機器人學.機器視覺與控製-MATLAB算法基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[澳] PeterCorke（彼得科剋），劉榮等譯 著

圖書標籤:

• 機器人學
• 機器視覺
• 控製
• MATLAB
• 算法
• 基礎
• 圖像處理
• 自動化
• 人工智能
• 工程

店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121259906

商品編碼：28604858114

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-05-01

內容介紹
本書是關於機器人學和機器視覺的實用參考書， *1部分“基礎知識”（*2章和第3章）介紹機器人及其操作對象的位置和姿態描述，以及機器人路徑和運動的錶示方*；*二部分“移動機器人”（第4章到第6章）介紹其基本運動控製模式及其導航和定位方*；第三部分“臂型機器人”（第7章到第9章）介紹其運動學、動力學和控製方麵的知識；第四部分“計算機視覺”（*10章到*14章）包括光照與色彩，圖像形成和處理技術，圖像特徵*取，以及基於多幅圖像的立體視覺技術；第五部分“機器人學、 視學與控製”（*15章和*16章）分彆討論基於位置和基於圖像的視覺伺服及更先進的混閤視覺伺服方*。本書將機器人學與機器視覺知識有機結閤，給齣瞭實例算*和程序。作者有完備的代碼可下載，用於驗證書中知識點和實例，注重如何利用視覺信息控製機器人的運動。

關聯推薦

目錄
*1章 緒言 1.1 關於本書 1.1.1 MATLAB軟件 1.1.2 讀者對象及*備知識 1.1.3 符號與約定 1.1.4 怎樣使用本書 1.1.5 使用本書教學 1.1.6 本書梗概 *1部分 基 礎 知 識 *2章 位置與姿態描述 2.1 二維空間位姿描述 2.2 三維空間位姿描述 2.2.1 三維空間姿態描述 2.2.2 平移與鏇轉組閤*1章  緒言
1.1  關於本書
1.1.1  MATLAB軟件
1.1.2  讀者對象及*備知識
1.1.3  符號與約定
1.1.4  怎樣使用本書
1.1.5  使用本書教學
1.1.6  本書梗概
*1部分  基 礎 知 識
*2章  位置與姿態描述
2.1  二維空間位姿描述
2.2  三維空間位姿描述
2.2.1  三維空間姿態描述
2.2.2  平移與鏇轉組閤
2.3  本章zong結
延伸閱讀
習題
第3章  時間與運動
3.1  軌跡
3.1.1  平滑1維軌跡
3.1.2  多維的情況
3.1.3  多段軌跡
3.1.4  三維空間姿態插值
3.1.5  笛卡兒運動
3.2  時變坐標係
3.2.1  鏇轉坐標係
3．2．2  增量運動
3.2.3  慣性導航係統
3.3  本章zong結
延伸閱讀
習題
*二部分  移動機器人
第4章  移動機器人載體
4.1  機動性
4．2  移動機器人小車
4.2.1  移動到1個點
4.2.2  跟蹤1條直綫
4.2.3  跟蹤1般路徑
4.2.4  運動到1個位姿
4.3  飛行機器人
4.4  本章zong結
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習題
第5章  機器人導航
5.1  反應式導航
5.1.1  Braitenberg車
5.1.2  簡單自動機
5.2  基於地圖的路徑規劃
5.2.1  距離變換
5.2.2  D*
5.2.3  沃羅諾伊路綫圖*
5.2.4  概率路綫圖方*
5.2.5  RRT
5.3  本章zong結
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習題
第6章  機器人定位
6．1  航跡推算
6．1．1  機器人建模
6.1.2  位姿估計
6.2  使用地圖
6.3  創建地圖
6.4  定位並製圖
6.5  濛特卡羅定位
6.6  本章zong結
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習題
第三部分  臂型機器人
第7章  機械臂運動學
7.1  描述1颱機械臂
7.2  正運動學
7.2.1  兩連杆機器人
7.2.2  六軸機器人
7.3  逆運動學
7.3.1  封閉形式解
7.3.2  數值解
7.3.3  欠驅動機械臂
7.3.4  冗餘機械臂
7.4  軌跡
7.4.1  關節空間運動
7.4.2  笛卡兒運動
7.4.3  通過奇異位形的運動
7.4.4  位形轉換
7.5  高集問題
7.5.1  關節角偏移
7.5.2  確定D-H參數
7.5.3  改進D-H參數
7.6  應用： 繪圖
7.7  應用： 1個簡單的步行機器人
7.7.1  運動學
7.7.2  單腿運動
7.7.3  四腿運動
7.8  本章zong結
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習題
第8章  速度關係
8.1  機械手的雅可比矩陣
8.1.1  坐標係之間的速度轉換
8.1.2  末端執行器坐標係的雅可比矩陣
8.1.3  解析雅可比矩陣
8.1.4  雅可比條件及可操縱性
8.2  分解速率運動控製
8.2.1  雅可比矩陣的奇異性
8.2.2  欠驅動機器人的雅可比矩陣
8.2.3  過驅動機器人的雅可比矩陣
8.3  力的關係
8.3.1  坐標係間的力鏇量轉換
8.3.2  力鏇量轉換到關節空間
8.4  逆運動學： 1個通用數值方*
8.5  本章zong結
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習題
第9章  動力學與控製
9.1  運動方程
9.1.1  重力
9.1.2  慣量矩陣
9.1.3  科氏矩陣
9.1.4  有效載荷的影響
9.1.5  基座力
9.1.6  動態可操作性
9.2  傳動係統
9.2.1  摩擦
9.3  正嚮動力學
9.4  機械臂關節控製
9.4.1  驅動器
9.4.2  獨立關節控製
9.4.3  剛體動力學補償
9.4.4  柔性傳動
9.5  本章zong結
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習題
第四部分  計算機視覺
*10章  光與色彩
10.1  光的譜錶示
10.1.1  吸收
10.1.2  反射
10.2  色彩
10.2.1  顔色再造
10.2.2  色度空間
10.2.3  色彩名稱
10.2.4  其他顔色空間
10.2.5  兩種原色之間的轉換
10.2.6  什麼是白色
10.3  高集議題
10.3.1  顔色的不變性
10.3.2  白平衡
10.3.3  由於吸收的顔色變化
10.3.4  伽瑪
10.3.5  應用： 彩色圖像
10.4  本章zong結
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習題
*11章  圖像形成
11.1  透視變換
11.1.1  透鏡畸變
11.2  相機標定
11.2.1  齊次變換*
11.2.2  分解相機標定矩陣
11.2.3  位姿估計
11.2.4  相機標定工具箱
11.3  非透視成像模型
11.3.1  魚眼鏡頭相機
11.3.2  反射摺射相機
11.3.3  球形相機
11.4  統1化成像
11.4.1  映射廣角圖像到球麵上
11.4.2  閤成透視圖像
11.5  本章zong結
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習題
*12章  圖像處理
12.1  獲取圖像
12.1.1  來自文件的圖像
12.1.2  來自附帶相機的圖像
12.1.3  來自電影文件的圖像
12.1.4  來自網絡的圖像
12.1.5  來自代碼的圖像
12.2  1元操作
12.3  二元操作
12.4  空間操作
12.4.1  互相關
12.4.2  模闆匹配
12.4.3  非綫性操作
12.5  數學形態學
12.5.1  去除噪聲
12.5.2  邊界檢測
12.5.3  形態交離變換
12.6  形狀變化
12.6.1  裁剪
12.6.2  圖像縮放
12.6.3  圖像金字塔
12.6.4  圖像變形
12.7  本章zong結
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習題
*13章  圖像特徵*取
13.1  區域特徵
13.1.1  分類
13.1.2  圖像錶示
13.1.3  圖像描述
13.1.4  簡要迴顧
13.2  直綫特徵
13.3  點特徵
13.3.1  經典角點檢測器
13.3.2  尺度空間角點檢測器
13.4  本章zong結
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習題
*14章  使用多幅圖像
14.1  特徵匹配
14.2  多視圖幾何學
14.2.1  基本矩陣
14.2.2  本質矩陣
14.2.3  估計基本矩陣
14.2.4  平麵單應性
14.3  立體視覺
14.3.1  稀疏立體匹配
14.3.2  密集立體匹配
14.3.3  峰值細化
14.3.4  清理和重構
14.3.5  三維紋理映射顯示
14.3.6  補色立體圖
14.3.7  圖像矯正
14.3.8  平麵擬閤
14.3.9  3D點集匹配
14.4  結構和運動
14.5  應用： 透視矯正
14.6  應用： 拼接
14.7  應用： 圖像匹配和檢索
14.8  應用： 圖像序列處理
14.9  本章zong結
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習題
第五部分  機器人學、 視覺與控製
*15章  基於視覺的控製
15.1  基於位置的視覺伺服
15.2  基於圖像的視覺伺服
15.2.1  相機和圖像運動
15.2.2  控製特徵運動
15.2.3  深度
15.2.4  控製性能分析
15.3  使用其他圖像特徵
15.3.1  直綫特徵
15.3.2  圓特徵
15.4  本章zong結
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習題
*16章  高集視覺伺服
16.1  XY/Z分割的IBVS
16.2  使用*坐標的IBVS
16.3  對1個球麵相機的IBVS
16.4  應用： 機械臂機器人
16.5  應用： 移動機器人
16.5.1  完整約束移動機器人
16.5.2  非完整約束移動機器人
16.6  應用： 飛行機器人
16.7  本章zong結
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習題
附    錄
附錄A  安裝工具箱
附錄B  Simulink軟件
附錄C  MATLAB對象
附錄D  綫性代數復習
附錄E  橢圓
附錄F  高斯隨機變量
附錄G  雅剋比矩陣
附錄H  卡爾曼濾波
附錄I  齊次坐標係
附錄J  圖
附錄K  峰值搜索
術語
參考文獻 顯示全部信息

《智能感知與決策：基於Python的計算視覺與機器人控製實戰》 一、 引言：擁抱智能時代，掌握核心技術 我們正身處一個由人工智能驅動的變革時代，智能機器的廣泛應用正在深刻地重塑我們的生活、工作乃至整個社會的麵貌。從自動駕駛汽車的導航係統，到智能工廠的精密生産綫，再到醫療領域的精準診斷，機器人與計算視覺技術的融閤已成為推動科技進步和社會發展的重要引擎。而Python，作為一種功能強大、易於學習且生態係統極其豐富的編程語言，憑藉其在科學計算、數據分析和機器學習領域的突齣優勢，已成為實現這些前沿技術不可或缺的工具。 本書《智能感知與決策：基於Python的計算視覺與機器人控製實戰》旨在為讀者提供一個全麵而深入的學習平颱，係統性地介紹計算視覺和機器人控製這兩個核心領域的理論知識與實踐技能，並重點聚焦於如何利用Python語言及其豐富的庫來實現智能化感知和決策。本書並非僅僅羅列枯燥的理論公式，而是強調“實戰”二字，通過大量鮮活的案例、清晰的代碼示例和循序漸進的練習，引導讀者從理論走嚮實踐，親手構建屬於自己的智能係統。 本書的獨特之處在於，它將原本可能獨立學習的計算視覺和機器人控製領域有機地結閤起來，強調兩者之間的協同作用。在現實世界的機器人應用中，機器視覺是機器人的“眼睛”，用於感知環境、識彆物體、定位自身；而機器人控製則是機器人的“大腦”和“四肢”，負責根據感知信息做齣決策並精確執行動作。缺乏計算視覺的機器人隻能盲目行動，而沒有有效控製的視覺信息則無法轉化為實際行動。因此，本書將從“感知”到“決策”再到“控製”的完整鏈條進行闡述，使讀者能夠構建起完整的智能體係統。 本書的目標讀者群廣泛，包括但不限於： 計算機科學、自動化、機器人工程及相關專業的在校學生：為他們提供紮實的理論基礎和實踐經驗，為未來的學術研究和職業發展奠定堅實基礎。 希望進入人工智能、機器人或計算視覺領域的開發者和工程師：快速掌握行業所需的關鍵技能，提升項目開發效率和技術競爭力。 對智能科技充滿熱情，希望瞭解和掌握計算視覺與機器人控製技術的愛好者：通過係統學習，實現從理論到實踐的飛躍，探索智能技術的無限可能。 需要將視覺感知和自動化控製技術應用於科研或工程項目的研究人員：為他們的研究提供強大的技術工具和方法論支持。 在內容組織上，本書遵循由淺入深、由點到麵的原則，力求在保證嚴謹性的同時，保持內容的趣味性和實用性。我們相信，通過本書的學習，讀者不僅能夠掌握一係列強大的計算視覺和機器人控製算法，更能培養獨立解決復雜工程問題的能力，為迎接智能時代的挑戰做好充分準備。 二、 計算視覺：賦予機器“慧眼”，洞察世界萬象 計算視覺是人工智能領域的一門交叉學科，其核心在於讓機器能夠像人一樣“看見”並理解圖像和視頻信息。在本書中，我們將圍繞這一核心，係統地探索計算視覺的奧秘，並重點介紹基於Python的實現方法。 1. 基礎概念與圖像處理入門： 數字圖像的本質：我們將從最基礎的像素、顔色空間（RGB, HSV, Grayscale等）入手，闡述數字圖像在計算機中的錶示方式。 圖像的幾何變換：學習平移、鏇轉、縮放、仿射變換等基本操作，理解它們在圖像校正、配準等場景中的應用。 像素級圖像增強：深入講解對比度拉伸、直方圖均衡化、伽馬校正等技術，如何改善圖像質量，突齣關鍵信息。 濾波與去噪：介紹捲積操作的核心概念，講解均值濾波、高斯濾波、中值濾波等經典去噪算法，以及它們在去除噪聲、平滑圖像中的作用。 邊緣檢測：理解圖像中的邊緣代錶著什麼，學習Sobel、Prewitt、Canny等經典邊緣檢測算子的原理及Python實現，它們是後續特徵提取的基礎。 2. 特徵提取與描述： 角點檢測：講解Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等算法，理解角點作為圖像中穩定特徵的意義。 尺度不變特徵變換 (SIFT) 與加速魯棒特徵 (SURF)：深入剖析這些經典的局部特徵提取算法，理解它們如何在不同尺度和鏇轉下保持不變性，以及它們在圖像匹配、物體識彆中的強大能力。 方嚮梯度直方圖 (HOG)：學習HOG特徵的原理，理解它如何描述圖像局部區域的形狀和紋理信息，並瞭解其在行人檢測等任務中的成功應用。 3. 物體識彆與檢測： 模闆匹配：介紹簡單的模闆匹配方法，用於在圖像中查找與模闆相似的區域。 基於深度學習的物體檢測：這是現代計算視覺的重頭戲。我們將詳細介紹當前主流的深度學習物體檢測框架，包括： R-CNN係列 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)：理解區域建議（Region Proposal）與分類相結閤的思想，以及它們如何逐步提升檢測效率和精度。 YOLO (You Only Look Once) 係列：深入講解其“一次性”檢測的創新思路，分析其速度優勢，並探索不同版本的演進。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)：介紹SSD的錨框（Anchor Box）機製和多尺度特徵融閤策略。 CenterNet等Anchor-free方法：探討無需預設錨框的檢測方法，以及它們如何簡化流程。 圖像分割：區分語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation），介紹U-Net、Mask R-CNN等經典網絡模型，理解如何將圖像劃分為不同的語義區域或區分齣獨立的物體實例。 4. 相機模型與三維視覺基礎： 相機標定：理解相機內參和外參的概念，學習如何通過棋盤格等標定闆進行相機標定，以消除畸變並建立像素坐標與世界坐標的聯係。 立體視覺：介紹雙目視覺原理，理解視差（Disparity）與深度（Depth）的關係，學習視差計算（Stereo Matching）的基本方法，以及如何構建三維點雲。 運動估計與跟蹤：講解光流法（Optical Flow）的概念，以及如何基於此實現目標的運動跟蹤。 三、 機器人控製：賦予機器“行動力”，實現精確操控 機器人控製是讓機器人能夠根據指令或感知信息執行特定任務的關鍵。本書將從基礎的運動學與動力學入手，逐步深入到先進的控製策略，並緊密結閤Python實現。 1. 機器人學基礎： 正嚮與逆嚮運動學：理解機器人連杆之間的運動關係，學習如何計算末端執行器的位置姿態（正嚮運動學），以及如何根據期望的末端位姿反推齣各關節的角度（逆嚮運動學），這是規劃機器人路徑的基礎。 雅可比矩陣 (Jacobian Matrix)：學習雅可比矩陣在描述關節速度與末端執行器速度之間關係中的作用，理解其在速度控製和奇異點分析中的重要性。 機器人動力學：理解慣性力、科裏奧利力、離心力和重力等對機器人運動的影響，介紹拉格朗日-歐拉（Lagrangian-Euler）和牛頓-歐拉（Newton-Euler）兩種動力學建模方法。 2. 路徑規劃與軌跡生成： 環境錶示與搜索：介紹占據柵格地圖（Occupancy Grid Map）等環境錶示方法，講解A（A-star）、Dijkstra等經典的搜索算法，用於在已知環境中尋找最優路徑。 采樣點方法：學習RRT（Rapidly-exploring Random Tree）及其變種，理解它們如何高效地在復雜高維空間中搜索無碰撞路徑。 軌跡平滑與優化：介紹如何將離散路徑點轉化為平滑連續的機器人運動軌跡，並進行速度、加速度的優化，以實現平穩高效的運動。 3. 經典控製理論與算法： PID控製器：深入講解比例（Proportion）、積分（Integral）、微分（Derivative）的原理，以及如何整定PID參數以實現對機器人關節或末端執行器的精確位置、速度控製。 逆動力學控製：利用機器人動力學模型，通過計算反作用力來抵消乾擾，實現更精確的運動控製。 阻抗/導納控製：介紹機器人與環境交互的控製策略，理解如何讓機器人錶現齣特定的機械阻抗或導納特性，以實現柔順的接觸操作。 4. 基於學習的控製方法： 強化學習 (Reinforcement Learning) 在機器人控製中的應用：講解Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic等強化學習算法，以及如何利用它們訓練機器人自主學習最優的控製策略，以適應未知或動態變化的環境。 模仿學習 (Imitation Learning)：介紹如何通過示教（Demonstration）來學習機器人的行為策略，適用於難以通過傳統方法建模或控製的復雜任務。 四、 Python與生態係統：強大的工具集，賦能智能實現 Python之所以能在計算視覺和機器人控製領域占據統治地位，離不開其龐大而活躍的社區以及豐富的第三方庫。本書將貫穿始終地展示如何利用這些強大的工具。 1. NumPy與SciPy：作為科學計算的基礎，我們將頻繁使用NumPy進行高效的數組和矩陣運算，以及SciPy在數值計算、優化、信號處理等方麵的強大功能。 2. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)：這是計算視覺領域的瑞士軍刀。我們將詳細介紹如何使用OpenCV進行圖像的讀取、處理、特徵提取、物體檢測等各種操作。 3. Matplotlib與Seaborn：掌握如何利用這些庫進行數據可視化，包括繪製圖像、圖錶、3D模型，以便於理解算法的運行過程和結果。 4. Scikit-image：另一個優秀的圖像處理庫，提供瞭一係列高級的圖像處理功能，與OpenCV互補。 5. 深度學習框架 (TensorFlow, PyTorch)：我們將詳細介紹如何使用這兩個主流框架構建、訓練和部署深度學習模型，用於物體檢測、圖像分割等任務。 6. ROS (Robot Operating System)：雖然ROS本身不是Python庫，但它提供瞭Python作為其首選的開發語言之一。我們將介紹ROS的基本概念，如何編寫ROS節點來實現計算視覺模塊與機器人控製模塊的通信與協同。 7. 相關機器人仿真環境：介紹如何使用Gazebo、PyBullet等仿真器，在虛擬環境中進行機器人模型的搭建、算法的測試與驗證，大大降低瞭實際硬件實驗的成本和風險。 五、 實戰項目與案例分析 理論知識的學習需要通過實踐來鞏固和升華。本書將包含一係列精心設計的實戰項目，涵蓋從簡單的圖像處理到復雜的機器人自主導航和操作。 案例一：基於SIFT特徵的圖像拼接：學習如何提取兩張圖像的SIFT特徵點，進行匹配，並利用RANSAC算法估計變換矩陣，實現圖像的無縫拼接。 案例二：實時行人檢測與計數：利用預訓練的YOLO模型，實現對視頻流中行人的實時檢測，並進行計數。 案例三：基於深度學習的物體識彆與抓取點估計：訓練一個深度學習模型識彆特定物體，並進一步估計其適閤抓取的位姿。 案例四：簡單的機器人軌跡跟隨：利用ROS與仿真器，實現一個機器人根據預設的路徑點進行軌跡跟隨。 案例五：視覺伺服（Visual Servoing）基礎：結閤計算視覺和機器人控製，實現機器人通過視覺反饋來調整自身位置，以完成目標抓取或位姿控製。 案例六：強化學習驅動的機器人避障：使用強化學習算法訓練機器人在仿真環境中自主學習避障策略。 六、 總結與展望 《智能感知與決策：基於Python的計算視覺與機器人控製實戰》力求為讀者提供一條通往智能技術前沿的清晰路徑。通過係統學習計算視覺和機器人控製的核心理論，掌握Python及其強大生態係統的應用，並親手完成一係列實戰項目，讀者將能夠建立起對智能係統設計與實現的深刻理解。 我們相信，本書的學習過程將不僅提升讀者在技術上的硬實力，更能培養其解決復雜問題的創新思維和工程實踐能力。在人工智能浪潮洶湧澎湃的今天，掌握計算視覺與機器人控製技術，就是掌握瞭開啓未來智能世界的一把關鍵鑰匙。希望本書能成為您在這場激動人心的技術探索之旅中的得力夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我第一眼就被吸引瞭。它不是那種花裏鬍哨的，而是帶著一種沉靜的科技感。深邃的藍色背景，上麵勾勒齣簡潔而富有力量感的機器人手臂輪廓，仿佛在無聲地訴說著這本書所包含的精密算法和前沿技術。書名“機器人學·機器視覺與控製-MATLAB算法基礎”也一目瞭然，準確地定位瞭本書的核心內容，讓我立刻知道它是否符閤我學習的需求。作為一名對機器人技術充滿好奇的初學者，我一直在尋找一本既能理論講解紮實，又能實踐操作指導到位的教材。這本書的標題立刻給我瞭一種踏實的感覺，讓我覺得它可能就是我一直在尋找的那本“敲門磚”。我期待著它能像一位經驗豐富的導師，帶領我一步步走進機器人世界的奧秘，理解那些抽象的數學公式背後所蘊含的智慧，並且能夠通過MATLAB這個強大的工具，將理論知識轉化為實際的動手能力。總而言之，這本書的封麵和書名已經在我心中種下瞭一顆期待的種子。

評分☆☆☆☆☆

我是一名業餘愛好者，對機器人編程和人工智能的前景一直很感興趣，但苦於沒有係統性的學習途徑。這本書的齣現，對我來說就像是打開瞭一扇新的大門。我注意到它的標題中包含瞭“算法基礎”和“MATLAB”，這說明它不僅僅是理論的堆砌，更強調瞭動手實踐的重要性。我希望這本書能夠循序漸進地帶領我從零開始，瞭解機器人學的基本原理，學習如何利用MATLAB編寫控製程序，以及掌握一些基礎的機器視覺算法。例如，我希望能夠學到如何讓一個簡單的機械臂按照預設的路徑移動，或者如何讓它識彆齣不同顔色的物體。書中如果能提供一些有趣的、可以快速上手的項目案例，那就更好瞭，這樣我就可以在實踐中鞏固所學的知識，並且體驗到創造的樂趣。我對書中可能包含的關於傳感器數據處理和融閤的章節也充滿瞭好奇，相信這對於理解和控製更復雜的機器人係統至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何將機器視覺技術應用到自動化生産綫上，所以一直在尋找一本能夠提供實際解決方案的書籍。這本書的書名《機器人學·機器視覺與控製-MATLAB算法基礎》引起瞭我的注意，尤其是“機器視覺與控製”這幾個字，讓我覺得它可能正是我想找的。我翻閱瞭書的目錄，發現它涵蓋瞭從圖像采集、特徵提取、目標識彆到運動控製等一係列關鍵技術。我尤其對其中關於“基於MATLAB的機器視覺算法實現”的部分非常感興趣，因為MATLAB在工程領域有著廣泛的應用，掌握它能極大地提升我的工作效率。我希望能在這本書中找到關於如何利用MATLAB實現特定視覺檢測任務的詳細步驟和代碼示例，例如如何識彆産品缺陷、如何進行工件定位等。我對書中提供的算法優化技巧和性能分析也充滿瞭期待，希望它能幫助我解決在實際應用中遇到的效率瓶頸和精度問題。總而言之，這本書為我提供瞭一個解決實際問題的潛在工具箱。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，第一感覺就是它的厚重感。打開第一頁，撲麵而來的就是清晰的排版和高質量的紙張，閱讀體驗非常棒，不會像一些廉價印刷的書那樣有刺鼻的氣味。我尤其欣賞作者在內容組織上的邏輯性，章節之間的過渡非常自然，從基礎概念的鋪墊，到核心算法的深入講解，再到具體的應用案例分析，整個流程層層遞進，循序漸進。我嘗試性地翻閱瞭幾個章節，發現作者的講解方式非常通俗易懂，即使是一些復雜的數學推導，也能用清晰的比喻和圖示來輔助理解。這對於我這樣在大學期間數學基礎相對薄弱的學習者來說，簡直是福音。我不再需要花費大量時間去查閱各種參考資料來理解書中的概念，這本書本身就提供瞭一個相對完整和係統的學習路徑。我對於書中提供的MATLAB代碼示例充滿瞭期待，相信通過這些實操性的內容，我能夠更快地將理論知識轉化為實際操作能力，真正做到學以緻用，獨立完成一些簡單的機器人控製和視覺處理任務。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器人的運動控製和決策機製感到著迷。這本書的書名《機器人學·機器視覺與控製-MATLAB算法基礎》讓我覺得它能解答我的一些睏惑。我尤其關注“控製”這個詞，希望它能深入講解機器人運動學、動力學以及各種控製策略，比如PID控製、模糊控製等等。同時，“機器視覺”的結閤也讓我看到，機器人不僅僅是執行預設指令的機器，更能通過“眼睛”來感知世界，做齣更智能的決策。我期待這本書能夠解釋如何將視覺信息轉化為控製指令，例如，當機器人的“眼睛”看到障礙物時，如何能夠自動避開。MATLAB作為強大的仿真和編程工具，我希望書中能夠提供清晰的算法實現示例，讓我能夠通過仿真來驗證各種控製策略的效果，並最終在實際機器人平颱上進行部署。這本書如果能夠提供一些高級控製算法的介紹，例如自適應控製或者強化學習在機器人控製中的應用，那就更具挑戰性和吸引力瞭。