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机器人方面的书籍（机器人方面的书籍推荐）
发布时间：2023-03-12 03:47:45
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于机器人方面的书籍的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、人工智能入门书籍
人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、《超级智能》
2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》
3、《智能时代》
4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
二、有关智能机器人介绍的具体书籍和作者
文轩网搜索了2本，供您参考：
智能电子创新制作——机器人制作入门
智能电子创新制作——机器人制作入门
陈继荣 / 科学出版社 / 2007年10月01日
现在，模型机器人已经成为素质教育、技能实践的重要选题，国内外各种机器人比赛方兴未艾，尽快编写一本适合国情的机器人参考书是非常重要的，也是必需的。 本书没有过多涉及诸如电子学理论或软件编程等基础细节，书中提及的理论并不十分高深难懂，也没有复杂的数学公式，而是重点介绍构成机器人的机械
移动机器人学科学方法——智能体行为的星化分析
移动机器人学科学方法——智能体行为的星化分析
(德国)内姆佐夫 / 机械工业出版社 / 2010年01月01日
《移动机器人学科学方法:智能体行为的星化分析》原著是由自主移动机器人领域知名人士Ulrich Nehmzow博士撰写，在英国很受欢迎，并且在意大利、西班牙和加拿大等国被多所高等院校作为教材使用。与移动机器人传统处理方式不同，《移动机器人学科学方法:智能体行为的星化分析》基于动力系统、混沌、神经网
三、机器人技术基础的图书目录
第一章 概述
1.1 机器人的自动化
1.2 机器人的应用
1.3 机器人机构
1.4 机器人规格
习题
第二章 位姿描述和齐次变换
2.1 刚体位姿描述
2.2 坐标变换
2.3 齐次坐标和齐次变换
2.4 齐次变换矩阵的运算
2.5 变换方程
2.6 欧拉角与RPY角
2.7 旋转变换通式
2.8 自由矢量的变换
习题
第三章 操作臂运动学
3.1 连杆参数和连杆坐标系
3.2 连杆变换和运动学方程
3.3 XHK5140换刀机械手运动学方程
3.4 PUMA560机器人运动学方程
3.5 PUMA560机器人运动学反解
3.6 腕部三轴相交时的封闭解
3.7 运动学反解的有关问题
3.8 关节空间和操作空间
习题
第四章 操作臂的雅可比
4.1 雅可比矩阵的定义
4.2 微分运动和广义速度
4.3 雅可比矩阵的构造法
4.4 PUMA560的雅可比
4.5 力雅可比
4.6 奇异性和灵巧度
4.7 刚度和变形
4.8 误差标定和补偿
习题
第五章 操作臂动力学
5.1 连杆的速度和加速度分析
5.2 连杆静力学分析
5.3 牛顿-欧拉递推动力学方程
5.4 关节空间和操作空间动力学
5.5 动力学性能指标
5.6 动力学优化设计
5.7 拉格朗日动力学
5.8 操作臂的动力学建模和仿真
习题
第六章 轨迹规划
6.1 轨迹规划的一般性问题
6.2 关节轨迹的插值
6.3 笛卡尔空间规划方法
6.4 四元数与直线轨变规划
6.5 轨迹的实时生成
6.6 基于动力学模型的轨迹规划
习题
第七章 操作臂的控制
7.1 引言
7.2 单关节的线性模型和控制
7.3 控制规律的分解
7.4 操作臂的非线性控制
7.5 操作臂的多关节控制
7.6 控制中的实际问题
7.8 工业机器人控制系统
7.9 基于直角坐标的控制
7.10 李亚普诺夫稳定性分析
习题
第八章 机器人语言和离线编程
8.1 机器人语言概述
8.2 机器人语言结构
8.3 VAL语言
8.4 机器人语言的有关问题
……
附录一 机器人技术基础编程实验
附录二 有关术语英-汉对照
四、人工智能书单之（2）计算机视觉（上）
前面介绍了人工智能综述相关的畅销书以及经典技术书籍和教程，全面接触和了解人工智能的各个方面的基础数学理论，前沿技术和经典算法，接下来就涉及到如何将人工智能应用到实际场景中的技术方向，才是AI技术的重点所在。
前面介绍过人工智能应用方向的几个重要分支：
1. 计算机视觉
2. 自然语言处理
3. 数据智能和BI
4. 知识和推理
5. 机器人学
这篇文章先从计算机视觉方向介绍，因为计算机视觉是目前应用最广泛，也最重要的方向，比如我们现在到处都要的刷脸，视频检测，也是未来自动驾驶，机器人的重要基础。不论是无人 汽车 ，还是无人机，自动机器人，想要形成AI智能，并自主进行行动和完成任务，首先需要学习人类一样从外界获取各种信号的反馈，来指导下一步的动作和决策，视觉信号是最直观，最有效，信息量最丰富的信号（语音信号是另一个直观的输入，相应的语音信号处理和识别再单独介绍），所以拥有计算机视觉CV是最基本的需求之一。
但是计算机视觉的获取并不容易，难点不在于如何获取图形，影像信号，并进行数字化，离散化，也不在于视频大数据量的传输，存储和实时处理，真正的难点在于视觉理解，如何像人一样从看到的东西中理解他看到的真正的含义，这是CV的终极目标和努力方向，但是前面的问题也需要逐一解决，所以CV基本包含的一系列的知识步骤，这其中最基础的大学学科知识源于数字电路，数字信号处理，和离散数学，其中进一步也用到信息论，密码学，分布式网络，以及进行视觉理解和认知的机器学习和深度学习等统计学和神经网络的知识。所以需要有一定的计算机理论和数学知识基础为前提。
下面可以简化下，只专注于CV领域，一般我们的学习路径包括：
数字图像处理=》模式识别=》视频编码和识别=》计算机视觉理论=》计算机视觉工具
想要机器看到世界，先要看懂图像：
一、数字图像处理
数字图像处理涉及到的重点知识包括：
（1）数字图像表示
（2）各种图像处理算法（滤镜）
（3）图像抠图
（4）目标检测
（5）图像渲染等
1. 国外电子与通信教材系列：数字图像处理（第四版）
以及matlab的应用实践，matlab是这领域研究的必备工具
2. 数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）
二、模式识别
模式识别的目标在于通过一系列监督或非监督的算法，来从各种信号中识别出有规律的模式，或者特定的模型，或者进行自动分类等数字信号处理任务，这对于人脸建模，识别，视频目标的识别，运动检测，活体检测都是最基础的算法支持。
常见的模式识别任务包括：分类和识别
常用的模式识别方法偏重于无监督的策略，自动发现和识别信息数据中存在的模式比如，聚类，主成分分析等。
也包括有监督的SVM，以及基于概率的贝叶斯分类器等统计学和机器学习方法。
还是先来经典教材：
1. 模式识别（第四版）（修订版）
2. 模式识别与智能计算 MATLAB技术实现 第4版
这是基于matlab的实现。
3. 模式识别（模式识别与机器学习（第4版））
侧重机器学习的方法与模式识别的结合
三、数字视频处理
（1）视频编解码：针对如何对较大的视频数据进行压缩，便于传输和保存，但是又不损失太多的精度导致视频失真。
主流的视频编解码标准包括MPEG系列，ITU-T系列H.263,H.264,H.265，以及一些商用公司的算法标准。
视频编解码的目标是既保证计算的实时性，又保证较小的信号损失。
（2）视频目标检测：用来从视频实时数据中检测出具有某种特征的物体，并在每一帧中进行跟踪，比如车牌抓拍识别，人脸检测，运动物体检测，人流统计预警等。
（3）视频合成：用于双目视觉或多角度摄像机产生的多角度，甚至全维度的多路视频输入，如何通过对于同一时刻同一目标场景，合成与人眼双目所看的相似的视觉效果，或者形成全息影像的呈现。
简单推荐几本教材。
1. 数字视频处理（原书第2版）
2. 视频编码全角度详解：AVS China、H.264/MPEG-4 PART10、HEVC、VP6、DIRAC、VC-1 [Video Coding Standard]
3. 多媒体技术教程（原书第2版）
以上就是关于机器人方面的书籍相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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