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店铺： 义博图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111504375

商品编码：12801563346

页数：1

字数：1

内容简介

YL6648

概率机器人 +机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法 2本

9787111504375定价：99元 9787302456964定价：69元

概率机器人 

• 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2017年5月8日)
• 
  
• 平装: 495页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787111504375

  目录

  目 录 
  译者序 
  原书前言 
  致谢 
  第Ⅰ部分 基础知识 
  第1章 绪论 1 
  1.1 机器人学中的不确定性 1 
  1.2 概率机器人学 2 
  1.3 启示 6 
  1.4 本书导航 7 
  1.5 概率机器人课程教学 7 
  1.6 文献综述 8 
  第2章 递归状态估计 10 
  2.1 引言 10 
  2.2 概率的基本概念 10 
  2.3 机器人环境交互 14 
  2.3.1 状态 15 
  2.3.2 环境交互 16 
  2.3.3 概率生成法则 18 
  2.3.4 置信分布 19 
  2.4 贝叶斯滤波 20 
  2.4.1 贝叶斯滤波算法 20 
  2.4.2 实例 21 
  2.4.3 贝叶斯滤波的数学推导 23 
  2.4.4 马尔可夫假设 25 
  2.5 表示法和计算 25 
  2.6 小结 26 

• 。。。。。

  机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法

• 出版社: 清华大学出版社; 第1版 (2016年12月1日)
• 
  
• 平装: 306页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787302456964, 7302456968
• 条形码: 9787302456964
• 商品尺寸: 25.8 x 18.6 x 0.6 cm
• 商品重量: 590 g

  目录

  前言
  仿真程序使用说明
  第1章绪论
  1.1机器人控制方法简介
  1.1.1机器人常用的控制方法
  1.1.2不确定机器人系统的控制
  1.2机器人动力学模型及其结构特性
  1.3基于S函数的Simulink仿真
  1.3.1S函数简介
  1.3.2S函数使用步骤
  1.3.3S函数的基本功能及重要参数设定
  1，3.4S函数描述实例
  第2章机械手PID控制
  2.1机械手独立PD控制
  2.1.1控制律设计

• 。。。。。

探索概率机器人与控制系统的奥秘：理论与实践的深度融合 本书系由两本重量级著作组成，旨在为读者构建一个全面且深入的概率机器人学和机器人控制系统设计理论框架，并辅以强大的MATLAB仿真工具，助您掌握从理论到实践的完整技能链。无论您是机器人领域的初学者，渴望建立坚实基础，还是经验丰富的研究者，寻求突破性进展，亦或是工程师，希望优化现有系统，这两本著作都将是您宝贵的智力财富。 第一卷：概率机器人学——不确定性下的智能导航与感知 在当今高度智能化的时代，机器人已不再是简单执行预设指令的机械臂，而是能够理解环境、自主决策、并能在复杂多变的世界中优雅行进的智能体。然而，现实世界充满了不确定性：传感器噪声、模型误差、环境变化，甚至执行器的随机性，都为机器人的精准感知和可靠导航带来了巨大挑战。概率机器人学正是在这样的背景下应运而生，它提供了一套强大的数学工具和算法框架，用以量化和管理这些不确定性，从而实现机器人在未知环境中的智能行为。 本书第一卷，《概率机器人学》，将带您踏上一段探索不确定性下机器人智能的奇妙旅程。我们将从概率论的基础概念出发，循序渐进地引入概率机器人学中的核心思想。首先，您将深入理解贝叶斯定理在机器人状态估计中的核心作用。贝叶斯定理是如何将先验知识与观测数据相结合，从而推断出机器人最有可能的状态的？我们将通过清晰的数学推导和直观的图示，为您揭示其精妙之处。 接下来，本书将详细阐述概率分布在机器人感知与定位中的关键地位。您将学习如何使用高斯分布、卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其各种变种，如扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF），来处理连续状态空间中的动态系统。这些滤波器如何有效地融合多传感器数据，滤除噪声，并给出机器人在时间和空间上的最优估计？我们将通过详实的例子，剖析这些算法的内在机制和适用场景。 对于更复杂的非线性系统以及离散状态空间，粒子滤波器（Particle Filter），又称蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization, MCL），将是您必须掌握的工具。本书将深入讲解粒子滤波器的原理，包括粒子表示、重要性采样（Importance Sampling）和重采样（Resampling）等关键步骤。您将学习如何利用大量的“粒子”来近似概率分布，从而实现对机器人复杂状态的准确估计，这对于机器人在GPS信号弱或完全丢失的室内环境中进行定位至关重要。 感知是机器人理解环境的基石。本书将重点介绍概率地图构建（Probabilistic Mapping），包括占用栅格地图（Occupancy Grid Map）和特征地图（Feature Map）的概率构建方法。您将学习如何利用传感器数据，如激光雷达（LiDAR）、摄像头（Camera）和超声波传感器（Ultrasonic Sensor），通过概率模型来构建环境的表示，并随着机器人运动和新的观测不断更新这些地图。这将是机器人进行路径规划和自主导航的基础。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同步定位与地图构建，是概率机器人学中的一项核心技术，也是本书的重中之重。您将全面了解SLAM的挑战，包括尺度漂移、累积误差等问题，并学习多种主流的SLAM算法，如基于特征的SLAM（Feature-based SLAM）和基于感知的SLAM（Direct SLAM）。我们将深入探讨图优化（Graph Optimization）在SLAM中的应用，例如Gauss-Newton和Levenberg-Marquardt算法，以及如何利用因子图（Factor Graph）来表示SLAM问题，实现全局一致性的定位和地图构建。 此外，本书还将触及运动模型（Motion Model）的设计，包括齐次变换（Homogeneous Transformation）和里程计模型（Odometry Model），以及观测模型（Observation Model）的设计，如何将传感器测量值与环境模型关联起来。我们还将探讨概率定位在各种场景下的应用，例如多机器人协同定位、动态环境下的定位挑战，以及在未知环境中进行探索的策略。 通过对《概率机器人学》的学习，您将不仅掌握一系列强大的概率工具和算法，更能深刻理解机器人如何在充满不确定性的真实世界中实现智能的感知、定位与导航，为后续的控制系统设计打下坚实的基础。 第二卷：机器人控制系统的设计与MATLAB仿真——理论指导下的实践操作 理论的精妙最终需要转化为实际的运动。本书第二卷，《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：基本设计方法》，将为您提供一套系统性的方法论，指导您如何设计、实现和验证各类机器人控制系统，并充分利用MATLAB这一强大的工程仿真平台，将理论知识转化为可执行的仿真模型。 首先，我们将从机器人运动学和动力学的基础入手，这是理解机器人运动行为的关键。您将学习正向运动学（Forward Kinematics）和逆向运动学（Inverse Kinematics），如何根据关节角度计算末端执行器的位置和姿态，以及如何根据期望的末端执行器位姿求解关节变量。本书将详细介绍雅可比矩阵（Jacobian Matrix）在运动学分析中的作用，以及如何利用它来分析机器人的速度和奇异性。 接着，我们将深入探讨机器人动力学。您将学习如何建立机器人的拉格朗日方程（Lagrangian Equations）或牛顿-欧拉方程（Newton-Euler Equations）来描述机器人的运动状态。理解动力学模型对于设计有效的控制器至关重要，因为控制器需要考虑机器人的惯性、重力、科里奥利力和离心力等因素。 本书的核心内容将集中在机器人控制器的设计。我们将从经典的PID控制器（Proportional-Integral-Derivative Controller）开始，深入剖析其工作原理，以及如何在机器人控制中进行参数整定。随后，我们将介绍更高级的控制策略，包括力矩控制（Torque Control）、位置控制（Position Control）和阻抗控制（Impedance Control），并讨论它们各自的适用场景和优缺点。 特别地，本书将详细介绍基于模型的控制方法，如模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。您将学习如何利用机器人的动力学模型来预测未来的运动轨迹，并在预测范围内优化控制输入，以实现鲁棒且高效的控制。我们还将探讨自适应控制（Adaptive Control）和鲁棒控制（Robust Control）等先进技术，它们能够应对模型不确定性或外部干扰。 MATLAB仿真将在本书中扮演至关重要的角色。您将学习如何利用MATLAB的Simulink环境来构建机器人的仿真模型。从运动学模型的建立，到动力学模型的仿真，再到控制器的集成与测试，每一步都将配以详细的MATLAB代码示例和仿真截图。您将学习如何利用MATLAB的Robotics System Toolbox、Control System Toolbox和Optimization Toolbox等工具箱，快速高效地实现各种控制算法和仿真场景。 本书将通过一系列具体的机器人控制实例来巩固您的理解。例如，您将学习如何设计一个机器人的轨迹跟踪控制器，使其能够精确地跟随预设的运动轨迹。您还将学习如何设计一个避障控制器，使机器人在复杂的环境中能够安全地导航。此外，我们还会探讨多机器人协同控制的基本原理，以及如何利用MATLAB进行仿真验证。 在学习过程中，您将深入理解传感器反馈在闭环控制中的作用，以及如何将来自第一卷中概率机器人学所获得的估计信息（如位置、姿态）集成到控制系统中，实现更智能、更鲁棒的控制。 通过学习《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》，您将获得将理论知识转化为实际工程应用的宝贵经验。您将能够独立设计、实现和仿真各种机器人控制系统，并具备解决实际机器人控制问题的能力，为您的学术研究或工程实践注入强大的动力。 总而言之，这两本著作相辅相成，共同为您勾勒出了一幅完整的机器人技术蓝图。 从理解机器人在不确定环境中如何“思考”和“感知”（概率机器人学），到掌握如何让它“行动”和“执行”（机器人控制系统设计与仿真），您将获得一套完整的知识体系和实践技能。本书不仅是一套教材，更是一场深入探索智能机器人世界的旅程，它将激发您的创造力，助您在瞬息万变的机器人领域中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对科技前沿充满好奇的普通读者，我一直对机器人如何“思考”和“行动”感到非常着迷。之前看了很多科幻电影，觉得机器人简直无所不能。但当我真正接触到《概率机器人》这本书时，我才意识到，原来让机器人变得“聪明”和“可靠”，背后有着多么深厚的理论支撑。它让我明白了，原来机器人并不是单纯的按照预设程序执行任务，而是通过不断地收集信息、评估风险、做出最优选择来完成目标的。书中的很多例子，比如机器人如何在一片陌生的环境中找到自己的位置，或者如何避开突然出现的障碍物，都让我觉得非常神奇。而《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》这本书，则让我看到了这些“神奇”是如何通过精确的计算和编程实现的。虽然我可能不会亲自去操作MATLAB，但通过书中的描述，我能够想象出工程师们是如何一步步构建出机器人的“大脑”和“身体”，让它们能够按照指令精确地做出反应。这套书为我打开了一个全新的视角，让我对机器人技术有了更深刻的认识和敬意。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我是被“包邮”吸引来的，但没想到这套书的质量和内容远超我的预期！我是一个业余爱好者，对机器人技术一直很感兴趣，但缺乏系统性的学习资源。《概率机器人》这本书，虽然名字听起来有点“高大上”，但里面的讲解非常人性化，它并没有上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解概率在机器人感知和决策中的重要性。比如，它会用非常形象的比喻来解释传感器噪声、定位误差等问题，让我这种理工科背景不那么深厚的人也能轻松理解。而《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》则更偏向于动手实践，书中提供的MATLAB代码，清晰明了，注释也很详细，我尝试着修改了一些参数，看着仿真界面里机器人的动作变化，成就感爆棚！这套书给了我一个非常好的起点，让我这个“小白”也能一步步地踏入机器人技术的世界，并且很有信心能够自己搭建一些简单的机器人模型，进行仿真和测试。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的机器人工程师，从业多年，接触过各种各样的机器人项目，从工业自动化到服务机器人。坦白说，在实际工作中，我们常常会遇到各种各样意想不到的挑战，尤其是在面对复杂的环境和不确定性时，如何让机器人做出准确的判断和决策，是至关重要的。《概率机器人》这本书，对于我来说，就像一本“武功秘籍”，它系统地梳理了概率abilistic方法在机器人领域的核心应用，从状态估计、传感器融合，到路径规划、SLAM，几乎涵盖了所有关键的技术点。书中的算法讲解严谨而深入，对于我这种需要不断精进专业技能的人来说，非常有价值。而《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》则为我们提供了将这些理论付诸实践的工具和方法，MATLAB作为行业内广泛使用的仿真平台，书中提供的丰富示例，能够帮助我们快速验证和优化控制策略，大大缩短了产品研发周期，也降低了试错成本。这套书绝对是值得每一位机器人从业者收藏和研读的。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为我量身定做的！最近公司接了个新项目，需要做一些复杂的机器人路径规划和导航，我之前虽然接触过一些基础的机器人学知识，但对于如何在高精度、不确定性环境下实现自主导航，总感觉抓不住核心。偶然间发现了这套书，特别是《概率机器人》这本书，简直是及时雨！它里面关于状态估计、传感器融合、SLAM（同时定位与地图构建）的讲解，从理论到算法，再到实际应用，都讲得非常透彻。我最喜欢的是它对贝叶斯滤波、粒子滤波等核心概念的解释，图文并茂，即使是复杂的数学公式，也能被化繁为简，让我这个非科班出身的读者也能理解。而且，书里还列举了很多真实世界的案例，比如自动驾驶汽车、无人机导航等，让我能更直观地感受到这些理论是如何落地的。虽然我还没完全深入到《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》的部分，但仅仅是《概率机器人》这一本，就已经让我对项目有了更清晰的思路和更扎实的理论基础。感觉拥有了它，再也不怕面对那些“概率”和“不确定性”带来的挑战了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的机器人专业研究生，一直以来都对机器人控制系统理论和实际实现之间的鸿沟感到困惑。很多课程都偏重理论，讲到控制算法的时候，也只是停留在数学模型层面，对于如何在具体的硬件平台上实现，以及如何利用仿真工具来验证和优化控制策略，都涉及得比较少。这套书的出现，恰好弥补了这一块的不足。《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》这本书，从基础的机器人动力学建模，到PID、模糊控制、自适应控制等经典控制方法，再到一些更高级的控制技术，都进行了详细的介绍。最关键的是，它不仅仅是理论的堆砌，还提供了大量的MATLAB仿真代码示例，这对于我这样的学生来说，简直是无价之宝！我可以直接运行、修改这些代码，观察不同控制参数对机器人运动轨迹的影响，以及在不同干扰下的表现。这种“理论+实践”的学习方式，让我对机器人控制系统有了更深刻的理解，也大大提升了我独立完成毕业设计的能力。现在，我终于可以把那些枯燥的控制理论“活起来”了！