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店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111504375

商品編碼：12801563346

頁數：1

字數：1

內容簡介

YL6648

概率機器人 +機器人控製係統的設計與MATLAB仿真:基本設計方法 2本

9787111504375定價：99元 9787302456964定價：69元

概率機器人 

• 齣版社: 機械工業齣版社; 第1版 (2017年5月8日)
• 
  
• 平裝: 495頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787111504375

  目錄

  目 錄 
  譯者序 
  原書前言 
  緻謝 
  第Ⅰ部分 基礎知識 
  第1章 緒論 1 
  1.1 機器人學中的不確定性 1 
  1.2 概率機器人學 2 
  1.3 啓示 6 
  1.4 本書導航 7 
  1.5 概率機器人課程教學 7 
  1.6 文獻綜述 8 
  第2章 遞歸狀態估計 10 
  2.1 引言 10 
  2.2 概率的基本概念 10 
  2.3 機器人環境交互 14 
  2.3.1 狀態 15 
  2.3.2 環境交互 16 
  2.3.3 概率生成法則 18 
  2.3.4 置信分布 19 
  2.4 貝葉斯濾波 20 
  2.4.1 貝葉斯濾波算法 20 
  2.4.2 實例 21 
  2.4.3 貝葉斯濾波的數學推導 23 
  2.4.4 馬爾可夫假設 25 
  2.5 錶示法和計算 25 
  2.6 小結 26 

• 。。。。。

  機器人控製係統的設計與MATLAB仿真:基本設計方法

• 齣版社: 清華大學齣版社; 第1版 (2016年12月1日)
• 
  
• 平裝: 306頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787302456964, 7302456968
• 條形碼: 9787302456964
• 商品尺寸: 25.8 x 18.6 x 0.6 cm
• 商品重量: 590 g

  目錄

  前言
  仿真程序使用說明
  第1章緒論
  1.1機器人控製方法簡介
  1.1.1機器人常用的控製方法
  1.1.2不確定機器人係統的控製
  1.2機器人動力學模型及其結構特性
  1.3基於S函數的Simulink仿真
  1.3.1S函數簡介
  1.3.2S函數使用步驟
  1.3.3S函數的基本功能及重要參數設定
  1，3.4S函數描述實例
  第2章機械手PID控製
  2.1機械手獨立PD控製
  2.1.1控製律設計

• 。。。。。

探索概率機器人與控製係統的奧秘：理論與實踐的深度融閤 本書係由兩本重量級著作組成，旨在為讀者構建一個全麵且深入的概率機器人學和機器人控製係統設計理論框架，並輔以強大的MATLAB仿真工具，助您掌握從理論到實踐的完整技能鏈。無論您是機器人領域的初學者，渴望建立堅實基礎，還是經驗豐富的研究者，尋求突破性進展，亦或是工程師，希望優化現有係統，這兩本著作都將是您寶貴的智力財富。 第一捲：概率機器人學——不確定性下的智能導航與感知 在當今高度智能化的時代，機器人已不再是簡單執行預設指令的機械臂，而是能夠理解環境、自主決策、並能在復雜多變的世界中優雅行進的智能體。然而，現實世界充滿瞭不確定性：傳感器噪聲、模型誤差、環境變化，甚至執行器的隨機性，都為機器人的精準感知和可靠導航帶來瞭巨大挑戰。概率機器人學正是在這樣的背景下應運而生，它提供瞭一套強大的數學工具和算法框架，用以量化和管理這些不確定性，從而實現機器人在未知環境中的智能行為。 本書第一捲，《概率機器人學》，將帶您踏上一段探索不確定性下機器人智能的奇妙旅程。我們將從概率論的基礎概念齣發，循序漸進地引入概率機器人學中的核心思想。首先，您將深入理解貝葉斯定理在機器人狀態估計中的核心作用。貝葉斯定理是如何將先驗知識與觀測數據相結閤，從而推斷齣機器人最有可能的狀態的？我們將通過清晰的數學推導和直觀的圖示，為您揭示其精妙之處。 接下來，本書將詳細闡述概率分布在機器人感知與定位中的關鍵地位。您將學習如何使用高斯分布、卡爾曼濾波器（Kalman Filter）及其各種變種，如擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter, UKF），來處理連續狀態空間中的動態係統。這些濾波器如何有效地融閤多傳感器數據，濾除噪聲，並給齣機器人在時間和空間上的最優估計？我們將通過詳實的例子，剖析這些算法的內在機製和適用場景。 對於更復雜的非綫性係統以及離散狀態空間，粒子濾波器（Particle Filter），又稱濛特卡洛定位（Monte Carlo Localization, MCL），將是您必須掌握的工具。本書將深入講解粒子濾波器的原理，包括粒子錶示、重要性采樣（Importance Sampling）和重采樣（Resampling）等關鍵步驟。您將學習如何利用大量的“粒子”來近似概率分布，從而實現對機器人復雜狀態的準確估計，這對於機器人在GPS信號弱或完全丟失的室內環境中進行定位至關重要。 感知是機器人理解環境的基石。本書將重點介紹概率地圖構建（Probabilistic Mapping），包括占用柵格地圖（Occupancy Grid Map）和特徵地圖（Feature Map）的概率構建方法。您將學習如何利用傳感器數據，如激光雷達（LiDAR）、攝像頭（Camera）和超聲波傳感器（Ultrasonic Sensor），通過概率模型來構建環境的錶示，並隨著機器人運動和新的觀測不斷更新這些地圖。這將是機器人進行路徑規劃和自主導航的基礎。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同步定位與地圖構建，是概率機器人學中的一項核心技術，也是本書的重中之重。您將全麵瞭解SLAM的挑戰，包括尺度漂移、纍積誤差等問題，並學習多種主流的SLAM算法，如基於特徵的SLAM（Feature-based SLAM）和基於感知的SLAM（Direct SLAM）。我們將深入探討圖優化（Graph Optimization）在SLAM中的應用，例如Gauss-Newton和Levenberg-Marquardt算法，以及如何利用因子圖（Factor Graph）來錶示SLAM問題，實現全局一緻性的定位和地圖構建。 此外，本書還將觸及運動模型（Motion Model）的設計，包括齊次變換（Homogeneous Transformation）和裏程計模型（Odometry Model），以及觀測模型（Observation Model）的設計，如何將傳感器測量值與環境模型關聯起來。我們還將探討概率定位在各種場景下的應用，例如多機器人協同定位、動態環境下的定位挑戰，以及在未知環境中進行探索的策略。 通過對《概率機器人學》的學習，您將不僅掌握一係列強大的概率工具和算法，更能深刻理解機器人如何在充滿不確定性的真實世界中實現智能的感知、定位與導航，為後續的控製係統設計打下堅實的基礎。 第二捲：機器人控製係統的設計與MATLAB仿真——理論指導下的實踐操作 理論的精妙最終需要轉化為實際的運動。本書第二捲，《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：基本設計方法》，將為您提供一套係統性的方法論，指導您如何設計、實現和驗證各類機器人控製係統，並充分利用MATLAB這一強大的工程仿真平颱，將理論知識轉化為可執行的仿真模型。 首先，我們將從機器人運動學和動力學的基礎入手，這是理解機器人運動行為的關鍵。您將學習正嚮運動學（Forward Kinematics）和逆嚮運動學（Inverse Kinematics），如何根據關節角度計算末端執行器的位置和姿態，以及如何根據期望的末端執行器位姿求解關節變量。本書將詳細介紹雅可比矩陣（Jacobian Matrix）在運動學分析中的作用，以及如何利用它來分析機器人的速度和奇異性。 接著，我們將深入探討機器人動力學。您將學習如何建立機器人的拉格朗日方程（Lagrangian Equations）或牛頓-歐拉方程（Newton-Euler Equations）來描述機器人的運動狀態。理解動力學模型對於設計有效的控製器至關重要，因為控製器需要考慮機器人的慣性、重力、科裏奧利力和離心力等因素。 本書的核心內容將集中在機器人控製器的設計。我們將從經典的PID控製器（Proportional-Integral-Derivative Controller）開始，深入剖析其工作原理，以及如何在機器人控製中進行參數整定。隨後，我們將介紹更高級的控製策略，包括力矩控製（Torque Control）、位置控製（Position Control）和阻抗控製（Impedance Control），並討論它們各自的適用場景和優缺點。 特彆地，本書將詳細介紹基於模型的控製方法，如模型預測控製（Model Predictive Control, MPC）。您將學習如何利用機器人的動力學模型來預測未來的運動軌跡，並在預測範圍內優化控製輸入，以實現魯棒且高效的控製。我們還將探討自適應控製（Adaptive Control）和魯棒控製（Robust Control）等先進技術，它們能夠應對模型不確定性或外部乾擾。 MATLAB仿真將在本書中扮演至關重要的角色。您將學習如何利用MATLAB的Simulink環境來構建機器人的仿真模型。從運動學模型的建立，到動力學模型的仿真，再到控製器的集成與測試，每一步都將配以詳細的MATLAB代碼示例和仿真截圖。您將學習如何利用MATLAB的Robotics System Toolbox、Control System Toolbox和Optimization Toolbox等工具箱，快速高效地實現各種控製算法和仿真場景。 本書將通過一係列具體的機器人控製實例來鞏固您的理解。例如，您將學習如何設計一個機器人的軌跡跟蹤控製器，使其能夠精確地跟隨預設的運動軌跡。您還將學習如何設計一個避障控製器，使機器人在復雜的環境中能夠安全地導航。此外，我們還會探討多機器人協同控製的基本原理，以及如何利用MATLAB進行仿真驗證。 在學習過程中，您將深入理解傳感器反饋在閉環控製中的作用，以及如何將來自第一捲中概率機器人學所獲得的估計信息（如位置、姿態）集成到控製係統中，實現更智能、更魯棒的控製。 通過學習《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》，您將獲得將理論知識轉化為實際工程應用的寶貴經驗。您將能夠獨立設計、實現和仿真各種機器人控製係統，並具備解決實際機器人控製問題的能力，為您的學術研究或工程實踐注入強大的動力。 總而言之，這兩本著作相輔相成，共同為您勾勒齣瞭一幅完整的機器人技術藍圖。 從理解機器人在不確定環境中如何“思考”和“感知”（概率機器人學），到掌握如何讓它“行動”和“執行”（機器人控製係統設計與仿真），您將獲得一套完整的知識體係和實踐技能。本書不僅是一套教材，更是一場深入探索智能機器人世界的旅程，它將激發您的創造力，助您在瞬息萬變的機器人領域中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我量身定做的！最近公司接瞭個新項目，需要做一些復雜的機器人路徑規劃和導航，我之前雖然接觸過一些基礎的機器人學知識，但對於如何在高精度、不確定性環境下實現自主導航，總感覺抓不住核心。偶然間發現瞭這套書，特彆是《概率機器人》這本書，簡直是及時雨！它裏麵關於狀態估計、傳感器融閤、SLAM（同時定位與地圖構建）的講解，從理論到算法，再到實際應用，都講得非常透徹。我最喜歡的是它對貝葉斯濾波、粒子濾波等核心概念的解釋，圖文並茂，即使是復雜的數學公式，也能被化繁為簡，讓我這個非科班齣身的讀者也能理解。而且，書裏還列舉瞭很多真實世界的案例，比如自動駕駛汽車、無人機導航等，讓我能更直觀地感受到這些理論是如何落地的。雖然我還沒完全深入到《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》的部分，但僅僅是《概率機器人》這一本，就已經讓我對項目有瞭更清晰的思路和更紮實的理論基礎。感覺擁有瞭它，再也不怕麵對那些“概率”和“不確定性”帶來的挑戰瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對科技前沿充滿好奇的普通讀者，我一直對機器人如何“思考”和“行動”感到非常著迷。之前看瞭很多科幻電影，覺得機器人簡直無所不能。但當我真正接觸到《概率機器人》這本書時，我纔意識到，原來讓機器人變得“聰明”和“可靠”，背後有著多麼深厚的理論支撐。它讓我明白瞭，原來機器人並不是單純的按照預設程序執行任務，而是通過不斷地收集信息、評估風險、做齣最優選擇來完成目標的。書中的很多例子，比如機器人如何在一片陌生的環境中找到自己的位置，或者如何避開突然齣現的障礙物，都讓我覺得非常神奇。而《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》這本書，則讓我看到瞭這些“神奇”是如何通過精確的計算和編程實現的。雖然我可能不會親自去操作MATLAB，但通過書中的描述，我能夠想象齣工程師們是如何一步步構建齣機器人的“大腦”和“身體”，讓它們能夠按照指令精確地做齣反應。這套書為我打開瞭一個全新的視角，讓我對機器人技術有瞭更深刻的認識和敬意。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我是被“包郵”吸引來的，但沒想到這套書的質量和內容遠超我的預期！我是一個業餘愛好者，對機器人技術一直很感興趣，但缺乏係統性的學習資源。《概率機器人》這本書，雖然名字聽起來有點“高大上”，但裏麵的講解非常人性化，它並沒有上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是循序漸進地引導讀者理解概率在機器人感知和決策中的重要性。比如，它會用非常形象的比喻來解釋傳感器噪聲、定位誤差等問題，讓我這種理工科背景不那麼深厚的人也能輕鬆理解。而《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》則更偏嚮於動手實踐，書中提供的MATLAB代碼，清晰明瞭，注釋也很詳細，我嘗試著修改瞭一些參數，看著仿真界麵裏機器人的動作變化，成就感爆棚！這套書給瞭我一個非常好的起點，讓我這個“小白”也能一步步地踏入機器人技術的世界，並且很有信心能夠自己搭建一些簡單的機器人模型，進行仿真和測試。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的機器人工程師，從業多年，接觸過各種各樣的機器人項目，從工業自動化到服務機器人。坦白說，在實際工作中，我們常常會遇到各種各樣意想不到的挑戰，尤其是在麵對復雜的環境和不確定性時，如何讓機器人做齣準確的判斷和決策，是至關重要的。《概率機器人》這本書，對於我來說，就像一本“武功秘籍”，它係統地梳理瞭概率abilistic方法在機器人領域的核心應用，從狀態估計、傳感器融閤，到路徑規劃、SLAM，幾乎涵蓋瞭所有關鍵的技術點。書中的算法講解嚴謹而深入，對於我這種需要不斷精進專業技能的人來說，非常有價值。而《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》則為我們提供瞭將這些理論付諸實踐的工具和方法，MATLAB作為行業內廣泛使用的仿真平颱，書中提供的豐富示例，能夠幫助我們快速驗證和優化控製策略，大大縮短瞭産品研發周期，也降低瞭試錯成本。這套書絕對是值得每一位機器人從業者收藏和研讀的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的機器人專業研究生，一直以來都對機器人控製係統理論和實際實現之間的鴻溝感到睏惑。很多課程都偏重理論，講到控製算法的時候，也隻是停留在數學模型層麵，對於如何在具體的硬件平颱上實現，以及如何利用仿真工具來驗證和優化控製策略，都涉及得比較少。這套書的齣現，恰好彌補瞭這一塊的不足。《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》這本書，從基礎的機器人動力學建模，到PID、模糊控製、自適應控製等經典控製方法，再到一些更高級的控製技術，都進行瞭詳細的介紹。最關鍵的是，它不僅僅是理論的堆砌，還提供瞭大量的MATLAB仿真代碼示例，這對於我這樣的學生來說，簡直是無價之寶！我可以直接運行、修改這些代碼，觀察不同控製參數對機器人運動軌跡的影響，以及在不同乾擾下的錶現。這種“理論+實踐”的學習方式，讓我對機器人控製係統有瞭更深刻的理解，也大大提升瞭我獨立完成畢業設計的能力。現在，我終於可以把那些枯燥的控製理論“活起來”瞭！