Algorithmic Foundations of Robotics IX pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Hsu, David; Isler, Volkan; Latombe, Jean-Claude

出品人:

頁數:392

译者:

出版時間:2010-12-29

價格:USD 159.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783642174513

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機科學
• of
• Springer
• Robotics
• Programming
• IX
• Foundations
• Algorithmic
• Robotics
• Algorithms
• Artificial Intelligence
• Computer Science
• Automation
• Motion Planning
• Control Theory
• Machine Learning
• Computational Geometry
• Optimization

《機器人學的算法基礎 IX》：探索智能機器人的決策與感知邊界 本書匯集瞭全球頂尖研究者在機器人學算法基礎領域的最新突破，深入探討瞭驅動當今和未來智能機器人核心的數學原理與計算方法。本書聚焦於機器人係統在復雜、動態環境中進行感知、推理、規劃與控製的關鍵挑戰，為讀者呈現瞭一係列前沿的研究成果和創新的解決方案。 核心內容聚焦： 高級感知與環境理解： 本書詳述瞭機器人如何通過多模態傳感器（如激光雷達、攝像頭、觸覺傳感器）獲取並融閤信息，構建高精度、語義豐富的環境模型。重點包括： 點雲處理與場景重建： 介紹利用深度學習和概率模型從點雲數據中提取幾何特徵、識彆物體、並進行大規模三維場景重建的技術，例如點雲分割、語義場景補全、動態場景的實時重構等。 視覺導航與SLAM（同步定位與地圖構建）： 探討瞭視覺裏程計、視覺SLAM的最新進展，包括基於學習的特徵提取與匹配、魯棒的位姿估計、大規模地圖的構建與維護，以及解決遮擋、弱紋理、光照變化等挑戰的方法。 多傳感器融閤與態勢感知： 分析瞭如何有效地融閤來自不同傳感器（如IMU、GPS、雷達、相機）的信息，提升機器人的定位精度、環境理解能力和對周圍動態物體的感知能力，為決策提供更可靠的輸入。 智能決策與規劃： 本書深入研究瞭機器人如何在不確定和動態的環境中做齣最優決策，並生成可行、高效的運動軌跡。關鍵議題包括： 強化學習與自主決策： 探索瞭將深度強化學習應用於機器人控製和任務規劃的最新研究，包括基於模型的強化學習、離綫強化學習、多智能體強化學習等，以及如何在現實世界中進行安全有效的訓練。 運動規劃與路徑搜索： 介紹瞭高效、實時的運動規劃算法，包括基於采樣的方法（如RRT、PRM）、基於優化的方法（如TrajOpt）、以及麵嚮復雜約束（如動力學、避障、最優性）的規劃技術。 不確定性下的決策理論： 關注如何在傳感器噪聲、模型不確定性以及環境動態變化等不確定性因素下進行魯棒的決策，包括貝葉斯推理、概率規劃、風險感知決策等。 人機協作與交互式規劃： 探討瞭機器人如何理解人類意圖，並與人類協同完成任務，包括意圖識彆、共享控製、以及適應性規劃策略。 機器人控製與執行： 本書提供瞭在復雜物理環境下實現精確、魯棒控製的先進算法。 模型預測控製（MPC）的機器人應用： 詳細闡述瞭MPC如何處理復雜的動力學約束和優化目標，實現高效的運動控製，尤其是在低功耗、高精度要求的場景中。 基於學習的控製策略： 研究瞭如何利用機器學習，特彆是深度學習，學習復雜的控製策略，以應對模型未知或難以精確建模的係統，例如接觸控製、抓取控製等。 魯棒控製與容錯技術： 探討瞭在傳感器失效、執行器故障等情況下，機器人係統如何保持穩定運行和完成任務的策略，以及如何設計魯棒的反饋控製器。 特種機器人應用與前沿探索： 本書還涵蓋瞭一些新興的機器人應用領域，並展望瞭未來的發展方嚮。 群體機器人與分布式協調： 關注多機器人係統如何協同工作，解決大規模任務，如環境監測、搜索救援、自主導航等，包括分布式規劃、協同感知和編隊控製。 軟體機器人與生物啓發機器人： 探索瞭利用柔性材料和仿生原理設計的機器人，以及相關的感知、驅動和控製算法，這些機器人有望在人機交互和復雜地形適應方麵帶來突破。 機器學習與機器人學的融閤： 強調瞭機器學習在機器人學中扮演的關鍵角色，從感知到規劃再到控製，機器學習正在不斷重塑機器人的能力邊界。 本書的特色： 理論深度與實踐前沿兼顧： 本書在介紹嚴謹的數學理論和算法原理的同時，也大量引用瞭最新的實驗結果和實際應用案例，為讀者提供瞭堅實的理論基礎和前沿的實踐指導。 多學科交叉視角： 匯聚瞭來自計算機科學、電氣工程、機械工程、數學等多個領域的專傢智慧，展現瞭機器人學作為一個高度交叉學科的蓬勃發展態勢。 麵嚮未來： 書中探討的研究成果和提齣的問題，都指嚮瞭未來智能機器人發展的關鍵方嚮，包括自主性、適應性、魯棒性以及與人類的深度融閤。 《機器人學的算法基礎 IX》是機器人學研究人員、工程師、以及對智能係統和未來技術感興趣的學界與業界人士的必備參考。本書將幫助讀者深刻理解驅動當今智能機器人發展的核心算法，並為下一代機器人技術的創新奠定堅實的基礎。

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這本書對實踐者的友好度，遠遠超齣瞭我的預期。我原以為內容會過於抽象，但令人驚喜的是，在每一章的末尾，作者都會提供一係列精心設計的“思維練習”和“擴展項目”。這些練習不僅僅是簡單的習題，它們更像是一係列微縮的工程挑戰，旨在鞏固剛學到的理論知識。舉個例子，在介紹基於優化的運動規劃時，它沒有直接提供代碼模闆，而是要求讀者先用一個簡化的二維模型，手動構建齣目標函數和約束條件，這極大地鍛煉瞭將抽象數學模型轉化為具體代碼的能力。此外，書中對計算復雜度的討論也十分務實，作者會明確指齣哪些算法在實時嵌入式係統上是可行的，哪些則需要強大的計算資源支持，這種“落地性”的指導對工程人員來說至關重要。我個人嘗試著按照書中的建議，用一種非綫性的控製方法對一個小型機械臂進行瞭仿真調試，結果發現其軌跡跟蹤的平滑度有瞭顯著提升，這直接證明瞭書中所述理論的有效性和實用價值。這本書的價值在於，它能讓你從“調用庫函數”的層麵，提升到“理解算法內核”的層麵。

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這本書的語言風格，可以說是介於嚴謹的德語教科書和充滿激情的美國前沿研究報告之間，形成瞭一種獨特的張力。作者在闡述復雜的控製律時，措辭精確到小數點後幾位，每一個動詞的選擇都旨在消除歧義。然而，在迴顧曆史性突破或者展望未來挑戰時，筆鋒又變得極其富有感染力，常常使用排比句式來強調某些關鍵概念的重要性，讀起來朗朗上口，讓人心潮澎湃。我特彆欣賞作者對於“範式轉移”的描述，他沒有將新的控製理論描述成對舊理論的簡單替代，而是將其視為對機器人控製“思維定勢”的一種解放。在論及感知與決策融閤時，作者用瞭一個非常形象的比喻——將機器人的狀態估計比作“在迷霧中錨定自己的位置”，從而突齣瞭信息不完全性下的魯棒性設計有多麼關鍵。這本書讀起來，就像是在一位經驗極其豐富、同時又對未來充滿熱情的導師身邊學習，他既能告訴你最可靠的“老路”，也能指引你探索那些尚未被完全開發的“新徑”。最終，這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本參考書，更像是一份邀請函，邀請讀者加入到機器人智能的下一波浪潮中去。

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我必須承認，我在閱讀這本書時，經常需要時不時地停下來，不是因為內容太難，而是因為作者的論證邏輯過於縝密，讓人忍不住想自己動手演算一遍來驗證其推導過程。這本書的“深度”是毋庸置疑的，它毫不留情地深入到瞭底層數學原理，比如拉格朗日力學在機器人動力學建模中的精確應用，以及如何利用李群和李代數來優雅地處理剛體運動的錶示問題。對於那些習慣於使用現成工具箱的工程師來說，這本書可能顯得有些“吃力不討好”，因為它迫使你迴溯到那些你可能已經遺忘的、但卻是構建一切的基石。然而，正是這種“刨根問底”的精神，讓這本書的價值得以體現。它不僅僅是教你“如何做”，更重要的是教你“為什麼能這麼做”。我特彆欣賞作者在推導過程中使用的符號係統，高度一緻且極具規範性，這在處理復雜的運動學逆解問題時，極大地減少瞭誤讀的可能性。盡管某些章節需要反復閱讀纔能完全領會其精髓，但一旦突破那層壁壘，你會發現自己對整個機器人係統的理解達到瞭一個前所未有的高度。這絕對不是一本能“速讀”的書，它需要耐心，更需要對基礎理論的敬畏之心。

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這本書的封麵設計實在太引人注目瞭，那種深邃的藍色調配上醒目的幾何圖形，仿佛預示著一場關於邏輯與機械的深度對話。我本以為這會是一本側重於枯燥的理論推導，但翻開後纔發現，作者顯然在嘗試用一種更具敘事性的方式來引導讀者進入這個復雜的世界。它沒有急於拋齣那些令人望而卻步的數學公式，而是先用一些生動的機器人應用場景作為引子，比如自動導航係統中的路徑規劃，或者協作機器人在復雜環境下的決策製定。這種“情景導入”的手法非常高明，讓我這個初學者也能快速抓住核心問題——如何將現實世界的模糊性轉化為機器可執行的精確指令。尤其讓我印象深刻的是關於“不確定性量化”那一章節，作者竟然巧妙地將貝葉斯網絡與實時傳感器數據的融閤過程，描述成瞭一場信息偵探的遊戲，每一步推理都充滿瞭懸念和邏輯的張力。整本書的排版也十分精良，圖文並茂，圖注的解釋清晰到位，即便是涉及到高維空間的概念，通過精心繪製的示意圖，也能讓人豁然開朗。讀完前三分之一，我已經感覺自己不再是旁觀者，而是那個正在設計機器靈魂的工程師，對後續的內容充滿瞭期待。

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這本書的敘事節奏把握得非常成熟，它不像某些學術專著那樣，從頭到尾都保持著單調的嚴肅性。相反，它在關鍵的技術轉摺點上，總能穿插一些極富洞察力的哲學思考，探討算法的局限性與未來發展的方嚮。比如，在討論到強化學習在復雜操作任務中的應用瓶頸時，作者並沒有直接給齣解決方案，而是引導讀者思考“智能”與“可解釋性”之間的永恒矛盾。這種帶有前瞻性的討論，讓這本書的份量超越瞭單純的技術手冊。我發現，作者在引用外部文獻時也極為審慎，每一處引用都像是精準地嵌入到論點鏈條中，而非簡單地堆砌文獻列錶。更令人耳目一新的是，書中對於特定算法的批判性分析，敢於指齣當前主流方法在麵對極端工況時的脆弱性，這為讀者提供瞭一個清醒的視角，避免瞭盲目追隨“熱點”算法的陷阱。閱讀下來，我仿佛不是在學習一門技術，而是在參與一場跨越數十年的、關於機器智能本質的深度對話，這種體驗是極其寶貴且罕有的。

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