化计算54
第二节模糊控制器的设计55
一、模糊控制器的结构设计55
二、模糊控制器的基本类型57
三、模糊控制器的设计原则59
四、模糊控制器的常规设计方法59
第三节模糊控制器的设计举例64
一、流量控制的模糊控制器设计64
二、倒立摆的模糊控制器设计67
第四节模糊ＰＩＤ控制器的设计69
一、模糊控制器和常规PID的混合结构70
二、常规PID参数的模糊自整定技术72
本章小结73
习题和思考题74
上机实验题74
第四章人工神经元网络模型75
第一节引言75
一、神经元模型76
二、神经网络的模型分类77
三、神经网络的学习算法78
四、神经网络的泛化能力81
第二节前向神经网络模型82
一、单一人工神经元82
二、单层神经网络结构83
三、多层神经网络结构83
四、多层传播网络的BP学习算法84
五、BP学习算法的MATLAB例程89
第三节动态神经网络模型92
一、带时滞的多层感知器网络93
二、Hopfield神经网络94
三、回归神经网络100
本章小结102
习题和思考题103
第五章神经网络控制论104
第一节引言104
一、神经网络控制的优越性104
二、神经网络控制器的分类105
三*、神经网络的逼近能力108
第二节非线性动态系统的神经网络
辨识109
一、神经网络的辨识基础109
二、神经网络辨识模型的结构111
三*、非线性动态系统神经网络的
辨识115
第三节神经网络控制的学习机制121
一、监督式学习122
二、增强式学习124
第四节神经网络控制器的设计125
一、神经网络直接逆模型控制法125
二、直接网络控制法127
三、多神经网络自学习控制法129
四、单一神经元控制法130
本章小结132
习题和思考题132
第六章*智能控制的集成技术134
第一节模糊神经网络控制134
一、模糊神经网络的结构135
二、模糊神经网络的学习算法137
第二节基于神经网络的自适应控制143
一、自适应控制技术143
二、神经网络的模型参考自适应控制143
第三节智能控制的优化算法147
一、遗传学习算法147
二、蚁群学习算法149
三、迭代学习算法150
本章小结152
参考文献153

前言/序言

　　本书自从1999年问世以来，至今已经印刷了16次，被很多学校选为智能控制类课程的教材，并得到了教师与学生的认可与好评。读者反映，本书的体系结构简练，知识体系统一，内容循序渐进、深入浅出，并附有例题和习题，很方便对内容的理解及对概念的掌握。同时，许多读者也对本书的改进提出了宝贵的建议。为了适应智能控制技术教学的新需求，作者对本书第1版进行了修订，除了在第2版中保持第1版的优点之外，还着重对一些智能控制关键知识点进行延伸介绍，并增加了一些智能控制的新技术，尤其是对智能控制技术广泛使用的优化计算方法进行了介绍。同时，也对原书中的某些不足和文图错误进行修正。具体包括：　　1）在第三章增加了模糊控制系统的基本类型，介绍了模糊控制系统中常用的Takagi�睸ugeno型模糊控制器。　　2）模糊控制系统设计举例更加结合自动化专业的典型系统。例如通过对倒立摆的控制，说明了模糊控制理论也能解决自动化领域的一些典型控制难题，使读者对模糊控制系统的应用前景加深了认识。　　3）结合目前广泛使用的MATLAB数学工具，给出了BP学习算法的MATLAB 例程。　　4）在动态神经网络模型这一节，增加了近几年来有较好应用前景的回归神经网络模型。　　5）对第六章做了较大的改动，增加了遗传学习算法、蚁群学习算法等例程，删除了仿人控制和混沌控制的内容。　　此次修订得到机械工业出版社吉玲编辑的大力支持，在此表示感谢。由于作者的学识水平和教学经验都很有限，书中的缺点和错误在所难免，殷切希望广大读者和专家给予批评和指正。

《智能控制技术》（第二版）图书简介 一、 引言 在瞬息万变的现代工业和科研领域，如何实现对复杂系统的精确、高效且鲁棒的控制，一直是人类孜孜不倦的追求。从传统的自动控制理论，到如今蓬勃发展的智能控制技术，每一次理论的革新都极大地推动了人类社会的发展进程。本书《智能控制技术》（第二版）正是站在这一技术浪潮的前沿，旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的智能控制技术理论框架与实践指南。 本版在第一版的基础上，进行了大量的更新与修订，吸收了近年来智能控制领域最新的研究成果与技术进展，特别是在机器学习、深度学习与控制理论的交叉融合方面，进行了更为详尽的阐述。本书不仅着重于理论的严谨性，更强调其实际应用的可行性，通过丰富的案例和工程实例，帮助读者将抽象的理论知识转化为解决实际问题的强大工具。 本书的读者对象广泛，包括但不限于： 高等院校相关专业本科生、研究生和博士生： 为他们提供系统化的智能控制理论知识和前沿研究方向的指引。 从事自动化、控制工程、机器人、人工智能等领域的研发工程师： 为他们提供解决实际工程问题所需的先进技术和方法。 科研人员和技术专家： 为他们提供深入的理论分析、最新的研究动态以及启发创新思路的源泉。 对智能控制技术感兴趣的从业者和爱好者： 帮助他们建立对该领域的基本认知，了解其发展趋势和潜在应用。 本书的编写力求深入浅出，既有理论的深度，又不失内容的广度。通过循序渐进的讲解，希望能够带领读者逐步掌握智能控制的核心思想、关键算法及其在各个领域的应用。 二、 全面覆盖智能控制的核心理论与技术 本书的结构设计紧凑而全面，系统地涵盖了智能控制的方方面面，从基础概念到前沿技术，力求为读者构建一个完整的知识体系。 第一部分：智能控制的基础与理论基石 智能控制的概念与发展历程： 本章将深入探讨“智能控制”的内涵，与传统控制理论进行对比，阐述智能控制的必要性、优势以及其在不同发展阶段的关键技术突破。我们将追溯其发展脉络，从早期的模糊控制、专家系统，到神经网络控制，再到如今的机器学习与深度学习融合，勾勒出智能控制发展演进的宏伟蓝图。 模糊逻辑与模糊控制： 模糊逻辑作为智能控制的早期重要组成部分，其“以模糊代精确”的思维方式在处理不确定性、非线性以及人类经验知识方面展现出独特优势。本章将详细介绍模糊集合、模糊关系、模糊推理等基本概念，并重点讲解模糊逻辑控制器的设计原理、实现方法以及在实际系统中的应用。我们将通过具体的例子，如倒立摆、交通信号灯控制等，来阐释模糊控制的设计思路与性能表现。 人工神经网络与神经网络控制： 人工神经网络（ANNs）模仿人脑神经元的工作机制，具有强大的学习、泛化和容错能力，成为智能控制的关键技术之一。本章将深入剖析各种经典神经网络模型，如感知机、多层前馈网络（BP网络）、径向基函数网络（RBFN）等，讲解其结构、激活函数、学习算法（如反向传播算法）及其在系统辨识、模型预测、控制器设计等方面的应用。 遗传算法与进化计算： 遗传算法（GA）作为一种模拟自然选择和遗传进化的随机搜索算法，在解决优化问题、参数整定以及控制器结构设计等方面表现出色。本章将阐述遗传算法的基本原理，包括选择、交叉、变异等操作，并介绍其在智能控制中的应用，例如PID控制器参数的优化整定、模糊逻辑控制器（FLC）的模糊规则和隶属度函数的优化等。 专家系统与知识表示： 专家系统是早期人工智能在控制领域的尝试，通过模拟人类专家的知识和推理过程来解决特定领域的控制问题。本章将介绍专家系统的基本构成，如知识库、推理机、解释器等，以及不同的知识表示方法，并探讨其在故障诊断、系统优化等方面的应用潜力。 第二部分：现代智能控制的核心技术与前沿进展 深度学习在智能控制中的应用： 深度学习（Deep Learning）作为当前人工智能领域最活跃的分支，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，其强大的特征提取和模式识别能力也为智能控制带来了新的机遇。本章将重点介绍深度学习在智能控制中的关键技术，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并深入探讨其在系统辨识、状态估计、故障诊断、以及直接从传感器数据生成控制信号（端到端控制）等方面的应用。我们将通过无人驾驶、工业机器人抓取等典型案例，展示深度学习的强大威力。 强化学习与自适应控制： 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过试错学习来优化决策序列的方法，其核心思想是让智能体（agent）在与环境的交互中，通过奖励信号来学习最优策略。本章将详细介绍强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励、策略、价值函数等概念，以及DQN、Policy Gradient、Actor-Critic等主流算法。我们将重点探讨强化学习在复杂系统（如机器人路径规划、游戏AI、资源调度）中的应用，以及其与自适应控制的结合，实现对未知或时变系统的鲁棒控制。 模型预测控制（MPC）与智能优化： 模型预测控制（MPC）是一种能够处理多约束、多变量复杂系统的先进控制策略，其核心在于利用系统的动态模型预测未来一段时间内的系统行为，并通过优化算法求解最优控制序列。本章将介绍MPC的基本原理，包括预测模型、滚动优化、反馈校正等，并探讨如何结合智能优化算法（如粒子群优化PSO、模拟退火SA）来解决MPC中的非线性、大规模优化问题，实现更高效、更鲁棒的控制。 自学习与自适应智能控制： 自学习和自适应能力是智能控制的重要标志。本章将聚焦于能够在线学习和调整自身参数或模型的智能控制技术，包括基于神经网络的自适应控制器、基于模糊逻辑的自适应控制器、以及能够根据环境变化或系统性能反馈进行自我优化的控制策略。我们将探讨如何设计具有在线学习能力的控制器，以应对系统参数变化、外部扰动等不确定性。 智能控制器的集成与融合： 在许多复杂的实际应用场景中，单一的智能控制技术往往难以满足要求。本章将探讨如何将不同的智能控制技术（如模糊逻辑、神经网络、遗传算法、深度学习等）进行有效的集成与融合，形成混合智能控制系统（Hybrid Intelligent Control Systems），发挥各自优势，实现更优异的控制性能。我们将分析不同技术融合的策略和方法，以及在实际工程中的案例。 第三部分：智能控制技术的工程应用与实践 智能控制在机器人领域的应用： 机器人技术是智能控制最活跃的应用领域之一。本章将详细介绍智能控制在机器人中的应用，包括机器人路径规划与避障（利用深度学习、强化学习）、机器人轨迹跟踪与定位（利用神经网络、MPC）、机器人抓取与操作（利用深度学习、强化学习）、以及机器人协同作业等。我们将结合具体的机器人硬件平台和任务场景，展示智能控制技术的实际效果。 智能控制在工业自动化与过程控制中的应用： 工业自动化是智能控制的重要舞台。本章将探讨智能控制在化工、电力、冶金、制造业等领域的应用，例如：复杂生产过程的优化控制（利用MPC、强化学习）、设备故障诊断与预测性维护（利用深度学习、专家系统）、能源管理与优化（利用强化学习、预测模型）、以及智能工厂的建设等。 智能控制在交通运输系统中的应用： 智能交通系统是保障城市运行和居民出行的关键。本章将介绍智能控制在交通领域的应用，包括自动驾驶技术（利用深度学习、强化学习）、交通信号灯的智能调控（利用强化学习、模糊逻辑）、交通流量预测与管理（利用深度学习、时间序列分析）、以及无人机航迹规划与控制等。 智能控制在新能源与环境监测领域的应用： 随着对可持续发展和环境保护的日益重视，智能控制在新能源领域扮演着越来越重要的角色。本章将探讨智能控制在风力发电、太阳能发电的预测与调度（利用深度学习、预测模型）、智能电网的优化控制（利用强化学习、MPC）、以及环境监测与污染控制（利用机器学习、传感器网络）等方面的应用。 智能控制系统的设计、实现与评估： 除了理论和应用，本书还将关注智能控制系统的实际设计、开发和评估过程。本章将讨论如何选择合适的智能控制技术，如何进行系统建模与仿真，如何进行算法的实现与优化，以及如何对控制系统的性能进行科学的评估与验证。我们将介绍相关的软件工具和仿真平台，为读者提供实践指导。 三、 本书的特色与价值 理论体系的系统性与完整性： 本书力求构建一个全面、严谨且逻辑清晰的智能控制理论体系，从基础概念到前沿技术，层层递进，帮助读者建立扎实的理论基础。 理论与实践的深度结合： 本书不仅深入讲解理论，更注重其实际应用，通过丰富的工程案例和仿真实验，使读者能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。 前沿技术的前瞻性与时效性： 本版重点增加了深度学习、强化学习等当前最热门的智能控制技术及其在各领域的应用，紧跟学术研究和产业发展的最新动态。 深入浅出的讲解风格： 采用清晰易懂的语言，配合图示、表格和公式，力求让不同背景的读者都能理解和掌握相关内容。 工程师和研究者的实用工具： 为工程师提供解决实际工程问题的有效方法和技术，为研究者提供新的研究思路和理论支撑。 四、 结语 智能控制技术正以前所未有的速度改变着我们的世界，从工业生产到日常生活，其影响力日益凸显。本书《智能控制技术》（第二版）希望成为读者探索这个迷人领域的一盏明灯，提供必要的知识、方法和启发。我们相信，通过学习本书，读者将能够更好地理解和掌握智能控制的核心技术，并将其应用于未来的创新与实践，为推动科技进步和社会发展贡献力量。 我们期待本书能够成为您在智能控制领域学习、研究和工作的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我非常期待这本书能够深入探讨智能控制技术中的各种算法。我对于模糊逻辑控制、神经网络控制、自适应控制以及模型预测控制等方法都抱有浓厚的兴趣。我希望在这些部分，书中不仅能介绍算法的基本原理和数学模型，更能深入剖析这些算法的优缺点、适用范围以及在不同控制场景下的设计思路。例如，在介绍模糊逻辑控制时，我希望书中能够详细讲解如何选择合适的隶属函数和模糊规则，以及如何进行模糊系统的参数整定。在讨论神经网络控制时，我希望能够看到不同类型神经网络在控制问题中的应用实例，以及如何训练和优化这些网络。对于模型预测控制，我希望书中能够详细介绍其预测模型、滚动优化以及约束处理等关键环节，并结合实际系统给出具体的实现方法。总而言之，我希望这本书能提供一套系统性的算法学习路径，让我能够从基础概念到高级应用，都能够得到充分的理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

我一直对控制系统的稳定性分析和鲁棒性设计非常关注，因为这直接关系到控制系统的安全性和可靠性。在智能控制技术领域，如何保证这些复杂系统的稳定性和鲁棒性是一个巨大的挑战。我希望“智能控制技术（第2版）”能够在这个方面提供深入的探讨。我期待书中能够介绍一些用于分析智能控制系统稳定性的数学工具和方法，比如李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用，或者频域分析方法在神经网络控制系统中的运用。同时，我也希望书中能够阐述如何设计鲁棒的智能控制器，以应对模型不确定性、外部干扰和参数变化等不利因素。例如，在介绍自适应控制时，我希望能够看到如何设计自适应律来保证系统的稳定性。在讨论模型预测控制时，我希望能够了解如何处理模型误差和约束，以提高系统的鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

在当今快速发展的技术领域，知识的更新换代速度非常快。因此，一本优秀的教材，不仅要涵盖经典的理论知识，更要展现出对未来发展趋势的预见性。我希望“智能控制技术（第2版）”能够紧跟智能控制技术发展的最新动向，并在书中有所体现。我尤其对一些新兴的智能控制技术，如基于深度学习的强化学习在机器人控制和自动驾驶领域的应用，以及联邦学习在分布式智能控制系统中的潜力等充满期待。我希望书中能够提供一些关于这些前沿技术的介绍，以及它们可能带来的影响和挑战。同时，我希望作者能够分享一些自己对未来智能控制技术发展方向的看法和预测，为读者提供一些启发性的思考。一本能够引导读者展望未来的书籍，其价值将远超于仅仅传授现有的知识。

评分☆☆☆☆☆

我尤其看重一本技术类书籍是否能够清晰地阐述概念，并且循序渐进地引导读者。在许多技术书籍中，我经常会遇到一些令人费解的术语堆砌，或者理论知识跳跃性太强，导致初学者难以理解。我希望“智能控制技术（第2版）”能够避免这些问题，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，同时通过精心设计的章节结构，逐步引导读者建立起对智能控制技术的完整认知。例如，在介绍一些基础的控制理论时，我希望它能够结合直观的比喻或者简单的模型来帮助理解，而不是仅仅罗列数学公式。在深入到更高级的主题时，我希望它能够提供详细的推导过程和必要的背景知识，让读者能够理解“为什么”而不是仅仅知道“是什么”。这本书是否能够有效地将理论知识与实际应用联系起来，也是我非常关心的一点。毕竟，学习技术最终是为了解决实际问题。我希望书中能够包含一些典型的智能控制系统设计案例，从系统需求分析、模型建立、控制器设计到仿真验证，都能够有详细的阐述，这样我才能更好地理解如何在实际工程中应用这些技术。

评分☆☆☆☆☆

我非常关心一本技术书籍是否能够帮助我建立起解决问题的思维方式。学习智能控制技术，不仅仅是记住各种算法和公式，更重要的是学会如何分析问题，选择合适的工具，并最终解决实际的控制工程难题。我希望“智能控制技术（第2版）”能够在这方面提供一些指导。我期待书中能够引导读者进行系统性的问题分析，包括如何准确地定义控制目标、如何建立合适的数学模型、如何评估不同控制方法的优劣，以及如何进行控制器参数的整定和性能的优化。我希望书中能够提供一些解决典型控制问题的框架和方法论，让读者在面对新的问题时，能够有所借鉴。我希望这本书能够成为我解决智能控制问题的“良师益友”，而不是仅仅提供一套现成的答案。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，对于任何一本技术书籍，清晰的图表和插图都是必不可少的辅助材料。好的图表能够帮助读者更直观地理解抽象的概念，而清晰的插图则能够让读者更清晰地看到实际系统的结构和工作原理。我希望“智能控制技术（第2版）”能够在这方面做得出色。例如，在介绍各种控制算法时，我希望能够看到详细的流程图、框图或者状态转移图，来展示算法的执行过程。在讲解数学模型时，我希望能够看到相关的曲线图、时域图或者频域图，来直观地表现系统的动态特性。在展示实际应用案例时，我希望能够看到清晰的系统结构图、硬件连接图或者数据采集图。这些视觉化的辅助材料，将极大地提高我的学习效率，让我能够更快、更深入地理解书中的内容。

评分☆☆☆☆☆

对于一本技术书籍来说，作者的专业背景和写作功底至关重要。我通常会关注作者是否在相关领域有着深厚的学术造诣和丰富的实践经验。一个好的作者不仅能够准确地传达知识，还能够用一种引人入胜的方式来讲述，激发读者的学习兴趣。我希望“智能控制技术（第2版）”的作者能够具备这样的能力，他/她撰写的文字流畅、逻辑清晰，能够将枯燥的理论知识变得生动有趣。同时，我更希望作者能够展现出对智能控制技术发展趋势的深刻洞察，并在书中有所体现。例如，在介绍一些经典的控制算法后，我希望能够看到关于机器学习在控制领域的新应用，比如深度学习在模型预测控制中的作用，或者强化学习在自主导航系统中的应用。我还会关注书中是否提供了丰富的参考文献和进一步阅读的建议。对于真正有价值的技术书籍而言，它们往往是站在巨人的肩膀上，而一个好的作者也会鼓励读者继续探索和学习，而不是止步于书本内容。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何技术都离不开实践。因此，一本好的技术书籍，除了理论知识，更应该提供一些动手实践的机会。我希望“智能控制技术（第2版）”能够提供一些建议和指导，帮助读者将学到的知识付诸实践。例如，书中是否会介绍一些常用的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink、Python的控制库等，并提供一些使用这些软件进行智能控制系统仿真的教程或示例。我更希望书中能够提供一些简单的实验项目，让读者能够亲自动手搭建和调试控制系统，比如利用一些开源硬件平台，如Arduino或Raspberry Pi，来设计和实现一个简单的智能控制应用。这样的实践机会，能够极大地加深我对书本知识的理解，并培养我的工程实践能力。我希望这本书能够成为我学习智能控制技术的“实践指南”，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我。简洁的深蓝色背景，点缀着一些抽象的、充满科技感的线条和几何图形，中间是醒目的书名“智能控制技术（第2版）”，下方是作者的名字。这种设计既显得专业，又不失现代感，让人一眼就能联想到它所涵盖的领域——高度智能化的控制系统。拿在手里，纸张的质感也相当不错，厚实而有韧性，印刷清晰，字迹工整，整体给人一种精良制作的感觉，让人迫不及待地想翻开一探究竟。我一直对人工智能和自动化控制领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在当今社会，智能化的浪潮席卷各个行业，从工业生产到日常生活，无处不在。作为一名对这个领域有初步了解的读者，我期待这本书能为我打开新的视角，深入理解智能控制技术的底层原理、核心算法以及前沿应用。我希望它不仅仅是一本理论书籍，更能提供一些实际的案例分析和指导，让我能够将学到的知识与实际工程问题相结合，从而提升自己的专业技能。我还在犹豫是否要购买另一本关于机器学习的书籍，但“智能控制技术（第2版）”的封面和初步了解到的内容让我觉得它可能更具系统性和指导性，可以作为我学习智能控制的良好开端。

评分☆☆☆☆☆

我希望这本书能够非常详尽地介绍各种智能控制技术在不同工业领域的实际应用案例。我一直认为，脱离实际应用的理论知识是不完整的。因此，一本好的技术书籍应该能够清晰地展示这些理论是如何被转化为解决实际工程问题的有力工具的。我期待书中能够包含汽车控制、机器人控制、航空航天控制、过程控制以及能源系统控制等多个领域的案例分析。在每一个案例中，我希望能够看到详细的系统描述、控制目标的设定、智能控制算法的选择依据、具体的设计步骤以及最终的性能评估。例如，在汽车控制方面，我希望看到关于自动驾驶系统、牵引力控制系统或者电子稳定控制系统等方面的应用。在机器人控制方面，我希望能够深入了解机器人的路径规划、避障以及人机协作等方面的智能控制技术。只有通过这些具体的应用案例，我才能更好地理解智能控制技术的价值和潜力，并从中获得实际的工程经验。

评分☆☆☆☆☆

书还行，有点难，留着慢慢啃吧。

评分☆☆☆☆☆

书很好，学习python很好的教材

评分☆☆☆☆☆

书还行，有点难，留着慢慢啃吧。

评分☆☆☆☆☆

书很好，学习python很好的教材

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书还行，有点难，留着慢慢啃吧。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好