机器人学.机器视觉与控制-MATLAB算法基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] PeterCorke（彼得科克），刘荣等译 著

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• 机器人学
• 机器视觉
• 控制
• MATLAB
• 算法
• 基础
• 图像处理
• 自动化
• 人工智能
• 工程

店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121259906

商品编码：28604858114

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-05-01

内容介绍
本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， *1部分“基础知识”（*2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方*；*二部分“移动机器人”（第4章到第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方*；第三部分“臂型机器人”（第7章到第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（*10章到*14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征*取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（*15章和*16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方*。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算*和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

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目录
*1章 绪言 1.1 关于本书 1.1.1 MATLAB软件 1.1.2 读者对象及*备知识 1.1.3 符号与约定 1.1.4 怎样使用本书 1.1.5 使用本书教学 1.1.6 本书梗概 *1部分 基 础 知 识 *2章 位置与姿态描述 2.1 二维空间位姿描述 2.2 三维空间位姿描述 2.2.1 三维空间姿态描述 2.2.2 平移与旋转组合*1章  绪言
1.1  关于本书
1.1.1  MATLAB软件
1.1.2  读者对象及*备知识
1.1.3  符号与约定
1.1.4  怎样使用本书
1.1.5  使用本书教学
1.1.6  本书梗概
*1部分  基 础 知 识
*2章  位置与姿态描述
2.1  二维空间位姿描述
2.2  三维空间位姿描述
2.2.1  三维空间姿态描述
2.2.2  平移与旋转组合
2.3  本章zong结
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习题
第3章  时间与运动
3.1  轨迹
3.1.1  平滑1维轨迹
3.1.2  多维的情况
3.1.3  多段轨迹
3.1.4  三维空间姿态插值
3.1.5  笛卡儿运动
3.2  时变坐标系
3.2.1  旋转坐标系
3．2．2  增量运动
3.2.3  惯性导航系统
3.3  本章zong结
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习题
*二部分  移动机器人
第4章  移动机器人载体
4.1  机动性
4．2  移动机器人小车
4.2.1  移动到1个点
4.2.2  跟踪1条直线
4.2.3  跟踪1般路径
4.2.4  运动到1个位姿
4.3  飞行机器人
4.4  本章zong结
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习题
第5章  机器人导航
5.1  反应式导航
5.1.1  Braitenberg车
5.1.2  简单自动机
5.2  基于地图的路径规划
5.2.1  距离变换
5.2.2  D*
5.2.3  沃罗诺伊路线图*
5.2.4  概率路线图方*
5.2.5  RRT
5.3  本章zong结
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习题
第6章  机器人定位
6．1  航迹推算
6．1．1  机器人建模
6.1.2  位姿估计
6.2  使用地图
6.3  创建地图
6.4  定位并制图
6.5  蒙特卡罗定位
6.6  本章zong结
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习题
第三部分  臂型机器人
第7章  机械臂运动学
7.1  描述1台机械臂
7.2  正运动学
7.2.1  两连杆机器人
7.2.2  六轴机器人
7.3  逆运动学
7.3.1  封闭形式解
7.3.2  数值解
7.3.3  欠驱动机械臂
7.3.4  冗余机械臂
7.4  轨迹
7.4.1  关节空间运动
7.4.2  笛卡儿运动
7.4.3  通过奇异位形的运动
7.4.4  位形转换
7.5  高集问题
7.5.1  关节角偏移
7.5.2  确定D-H参数
7.5.3  改进D-H参数
7.6  应用： 绘图
7.7  应用： 1个简单的步行机器人
7.7.1  运动学
7.7.2  单腿运动
7.7.3  四腿运动
7.8  本章zong结
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习题
第8章  速度关系
8.1  机械手的雅可比矩阵
8.1.1  坐标系之间的速度转换
8.1.2  末端执行器坐标系的雅可比矩阵
8.1.3  解析雅可比矩阵
8.1.4  雅可比条件及可操纵性
8.2  分解速率运动控制
8.2.1  雅可比矩阵的奇异性
8.2.2  欠驱动机器人的雅可比矩阵
8.2.3  过驱动机器人的雅可比矩阵
8.3  力的关系
8.3.1  坐标系间的力旋量转换
8.3.2  力旋量转换到关节空间
8.4  逆运动学： 1个通用数值方*
8.5  本章zong结
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习题
第9章  动力学与控制
9.1  运动方程
9.1.1  重力
9.1.2  惯量矩阵
9.1.3  科氏矩阵
9.1.4  有效载荷的影响
9.1.5  基座力
9.1.6  动态可操作性
9.2  传动系统
9.2.1  摩擦
9.3  正向动力学
9.4  机械臂关节控制
9.4.1  驱动器
9.4.2  独立关节控制
9.4.3  刚体动力学补偿
9.4.4  柔性传动
9.5  本章zong结
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习题
第四部分  计算机视觉
*10章  光与色彩
10.1  光的谱表示
10.1.1  吸收
10.1.2  反射
10.2  色彩
10.2.1  颜色再造
10.2.2  色度空间
10.2.3  色彩名称
10.2.4  其他颜色空间
10.2.5  两种原色之间的转换
10.2.6  什么是白色
10.3  高集议题
10.3.1  颜色的不变性
10.3.2  白平衡
10.3.3  由于吸收的颜色变化
10.3.4  伽玛
10.3.5  应用： 彩色图像
10.4  本章zong结
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习题
*11章  图像形成
11.1  透视变换
11.1.1  透镜畸变
11.2  相机标定
11.2.1  齐次变换*
11.2.2  分解相机标定矩阵
11.2.3  位姿估计
11.2.4  相机标定工具箱
11.3  非透视成像模型
11.3.1  鱼眼镜头相机
11.3.2  反射折射相机
11.3.3  球形相机
11.4  统1化成像
11.4.1  映射广角图像到球面上
11.4.2  合成透视图像
11.5  本章zong结
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习题
*12章  图像处理
12.1  获取图像
12.1.1  来自文件的图像
12.1.2  来自附带相机的图像
12.1.3  来自电影文件的图像
12.1.4  来自网络的图像
12.1.5  来自代码的图像
12.2  1元操作
12.3  二元操作
12.4  空间操作
12.4.1  互相关
12.4.2  模板匹配
12.4.3  非线性操作
12.5  数学形态学
12.5.1  去除噪声
12.5.2  边界检测
12.5.3  形态交离变换
12.6  形状变化
12.6.1  裁剪
12.6.2  图像缩放
12.6.3  图像金字塔
12.6.4  图像变形
12.7  本章zong结
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习题
*13章  图像特征*取
13.1  区域特征
13.1.1  分类
13.1.2  图像表示
13.1.3  图像描述
13.1.4  简要回顾
13.2  直线特征
13.3  点特征
13.3.1  经典角点检测器
13.3.2  尺度空间角点检测器
13.4  本章zong结
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习题
*14章  使用多幅图像
14.1  特征匹配
14.2  多视图几何学
14.2.1  基本矩阵
14.2.2  本质矩阵
14.2.3  估计基本矩阵
14.2.4  平面单应性
14.3  立体视觉
14.3.1  稀疏立体匹配
14.3.2  密集立体匹配
14.3.3  峰值细化
14.3.4  清理和重构
14.3.5  三维纹理映射显示
14.3.6  补色立体图
14.3.7  图像矫正
14.3.8  平面拟合
14.3.9  3D点集匹配
14.4  结构和运动
14.5  应用： 透视矫正
14.6  应用： 拼接
14.7  应用： 图像匹配和检索
14.8  应用： 图像序列处理
14.9  本章zong结
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习题
第五部分  机器人学、 视觉与控制
*15章  基于视觉的控制
15.1  基于位置的视觉伺服
15.2  基于图像的视觉伺服
15.2.1  相机和图像运动
15.2.2  控制特征运动
15.2.3  深度
15.2.4  控制性能分析
15.3  使用其他图像特征
15.3.1  直线特征
15.3.2  圆特征
15.4  本章zong结
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习题
*16章  高集视觉伺服
16.1  XY/Z分割的IBVS
16.2  使用*坐标的IBVS
16.3  对1个球面相机的IBVS
16.4  应用： 机械臂机器人
16.5  应用： 移动机器人
16.5.1  完整约束移动机器人
16.5.2  非完整约束移动机器人
16.6  应用： 飞行机器人
16.7  本章zong结
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习题
附    录
附录A  安装工具箱
附录B  Simulink软件
附录C  MATLAB对象
附录D  线性代数复习
附录E  椭圆
附录F  高斯随机变量
附录G  雅克比矩阵
附录H  卡尔曼滤波
附录I  齐次坐标系
附录J  图
附录K  峰值搜索
术语
参考文献 显示全部信息

《智能感知与决策：基于Python的计算视觉与机器人控制实战》 一、 引言：拥抱智能时代，掌握核心技术 我们正身处一个由人工智能驱动的变革时代，智能机器的广泛应用正在深刻地重塑我们的生活、工作乃至整个社会的面貌。从自动驾驶汽车的导航系统，到智能工厂的精密生产线，再到医疗领域的精准诊断，机器人与计算视觉技术的融合已成为推动科技进步和社会发展的重要引擎。而Python，作为一种功能强大、易于学习且生态系统极其丰富的编程语言，凭借其在科学计算、数据分析和机器学习领域的突出优势，已成为实现这些前沿技术不可或缺的工具。 本书《智能感知与决策：基于Python的计算视觉与机器人控制实战》旨在为读者提供一个全面而深入的学习平台，系统性地介绍计算视觉和机器人控制这两个核心领域的理论知识与实践技能，并重点聚焦于如何利用Python语言及其丰富的库来实现智能化感知和决策。本书并非仅仅罗列枯燥的理论公式，而是强调“实战”二字，通过大量鲜活的案例、清晰的代码示例和循序渐进的练习，引导读者从理论走向实践，亲手构建属于自己的智能系统。 本书的独特之处在于，它将原本可能独立学习的计算视觉和机器人控制领域有机地结合起来，强调两者之间的协同作用。在现实世界的机器人应用中，机器视觉是机器人的“眼睛”，用于感知环境、识别物体、定位自身；而机器人控制则是机器人的“大脑”和“四肢”，负责根据感知信息做出决策并精确执行动作。缺乏计算视觉的机器人只能盲目行动，而没有有效控制的视觉信息则无法转化为实际行动。因此，本书将从“感知”到“决策”再到“控制”的完整链条进行阐述，使读者能够构建起完整的智能体系统。 本书的目标读者群广泛，包括但不限于： 计算机科学、自动化、机器人工程及相关专业的在校学生：为他们提供扎实的理论基础和实践经验，为未来的学术研究和职业发展奠定坚实基础。 希望进入人工智能、机器人或计算视觉领域的开发者和工程师：快速掌握行业所需的关键技能，提升项目开发效率和技术竞争力。 对智能科技充满热情，希望了解和掌握计算视觉与机器人控制技术的爱好者：通过系统学习，实现从理论到实践的飞跃，探索智能技术的无限可能。 需要将视觉感知和自动化控制技术应用于科研或工程项目的研究人员：为他们的研究提供强大的技术工具和方法论支持。 在内容组织上，本书遵循由浅入深、由点到面的原则，力求在保证严谨性的同时，保持内容的趣味性和实用性。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能够掌握一系列强大的计算视觉和机器人控制算法，更能培养独立解决复杂工程问题的能力，为迎接智能时代的挑战做好充分准备。 二、 计算视觉：赋予机器“慧眼”，洞察世界万象 计算视觉是人工智能领域的一门交叉学科，其核心在于让机器能够像人一样“看见”并理解图像和视频信息。在本书中，我们将围绕这一核心，系统地探索计算视觉的奥秘，并重点介绍基于Python的实现方法。 1. 基础概念与图像处理入门： 数字图像的本质：我们将从最基础的像素、颜色空间（RGB, HSV, Grayscale等）入手，阐述数字图像在计算机中的表示方式。 图像的几何变换：学习平移、旋转、缩放、仿射变换等基本操作，理解它们在图像校正、配准等场景中的应用。 像素级图像增强：深入讲解对比度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等技术，如何改善图像质量，突出关键信息。 滤波与去噪：介绍卷积操作的核心概念，讲解均值滤波、高斯滤波、中值滤波等经典去噪算法，以及它们在去除噪声、平滑图像中的作用。 边缘检测：理解图像中的边缘代表着什么，学习Sobel、Prewitt、Canny等经典边缘检测算子的原理及Python实现，它们是后续特征提取的基础。 2. 特征提取与描述： 角点检测：讲解Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等算法，理解角点作为图像中稳定特征的意义。 尺度不变特征变换 (SIFT) 与加速鲁棒特征 (SURF)：深入剖析这些经典的局部特征提取算法，理解它们如何在不同尺度和旋转下保持不变性，以及它们在图像匹配、物体识别中的强大能力。 方向梯度直方图 (HOG)：学习HOG特征的原理，理解它如何描述图像局部区域的形状和纹理信息，并了解其在行人检测等任务中的成功应用。 3. 物体识别与检测： 模板匹配：介绍简单的模板匹配方法，用于在图像中查找与模板相似的区域。 基于深度学习的物体检测：这是现代计算视觉的重头戏。我们将详细介绍当前主流的深度学习物体检测框架，包括： R-CNN系列 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)：理解区域建议（Region Proposal）与分类相结合的思想，以及它们如何逐步提升检测效率和精度。 YOLO (You Only Look Once) 系列：深入讲解其“一次性”检测的创新思路，分析其速度优势，并探索不同版本的演进。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)：介绍SSD的锚框（Anchor Box）机制和多尺度特征融合策略。 CenterNet等Anchor-free方法：探讨无需预设锚框的检测方法，以及它们如何简化流程。 图像分割：区分语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），介绍U-Net、Mask R-CNN等经典网络模型，理解如何将图像划分为不同的语义区域或区分出独立的物体实例。 4. 相机模型与三维视觉基础： 相机标定：理解相机内参和外参的概念，学习如何通过棋盘格等标定板进行相机标定，以消除畸变并建立像素坐标与世界坐标的联系。 立体视觉：介绍双目视觉原理，理解视差（Disparity）与深度（Depth）的关系，学习视差计算（Stereo Matching）的基本方法，以及如何构建三维点云。 运动估计与跟踪：讲解光流法（Optical Flow）的概念，以及如何基于此实现目标的运动跟踪。 三、 机器人控制：赋予机器“行动力”，实现精确操控 机器人控制是让机器人能够根据指令或感知信息执行特定任务的关键。本书将从基础的运动学与动力学入手，逐步深入到先进的控制策略，并紧密结合Python实现。 1. 机器人学基础： 正向与逆向运动学：理解机器人连杆之间的运动关系，学习如何计算末端执行器的位置姿态（正向运动学），以及如何根据期望的末端位姿反推出各关节的角度（逆向运动学），这是规划机器人路径的基础。 雅可比矩阵 (Jacobian Matrix)：学习雅可比矩阵在描述关节速度与末端执行器速度之间关系中的作用，理解其在速度控制和奇异点分析中的重要性。 机器人动力学：理解惯性力、科里奥利力、离心力和重力等对机器人运动的影响，介绍拉格朗日-欧拉（Lagrangian-Euler）和牛顿-欧拉（Newton-Euler）两种动力学建模方法。 2. 路径规划与轨迹生成： 环境表示与搜索：介绍占据栅格地图（Occupancy Grid Map）等环境表示方法，讲解A（A-star）、Dijkstra等经典的搜索算法，用于在已知环境中寻找最优路径。 采样点方法：学习RRT（Rapidly-exploring Random Tree）及其变种，理解它们如何高效地在复杂高维空间中搜索无碰撞路径。 轨迹平滑与优化：介绍如何将离散路径点转化为平滑连续的机器人运动轨迹，并进行速度、加速度的优化，以实现平稳高效的运动。 3. 经典控制理论与算法： PID控制器：深入讲解比例（Proportion）、积分（Integral）、微分（Derivative）的原理，以及如何整定PID参数以实现对机器人关节或末端执行器的精确位置、速度控制。 逆动力学控制：利用机器人动力学模型，通过计算反作用力来抵消干扰，实现更精确的运动控制。 阻抗/导纳控制：介绍机器人与环境交互的控制策略，理解如何让机器人表现出特定的机械阻抗或导纳特性，以实现柔顺的接触操作。 4. 基于学习的控制方法： 强化学习 (Reinforcement Learning) 在机器人控制中的应用：讲解Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic等强化学习算法，以及如何利用它们训练机器人自主学习最优的控制策略，以适应未知或动态变化的环境。 模仿学习 (Imitation Learning)：介绍如何通过示教（Demonstration）来学习机器人的行为策略，适用于难以通过传统方法建模或控制的复杂任务。 四、 Python与生态系统：强大的工具集，赋能智能实现 Python之所以能在计算视觉和机器人控制领域占据统治地位，离不开其庞大而活跃的社区以及丰富的第三方库。本书将贯穿始终地展示如何利用这些强大的工具。 1. NumPy与SciPy：作为科学计算的基础，我们将频繁使用NumPy进行高效的数组和矩阵运算，以及SciPy在数值计算、优化、信号处理等方面的强大功能。 2. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)：这是计算视觉领域的瑞士军刀。我们将详细介绍如何使用OpenCV进行图像的读取、处理、特征提取、物体检测等各种操作。 3. Matplotlib与Seaborn：掌握如何利用这些库进行数据可视化，包括绘制图像、图表、3D模型，以便于理解算法的运行过程和结果。 4. Scikit-image：另一个优秀的图像处理库，提供了一系列高级的图像处理功能，与OpenCV互补。 5. 深度学习框架 (TensorFlow, PyTorch)：我们将详细介绍如何使用这两个主流框架构建、训练和部署深度学习模型，用于物体检测、图像分割等任务。 6. ROS (Robot Operating System)：虽然ROS本身不是Python库，但它提供了Python作为其首选的开发语言之一。我们将介绍ROS的基本概念，如何编写ROS节点来实现计算视觉模块与机器人控制模块的通信与协同。 7. 相关机器人仿真环境：介绍如何使用Gazebo、PyBullet等仿真器，在虚拟环境中进行机器人模型的搭建、算法的测试与验证，大大降低了实际硬件实验的成本和风险。 五、 实战项目与案例分析 理论知识的学习需要通过实践来巩固和升华。本书将包含一系列精心设计的实战项目，涵盖从简单的图像处理到复杂的机器人自主导航和操作。 案例一：基于SIFT特征的图像拼接：学习如何提取两张图像的SIFT特征点，进行匹配，并利用RANSAC算法估计变换矩阵，实现图像的无缝拼接。 案例二：实时行人检测与计数：利用预训练的YOLO模型，实现对视频流中行人的实时检测，并进行计数。 案例三：基于深度学习的物体识别与抓取点估计：训练一个深度学习模型识别特定物体，并进一步估计其适合抓取的位姿。 案例四：简单的机器人轨迹跟随：利用ROS与仿真器，实现一个机器人根据预设的路径点进行轨迹跟随。 案例五：视觉伺服（Visual Servoing）基础：结合计算视觉和机器人控制，实现机器人通过视觉反馈来调整自身位置，以完成目标抓取或位姿控制。 案例六：强化学习驱动的机器人避障：使用强化学习算法训练机器人在仿真环境中自主学习避障策略。 六、 总结与展望 《智能感知与决策：基于Python的计算视觉与机器人控制实战》力求为读者提供一条通往智能技术前沿的清晰路径。通过系统学习计算视觉和机器人控制的核心理论，掌握Python及其强大生态系统的应用，并亲手完成一系列实战项目，读者将能够建立起对智能系统设计与实现的深刻理解。 我们相信，本书的学习过程将不仅提升读者在技术上的硬实力，更能培养其解决复杂问题的创新思维和工程实践能力。在人工智能浪潮汹涌澎湃的今天，掌握计算视觉与机器人控制技术，就是掌握了开启未来智能世界的一把关键钥匙。希望本书能成为您在这场激动人心的技术探索之旅中的得力伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余爱好者，对机器人编程和人工智能的前景一直很感兴趣，但苦于没有系统性的学习途径。这本书的出现，对我来说就像是打开了一扇新的大门。我注意到它的标题中包含了“算法基础”和“MATLAB”，这说明它不仅仅是理论的堆砌，更强调了动手实践的重要性。我希望这本书能够循序渐进地带领我从零开始，了解机器人学的基本原理，学习如何利用MATLAB编写控制程序，以及掌握一些基础的机器视觉算法。例如，我希望能够学到如何让一个简单的机械臂按照预设的路径移动，或者如何让它识别出不同颜色的物体。书中如果能提供一些有趣的、可以快速上手的项目案例，那就更好了，这样我就可以在实践中巩固所学的知识，并且体验到创造的乐趣。我对书中可能包含的关于传感器数据处理和融合的章节也充满了好奇，相信这对于理解和控制更复杂的机器人系统至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何将机器视觉技术应用到自动化生产线上，所以一直在寻找一本能够提供实际解决方案的书籍。这本书的书名《机器人学·机器视觉与控制-MATLAB算法基础》引起了我的注意，尤其是“机器视觉与控制”这几个字，让我觉得它可能正是我想找的。我翻阅了书的目录，发现它涵盖了从图像采集、特征提取、目标识别到运动控制等一系列关键技术。我尤其对其中关于“基于MATLAB的机器视觉算法实现”的部分非常感兴趣，因为MATLAB在工程领域有着广泛的应用，掌握它能极大地提升我的工作效率。我希望能在这本书中找到关于如何利用MATLAB实现特定视觉检测任务的详细步骤和代码示例，例如如何识别产品缺陷、如何进行工件定位等。我对书中提供的算法优化技巧和性能分析也充满了期待，希望它能帮助我解决在实际应用中遇到的效率瓶颈和精度问题。总而言之，这本书为我提供了一个解决实际问题的潜在工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，我第一眼就被吸引了。它不是那种花里胡哨的，而是带着一种沉静的科技感。深邃的蓝色背景，上面勾勒出简洁而富有力量感的机器人手臂轮廓，仿佛在无声地诉说着这本书所包含的精密算法和前沿技术。书名“机器人学·机器视觉与控制-MATLAB算法基础”也一目了然，准确地定位了本书的核心内容，让我立刻知道它是否符合我学习的需求。作为一名对机器人技术充满好奇的初学者，我一直在寻找一本既能理论讲解扎实，又能实践操作指导到位的教材。这本书的标题立刻给我了一种踏实的感觉，让我觉得它可能就是我一直在寻找的那本“敲门砖”。我期待着它能像一位经验丰富的导师，带领我一步步走进机器人世界的奥秘，理解那些抽象的数学公式背后所蕴含的智慧，并且能够通过MATLAB这个强大的工具，将理论知识转化为实际的动手能力。总而言之，这本书的封面和书名已经在我心中种下了一颗期待的种子。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，第一感觉就是它的厚重感。打开第一页，扑面而来的就是清晰的排版和高质量的纸张，阅读体验非常棒，不会像一些廉价印刷的书那样有刺鼻的气味。我尤其欣赏作者在内容组织上的逻辑性，章节之间的过渡非常自然，从基础概念的铺垫，到核心算法的深入讲解，再到具体的应用案例分析，整个流程层层递进，循序渐进。我尝试性地翻阅了几个章节，发现作者的讲解方式非常通俗易懂，即使是一些复杂的数学推导，也能用清晰的比喻和图示来辅助理解。这对于我这样在大学期间数学基础相对薄弱的学习者来说，简直是福音。我不再需要花费大量时间去查阅各种参考资料来理解书中的概念，这本书本身就提供了一个相对完整和系统的学习路径。我对于书中提供的MATLAB代码示例充满了期待，相信通过这些实操性的内容，我能够更快地将理论知识转化为实际操作能力，真正做到学以致用，独立完成一些简单的机器人控制和视觉处理任务。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器人的运动控制和决策机制感到着迷。这本书的书名《机器人学·机器视觉与控制-MATLAB算法基础》让我觉得它能解答我的一些困惑。我尤其关注“控制”这个词，希望它能深入讲解机器人运动学、动力学以及各种控制策略，比如PID控制、模糊控制等等。同时，“机器视觉”的结合也让我看到，机器人不仅仅是执行预设指令的机器，更能通过“眼睛”来感知世界，做出更智能的决策。我期待这本书能够解释如何将视觉信息转化为控制指令，例如，当机器人的“眼睛”看到障碍物时，如何能够自动避开。MATLAB作为强大的仿真和编程工具，我希望书中能够提供清晰的算法实现示例，让我能够通过仿真来验证各种控制策略的效果，并最终在实际机器人平台上进行部署。这本书如果能够提供一些高级控制算法的介绍，例如自适应控制或者强化学习在机器人控制中的应用，那就更具挑战性和吸引力了。