机器人手册 第2卷 机器人技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[意] 布鲁诺·西西利亚诺 著，《机器人手册》翻译委员会 译

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• 机器人技术
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• 人工智能
• 自动化
• 工程
• 电子工程
• 机械工程
• 控制系统
• 技术手册
• DIY

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111533818

版次：1

商品编码：11931078

品牌：机工出版

包装：精装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：410

产品特色

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编辑推荐

适读人群 ：刚进入机器人领域的工程技术人员、医生、计算机科学家、设计师；机器人爱好者、制作者

☆ 《机器人手册》由来自美国、德国、日本、意大利、加拿大等国家和地区的167位专家著写而成，凝聚了全球科学家的科技力量，绝对是机器人领域的百科全书！

　　☆ 这本书是全世界范围内机器人专家的心血凝结，反映了当前的机器人研究动态，囊括了机器人内在的科学原理，机器人爱好者必备佳品！书中的案例都是经典实例，有了这本书，你对机器人世界的历史、现状和未来都会有很好的掌握！

　　☆ 本手册内容深入浅出，并附有大量的实际案例，既方便自主学习也适合工业应用，是机器人爱好者的良师益友。

内容简介

　　《机器人手册第2卷机器人技术》共分3篇，详细介绍了机器人的传感与感知、操作与接口、移动式和分布式机器人技术。
　　传感与感知篇介绍用于生成机器人模型及外部环境的机器人的不同感觉形态和跨时空传感数据整合。包括力和触觉传感器、惯性传感器、全球定位系统和里程仪、声呐感测、距离传感器、三维视觉及识别、视觉伺服与视觉跟踪、多传感器数据融合。
　　操作与接口篇介绍了机器人与物体之间，机器人与人之间，机器人之间的交互。涵盖了面向操作任务的运动、接触环境的建模与作业、抓取、合作机械手、触觉学、遥操作机器人、网络遥操作机器人及人体机能增强型外骨骼。
　　移动式和分布式机器人篇介绍了轮式机器人运动控制、运动规划和避障、环境建模、同时定位与建图、基于行为的系统、分布式和单元式机器人、多机器人系统及网络机器人技术。
　　本手册内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和应用，可作为机器人、人工智能、自动化、控制以及计算机应用等专业科研人员、高校师生的参考用书，也可作为相关专业本科生或研究生的参考教材，还可供机器人业余爱好者参考。
　　Translation from the English language edition:Springer Handbook of Robotics by Bruno Siciliano and Oussama Khatib�hSpringer�睼erlag Berlin Heidelberg 2008. Springer is a part of Springer Science+Business Media.All Rights Reserved.This title is published in China by China Machine Press with license from Springer. This edition is authorized for sale in China only, excluding Hong Kong SAR, Macao SAR and Taiwan. Unauthorized export of this edition is a violation of the Copyright Act. Violation of this Law is subject to Civil and Criminal Penalties.本书由Springer授权机械工业出版社在中国境内（不包括香港、澳门特别行政区以及台湾地区）出版与发行。未经许可之出口，视为违反著作权法，将受法律之制裁。

作者简介

Bruno Siciliano（布鲁诺·西西利亚诺），1987年毕业于意大利那不勒斯大学，获电子工程学博士学位。控制和机器人技术的专家，那不勒斯大学计算机和系统工程PRISMA实验室主任。目前研究力控制、视觉伺服、工业机器人/手操作、轻型柔性手臂、人�不�器人交互以及服务机器人。合著出版图书6本，编辑合订本5本，发表期刊论文65篇，会议论文及专著章节165篇，被世界各机构邀请作了85次讲座和研讨会。施普林格高级机器人报告（STAR）系列、施普林格机器人手册的合作编辑，众多有声望期刊的编委会成员，许多国际会议的主席或联合主席。IEEE会士和ASME会士。IEEE机器人与自动化协会（RAS）主席，曾担任该协会技术活动副主席和出版活动副主席，卓越讲师，行政委员会和其他几个协会委员会成员。

　　Oussama Khatib（欧沙玛·哈提卜），1980年毕业于法国图卢兹的高等航空航天研究所（Sup�� Aero），获电子工程博士学位。斯坦福大学计算机科学教授。当前主要研究以人为本的机器人技术，以及关于人体运动合成、仿人机器人、触觉远程操控器、医疗机器人、与人友好机器人的设计。他在这些领域的研究依赖于他从事25年的研究成果，发表论文200余篇。他在世界各机构作了50多次主题报告，参与了几百次座谈会和研讨会。施普林格高级机器人报告（STAR）系列、施普林格机器人手册的合作编辑，担任知名机构和期刊的顾问编辑委员会成员，很多国际会议的主席或联合主席。IEEE会士，IEEE机器人与自动化协会（RAS）的卓越讲师，管理委员会成员。机器人研究国际基金委员会（IFRR）主席，曾获日本机器人协会（JARA）研究与发展奖。

内页插图

目录

译丛序
作者序一
作者序二
作者序三
作者序四
前言
编辑简介
各篇编者简介
作者列表
缩略语列表
引言

第3篇传感与感知
第19章力和触觉传感器
19.1传感器类型
19.2触觉信息处理
19.3集成的需求
19.4总结和展望
参考文献
第20章惯性传感器、全球定位系统和里程仪
20.1里程仪
20.2陀螺仪系统
20.3加速度仪
20.4惯性传感器套装
20.5全球定位系统
20.6全球定位系统和惯导的集成
20.7扩展阅读
20.8市场上的现有硬件
参考文献
第21章声呐感测
21.1声呐原理
21.2声呐波束图
21.3声速
21.4波形
21.5换能器技术
21.6反射物体模型
21.7伪影
21.8TOF测距
21.9回声波形编码
21.10回声波形处理
21.11CTFM声呐
21.12多脉冲声呐
21.13声呐环
21.14运动影响
21.15仿生声呐
21.16总结
参考文献
第22章距离传感器
22.1距离传感的基础知识
22.2距离配准
22.3导航与地形分类
22.4结论与扩展阅读
参考文献
第23章三维视觉及识别
23.1三维视觉和基于视觉的实时定位与地图重建
23.2识别
23.3结论及扩展阅读
参考文献
第24章视觉伺服与视觉跟踪
24.1视觉伺服的基本要素
24.2基于图像的视觉伺服
24.3基于位置的视觉伺服
24.4先进方法
24.5性能优化与规划
24.6 3-D参数估计
24.7目标跟踪
24.8关节空间控制的Eye-in-Hand和Eye-to-Hand系统
24.9结论
参考文献
第25章多传感器数据融合
25.1多传感器数据融合方法
25.2多传感器融合架构
25.3应用
25.4结论
参考文献

第4篇操作与接口
第26章面向操作任务的运动
26.1概述
26.2任务级控制
26.3操作规划
26.4装配运动
26.5集成反馈控制和规划
26.6结论与扩展阅读
参考文献
第27章接触环境的建模与作业
27.1概述
27.2刚体接触运动学
27.3力和摩擦力
27.4考虑摩擦时的刚体力学
27.5推操作
27.6接触面及其建模
27.7摩擦限定面
27.8抓取和夹持器设计中的接触问题
27.9结论与扩展阅读
参考文献
第28章抓取
28.1背景
28.2模型与定义
28.3可控制的转动和扭转
28.4约束分析
28.5范例
28.6结论与扩展阅读
参考文献
第29章合作机械手
29.1发展历史概述
29.2运动学和静力学
29.3协同工作空间
29.4动力学及负载分配
29.5工作空间分析
29.6控制
29.7结论与扩展阅读
参考文献
第30章触觉学
30.1概述
30.2触觉装置设计
30.3触觉再现
30.4触觉界面的控制和稳定
30.5触觉显示
30.6结论与展望
参考文献
第31章遥操作机器人
31.1综述
31.2遥操作机器人系统及其应用
31.3控制结构
31.4双向控制和力反馈控制
31.5结论
参考文献
第32章网络遥操作机器人
32.1综述与背景
32.2简要回顾
32.3通信与网络
32.4结论与展望
参考文献
第33章人体机能增强型外骨骼
33.1外骨骼系统简述
33.2上肢外骨骼
33.3智能辅助装置
33.4用于上肢外骨骼增强的控制结构
33.5智能辅助装置的应用
33.6下肢外骨骼
33.7外骨骼的控制策略
33.8下肢外骨骼设计中的要点
33.9现场就绪的外骨骼系统
33.10结论与扩展阅读
参考文献

第5篇移动式和分布式机器人技术
第34章轮式机器人运动控制
34.1背景
34.2控制模型
34.3面向完整性系统的控制方法的适应性
34.4非完整系统的特定方法
34.5补充材料和参考文献指南
参考文献
第35章运动规划和避障
35.1非完整移动机器人：运动规划满足控制理论
35.2运动学约束与可控性
35.3运动规划和小规模控制
35.4局部转向函数与小规模的控制性
35.5机器人和拖车
35.6近似方法
35.7从路径规划到避障
35.8避障定义
35.9避障技术
35.10避障中机器人的外形特征、运动学和动力学
35.11整合规划—反应
35.12结论、未来发展方向与扩展阅读
参考文献
第36章环境建模
36.1历史性回顾
36.2室内和结构化环境的建模
36.3自然环境和地形建模
36.4动态环境
36.5结论与扩展阅读
参考文献
第37章同时定位与建图
37.1概述
37.2SLAM：问题定义
37.3三种主要的SLAM方法
37.4结论和未来的挑战
37.5扩展阅读建议
参考文献
第38章基于行为的系统
38.1机器人控制方法
38.2基于行为的系统的基本原理
38.3基础行为
38.4基于行为系统中的表示法
38.5基于行为系统中的学习
38.6后续工作
38.7结论与扩展阅读
参考文献
第39章分布式和单元式机器人
39.1运动模块化
39.2机器人操纵的模块化
39.3几何重组型机器人系统的模块化
39.4鲁棒性模块化
39.5结论与扩展阅读
参考文献
第40章多机器人系统
40.1背景
40.2多机器人系统的体系结构
40.3通信
40.4群体机器人
40.5不均匀系统
40.6任务分配
40.7学习
40.8应用
40.9结论与扩展阅读
参考文献
第41章网络机器人
41.1概述
41.2技术发展水平和潜力
41.3研究面临的挑战
41.4控制
41.5控制通信
41.6感知通信
41.7感知控制
41.8通信控制
41.9结论与扩展阅读
参考文献

前言/序言

　　机器人在达到人类前沿的同时，积极应对着新兴领域中出现的各种挑战。新一代机器人和人类互动，和人类一起探索、工作，它们将会越来越多地接触人类及其生活。实用机器人的前景令人信服是半个世纪的机器人科学发展的结果，这种发展将机器人作为现代科学学科建立起来。
　　机器人领域的快速发展推动了这本《机器人手册》的诞生。随着期刊、会议论文集和专著的增加，参与机器人科学技术研究的人，特别是刚进入该领域的人，很难跟得上它大范围发展的脚步。由于机器人技术是多学科交叉的技术，这个任务就显得尤为艰难。
　　这本手册依据20世纪80、90年代机器人学的发展成果，这些成果对机器人领域的研究很有参考价值：《机器人策略：规划和控制》（Brady，Hollerbach，Johnson，Lozano Perez，和Mason，MIT出版社，1982），《机器人科学》（Brady，MIT出版社，1989），机器人评论1和2（Khatib，Craig，和 Lozano Pérez，MIT出版社，1989 和1992）。随着机器人领域更大的扩展以及向其他学科的日渐延伸，人们对一部包含机器人基本知识和先进发展的综合性参考手册的需求越来越强烈。
　　这本手册是世界各国多位积极参与机器人研究的作者的努力成果。将各位作者组织成一个目标明确、能力卓越的团队，卓有见地地介绍覆盖机器人各个领域的知识，这是一项艰巨的任务。
　　这个工程开始于2005年5月，我们和施普林格欧洲工程主管Dieter Merkle及STAR的资深编辑Thomas Ditzinger一起参加会议期间。一年以前，我们和Frans Groen一道发行了“斯普林格先进机器人技术”系列小册子，这个小册子迅速成为及时传播机器人技术研究信息的重要媒介。
　　正是在这种背景下，我们开始了这个具有挑战性的任务，满腔热情地开始规划开发技术结构和构建作者团队。我们构思了一部由3层架构、共7篇内容的手册，在机器人领域已经建立了的学术中心、目前正在进行的研发，以及新兴应用中获取该领域多层面的信息。
　　第一层即第1篇是机器人学基础。综合的方法和技术包含在第二层的四篇中，涵盖了机器人的结构、传感和感知，操作和接口，移动和分布式机器人。第三层，包括机器人技术在两个领域先进的应用，分别是：服务机器人和以人为中心的仿人机器人。
　　为了展开上述各部分，我们设想建立一个编辑团队，来整理作者的稿件，以组成各个章节。一年后我们的七人编辑团队形成了：David Orin，Frank Park，Henrik Christensen，Makoto Kaneko，Raja Chatila，Alex Zelinsky 和Daniela Rus�薄Ｓ姓庋�一批杰出的学者致力于这个手册的编辑工作，该手册在学术领域一定是高质量、大跨度的。
　　到2005年初，我们的作者超过了1150位。为了方便内部以及各个章节的交叉参照，把握手册的编写进度，我们制作了内部网站。第二年，就认真协调了手册的内容。尤其是在2005年和2006年春季的两个全日制举行的讲习班，大部分作者都出席了。
　　本手册的每一章都由至少3个独立的审稿人员进行审稿，通常都会包括那一章的编辑和两位相关章节的作者，有时候也会由一些该领域的其他专家进行审阅。必须审读两遍，有时候甚至是三遍。在这个过程中，只要认为有必要，就会加入几位新的作者。本书大部分章节在2007年夏季之前已定稿，在2008年早春之前书稿已全部完成——那时候，我们收到了10000多份电子邮件，汇集了来自165位作者的7篇总共64章1650多页的内容，有950幅插图，5500篇参考文献。
　　我们对作者们的脑力劳动深表谢意，也同样感谢审稿人员和各部分编辑的尽职尽责。感谢“施普林格科学和工程手册”的高级经理Werner Skolaut，他全力支持稿件的编辑加工工作，将手册的编辑和审稿、出版相结合，很快成为了我们团队很投入的一名队员。感谢Le�睺eX的工作人员的高度专业化的工作，他们重新排版了所有的文字，重绘和完善了很多图稿，同时在校对材料时及时地和作者互动。
　　在出版手册这个想法产生六年之后，这本手册终于面世了。除了它对研究人员的指导意义以外，我们也希望这本手册能够吸引一些新的研究者进入机器人领域，激励这个充满魅力的领域几十年的蓬勃发展。每一次努力的完成，总会带来新的令人振奋的挑战。在这种时候我们都会提醒我们的研究员——保持前进的梯度。
　　Bruno SicilianoOussama Khatib意大利那不勒斯大学、美国斯坦福大学2008年4月

《机器人学：运动、感知与控制》 简介 《机器人学：运动、感知与控制》是一部全面深入探讨机器人学核心原理与实践应用的著作。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并引导他们掌握构建、操作和理解各类机器人系统的关键技能。本书内容涵盖了机器人学的三个核心支柱：运动规划、环境感知以及运动控制。作者以清晰的逻辑、严谨的数学推导和丰富的案例分析，带领读者一步步解锁机器人世界的奥秘，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中受益匪浅。 第一部分：机器人运动学与动力学 本部分将从最基础的层面出发，为读者打下机器人运动学和动力学的基础。 刚体运动与坐标变换： 机器人是由一系列刚性连杆通过关节连接而成的。理解这些连杆在空间中的位置和姿态变化是至关重要的。本章将详细介绍齐次坐标系、四元数等数学工具，用于精确描述和计算刚体在三维空间中的平移和旋转。我们将学习如何进行坐标系的转换，包括齐次变换矩阵的构造与应用，这将是后续所有运动学分析的基石。例如，我们将探讨如何从一个关节的位姿推算出末端执行器的位姿，以及反之亦然。 机器人运动学：正运动学与逆运动学： 正运动学 (Forward Kinematics): 给定机器人各关节的角度或位移，计算出机器人末端执行器（例如机械手爪）在空间中的位姿。我们将学习使用Denavit-Hartenberg (DH) 参数法来系统地描述机器人连杆的几何关系，并通过矩阵乘法来推导末端执行器的整体变换。这部分内容将深入阐述如何通过一系列局部坐标变换的组合，最终得到机器人末端执行器相对于基座的全局位姿。 逆运动学 (Inverse Kinematics): 这是机器人学中最具挑战性但也是最核心的问题之一。给定机器人末端执行器期望达到的空间位姿，计算出机器人各关节需要达到的角度或位移。我们将探讨解析法和数值法两种求解途径。解析法适用于具有简单结构的机器人，能够直接推导出关节变量的解析表达式；而数值法则利用迭代优化算法（如雅可比迭代法、牛顿-拉夫逊法）来逼近解。本书将详细分析不同算法的优缺点、收敛性以及在实际应用中的注意事项。 机器人动力学： 机器人本体的运动不仅与几何结构有关，还与作用在其上的力和力矩相关。本章将深入研究机器人的动力学模型，包括惯性、科氏力和离心力、重力以及关节摩擦等因素。我们将学习建立描述机器人运动方程的两种主要方法：牛顿-欧拉法和拉格朗日法。 牛顿-欧拉法： 这是一种基于牛顿第二定律和欧拉方程的动力学建模方法，通过对机器人每一个连杆进行受力分析和运动方程推导，然后逐级累积得到整个机器人的动力学方程。这种方法直观易懂，计算量相对较小。 拉格朗日法： 这是一种基于能量守恒原理（动能与势能）的动力学建模方法，通过计算系统的总动能和总势能，然后应用拉格朗日方程来推导出系统的动力学方程。这种方法在处理复杂的系统时更为简洁和系统化。 本书将详细推导这两种方法的具体步骤，并比较它们的优劣，帮助读者根据具体问题选择合适的建模方法。 第二部分：机器人感知与环境建模 机器人需要在复杂的环境中自主行动，这就要求它能够“看见”并理解周围的世界。本部分将聚焦于机器人的感知能力。 传感器技术与数据采集： 机器人获取环境信息的主要途径是传感器。本章将详细介绍各种主流的机器人传感器，包括： 视觉传感器： 摄像头（单目、双目、RGB-D）、激光雷达 (LiDAR)、超声波传感器等。我们将探讨这些传感器的成像原理、数据特性（如图像、点云）以及它们各自的优缺点。 距离传感器： 红外测距、超声波测距、激光测距等，用于测量物体与机器人之间的距离。 惯性测量单元 (IMU)： 包括加速度计和陀螺仪，用于测量机器人的线加速度和角速度，从而推断其姿态和运动状态。 编码器： 安装在关节上，用于测量关节的角度或位移。 我们将讨论如何有效地从这些传感器获取原始数据，并进行预处理，例如滤波、校准等，以提高数据的质量和可用性。 特征提取与目标识别： 从原始传感器数据中提取有用的信息是感知系统的关键。本章将介绍图像处理和计算机视觉中的经典算法，用于从图像或点云数据中提取关键特征，例如： 边缘检测、角点检测： 如Canny算子、Harris角点检测。 SIFT、SURF、ORB等特征描述符： 用于提取图像中具有鲁棒性的局部特征点，并对其进行描述，以便进行匹配和识别。 物体检测与识别： 介绍基于机器学习的方法，如支持向量机 (SVM)、深度学习（CNN、YOLO、Faster R-CNN等）在识别和定位特定物体上的应用。我们将探讨如何利用这些技术让机器人“认识”周围的物体。 环境建模与地图构建： 为了进行导航和任务规划，机器人需要构建其所处环境的模型。本章将深入探讨各种环境建模技术： 占用栅格地图 (Occupancy Grid Maps): 将环境离散化为栅格，每个栅格表示该区域是否被占用。 特征地图 (Feature Maps): 存储环境中关键的几何特征点或线段。 点云地图 (Point Cloud Maps): 直接存储激光雷达等传感器扫描到的三维点集。 同时定位与地图构建 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM): 这是机器人学中最核心的感知问题之一。本书将详细介绍基于滤波（如卡尔曼滤波、粒子滤波）和基于图优化的SLAM算法，以及它们在构建一致性地图的同时定位机器人自身位置的方法。我们将探讨不同的SLAM算法（如激光SLAM、视觉SLAM）的原理、实现细节以及在不同环境下的适用性。 第三部分：机器人控制与规划 感知到的环境信息最终需要转化为机器人的行动。本部分将聚焦于机器人的控制与规划。 机器人轨迹规划： 机器人需要在起点和终点之间规划出一条安全、高效的运动路径。本章将介绍多种轨迹规划算法： 全局路径规划： 在已知地图中寻找从起点到终点的最优路径。我们将学习经典的搜索算法，如Dijkstra算法、A算法，以及基于采样的方法，如RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。 局部路径规划： 在动态环境中，根据传感器信息实时避开障碍物。我们将介绍诸如动态窗口法 (Dynamic Window Approach, DWA) 和向量场直方图 (Vector Field Histogram, VFH) 等局部避障算法。 平滑与优化： 讨论如何对规划出的路径进行平滑处理，以满足机器人的运动学和动力学约束，并提高运动的平稳性。 机器人运动控制： 规划出的轨迹需要被精确地执行。本章将深入研究各种机器人运动控制策略： PID 控制： 这是最常用也最基础的反馈控制算法，我们将详细介绍PID控制器的设计、参数整定方法（如Ziegler-Nichols方法）及其在机器人关节控制中的应用。 模型预测控制 (Model Predictive Control, MPC): 一种高级控制策略，利用系统模型预测未来的系统行为，并在一个预测时域内优化控制输入，以最小化代价函数。我们将探讨MPC在处理约束条件和提高鲁棒性方面的优势。 滑模控制 (Sliding Mode Control, SMC): 一种对参数变化和外部扰动具有鲁棒性的非线性控制方法。 阻抗控制与导纳控制： 讨论如何使机器人与环境进行柔顺的交互，特别是在接触操作任务中。 机器人动力学控制： 在某些应用中，需要考虑机器人的动力学特性来设计控制器，以实现更精确和高效的运动。本章将介绍： 基于动力学模型的控制器： 如反馈线性化控制、逆动力学控制等，这些方法利用已建立的动力学模型来抵消非线性动力学效应，从而实现更优的控制性能。 自适应控制与鲁棒控制： 探讨在机器人参数未知或变化的情况下，如何设计能够适应环境变化的控制器，以及如何提高控制器对外部干扰的鲁棒性。 群体机器人与协作： 随着机器人技术的发展，多机器人协同工作已成为一个重要研究方向。本章将简要介绍群体机器人系统的基本概念，包括： 协同导航： 如何让多个机器人共同完成导航任务，例如协同避障或共同探索。 任务分配： 如何有效地将任务分配给不同的机器人，以最大化整体效率。 通信与协调： 探讨多机器人之间信息交换和行为协调的机制。 应用实例与前沿展望 本书的最后部分将通过一系列具体的应用案例，展示机器人学理论在实际中的应用，例如：工业自动化中的机械臂抓取与装配、服务机器人中的导航与交互、无人驾驶汽车的感知与决策、以及医疗机器人中的手术辅助等。同时，我们将对机器人学领域的最新研究进展和未来发展趋势进行展望，包括类人机器人、软体机器人、生物混合机器人、以及人工智能与机器人学的深度融合等，激发读者的进一步探索热情。 《机器人学：运动、感知与控制》不仅是一本技术手册，更是一扇通往机器人智能世界的窗口。通过本书的学习，读者将能够深刻理解机器人是如何运动、如何感知周围环境以及如何被精确控制的，为未来在机器人领域的学习、研究或工程实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《机器人手册 第2卷：机器人技术》的封面设计真是太吸引人了！那种未来感十足的线条和色彩，让我一眼就觉得这不仅仅是一本书，更像是一扇通往未来科技的大门。我一直对机器人领域充满好奇，尤其是它们在不同场景下的应用，比如工业自动化、医疗服务、甚至是太空探索。我猜测第二卷会在第一卷的基础上，着重探讨机器人技术的实际应用和发展趋势。我希望书中能够涉及一些具体的应用案例，比如在智能制造中，机器人是如何提高生产效率和产品质量的；在医疗领域，机器人辅助手术是如何进行的；甚至是一些最新的研究方向，比如仿生机器人，它们是如何模仿生物体的运动和感知能力的。我很想知道，机器人技术是如何改变我们的生活的，以及未来几年内，我们可能会看到哪些突破性的进展。如果书中能有一些专家的观点和预测，那就更好了，这样我不仅能了解“是什么”，还能思考“为什么”和“会怎样”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的工程师，我的时间非常宝贵，所以我对技术书籍的要求很高。《机器人手册 第2卷：机器人技术》这本书，我希望它能成为我的工作得力助手。第一卷对我来说，已经提供了一个非常好的技术基础，让我对机器人领域的许多关键技术有了深入的了解。我期待第二卷能够更进一步，在更高级的机器人技术方面提供更具深度和实用性的内容。比如，我特别关心的是机器人控制算法的优化和创新，以及在复杂动态环境中，机器人如何实现高精度的定位和导航。此外，随着人工智能的飞速发展，AI与机器人技术的融合也是我非常感兴趣的方向。我希望第二卷能够深入探讨如何利用机器学习、深度学习等技术来提升机器人的感知、决策和学习能力。如果书中能够包含一些高级算法的数学推导和代码实现示例，那对我来说将是极大的帮助，我可以将其直接应用到我的工作中，解决实际遇到的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

终于等到了《机器人手册 第2卷：机器人技术》！作为一名从第一卷就入坑的忠实读者，我对这一卷的期待值简直爆棚。从第一卷开始，我就被书中那种严谨又不失趣味的讲解方式深深吸引，它不像那些枯燥的学术论文，而是用一种循序渐进、层层递进的方式，将复杂的机器人技术概念娓娓道来。第一卷主要聚焦于机器人的基础理论和通用部件，比如机械臂的运动学、动力学，传感器的原理和应用，以及基础的控制算法。我记得当时为了弄懂PID控制，反复看了好几遍，还结合书里的例子在模拟器上操作，那种豁然开朗的感觉至今难忘。所以，当知道第二卷将深入探讨“机器人技术”这个更宽泛的主题时，我立刻就想到了更多更前沿的内容。我非常期待它能在这个基础上，拓展到更复杂的机器人系统，比如高级路径规划、环境感知、多机器人协同，甚至是一些AI在机器人领域的应用，比如机器学习在机器人学习和决策中的作用。我猜测，第二卷可能会在第一卷的坚实基础上，为我们打开一个更广阔的机器人世界，让我能够更深入地理解现代机器人是如何工作的，以及它们未来可能的发展方向。我已经准备好我的笔记本和高光笔，迎接这场知识的盛宴了！

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《机器人手册 第2卷：机器人技术》的时候，我心里是有点小忐忑的。第一卷虽然很棒，但有些内容确实需要扎实的基础才能完全理解。我是一名从零开始接触机器人技术的爱好者，很多概念对我来说还是比较陌生的。我希望第二卷能在第一卷的基础上，更加“接地气”一些，或者说，能够提供更多实际操作的指导和案例。比如，如果能介绍一些具体的机器人平台，像ROS（机器人操作系统）在实际项目中的应用，或者一些常用算法的实现细节，我会觉得收获会更大。我知道机器人技术本身就很难，但如果能有一些“小白”也能轻松上手的项目演示，或者用更直观的比喻来解释复杂原理，那就太棒了。我一直梦想着能自己动手搭建一个小机器人，让它能够完成一些简单的任务。所以我对第二卷的期望是，它不仅能让我理解理论，更能激发我的实践热情，让我知道如何将学到的知识应用到实际中去。或许，书中能包含一些调试技巧，或者常见问题的解决方案，这对我这样的新手来说，简直是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的科幻迷，从小就对机器人充满了幻想。从《西部世界》到《人工智能》，机器人总是在我脑海中扮演着重要的角色。所以，当我在书店看到《机器人手册 第2卷：机器人技术》时，我的兴趣就被彻底点燃了。我非常期待这本书能够带我走进真实的机器人世界，让我了解那些只存在于想象中的机器人，是如何一步步变成现实的。我希望第二卷能够更加侧重于机器人的“智能化”和“人性化”方面。比如，机器人是如何理解人类的指令的？它们是如何与人类进行自然语言交流的？它们的情感模拟又是如何实现的？我希望书中能够揭示一些前沿的AI技术在机器人领域的应用，比如自然语言处理、计算机视觉、情感计算等等。我也想知道，在实现更高级的机器人智能的同时，我们还需要克服哪些技术和伦理上的挑战。总而言之，我希望这本书能满足我对机器人未来发展的好奇心，并让我看到科技如何将科幻变为现实。

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物流很给力，上午下单，下午到。产品质量也非常好，，非常值这个价钱。

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很好的啊，非常实用的书，值得拥有

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城市黑臭水体整治 排水口 管道及检查井治理技术指南(试行)释义 张悦唐建国主编 科技 书

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很基础，挺不错的，适合初学者。

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一直都对机器人方面很感兴趣，希望这本书可以对自己有较大的帮助

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从v海纳百川大V叫美女

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好的很，一如既往的相信京东

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三卷都买了，翻看了两卷。很强大的理论基础，是类似科技论文性质的，而非传统的查阅参数的那种手册，值得看看。