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機器人方面的書籍（機器人方面的書籍推薦）

發(fā)布時間：2023-03-12 03:47:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 77 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于機器人方面的書籍的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能入門書籍
2、有關智能機器人介紹的具體書籍和作者
3、機器人技術基礎的圖書目錄
4、人工智能書單之（2）計算機視覺（上）

機器人方面的書籍（機器人方面的書籍推薦）

一、人工智能入門書籍

人工智能是計算機科學的一個分支，并不是一個單一學科，圖像識別、自然語言處理、機器人、語言識別、專家系統(tǒng)等等，每一個研究都富有挑戰(zhàn)。對人工智能感興趣，但無法確定具體方向，如何了解人工智能現(xiàn)狀和研究領域？

筆者推薦4本科普書，對于大多數(shù)人來說，閱讀難度不高，公式和理論少，內(nèi)容有趣，能讀得下去；信息較新鮮且全，要有一定閱讀價值，能夠有深入的思考當然更好。書單不長，只用做科普入門。

1、《超級智能》

2、《我們最后的發(fā)明：人工智能與人類時代的終結》

3、《智能時代》

4、《人工智能：國家人工智能戰(zhàn)略行動抓手》

機器人方面的書籍（機器人方面的書籍推薦）

二、有關智能機器人介紹的具體書籍和作者

文軒網(wǎng)搜索了2本，供您參考：

智能電子創(chuàng)新制作——機器人制作入門

陳繼榮 / 科學出版社 / 2007年10月01日

現(xiàn)在，模型機器人已經(jīng)成為素質(zhì)教育、技能實踐的重要選題，國內(nèi)外各種機器人比賽方興未艾，盡快編寫一本適合國情的機器人參考書是非常重要的，也是必需的。本書沒有過多涉及諸如電子學理論或軟件編程等基礎細節(jié)，書中提及的理論并不十分高深難懂，也沒有復雜的數(shù)學公式，而是重點介紹構成機器人的機械

移動機器人學科學方法——智能體行為的星化分析

(德國)內(nèi)姆佐夫 / 機械工業(yè)出版社 / 2010年01月01日

《移動機器人學科學方法:智能體行為的星化分析》原著是由自主移動機器人領域知名人士Ulrich Nehmzow博士撰寫，在英國很受歡迎，并且在意大利、西班牙和加拿大等國被多所高等院校作為教材使用。與移動機器人傳統(tǒng)處理方式不同，《移動機器人學科學方法:智能體行為的星化分析》基于動力系統(tǒng)、混沌、神經(jīng)網(wǎng)

三、機器人技術基礎的圖書目錄

第一章概述

1.1 機器人的自動化

1.2 機器人的應用

1.3 機器人機構

1.4 機器人規(guī)格

習題

第二章位姿描述和齊次變換

2.1 剛體位姿描述

2.2 坐標變換

2.3 齊次坐標和齊次變換

2.4 齊次變換矩陣的運算

2.5 變換方程

2.6 歐拉角與RPY角

2.7 旋轉變換通式

2.8 自由矢量的變換

習題

第三章操作臂運動學

3.1 連桿參數(shù)和連桿坐標系

3.2 連桿變換和運動學方程

3.3 XHK5140換刀機械手運動學方程

3.4 PUMA560機器人運動學方程

3.5 PUMA560機器人運動學反解

3.6 腕部三軸相交時的封閉解

3.7 運動學反解的有關問題

3.8 關節(jié)空間和操作空間

習題

第四章操作臂的雅可比

4.1 雅可比矩陣的定義

4.2 微分運動和廣義速度

4.3 雅可比矩陣的構造法

4.4 PUMA560的雅可比

4.5 力雅可比

4.6 奇異性和靈巧度

4.7 剛度和變形

4.8 誤差標定和補償

習題

第五章操作臂動力學

5.1 連桿的速度和加速度分析

5.2 連桿靜力學分析

5.3 牛頓-歐拉遞推動力學方程

5.4 關節(jié)空間和操作空間動力學

5.5 動力學性能指標

5.6 動力學優(yōu)化設計

5.7 拉格朗日動力學

5.8 操作臂的動力學建模和仿真

習題

第六章軌跡規(guī)劃

6.1 軌跡規(guī)劃的一般性問題

6.2 關節(jié)軌跡的插值

6.3 笛卡爾空間規(guī)劃方法

6.4 四元數(shù)與直線軌變規(guī)劃

6.5 軌跡的實時生成

6.6 基于動力學模型的軌跡規(guī)劃

習題

第七章操作臂的控制

7.1 引言

7.2 單關節(jié)的線性模型和控制

7.3 控制規(guī)律的分解

7.4 操作臂的非線性控制

7.5 操作臂的多關節(jié)控制

7.6 控制中的實際問題

7.8 工業(yè)機器人控制系統(tǒng)

7.9 基于直角坐標的控制

7.10 李亞普諾夫穩(wěn)定性分析

習題

第八章機器人語言和離線編程

8.1 機器人語言概述

8.2 機器人語言結構

8.3 VAL語言

8.4 機器人語言的有關問題

……

附錄一機器人技術基礎編程實驗

附錄二有關術語英-漢對照

機器人方面的書籍（機器人方面的書籍推薦）

四、人工智能書單之（2）計算機視覺（上）

前面介紹了人工智能綜述相關的暢銷書以及經(jīng)典技術書籍和教程，全面接觸和了解人工智能的各個方面的基礎數(shù)學理論，前沿技術和經(jīng)典算法，接下來就涉及到如何將人工智能應用到實際場景中的技術方向，才是AI技術的重點所在。

前面介紹過人工智能應用方向的幾個重要分支：

1. 計算機視覺

2. 自然語言處理

3. 數(shù)據(jù)智能和BI

4. 知識和推理

5. 機器人學

這篇文章先從計算機視覺方向介紹，因為計算機視覺是目前應用最廣泛，也最重要的方向，比如我們現(xiàn)在到處都要的刷臉，視頻檢測，也是未來自動駕駛，機器人的重要基礎。不論是無人汽車，還是無人機，自動機器人，想要形成AI智能，并自主進行行動和完成任務，首先需要學習人類一樣從外界獲取各種信號的反饋，來指導下一步的動作和決策，視覺信號是最直觀，最有效，信息量最豐富的信號（語音信號是另一個直觀的輸入，相應的語音信號處理和識別再單獨介紹），所以擁有計算機視覺CV是最基本的需求之一。

但是計算機視覺的獲取并不容易，難點不在于如何獲取圖形，影像信號，并進行數(shù)字化，離散化，也不在于視頻大數(shù)據(jù)量的傳輸，存儲和實時處理，真正的難點在于視覺理解，如何像人一樣從看到的東西中理解他看到的真正的含義，這是CV的終極目標和努力方向，但是前面的問題也需要逐一解決，所以CV基本包含的一系列的知識步驟，這其中最基礎的大學學科知識源于數(shù)字電路，數(shù)字信號處理，和離散數(shù)學，其中進一步也用到信息論，密碼學，分布式網(wǎng)絡，以及進行視覺理解和認知的機器學習和深度學習等統(tǒng)計學和神經(jīng)網(wǎng)絡的知識。所以需要有一定的計算機理論和數(shù)學知識基礎為前提。

下面可以簡化下，只專注于CV領域，一般我們的學習路徑包括：

數(shù)字圖像處理=》模式識別=》視頻編碼和識別=》計算機視覺理論=》計算機視覺工具

想要機器看到世界，先要看懂圖像：

一、數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理涉及到的重點知識包括：

（1）數(shù)字圖像表示

（2）各種圖像處理算法（濾鏡）

（3）圖像摳圖

（4）目標檢測

（5）圖像渲染等

1. 國外電子與通信教材系列：數(shù)字圖像處理（第四版）

以及matlab的應用實踐，matlab是這領域研究的必備工具