机器人传感器及其应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:化学工业出版社

作者:高国富

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2005-9

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502574734

丛书系列:

图书标签:

机器人
传感器
机器人技术
自动化
电子工程
控制工程
物联网
人工智能
机械工程
嵌入式系统

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

由于机器人的应用范围越来越广，所以要求它对变化的环境要具有更强的适应能力，能进行更精确的定位和控制，并具有更高的智能。传感器是机器人获取信息的必备工具，因而对机器人传感器有更大的需求和更高的要求。

　　本书结合国内外应用实例，系统介绍了机器人手爪、工业机器人、并联机器人、移动机器人、飞行机器人、水下机器人等机器人系统中的各种特色传感器，及其在上述机器人系统中多传感器信息融合技术，具有很强的实用性。

　　本书可供机器人、机电工程、工业自动化等领域的工程技术人员、科研工作者和希望了解或使用上述传感器的人员阅读，也可供高等学校有关的研究生、高年级的本科生学习、参考。

人工智能基础与前沿技术书籍简介《人工智能基础与前沿技术》是一部全面深入探讨人工智能（AI）领域核心理论、关键技术及其最新发展趋势的专业著作。本书旨在为计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的学生、研究人员以及希望进入AI领域的工程师和技术人员提供一份系统而详尽的学习指南和参考手册。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和实践的应用性。我们首先从人工智能的哲学基础和发展历史切入，为读者构建一个宏观的认知框架。随后，重点深入讲解了支撑现代AI系统的基石——机器学习（Machine Learning）的各个分支。第一部分：人工智能的基石 1.1 智能的本质与哲学思辨：探讨什么是智能，图灵测试的历史地位，以及符号主义与联结主义的根本差异。分析了人类智能与机器智能在认知结构上的异同，为后续技术学习奠定思想基础。 1.2 经典人工智能方法：详细介绍了早期的符号推理系统、专家系统、逻辑编程（如Prolog）的应用场景和局限性。重点剖析了搜索算法，包括启发式搜索、A算法在复杂问题求解中的优化策略。 1.3 概率论与统计学基础回顾：作为机器学习的数学支撑，本章复习了概率密度函数、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），强调了它们在模型参数估计中的关键作用。第二部分：核心学习范式深入剖析本部分是全书的重点，系统梳理了当前主流的机器学习范式，并对每种算法的数学原理、适用条件和性能评估标准进行了详尽的阐述。 2.1 监督学习的精要：线性模型：深入探讨了线性回归、逻辑回归的推导过程，引入了正则化（L1/L2）的概念及其对模型泛化能力的影响。支持向量机（SVM）：详细讲解了核函数（Kernel Function）在高维空间映射中的作用，特别是径向基函数（RBF）的参数选择与优化。决策树与集成学习：剖析了ID3、C4.5和CART算法的构建逻辑，并全面介绍了集成学习技术，包括Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM)）。特别关注XGBoost和LightGBM在工业界大规模数据处理中的高效性。 2.2 无监督学习的探索：聚类分析：详述了K-Means、DBSCAN的空间划分原理，以及层次聚类的合并与分裂策略。对于高维数据的簇分析，引入了谱聚类（Spectral Clustering）的拓扑结构发现能力。降维技术：不仅讲解了主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，还深入探讨了非线性降维方法，如t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）在数据可视化和特征提取中的优势。 2.3 强化学习的动态决策：马尔可夫决策过程（MDP）：奠定了强化学习的数学框架。经典算法：详细推导了动态规划（Policy Iteration, Value Iteration），以及基于模型的Model-Free方法如Q-Learning和SARSA。策略梯度方法：重点介绍了REINFORCE算法及其变体，并过渡到Actor-Critic架构的原理和实践。第三部分：深度学习的革命与实践深度学习是当前AI领域的核心驱动力，本部分致力于解析其复杂的网络结构和训练机制。 3.1 神经网络基础：阐述了神经元模型、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，以及反向传播算法（Backpropagation）的精确数学推导和计算效率优化。 3.2 卷积神经网络（CNN）：专注于图像处理的应用。详细解析了卷积层、池化层、批标准化（Batch Normalization）的作用。系统回顾了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式网络结构的设计思想和创新点。 3.3 循环神经网络（RNN）与序列建模：深入研究了处理时间序列数据的RNN结构。重点分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决梯度消失问题，并讨论了其在自然语言处理（NLP）中的初步应用。 3.4 现代深度学习架构：注意力机制与Transformer：全面解析了自注意力（Self-Attention）机制，并详细剖析了Transformer架构，特别是其编码器-解码器结构在机器翻译、文本生成中的统治地位。生成对抗网络（GAN）：探讨了判别器与生成器之间的博弈过程，并对比分析了DCGAN、WGAN等变体在图像生成领域的性能提升。第四部分：人工智能的前沿探索本章着眼于AI研究的最新热点和未来发展方向。 4.1 大规模预训练模型：探讨BERT、GPT系列模型如何通过海量无标签数据进行预训练，并应用于下游任务的迁移学习范式。分析了模型规模对性能影响的量化规律。 4.2 可解释性AI（XAI）：鉴于深度学习模型的“黑箱”特性，本章专门讨论了提高模型透明度的必要性。详细介绍了LIME、SHAP等局部解释方法的工作原理及其在模型诊断中的应用。 4.3 联邦学习与隐私保护：探讨在数据孤岛日益严重的背景下，如何通过分布式模型训练（联邦学习）在保护用户数据隐私的前提下实现全局模型优化。 4.4 具身智能与机器人决策（非涉及具体传感器应用）：从高级决策层面探讨了AI系统如何与物理世界交互，包括基于模型的预测控制（MPC）与深度强化学习的结合，旨在实现更复杂、自主的任务规划能力，而非关注底层感知硬件的细节。总结《人工智能基础与前沿技术》力求在理论深度和技术广度上达到平衡，不仅教授“如何做”，更阐述“为何这样设计”。书中包含大量的数学推导、算法伪代码和针对性的案例分析，确保读者能够扎实掌握AI技术的内涵，并能有效应对未来技术变革带来的挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待是它能成为一本关于“智能感知层”的技术圣经，特别是侧重于如何将海量的原始传感器数据转化为可供决策层使用的、低延迟、高可靠性的信息。我特别关注非视觉传感器，比如热成像和化学传感器的最新发展及其在机器人安全监控中的潜力。然而，这本书对这些新兴领域的覆盖非常有限，似乎更偏爱成熟且应用广泛的惯性测量单元（IMU）和基础的距离传感器。当谈及IMU时，内容主要集中在如何进行姿态解算，而对于如何应对高动态运动中陀螺仪和加速度计的漂移误差，或者如何通过机器学习模型来补偿温度相关误差，这些关键的误差抑制技术却被轻描淡写。对于一个关注机器人核心自主性提升的读者来说，这种对“误差来源与校正”这一核心工程问题的回避，使得这本书的实用价值大打折扣，它停留在“传感器能测量”的层面，而未能深入探讨“如何让测量结果在复杂系统中持续准确”的深层技术挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，采用了深邃的蓝色调，配以简洁有力的线条勾勒出仿生机器人的形象，让人一眼就能感受到其前沿科技的气息。我最初期待它能深入探讨各种传感器的工作原理，特别是那些用于高级机器人导航和环境感知的技术，比如激光雷达（LiDAR）和复杂的视觉系统。然而，当我翻开目录后，我发现它似乎更侧重于宏观的系统集成和应用案例的描述，而非我所期望的底层物理和电子工程细节。例如，书中用了大量的篇幅来介绍一个智能仓储系统是如何通过集成不同的传感器来实现自动化分拣的，这部分内容虽然翔实，但对于一个想了解如何设计和优化一个新型力矩传感器的工程师来说，信息密度可能不够高。我本希望看到关于信号处理、噪声抑制算法的深入讨论，或是不同材料在极端温度下对电阻式传感器的影响分析。总体而言，它更像是一本面向项目经理或系统架构师的概览手册，而非给硬件工程师准备的技术手册。阅读体验上，语言流畅，图示清晰，但深度上总感觉隔着一层“应用层”，让我这个对“如何让传感器工作得更好”更感兴趣的读者略感意犹未尽。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想系统学习一下当前市场上主流的、用于自主移动机器人（AMR）的环境感知技术栈。我对SLAM（同步定位与地图构建）的最新进展，特别是视觉惯性里程计（VIO）中传感器数据融合的数学模型抱有极高的期望。阅读体验中，作者对多种传感器（如超声波、红外）的原理描述相当基础，更像是科普读物中的介绍部分，对于理解这些传感器在复杂工业现场中面临的实际挑战——比如反射率变化、多路径效应——着墨不多。书中展示的案例多集中在特定领域（比如农业或医疗辅助），但对于驱动这些应用的核心算法，比如卡尔曼滤波或粒子滤波在实际部署中的优化技巧，却寥寥数语带过。我试图从中寻找关于如何校准多个异构传感器以达到亚毫米级精度的实践经验，但这本书似乎更倾向于展示“能用”的结果，而非“如何精调至最优”的过程。这使得它在技术深度上与我期待的专业参考书之间存在着明显的鸿沟，更像是为入门者准备的入门指南，而不是给资深从业者提供进阶知识的宝库。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织逻辑清晰，从广义的机器人范畴逐步聚焦到特定应用，这种层层递进的叙事方式确实有助于建立整体概念。不过，我在寻找关于非接触式测量技术，特别是用于高精度测量的3D成像传感器（如结构光或飞行时间ToF）的内部机制时遇到了困难。书中提到了这些传感器用于避障，但对于它们如何解决环境光干扰、如何进行深度图去噪、以及其核心光学元件的选型标准等高阶技术问题，几乎没有展开。我期望能看到关于这些成像传感器在恶劣天气或复杂背景下的鲁棒性分析，或者不同分辨率传感器在计算资源消耗上的权衡比较。书中提供了一些图表，但这些图表往往是展示最终的“功能实现”，而非揭示背后的“技术瓶颈和突破点”。这让我感觉像是在看一份优秀的产品宣传册，而非一份严肃的技术分析报告，对于需要进行前沿技术选型的工程师来说，这种信息层级的缺失是比较致命的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量无可挑剔，纸张的质感很棒，文字排版也比较舒适，长时间阅读下来眼睛不易疲劳。我原本认为，既然书名涉及“传感器”，那么必然会涵盖不同传感模态（如电磁感应、压电效应、光电效应等）的物理基础及其在机器人控制回路中的实时性要求。但实际内容更多地集中在“应用场景”的描述，比如一个仿人机器人如何利用触觉反馈系统完成精细抓取任务。关于这个触觉传感器阵列本身的分辨率、延迟特性、以及如何处理来自皮肤层的大量非结构化数据流的硬件接口设计，书中提及得非常模糊。我花费了大量时间去寻找关于高频数据采集电路的设计考量，或者如何有效管理传感器功耗以延长机器人续航的讨论，但这些关键的工程细节在书中几乎是缺失的。与其说它是一本关于“机器人传感器”的书，不如说它是一本关于“如何用已有的传感器集成系统解决特定机器人问题”的案例集，这与我心目中对“传感器技术”的理解有所偏差。

评分☆☆☆☆☆