機器人傳感器及其信息融閤技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭彤穎，張輝 編

圖書標籤:

• 機器人
• 傳感器
• 信息融閤
• 感知技術
• 智能係統
• 數據處理
• 算法
• 控製
• 人工智能
• 機器人技術

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122283658

版次：1

商品編碼：12076174

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：161

字數：251000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書既可作為從事機器人學研究、開發和應用，以及正在學習機器人傳感器相關技術的工程師和技術人員的參考書或培訓教材，也可以作為高等院校自動控製、電子工程、機械工程、機電一體化、計算機應用等相關專業的高年級本科生或研究生的教材。
感器技術是一門實踐性很強的技術。本書在綜述常用傳感器技術基礎上，詳細介紹瞭機器人係統中的常用傳感器的原理和特點，討論瞭在使用傳感器過程中的標定和校準問題。另外，結閤目前科技前沿知識，闡述瞭多傳感器信息融閤的相關知識和在工業機器人中的應用實例。該書結構嚴謹，內容豐富，既注重理論性與係統性，又注重實用性和前瞻性。

內容簡介

本書詳細介紹瞭機器人傳感器的基礎知識和工作原理，以及多傳感器信息融閤技術的應用實例。全書共分10章，主要內容有傳感器的定義與分類、基本組成，機器人的係統組成，機器人常用的傳感器，智能傳感器技術及應用，多傳感器信息融閤技術的定義、分類，多傳感器信息定量和定性融閤的方法，後介紹瞭多傳感器信息融閤技術在裝配機器人、焊接機器人、移動機器人導航、測距和避障中的應用實例。
本書既可作為從事機器人學研究、開發和應用，以及正在學習機器人傳感器相關技術的工程師和技術人員的參考書或培訓教材，也可以作為高等院校自動控製、電子工程、機械工程、機電一體化、計算機應用等相關專業的高年級本科生或研究生的教材。

作者簡介

郭彤穎，瀋陽建築大學，副教授，郭彤穎，副教授，博士畢業於中國科學院瀋陽自動化研究所，具有多年在機器人控製及其相關領域的教學和科研經驗。先後在國內外重要期刊及學術會議上發錶論文與機器人相關論文30餘篇，其中EI檢索論文10餘篇，主持和參加20餘項省部級科研項目，具有豐富的實際工程經驗。

內頁插圖

目錄

第1章傳感器的基礎知識
1.1傳感器的定義和特點1
1.2傳感器的組成和分類1
1.3傳感器的標定7
1.4機器人與傳感器9
1.5傳感器及其技術的發展趨勢10
1.6多傳感器信息融閤的應用領域12

第2章機器人係統組成
2.1 機器人係統組成概述14
2.2機械結構係統14
2.2.1機械構件14
2.2.2傳動機構20
2.3驅動係統27
2.3.1液壓驅動27
2.3.2氣壓驅動29
2.3.3電氣驅動30
2.4感知係統32
2.4.1機器人對傳感器的要求32
2.4.2常用傳感器的特性34
2.5控製係統35
2.6人機交互係統37
2.7機器人-環境交互係統37

第3章機器人常用的傳感器
3.1機器人傳感器的分類38
3.2常用的內部傳感器39
3.2.1位置傳感器39
3.2.2速度傳感器42
3.2.3加速度傳感器43
3.2.4傾斜角傳感器45
3.2.5力覺傳感器46
3.3常用外部傳感器48
3.3.1視覺傳感器48
3.3.2觸覺傳感器51
3.3.3接近度傳感器54
3.3.4激光傳感器58

第4章智能傳感器
4.1智能傳感器概述60
4.1.1智能傳感器的定義60
4.1.2智能傳感器的構成61
4.1.3智能傳感器的關鍵技術61
4.2智能傳感器的功能與特點65
4.2.1智能傳感器的功能65
4.2.2智能傳感器的特點66
4.3智能傳感器的實現技術67
4.3.1非集成化智能傳感器68
4.3.2集成化智能傳感器68
4.3.3混閤式智能傳感器69
4.4無綫傳感網絡技術及其應用70
4.4.1無綫傳感網絡技術70
4.4.2無綫傳感器網絡在移動機器人通信中的應用74
4.5智能模糊傳感器技術及其應用76
4.5.1智能模糊傳感器技術76
4.5.2模糊傳感器在測量血壓中的應用79

第5章多傳感器信息融閤技術概述
5.1多傳感器信息融閤的定義81
5.2多傳感器信息融閤的分類81
5.3多傳感器信息融閤的係統結構86
5.4多傳感器信息融閤的方法87

第6章多傳感器的定量信息融閤
6.1傳感器的建模91
6.1.1觀測模型92
6.1.2相關模型93
6.1.3狀態模型94
6.2傳感數據的一緻性檢驗94
6.2.1假設檢驗法95
6.2.2距離檢驗法96
6.2.3人工神經網絡方法98
6.3基於參數估計的信息融閤方法99

第7章多傳感器的定性信息融閤
7.1Bayes方法103
7.1.1Bayes條件概率103
7.1.2Bayes方法在信息融閤中的應用103
7.1.3基於目標分類的Bayes決策方法104
7.2Dempster-Shafer證據推理106
7.2.1D-S理論的基礎概念106
7.2.2Dempster閤成法則107
7.2.3D-S證據理論在融閤中的應用108
7.3模糊理論110
7.3.1模糊理論110
7.3.2模糊理論在融閤中的應用111
7.4神經網絡法111
7.4.1神經網絡融閤信息的一般方法112
7.4.2神經網絡在融閤中的應用113
7.5粗糙集理論114
7.5.1粗糙集理論114
7.5.2基於粗糙集理論的多傳感器信息融閤118

第8章多傳感器在裝配機器人中的應用
8.1多傳感器信息融閤係統組成123
8.2位姿傳感器124
8.3柔性腕力傳感器127
8.4工件識彆傳感器128
8.5視覺傳感係統129

第9章多傳感器在焊接機器人中的應用
9.1焊接機器人常用的傳感器131
9.2電弧傳感係統131
9.3超聲傳感跟蹤係統133
9.4視覺傳感跟蹤係統135

第10章多傳感器信息融閤在移動機器人中的應用
10.1概述137
10.2多傳感器信息融閤在移動機器人導航中的應用139
10.3多傳感器信息融閤在移動機器人測距中的應用143
10.4多傳感器信息融閤在移動機器人避障中的應用157

參考文獻

前言/序言

傳感器技術是現代科技的前沿技術，發展迅猛，它同計算機技術、通信技術一起被稱為信息技術的三大支柱。機器人使用的傳感器作為機器人信息獲取的源頭，技術也日趨成熟完善，這在一定程度上推動著機器人技術的發展。我們不得不承認，即使是目前世界上智能程度的機器人，它對外部環境變化的適應能力也非常有限，還遠遠沒有達到人們預想的目標。為瞭解決這一問題，機器人研究領域的學者們一方麵研發機器人的各種外部傳感器，研究多信息處理係統，使其具有更高的性能指標和更廣的應用範圍；另一方麵，研究多傳感器信息融閤技術，為機器人的決策提供更準確、更全麵的環境信息。
機器人傳感器及其信息融閤技術的研究涉及人工智能、電子、機械、控製、計算機、信號處理等諸多理論和技術，是一個國傢高科技水平和工業自動化程度的重要體現。本書旨在為機械、電子、計算機、控製工程師和工程技術專傢們，以及研究生或高年級本科生提供的知識。在內容編排方麵，注重理論與工程實際的結閤、基礎知識與現代技術的結閤，內容豐富，反映瞭機器人傳感器的基礎知識以及與其相關的先進理論和技術。
本書共分10章，第1章主要講解傳感器的基礎知識，包括傳感器的定義與特點、組成與分類、機器人與傳感器、傳感器及其技術的發展趨勢、多傳感器信息融閤的應用領域；第2章介紹機器人係統組成，以及各組成部分的功能和特點；第3章從機器人內部傳感器和外部傳感器兩個方麵介紹瞭機器人常用傳感器的種類和工作原理；第4章介紹智能傳感器的定義、構成、關鍵技術、功能與特點，以及無綫傳感網絡和模糊傳感器技術及其應用實例；第5章介紹多傳感器信息融閤的定義、分類和係統結構；第6章介紹多傳感器定量信息融閤的常用方法，包括傳感數據的一緻性檢驗和基於參數估計的信息融閤方法；第7章介紹多傳感器定性信息融閤的常用方法，包括Bayes方法、Dempster�睸hafer證據推理、模糊理論、神經網絡法、粗糙集理論的原理及其應用；第8章列舉瞭多傳感器在裝配機器人中的應用實例，介紹瞭裝配機器人多傳感器係統的組成及其功能；第9章列舉瞭多傳感器在焊接機器人中的應用實例，介紹瞭焊接機器人利用聲傳感器和視覺傳感器進行焊縫跟蹤的原理；第10章列舉瞭多傳感器在移動機器人導航、測距和避障中的應用實例。
本書由郭彤穎進行整體策劃與統稿，由郭彤穎和張輝主編，其中第1章由郭彤穎、何嘉寜編寫，第2、3章由郭彤穎、王海忱編寫，第4章由張輝、任丹編寫，第5章由郭彤穎、劉劍編寫，第6章由許崇、陳露編寫，第7章由王長濤、宮巍、陳露編寫，第8章由郭彤穎、劉鼕莉編寫，第9章由郭彤穎、劉淑娟、趙嵐光編寫，第10章由郭彤穎、馮群、劉偉編寫。
本書的編寫參考瞭國內外學者的相關論著和資料，在此一並錶示衷心的謝意。
由於機器人技術的發展日新月異，再加上時間倉促、水平有限，本書難以全麵、詳細地對機器人傳感器技術的研究前沿和熱點問題一一進行探討。書中存在不足之處，敬請讀者批評指正。

編者

《深度學習在圖像識彆與生成中的應用》 本書旨在深入探討深度學習技術在圖像識彆和圖像生成這兩個核心領域的最新進展、關鍵理論、典型算法以及實際應用。全書內容結構嚴謹，邏輯清晰，既有理論的高度，又有實踐的深度，適閤相關領域的研究人員、工程師、研究生以及對深度學習在視覺領域應用感興趣的技術愛好者閱讀。 第一部分：深度學習基礎迴顧與圖像識彆 本部分將首先快速迴顧深度學習的核心概念，為後續內容奠定基礎。我們將從神經網絡的基本結構（如感知機、多層感知機）齣發，逐步深入到現代深度學習模型中的關鍵組成部分，包括： 激活函數：探討ReLU、Sigmoid、Tanh等常用激活函數的原理、優缺點及其在深度網絡中的作用。 損失函數：詳細介紹用於分類和迴歸任務的各類損失函數，如交叉熵損失、均方誤差損失等，並分析它們如何指導模型優化。 優化算法：梳理梯度下降及其變種，包括SGD、Momentum、Adam、RMSprop等，講解它們在加速模型收斂和避免局部最優方麵的作用。 正則化技術：介紹Dropout、Batch Normalization、Weight Decay等技術，闡述它們如何有效防止模型過擬閤，提升泛化能力。 在掌握瞭基礎理論之後，我們將重點轉嚮深度學習在圖像識彆中的應用。這部分內容將涵蓋： 捲積神經網絡（CNN）：這是圖像識彆領域最核心的模型。我們將詳細剖析CNN的構成單元，包括捲積層、池化層、全連接層，解釋它們如何通過提取圖像的空間層級特徵來完成識彆任務。 捲積層：深入講解捲積核的作用、步長、填充等超參數的意義，以及不同類型的捲積（如標準捲積、空洞捲積、分組捲積）的應用場景。 池化層：分析最大池化和平均池化的原理，以及它們如何實現特徵降維和增強模型的魯棒性。 經典CNN架構：係統介紹並解析AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、ResNet、DenseNet等裏程碑式的CNN模型。對於每種架構，我們將重點分析其創新點（如ReLU的首次大規模應用、Inception模塊的並行多尺度處理、Residual Connection的深度優化、Dense Connection的特徵重用）及其對後續研究的影響。 目標檢測：超越簡單的圖像分類，目標檢測旨在識彆圖像中的特定物體並定位其位置。我們將介紹兩種主流的目標檢測範式： 兩階段檢測器：以R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）為代錶，講解區域建議網絡（RPN）的工作原理，以及如何結閤區域建議和分類迴歸來完成檢測。 單階段檢測器：以YOLO係列（YOLOv1-v8）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）為代錶，分析其如何一步到位完成目標框預測和分類，以及它們在速度和精度上的權衡。 圖像分割：將像素級彆的分類擴展到圖像分割任務。 語義分割：介紹FCN（Fully Convolutional Network）及其變種，講解如何利用全捲積結構實現像素級彆的類彆預測。 實例分割：重點講解Mask R-CNN等模型，分析如何在目標檢測的基礎上，進一步為每個檢測到的實例生成像素級掩碼。 圖像識彆中的其他重要技術： 注意力機製（Attention Mechanism）：介紹自注意力、多頭注意力等概念，以及它們如何讓模型聚焦於圖像的重要區域。 Transformer在視覺領域的應用：隨著Vision Transformer (ViT)的齣現，Transformer模型在圖像識彆領域也展現齣強大的潛力。我們將探討其基本原理，以及如何將序列處理的Transformer應用於圖像數據。 第二部分：深度學習在圖像生成中的應用 本部分將聚焦於深度學習在創造新穎圖像方麵的強大能力，涵蓋生成模型的核心技術和最新進展。 生成對抗網絡（GAN）：GAN是圖像生成領域最成功的模型之一。我們將深入剖析GAN的原理： 生成器與判彆器：詳細解釋生成器如何從噪聲中生成逼真圖像，判彆器如何區分真實圖像和生成圖像，以及它們之間相互對抗、共同進化的過程。 GAN的訓練挑戰：探討GAN訓練過程中常見的模式崩潰（Mode Collapse）、梯度消失/爆炸等問題，並介紹相關的解決方案。 經典GAN變種：介紹DCGAN、WGAN、StyleGAN、BigGAN等具有裏程碑意義的GAN變種，分析它們在網絡結構、損失函數、訓練穩定性等方麵的改進，以及它們在生成高分辨率、多樣性圖像方麵的能力。 條件生成：講解如何通過引入條件信息（如文本描述、類彆標簽、其他圖像）來控製生成圖像的內容，包括Conditional GAN (cGAN)、Pix2Pix、CycleGAN等。 變分自編碼器（VAE）：VAE是另一種重要的生成模型，它基於概率圖模型和神經網絡。 編碼器與解碼器：講解VAE如何將輸入數據編碼到低維的潛在空間，並通過解碼器從潛在空間重構數據。 重參數化技巧：解釋如何通過重參數化技巧來解決潛在變量采樣的問題，使其可導。 VAE在圖像生成中的應用：探討VAE如何用於生成新穎的圖像，以及在數據壓縮、異常檢測等方麵的應用。 擴散模型（Diffusion Models）：近年來，擴散模型在圖像生成領域取得瞭突破性進展，其生成質量甚至超越瞭GAN。 前嚮擴散過程：描述如何逐步嚮數據添加噪聲，直至其完全變為高斯噪聲。 反嚮去噪過程：講解如何訓練一個神經網絡來學習逆嚮過程，即從噪聲中逐步恢復齣原始數據。 DDPM、DDIM及後續工作：介紹Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的基本框架，以及DDIM等加速采樣方法。 條件擴散模型：探討如何結閤條件信息（如文本提示）來引導擴散模型生成特定內容的圖像，例如Stable Diffusion、DALL-E 2等模型的核心思想。 文本到圖像生成：這是當前最熱門的研究方嚮之一。本書將探討如何結閤自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）技術，實現從文本描述生成高質量圖像。 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）：分析CLIP如何學習文本和圖像之間的對齊關係，以及它在零樣本圖像識彆和圖像生成中的作用。 Attention機製在文本到圖像生成中的作用：講解Transformer模型如何處理文本序列，並將其信息融入到圖像生成過程中。 生成框架：介紹基於GAN、VAE或擴散模型，結閤文本編碼器（如BERT、GPT）構建端到端的文本到圖像生成係統。 圖像到圖像翻譯（Image-to-Image Translation）：將一張圖像的風格或內容轉換成另一張相似但不同的圖像。 CycleGAN：講解其如何通過非配對圖像進行風格遷移，例如將照片轉換為油畫風格。 Pix2Pix：介紹其如何使用配對圖像進行條件圖像生成，例如將語義分割圖轉換為逼真圖像。 其他高級圖像到圖像翻譯技術：如超分辨率、圖像修復、著色等。 第三部分：實踐與展望 本部分將提供更具操作性的指導，並對未來發展趨勢進行展望。 深度學習框架與工具：介紹主流的深度學習框架，如PyTorch和TensorFlow，以及常用的庫和工具，如OpenCV、NumPy、Scikit-learn等，並提供一些代碼實現的示例，幫助讀者動手實踐。 數據集與評估指標：列舉在圖像識彆和生成領域常用的數據集（如ImageNet, COCO, CelebA, LSUN等），並詳細介紹評估模型性能的常用指標（如準確率、IoU、FID、IS等），強調理解這些指標的意義和局限性。 模型部署與優化：討論如何將訓練好的深度學習模型部署到實際應用中，包括模型壓縮、量化、推理加速等技術。 倫理與社會影響：探討深度學習在圖像領域的應用可能帶來的倫理和社會問題，如數據隱私、偏見、深度僞造（Deepfake）等，並呼籲負責任的研究與應用。 未來發展趨勢：展望深度學習在圖像領域的未來研究方嚮，例如更高效的生成模型、更具創造力的AI藝術傢、個性化圖像生成、多模態融閤的進一步發展等。 本書通過係統性的梳理和深入的分析，緻力於幫助讀者全麵理解深度學習在圖像識彆與生成領域的強大力量，並掌握相關的核心技術，為進一步的研究與開發提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我總覺得，現代科技發展到今天，最令人著迷的莫過於那些“看不見”的力量。比如說，一個無人機是如何在復雜地形中精準定位並完成航拍任務的？又或者，一個工業機器人是如何在流水綫上以毫厘不差的精度進行組裝的？這些神奇的背後，必然隱藏著一套極其精密的“感官係統”和“決策機製”。《機器人傳感器及其信息融閤技術》這個書名，在我看來，正是點明瞭這一切的核心。它讓我聯想到，書中或許會詳細講解各種類型傳感器的特性，比如它們的分辨率、精度、響應速度、抗乾擾能力等等。我猜想，作者可能會深入分析光學傳感器（如攝像頭、紅外傳感器）、聲學傳感器（如麥剋風）、慣性測量單元（IMU）、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達等在機器人應用中的優劣勢。而“信息融閤”這個概念，更是引人入勝。我相信，它探討的不僅僅是數據的簡單疊加，而是一種更高層次的智慧。例如，當一個機器人同時接收到攝像頭和雷達的信息時，它如何權衡兩者的準確性和可靠性，從而得齣一個更優的判斷？書中是否會介紹卡爾曼濾波、粒子濾波、貝葉斯推斷等經典的融閤算法？又或者，是否會涉及深度學習在傳感器數據融閤中的應用，例如利用捲積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）來處理和理解復雜的傳感器輸入？我非常好奇，這本書是否會提供一些實際的案例研究，展示這些技術如何在具體的機器人應用場景中發揮關鍵作用，例如在智能製造、倉儲物流、安防監控等領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《機器人傳感器及其信息融閤技術》，以下是五段讀者評價，每段約300字，風格和內容均有顯著差異，且不包含書中實際內容，旨在模擬不同讀者對一本未讀過的書籍進行想象中的評價： 一直以來，我對於那些能夠模仿甚至超越人類感知能力的智能設備都充滿著好奇。想象一下，一個機器人能夠“看見”世界，能夠“觸摸”物體，甚至能夠“聽”懂周圍的聲音，這本身就是一項令人驚嘆的成就。這本書的書名《機器人傳感器及其信息融閤技術》立刻抓住瞭我的眼球，它仿佛打開瞭一扇通往未來科技的大門。我腦海中勾勒齣瞭各種場景：在繁華都市的街道上，自動駕駛汽車精確地感知著行人和車輛的動態，它們是如何做到如此迅速且準確的判斷？在遙遠的太空，機器人探測器如何在陌生的環境中導航，捕捉那些難以捉摸的行星信息？在醫療領域，微型機器人如何通過各種傳感器深入人體，執行精密的診斷和治療？我想，這本書很可能深入淺齣地剖析瞭這些“感知”背後的奧秘。它或許會詳細介紹激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等各種“眼睛”和“耳朵”，解釋它們的工作原理，以及如何剋服環境乾擾，獲取高質量的數據。更令人期待的是“信息融閤”這一部分，這就像是給機器人大腦注入瞭智慧。不同的傳感器數據，可能來自不同的視角和方式，如何將這些零散的信息整閤成一個連貫、準確、完整的世界模型？這其中一定涉及復雜的算法和精妙的設計。我甚至可以想象，書中可能會探討如何處理傳感器之間的不確定性，如何讓機器人從海量數據中提取齣最有價值的信息，從而做齣明智的決策。這本書，在我看來，不僅僅是關於技術，更是關於如何賦予機器以“智慧”和“感知”，讓它們更好地服務於人類社會。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠“感知”世界的機器充滿著好奇，它們是如何做到這一切的呢？《機器人傳感器及其信息融閤技術》這個書名，就像是一個密碼，解鎖瞭我對這個未知領域的探索欲望。我想象著，這本書會像一個博學的嚮導，帶領我深入瞭解機器人的“感官係統”。它可能會詳細介紹各種傳感器，比如那些用於“看見”的攝像頭、激光雷達，用於“聽見”的麥剋風，甚至可能還有那些用於“觸摸”的力傳感器。我猜測，書中會細緻地講解這些傳感器的原理，它們是如何將物理世界的信號轉化為機器可以理解的數字信號的，以及在各種復雜環境下，它們如何保持工作的穩定性和準確性。而“信息融閤”這個概念，更是讓我充滿瞭期待。我理解，這就像是給機器人提供瞭一個“超級大腦”，能夠將來自不同“感官”的信息進行整閤，從而形成一個更全麵、更深刻的認知。書中是否會介紹一些巧妙的算法，比如如何將攝像頭捕捉到的圖像信息與激光雷達提供的距離信息結閤起來，從而實現更精準的三維感知？我甚至可以想象，書中可能會探討如何利用人工智能技術，讓機器人能夠從海量的信息中學習，並不斷優化其感知和決策能力。我希望，這本書能用清晰易懂的語言，配閤生動的圖解，將這些高深的技術變得觸手可及。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣的技術愛好者來說，《機器人傳感器及其信息融閤技術》這個書名簡直就是一股強大的吸引力。我一直對機器人的“眼睛”和“大腦”是如何協同工作的感到好奇，而這本書名恰恰觸及瞭這一核心。我腦海裏浮現齣各種生動的畫麵：一個先進的掃地機器人，它如何通過各種傳感器來繪製室內地圖，避開障礙物，並規劃齣最高效的清潔路徑？一輛自動駕駛汽車，它如何整閤來自攝像頭、雷達、激光雷達和超聲波傳感器的數據，實時感知周圍的交通環境，並做齣安全的駕駛決策？我預計，這本書會深入剖析各種傳感器的技術細節，可能包括它們的光學特性、電學特性、信號處理方法，以及在不同應用場景下的選擇標準。更讓我期待的是“信息融閤”部分。我設想，這部分內容會介紹如何將來自不同傳感器、不同模態的信息有效地結閤起來，從而獲得比單一傳感器更準確、更魯棒的感知結果。這本書是否會探討一些高級的融閤算法，比如基於概率圖模型的融閤方法，或者利用深度學習模型進行端到端的信息融閤？我非常希望，書中能夠通過豐富的圖示和案例，清晰地闡述這些復雜的技術概念，並且可能還會涉及一些實際的工程挑戰和解決方案，例如如何處理傳感器數據的時空同步問題，以及如何應對傳感器失效或故障的情況。

評分☆☆☆☆☆

每次看到那些流暢運行的智能設備，我都會不禁思考，它們是如何“認識”周圍的世界的。我常常想象，如果我能深入瞭解這個過程，那該多麼有趣。《機器人傳感器及其信息融閤技術》這個書名，在我腦海中勾勒齣瞭一幅關於機器“感知”的宏偉圖景。我猜想，這本書很可能會從最基礎的傳感器類型講起，比如，解釋為什麼有些機器人會用到“眼睛”（攝像頭、激光雷達），而有些則需要“耳朵”（麥剋風）。它或許會詳細闡述各種傳感器的物理原理，例如光學原理、聲學原理、電磁感應原理，甚至可能涉及到一些材料科學的知識。更重要的是，我期待書中能夠詳細解析“信息融閤”是如何讓機器人擁有更全麵的認知能力的。我設想，當機器人同時接收到多個傳感器的數據時，比如來自攝像頭、雷達和IMU的數據，它如何將這些看似不相關的信號整閤起來，形成一個統一、準確的環境模型？這本書是否會深入探討各種信息融閤的策略，比如早融閤、晚融閤，以及它們的適用場景？我尤其好奇，作者是否會介紹一些現代的融閤技術，比如利用機器學習或人工智能來優化融閤過程，使得機器人能夠更好地處理傳感器噪聲、數據不一緻性以及動態環境的變化。我想，如果這本書能夠提供一些具體的算法推導和僞代碼示例，那就更加完美瞭，這樣我就可以更好地理解和實踐這些技術。

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財務亂開發票，換開發票還一堆規矩，耽誤時間。

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教材不錯，內容 結構都不錯…

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很好！！！！！！！！！！！！！

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此用戶未填寫評價內容

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好書，搞活動買，超值！

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物流速度很快，外在看不錯，後邊再仔細拜讀！！！

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內容還沒來得及看，書是正品

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