机器人学、机器视觉与控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] 科克（PeterCorke）著刘荣等译 著

图书标签:

• 机器人学
• 机器视觉
• 控制理论
• 人工智能
• 自动化
• 路径规划
• SLAM
• 图像处理
• 运动规划
• 传感器

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121259906

商品编码：10554297589

出版时间：2016-05-01

作  者:(澳)科克(Peter Corke) 著；刘荣 等 译 定  价:99 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2016年05月01日 页  数:541 装  帧:平装 ISBN:9787121259906 ●第1章绪言
●1.1关于本书
●1.1.1MATLAB软件
●1.1.2读者对象及必备知识
●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
●部分基础知识
●第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本章总结
●延伸阅读
●习题
●第3章时间与运动
●3.1轨迹
●3.1.1平滑一维轨迹
●部分目录

内容简介

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 靠前部分“基础知识”（第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法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第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”（靠前0章至靠前4章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，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”（靠前5章和靠前6章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更优选的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。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。 (澳)科克(Peter Corke) 著；刘荣 等 译 科克，澳大利亚昆士兰理工大学机器人与控制专业教授，CyPhy实验室联合主管（co-director）。研究兴趣包括：基于视觉的机器人控制、野外机器人和无线传感器网络。IEEE会士，IEEERobotics＆Automation期刊总编。

《智械觉醒：算法、感知与行动的交响》 简介： 《智械觉醒：算法、感知与行动的交响》是一部深入探索人工智能核心驱动力的前沿著作。本书并非聚焦于某个特定技术分支，而是从更宏观的视角，剖析驱动智能系统从感知世界到执行任务的内在逻辑与相互作用。它以清晰的脉络，将抽象的理论转化为生动的应用场景，带领读者穿越由数据、模型和决策构成的迷人宇宙。 内容亮点： 智能的基石：核心算法剖析 本书开篇即深入浅出地讲解了构成现代智能系统的 foundational algorithms。我们不再满足于“知道”算法名称，而是致力于“理解”它们是如何工作的。从经典的机器学习模型，如支持向量机（SVM）和决策树，到深度学习的强大基石，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），我们都将对其数学原理、模型结构以及在不同任务中的适用性进行细致的解读。本书将重点阐述这些算法如何从海量数据中学习模式，如何进行特征提取和抽象，以及它们在分类、回归、聚类等基础任务上的表现。此外，还将探讨一些新兴的算法范式，如强化学习，揭示其如何通过试错与奖励机制来指导智能体做出最优决策。理解这些算法的内在机制，是掌握智能系统运作的关键。 感知的边界：数据驱动的洞察力 智能系统的“眼睛”和“耳朵”——感知能力，是其与现实世界互动的起点。《智械觉醒》将花费大量篇幅探讨如何让机器“看见”和“听见”，并从中获取有价值的信息。本书将深入解析各类传感器的工作原理及其数据特点，例如图像传感器、激光雷达、麦克风阵列等。在数据处理层面，我们将重点介绍前沿的信号处理技术、图像增强与分割算法、以及针对音频数据的降噪与特征提取方法。本书还将重点关注如何将这些原始感知数据转化为机器可理解的语义信息。例如，在计算机视觉领域，我们将探讨目标检测、语义分割、实例分割等技术，以及它们如何赋能自动驾驶、工业检测等应用。对于音频感知，我们将介绍语音识别、声源定位等关键技术，以及它们在智能助手、环境监测等领域的潜力。本书力求让读者理解，感知能力的强大与否，直接决定了智能系统的“智商”上限。 决策的艺术：从推理到执行 当感知信息被获取并理解后，如何基于这些信息做出明智的决策并付诸行动，是智能系统实现其价值的最终环节。《智械觉醒》将深入探讨智能系统的“大脑”是如何思考和行动的。本书将详细介绍推理引擎的设计，包括基于规则的系统、概率图模型以及知识图谱的构建与应用。我们将探讨如何让机器进行逻辑推理、因果分析，以及如何应对不确定性。在行动规划层面，本书将深入剖析路径规划、运动控制等核心技术，以及它们在机器人、无人机等领域的实际应用。本书还将重点关注智能体的学习与适应能力，包括如何通过强化学习来优化策略，如何实现自适应控制以应对动态环境。我们将通过丰富的案例研究，展示智能系统如何将感知到的世界信息转化为一系列有序的、有目标的行动，从而解决复杂问题。 智能的融合：跨领域的协同效应 《智械觉醒》的独特之处在于，它并非将算法、感知和行动割裂开来，而是着重强调它们之间的深刻联系和协同作用。本书将通过大量跨学科的案例，揭示不同技术领域是如何相互融合，共同推动智能系统能力的飞跃。例如，在自动驾驶领域，我们将看到高精度图像识别（感知）与复杂的路径规划算法（决策）如何协同工作，以确保车辆安全高效地行驶。在智能制造领域，我们则会探讨机器视觉（感知）如何与精确的机器人臂控制（行动）相结合，实现自动化生产线的优化。本书还将关注更广泛的智能应用，如智能医疗（医学影像分析与辅助诊断）、智能教育（个性化学习推荐与互动）以及智能家居（环境感知与用户行为预测）等，展示算法、感知与行动的融合如何在各个行业掀起变革。 未来的展望：挑战与机遇 《智械觉醒》的最后一章将目光投向智能技术发展的未来。我们将深入探讨当前智能系统面临的挑战，例如数据隐私、算法偏见、可解释性以及伦理困境等。同时，本书也将积极展望未来的机遇，包括通用人工智能（AGI）的探索、人机协作的深化以及智能技术对社会经济的深远影响。本书旨在引发读者对智能技术未来走向的深入思考，并鼓励创新者们在这些充满挑战和机遇的领域中探索前行。 《智械觉醒：算法、感知与行动的交响》是一部理论与实践并重，洞察深刻，内容前沿的读物。它将为所有对人工智能的底层逻辑、实际应用及其未来发展感兴趣的读者，提供一次全面而富有启发性的探索之旅。无论您是资深研究人员、行业开发者，还是对智能技术充满好奇的学生，都能从中获得宝贵的知识与启迪。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器人学、机器视觉与控制》对我而言，无疑是一本重量级的技术读物。我长久以来一直关注着自动化和人工智能的发展，而机器人技术无疑是其中的焦点。但是，对于机器人是如何从无到有，如何感知世界，如何精准执行任务的，我一直缺乏一个系统深入的了解。本书的书名直接点明了这三个核心要素，让我看到了系统学习的希望。我期待在“机器人学”部分，能够了解到机器人设计的方方面面，包括机械结构、传动方式、动力学建模等，理解机器人如何实现灵活的运动。比如，我一直对机器人关节的自由度和运动学逆解很感兴趣，希望书中能够详细阐述。在“机器视觉”方面，我非常好奇机器是如何“看”懂世界的。这可能涉及从图像采集、特征提取，到目标识别、场景理解等一系列复杂的处理过程。我希望能够了解，诸如摄像头、激光雷达等传感器是如何工作的，以及如何利用深度学习等技术来赋予机器人强大的视觉能力，使其能够进行环境感知、自主导航和目标定位。最后，“控制”部分，我理解是让机器人能够“行动”的关键。我希望学习到如何设计和实现各种先进的控制算法，例如PID控制、模型预测控制，甚至包括如何让机器人通过学习来优化其运动策略，从而在各种复杂环境中实现精确、稳定、高效的任务执行。这本书的内容结构，让我觉得它提供了一个从宏观到微观、从理论到实践的完整学习路径，对于我这样想要深入理解机器人技术的人来说，是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书《机器人学、机器视觉与控制》，仅仅是书名就足够让我心潮澎湃。我一直坚信，机器人是未来社会发展的重要驱动力，而要理解和掌握这项技术，就必须深入了解它的三大基石：机器人学、机器视觉和控制。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。我曾经在各种科普文章和技术论坛上零散地接触过一些概念，但总觉得不够系统，缺乏连贯性。我希望这本书能够为我构建一个完整的知识体系。首先，在机器人学的部分，我期待能够深入了解机器人的设计原理，从机械结构到传动系统，再到传感器的集成，甚至包括材料的选择。我很好奇，不同类型的机器人，如工业机器人、服务机器人、人形机器人等，在设计上会有哪些显著的区别？它们的运动学和动力学模型又是如何推导和应用的？其次，机器视觉部分，我尤其关注如何让机器人“看懂”世界。这包括图像的获取、处理、识别、理解等一系列过程。我希望能学习到诸如边缘检测、特征匹配、物体识别、深度估计、SLAM（即时定位与地图构建）等关键技术，了解它们在机器人导航和交互中的作用。最后，控制理论是让机器人能够精确执行指令的关键。我希望能学习到如何设计和实现各种控制器，例如PID控制器、模糊逻辑控制器，甚至更高级的自适应控制和学习控制算法，以保证机器人在复杂环境中稳定、准确地运动。这本书的广度和深度，让我觉得它不仅是一本教科书，更像是一次深入机器人世界腹地的探险指南，我已迫不及待地想要开启这段旅程。

评分☆☆☆☆☆

我一直对能动起来、能“看见”世界的机器非常着迷，所以当看到《机器人学、机器视觉与控制》这本书时，我立刻被它吸引住了。在我看来，机器人技术就像是科学幻想变成现实的催化剂，而这本书的书名，精准地概括了构成这项技术的三大支柱。我希望在“机器人学”部分，能够深入理解机器人的基本构成和运动原理。这可能涉及到机械设计、连杆机构、关节自由度、以及如何通过数学模型来描述机器人的运动状态。我很好奇，不同类型的机器人，比如工业臂、移动机器人、人形机器人，在设计和运动学上会有哪些根本性的区别。在“机器视觉”这个令人兴奋的部分，我希望能学到机器是如何“看”懂世界的。这可能包括图像采集、预处理、特征提取、目标识别、甚至三维场景的构建。我希望了解，像摄像头、深度传感器等设备如何工作，以及如何利用算法让机器人识别出我们周围的物体，理解它们的位置和姿态。而“控制”理论，则是将这一切串联起来的关键。我希望学习如何设计控制器，以实现机器人的精确运动，比如让它能够稳定地行走、精准地抓取物品，或者完成更复杂的交互任务。我期待书中能够详细讲解各种控制方法，从经典的PID控制到更先进的自适应控制和学习控制。这本书的结构，让我觉得它能够为我提供一个从基础到进阶的完整学习框架，帮助我构建对机器人技术更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

拿到《机器人学、机器视觉与控制》这本书，我的内心涌现出一种想要探索未知领域的激动。我一直对那些能够模拟人类行为、甚至在某些方面超越人类能力的机器深感着迷，而这本书的书名，恰恰点出了实现这一切的关键技术。我理解，机器人学是构建机器人硬件基础的核心，它涵盖了机器人的结构设计、运动学和动力学分析，以及如何规划和实现机器人的动作。我希望能深入了解，机器人是如何通过一系列的连杆和关节，在三维空间中实现复杂的运动轨迹的，以及如何对其运动进行精确的建模和控制。而机器视觉，则是我认为赋予机器人“感知”能力的关键。我期待能够学习到，机器如何通过各种传感器（例如摄像头、深度传感器、激光雷达等）来“看见”并理解周围的环境，包括如何识别物体、跟踪运动目标，甚至理解场景的上下文。这无疑将涉及到复杂的图像处理、模式识别和机器学习技术。最后，控制理论是连接机器的“眼睛”和“手”的桥梁。我希望能够学习到，如何根据机器视觉提供的信息，以及预设的任务目标，来设计出稳定、精确、高效的控制系统，使机器人能够安全、可靠地完成各种复杂的任务，从简单的抓取到复杂的协作。这本书的广度和深度，让我相信它是一本能够引领我深入了解机器人技术奥秘的优秀读物，我已迫不及待地想开始我的学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

翻开《机器人学、机器视觉与控制》的扉页，一股严谨的学术气息扑面而来。虽然我不是科班出身，但长期以来，我一直都在关注人工智能和自动化领域的发展，尤其是机器人技术，总是让我着迷。我总觉得，机器人就像是人类智慧的延伸，能够替我们完成许多危险、重复或者精细的工作。这本书的书名，三个关键词——机器人学、机器视觉、控制——精准地概括了当前机器人技术发展的几个核心要点。我理解，机器人学是基础，它研究的是机器人的本体设计、运动规划和任务执行；机器视觉则是赋予机器人“眼睛”，让它能感知环境、识别物体，这是实现自主性的关键；而控制，则是赋予机器人“大脑”和“神经系统”，让它能够根据指令或感知到的信息，做出精确、有效的动作。我期待书中能详细阐述机器人学的基本概念，比如不同类型的机器人（串联、并联、移动机器人等）的结构特点、运动学（正逆解）和动力学模型，这些是理解机器人如何运动的基础。在机器视觉方面，我希望能够学到图像采集、预处理、特征提取、目标识别、三维重建等方面的知识，了解摄像头、激光雷达等传感器是如何工作的，以及如何通过算法让机器人理解看到的画面。控制部分，我非常想知道如何将这些信息融合起来，实现机器人的精确运动控制，比如路径跟踪、力控、姿态控制等。这本书的出版，对于我这样的技术爱好者来说，无疑是一次宝贵的学习机会，它提供了一个系统学习机器人核心技术的平台，让我有机会深入了解这个令人兴奋的领域。

评分☆☆☆☆☆

《机器人学、机器视觉与控制》这本书，光是书名就勾起了我对未来科技的无限遐想。我一直觉得，机器人是人工智能领域最具象化的体现，能够将抽象的算法转化为实际的行动。这本书将机器人学的核心要素——机器人学、机器视觉和控制——清晰地呈现在读者面前，让我看到了系统学习的机会。我期待在“机器人学”部分，能够深入理解机器人的本体设计、运动学和动力学。我希望能够学习到如何计算机器人的关节角度与末端执行器位置之间的关系（运动学），以及如何分析作用在机器人上的力与加速度之间的关系（动力学）。这对于理解机器人如何实现复杂的运动至关重要。在“机器视觉”方面，我非常好奇机器是如何“看见”世界的。这可能涉及到图像采集、图像处理、特征提取、目标检测和识别等技术。我希望能了解，机器如何利用摄像头、深度传感器等设备来感知三维空间，并理解周围物体的形状、大小和位置。这对于机器人的自主导航和交互能力至关重要。最后，“控制”部分，我理解是实现机器人行动的关键。我希望学习如何设计各种控制器，以确保机器人在执行任务时能够实现精确、稳定和高效的运动。这可能包括PID控制、模型预测控制，甚至更先进的学习控制方法。这本书的体量和内容深度，让我觉得它是一本能够帮助我从零开始，逐步建立起对机器人技术全面认识的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到《机器人学、机器视觉与控制》这本书时，我的目光就被吸引住了。我一直认为，机器人技术是人类科技发展的一个重要里程碑，它融合了机械、电子、计算机等多个学科的尖端知识。这本书的书名，准确地抓住了机器人技术的核心要素：机器人学、机器视觉和控制。我希望通过阅读这本书，能够系统地学习到关于机器人学的基本原理，包括机器人的结构设计、运动学和动力学分析，以及路径规划和运动控制等。我尤其对机器人如何实现复杂的运动轨迹感兴趣，例如在三维空间中进行精确的定位和姿态调整。同时，机器视觉部分更是让我充满好奇。我希望了解到，机器是如何通过各种传感器（如摄像头、深度相机、激光雷达等）来感知和理解周围环境的。这可能包括图像处理、特征提取、物体识别、场景理解以及三维重建等技术。我设想，这些视觉信息将如何被用来引导机器人的行为。最后，控制理论是让机器人能够将感知和规划转化为实际动作的关键。我期待能够学习到各种先进的控制算法，例如PID控制、自适应控制、模糊控制，甚至包括基于学习的控制方法，以确保机器人能够安全、高效地完成各种任务。这本书的厚度和内容所覆盖的广度，让我觉得它是一本能够帮助我建立起对机器人技术全面、深入认识的权威著作，我非常期待能够通过它来探索这个充满魅力的领域。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《机器人学、机器视觉与控制》，就被它厚重的封面和沉甸甸的份量所吸引。我一直对那些能够模拟人类动作、甚至超越人类能力的机器充满好奇，而这本书似乎正是打开这个神奇世界的一把钥匙。虽然我并非机器人领域的专业人士，但作为一个对科技发展充满热情、喜欢钻研的爱好者，我深知系统性地学习和理解一个复杂领域的重要性。这本书的书名本身就涵盖了三个至关重要的分支：机器人学，这无疑是核心；机器视觉，这让我联想到机器人如何“看”懂周围的世界；以及控制，这必然是让机器人能够精确执行任务的关键。我想象着，这本书将带领我从最基础的机械原理、动力学分析入手，逐步深入到如何设计出灵活、高效的机器人本体，再到如何赋予它们“眼睛”，让它们能够识别物体、感知环境，最终掌握复杂的运动控制策略，从而在各种场景下完成预设的任务，甚至应对未知的挑战。我特别期待书中关于机器人动力学和运动学的内容，那一定能解答我一直以来对机器人是如何做到流畅、稳定运动的疑问。同时，机器视觉部分，我希望能了解到先进的图像处理技术、目标检测与跟踪算法，以及它们如何与机器人本体的感知系统相结合。而控制理论，更是我最想深入探索的部分，无论是PID控制、模型预测控制，还是更前沿的强化学习在机器人控制中的应用，都让我跃跃欲试。这本书的体量让我知道，它绝非浅尝辄止，而是一本能让我扎扎实实地学习、理解并可能激发我进一步研究的宝贵资源。我迫不及待地想开始我的探索之旅，去揭开机器人世界的神秘面纱。

评分☆☆☆☆☆

《机器人学、机器视觉与控制》这本书，无疑是一本能够点燃我探索机器人技术热情的重要读物。我一直对那些能够独立思考、自主行动的机器生命体充满着无限的想象，而这本书的书名，恰恰揭示了实现这种想象的关键技术。我理解，机器人学是构建机器人本体的基础，它涵盖了从机械结构到动力学分析的方方面面，这让我对如何设计出能够模仿甚至超越人类灵活度的机器人本体充满了期待。我希望能深入了解机器人的运动学，包括正逆运动学解算，以及如何进行运动规划，让机器人能够以最优的方式完成复杂的动作。而机器视觉，则是我认为赋予机器人“生命”的关键。我渴望学习到，机器是如何通过摄像头、传感器等设备“看见”这个世界的，如何识别物体、理解场景、进行三维重建，甚至实现人机交互。我希望了解，诸如图像处理、特征匹配、目标跟踪、深度学习等技术是如何在机器视觉领域发挥作用的。最后，控制理论是连接感知与行动的桥梁。我希望学习到，如何根据机器视觉获取的信息，以及预设的任务目标，来设计精确、稳定、高效的控制系统，让机器人能够实现从规划到执行的无缝衔接。这本书的系统性，让我看到了深入理解机器人技术发展脉络和核心原理的希望，我迫不及待地想开始这场知识的探索。

评分☆☆☆☆☆

对于《机器人学、机器视觉与控制》这本书，我充满了期待。作为一名对前沿科技充满好奇的普通读者，我一直对机器人充满了浓厚的兴趣，但往往只能从新闻和影视作品中获得一些碎片化的信息，对于其背后的核心技术缺乏深入的了解。这本书的书名恰恰点出了我最想探究的几个关键领域。我想象着，在“机器人学”的部分，我将学习到关于机器人本体的结构、运动原理，以及如何规划它们的动作。这可能包括对各种连杆、关节、执行器的理解，以及如何通过数学模型来描述和预测机器人的运动轨迹。而“机器视觉”部分，则是我最为期待的，因为它直接关系到机器人如何感知和理解周围的环境。我希望能了解到，机器如何通过摄像头、传感器等设备“看见”东西，如何识别物体、人脸，甚至理解场景的复杂性。这可能涉及到图像处理、模式识别、机器学习等技术。最后，“控制”部分，我理解是连接机器人本体和机器视觉的桥梁。我希望学习到如何根据机器视觉提供的信息，或者预设的指令，来精确地控制机器人的每一个动作，使其能够完成各种复杂的任务，例如抓取、搬运、行走，甚至与人类进行互动。这本书的体量和内容涵盖的范围，让我觉得它是一本能够系统性地构建我对于机器人技术认知框架的宝贵资料。我非常希望能通过阅读这本书，能够更清晰地理解机器人是如何工作的，以及它们在未来能够扮演怎样的角色。

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