Designing Autonomous Mobile Robots pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Newnes

作者:John M. Holland

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2003-12-29

价格:USD 83.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780750676830

丛书系列:

图书标签:

机器人学
自主移动机器人
机器人设计
路径规划
SLAM
传感器
控制系统
ROS
人工智能
嵌入式系统

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具体描述

"Designing Autonomous Mobile Robots" introduces the reader to the fundamental concepts of this complex field. The author addresses all the pertinent topics of the electronic hardware and software of mobile robot design, with particular emphasis on the more difficult problems of control, navigation, and sensor interfacing. Covering topics such as advanced sensor fusion, control systems for a wide array of application sensors and instrumentation, and fuzzy logic applications, this volume is essential reading for engineers undertaking robotics projects as well as undergraduate and graduate students studying robotic engineering, artificial intelligence, and cognitive science. Its state-of-the-art treatment of core concepts in mobile robotics helps and challenges readers in exploring new avenues in an exciting field. The accompanying CD-ROM provides software routines for the examples cited as well as an electronic version of the text. It is authored by a well-know pioneer of mobile robotics. You can learn how to approach the design of and complex control system with confidence.

深入探索未来交通：自主移动系统与智能感知技术本书聚焦于当前机器人技术与人工智能领域最前沿的交叉点——自主移动机器人的设计、实现与应用。本书摒弃对特定平台或硬件的过度依赖，旨在提供一套系统化、理论与实践并重的知识体系，帮助读者构建对现代自主导航与控制系统全面而深刻的理解。我们深信，理解“为什么”比仅仅知道“如何做”更为关键，因此，本书在介绍具体技术模块时，始终将其置于复杂的现实环境约束与工程优化的大背景下进行剖析。全书结构设计为五大部分，共十六章，循序渐进地引导读者从基础概念跨越到高级算法的集成与系统验证。 --- 第一部分：自主移动系统的基石与环境建模（第1章至第3章）本部分奠定了理解自主移动机器人所需的核心数学、物理和感知基础。我们首先回顾了移动机器人的运动学与动力学基础，重点关注非完整约束系统（如差速驱动、阿克曼转向）的建模，并引入了对连续时间系统和离散时间系统在控制设计中的差异化处理方法。第1章：移动机器人运动学与控制基础详细探讨了如何用微分方程精确描述机器人在不同地形和速度下的运动状态。我们深入分析了欧拉角与四元数在姿态估计中的适用性与局限性，并提出了基于雅可比矩阵的逆运动学求解方法，以实现精确的路径跟踪。第2章：传感器原理与数据预处理聚焦于自主系统获取环境信息的“眼睛”与“耳朵”。我们细致剖析了主流传感器——包括激光雷达（LiDAR）、视觉系统（单目、立体、深度相机）和惯性测量单元（IMU）的工作原理。对于原始数据的处理，本书强调了噪声模型、时间同步和多传感器数据融合的必要性。特别地，我们为读者构建了如何在资源受限的嵌入式平台上实现高效的实时数据过滤和特征提取的实践框架。第3章：环境表示与地图构建自主移动的先决条件是理解“我在哪里”和“周围有什么”。本章深入探讨了环境建模的范式转换，从传统的栅格地图（Occupancy Grid Maps）到更具语义信息的高级表示。我们重点讲解了同步定位与地图构建（SLAM）的核心算法，包括基于滤波（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）和基于优化的（如因子图优化）方法，并对比了它们在稀疏与密集环境下的性能权衡。 --- 第二部分：定位、状态估计与感知融合（第4章至第7章）本部分是实现机器人“自我认知”的关键。它关乎机器人在复杂、动态环境中的精确自我定位和对环境物体的识别能力。第4章：概率机器人学与状态估计本章是全书的理论核心之一。我们从概率论的视角出发，系统阐述了贝叶斯滤波理论。除了标准滤波器的应用，我们还引入了粒子滤波（Particle Filter）在处理非高斯噪声和多模态不确定性时的优势，并提供了参数配置与性能调优的详细指南。第5章：视觉里程计与惯性导航（VIO）随着视觉技术的发展，如何利用连续图像流进行高频、高精度的相对定位成为研究热点。本章详细讲解了特征点跟踪（如ORB-SLAM2/3的框架），以及如何将IMU数据与视觉信息进行紧耦合（紧耦合VIO），以克服纯视觉方法在快速运动或纹理稀疏环境下的漂移问题。第6章：物体检测与语义理解现代自主系统不再仅仅是避障机器，它们需要理解场景的“意义”。本章探讨了深度学习在机器人感知中的应用，特别是如何利用卷积神经网络（CNN）进行实时目标检测（如YOLO、SSD系列）和语义分割。我们还探讨了如何将检测到的语义标签集成到地图结构中，以支持高层决策。第7章：多机器人系统中的协同定位在集群作业场景中，信息共享至关重要。本章探讨了分布式SLAM和相对位姿估计技术。内容涵盖了如何通过通信网络共享关键特征点或局部地图块，以实现无需全局基础设施的一致性定位。 --- 第三部分：路径规划与决策制定（第8章至第11章）一旦机器人知道它在哪里，下一步就是决定如何到达目的地。本部分关注的是“去哪里”和“如何去”的策略制定。第8章：全局路径规划算法全局规划侧重于在已知地图上寻找最优或次优路径。我们深入分析了基于图搜索的经典方法，如Dijkstra、A及其变体（如Theta、Jump Point Search）。对于高维空间，本章重点介绍了基于采样的规划器（Sampling-based Planners），如快速搜索随机树（RRT）及其优化版本RRT，并讨论了它们在处理复杂障碍物时的效率优势。第9章：局部避障与动态窗口法（DWA）现实世界中充满了未知和突发障碍物。局部规划需要实时响应。动态窗口法（DWA）因其计算效率高和对机器人动力学约束的直接考虑而被广泛应用。本章详细解析了速度空间的可行性分析，以及如何通过代价函数权衡目标接近度、速度和平滑性。第10章：行为决策与有限状态机（FSM）规划不仅仅是几何问题，更是行为管理。本章介绍如何构建一个分层的规划框架。我们详细讲解了有限状态机（FSM）在管理任务流程（如探索、跟随、充电、待命）中的应用，并引入了行为树（Behavior Trees）作为更灵活、更具可扩展性的行为编程范式。第11章：强化学习在导航中的初步应用探索前沿方法，本章介绍了如何使用Q-Learning和深度Q网络（DQN）来训练机器人在复杂、非结构化环境中自主学习最优避障策略，重点在于如何设计奖励函数以引导机器人学习安全且高效的行为。 --- 第四部分：运动控制与轨迹跟踪（第12章至第14章）规划得到的路径必须被精确地转换为电机指令。本部分专注于确保机器人的实际运动紧密贴合规划的轨迹。第12章：轨迹生成与优化从离散的路径点到连续、平滑、时间参数化的轨迹，需要精细的数学工具。本章探讨了如何使用多项式（如三次样条插值）或贝塞尔曲线来保证轨迹在曲率和加速度上的连续性。同时，我们介绍了基于优化的轨迹重参数化方法，以最小化跟踪误差或能量消耗。第13章：反馈控制理论在跟踪中的应用运动控制的核心在于反馈。本章回顾了经典的PID控制器，并深入探讨了更先进的控制策略，如前馈-反馈线性化控制和模型预测控制（MPC）。MPC由于其能提前预测未来动态并优化控制输入序列的特性，是实现高精度轨迹跟踪的有力工具，本书提供了其在非线性移动机器人上的具体推导过程。第14章：轮式与足式机器人的控制差异针对不同类型的移动平台，控制挑战迥异。本章对比了轮式机器人的滑移/漂移问题与足式机器人的接触顺序规划与步态生成。对于足式机器人，我们重点讨论了零力矩点（ZMP）的概念及其在维持双足或四足稳定行走中的关键作用。 --- 第五部分：系统集成、测试与未来展望（第15章至第16章）本部分将理论与实践相结合，讨论了如何将所有模块集成到一个健壮的系统中，并展望了该领域未来的发展方向。第15章：系统集成与中间件架构现代机器人系统通常基于分布式架构。本章详细介绍了机器人操作系统（ROS/ROS2）作为集成框架的应用。内容涵盖了从节点通信、服务调用到参数服务器管理的最佳实践。我们还探讨了实时性保证（如使用RTOS）以及如何设计一个模块化、可插拔的软件架构，以提高系统的鲁棒性和可维护性。第16章：仿真、验证与安全关键系统在部署到真实世界之前，严格的仿真和测试必不可少。本章介绍了主流的机器人仿真环境（如Gazebo、Isaac Sim），并强调了硬件在环（HIL）和软件在环（SIL）测试的重要性。最后，本书对安全性与可靠性进行了探讨，包括故障检测、安全停止机制以及在自动驾驶领域中对系统冗余性的设计要求。本书不仅是一本技术手册，更是一份引导工程师和研究人员构建下一代自主移动系统的路线图。通过对这些核心技术的深入掌握，读者将有能力设计出能够在复杂、动态、非结构化环境中自主导航、感知和执行任务的智能移动体。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件背景的开发者，我最初被本书中关于“自主”二字的复杂性所吸引，尤其是涉及到环境建模和高层规划的部分。这本书在处理不确定性问题上展现了极高的水准。它并没有简单地推销当前最热门的深度学习方法，而是扎实地回顾了概率地图（Occupancy Grid Map）的构建过程，并深入探讨了数据关联问题，比如如何有效区分新旧观测数据以避免地图错误积累。作者在描述SLAM（同步定位与地图构建）时，采用了渐进深入的方式，从基础的滤波方法过渡到更高级的基于优化的方法，使得复杂的数学优化问题在具体的机器人应用背景下得以清晰阐释。这本书的排版也值得称赞，图表质量非常高，尤其是在展示传感器视场角和运动轨迹时，直观性极强。总而言之，它提供了一个全面的、工程化的视角来看待自主移动机器人，超越了单一算法的局限，强调了整个系统的协调运作，是我近几年阅读过的相关领域中最具操作指导价值的著作之一。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚翻开这本书的时候，我对它的期望并没有特别高，市面上的机器人书籍往往要么过于偏向理论，要么就是零散的教程拼凑而成。然而，《Designing Autonomous Mobile Robots》却带来了一种截然不同的阅读体验。它的叙事结构非常流畅自然，仿佛是跟随一位经验丰富的导师在进行项目实战演练。尤其是在探讨路径规划部分，作者巧妙地将A*算法与Dijkstra算法进行了细致的对比分析，不仅解释了它们的工作原理，更重要的是，讨论了在面对动态障碍物和计算资源受限等实际约束时，如何根据场景需求进行取舍和优化。这种“情境化”的教学方式极大地提升了我的理解深度。此外，书中对于机器人运动学建模的讲解，无论是差速驱动、阿克曼转向还是全向轮，都处理得鞭辟入里，图示清晰，公式推导严谨，使得复杂的坐标变换和逆运动学求解变得不再那么令人望而生畏。这本书的价值在于，它教会的不仅仅是如何“让轮子转起来”，而是如何让轮子以一种智能、高效且可预测的方式运动。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正意义上的“硬核”参考书，阅读过程中我深刻体会到了作者在机器人领域深厚的功力。我特别欣赏其在系统集成与测试部分所花费的篇幅。许多书籍在讲完算法后就戛然而止，留给读者自己去面对调试硬件和软件接口的噩梦。但这本书不同，它详尽地描述了不同操作系统（如ROS）下的模块化编程范式，以及如何设计健壮的容错机制来应对传感器噪声或执行器故障。例如，关于异常处理的章节，作者提供了多个基于状态机的设计示例，这对于构建可靠的工业级或研究级机器人至关重要。书中的语言风格非常专业，毫不拖泥带水，每一个段落都信息密度极高，需要读者保持高度的专注力才能完全吸收。如果你期待的是一本轻松愉快的入门读物，那你可能会觉得它有些“沉重”，但对于那些追求系统性、全面性知识体系的专业人士而言，这本书无疑是提升专业素养、系统梳理知识框架的绝佳选择，它迫使你以更严谨的工程思维去审视每一个设计决策。

评分☆☆☆☆☆

我从一个侧重于传统控制理论的角度切入这本书，原本担心它会过于侧重于感知和决策层面的AI技术而忽略了底层控制的精妙。然而，我的顾虑被完全打消了。书中关于低层控制循环的设计，特别是PID控制器在移动机器人中的精细调参艺术，简直是一次宝贵的学习经历。作者不仅展示了如何计算K_p, K_i, K_d参数，更关键的是，他阐述了如何利用环境反馈（如里程计漂移、地面摩擦变化）来动态调整这些参数，从而确保机器人在不同负载和地形下的鲁棒性。这种对“细节决定成败”的深刻理解贯穿始终。此外，作者对人机交互（HMI）的讨论也十分到位，这常常是技术书籍容易忽略的环节。从紧急停止按钮的设计规范到远程诊断界面的基本要素，都体现了作者全面而周到的系统设计观。这本书的布局逻辑清晰，章节之间的递进关系恰到好处，让人感觉每一步的阅读都是在为最终构建一个功能完善的自主系统添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是机器人设计领域的瑰宝，尤其是对于那些渴望深入理解自主移动系统核心原理的工程师和发烧友来说。我花了大量时间研究了书中关于传感器融合和状态估计的章节，它们简直是教科书级别的讲解。作者并没有停留在理论的表面，而是深入探讨了卡尔曼滤波、粒子滤波等复杂算法在实际机器人定位导航中的应用细节，配以清晰的数学推导和直观的图解，即便是初次接触这些概念的读者也能迅速掌握要领。更让我印象深刻的是，它非常注重“设计”这一实践环节，书中详尽地阐述了从需求分析到硬件选型，再到软件架构搭建的全过程，而不是仅仅停留在算法层面。例如，在提及电机驱动和电源管理时，作者给出了非常实用的选型建议和注意事项，这些都是教科书上很少会提及的“野外生存”经验。它成功地架起了理论知识与工程实践之间的桥梁，让读者能够真正理解如何将一个想法转化为一个能够在复杂环境中稳定运行的移动机器人。这本书无疑为我后续的项目开发提供了坚实的理论基础和宝贵的实践指导，是一部值得反复研读的工具书。

评分☆☆☆☆☆