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14.8 2.1折 69 八五品

仅1件

辽宁葫芦岛
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者李华峰 译

出版社人民邮电出版社

出版时间2017-03

版次01

印刷时间2017

印次1

印数2.5千册

装帧平装

货号第七层

上书时间2024-10-20

   商品详情   

品相描述:八五品
这本书外观有污迹、磨损、折痕、褶皱,三面书口有污迹、黄迹、黄点,书脊及边缘有污迹、磨损,上下书边有褶皱、折痕;外观看书影内页无勾画,详见书影自定品相吧。好好看看书影,我标注的品相只是参考,您认为是几品就是几品。不详之处可以微信我,给您上传图片。呵呵,这本书除去邮费、成本、交易费用,仅有蝇头小利,小店公平诚信交易,拒绝讨价还价哦,谢谢。
商品描述
书友好,这里啰嗦几句书外话。我上传图书的流程,一般的,在拍照时候,一本书会拍20张左右照片,像检查员一样认真查看这本书的瑕疵,瑕疵越多,照片越多,必须把所有瑕疵用照片显示出来。在上传图书时候,我会在20张左右的图片里认真挑选反映瑕疵最明显的图片上传。然后,一本书再重新翻阅,看看有没有勾画、缺失、水渍、掉页等瑕疵。最后,再用文字辅助说明。每一本书上传20多张图片,在孔网,我应该是唯一。一本书的各种信息,包括页码、作者、出版信息我都会认真上传,这个,在孔网,我还应该是唯一。因为,我就是想让您买的明白、放心。我今年60多岁了,上传一本书效率非常低,一天只能上传10几本书。要用老花镜、放大镜配合,这样,也难免有疏忽的地方。但是,我的原则是,您可以不买,我不忍让您买回去闹心。关于品相,我非常纠结,不知道订几品,反正,不能订高了,让您失望。好在,图片不少,您认为是几品,就是几品吧。关于价位,我的图书,基本是在孔网买来的,有的买的价位偏高,但是,我一般的会在同样品相的未售图书里,选偏下价位。从2017年3月左右,我卖的图书全部免运费了。所以,我的价位会略比其他卖家小贵1、2元钱,粗略一看,好像不便宜,其实,一本书的邮费,发挂号印刷品至少4.2--6元钱的。看看其他卖家设置的运费,您可以对比一下,就懂的。个别时候,我每卖一本书去掉邮费、佣金、成本,是赔钱的。您仔细看一下,买一本书也免运费,在孔网我好像也是唯一。关于包装,您必须放心,我每卖一本书都有姑娘出嫁的感觉,既高兴又失落。所以,我必须把姑娘打扮的漂漂亮亮,把她高高兴兴送到爱她的人的手中。所以,包装前,我要作最后一遍的检查,把这本书现有的瑕疵尽量弄好,看一看还有没有没有发现的问题,发现问题,马上处理。然后,进行打包。我一般是3层的包装,硬精装的还必须有防护措施。我宁可超重另外自己付费,也不允许您收到的书外观上有任何破损。书品可以有缺憾,人品不能有瑕疵。还有,在生活中,我为人实在,我不喜讨价还价,我认为,价位诚信是互像尊重的一种体现,所以,不希望被讨价还价,请您莫开君口。凡讨价者,我一律忍痛拉黑的。但是,老朋友、老顾客、一次性买的多的书友,我会主动给您优惠的。我不是职业卖书的,只是喜欢享受买卖图书的过程,真心希望每一单生意结交一位朋友。
图书标准信息
  • 作者 李华峰 译
  • 出版社 人民邮电出版社
  • 出版时间 2017-03
  • 版次 01
  • ISBN 9787115449832
  • 定价 69.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 页数 206页
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】
随着科技事业的不断发展,软硬件之间的整合越来越密切,未来社会是属于智能化的社会,而机器人也在这样的大环境下获得了前所未有的发展。本书就是一本非常通俗的机器人学入门级指南,能够帮助更多的人了解机器人学。
本书通过 22 章的内容,全面细致地向读者介绍了有关机器人学的相关知识。本书从机器人学的定义讲起,陆续介绍了机器人简史、机器人的组成部分、效应器和执行器、运动、操作、传感器、简单的传感器、复杂的传感器、反馈控制、控制架构、表示、审慎控制、反应控制、混合控制、基于行为的控制、行为协调、突现行为导航、群机器人、优化机器人以及机器人的未来。
本书内容全面、讲解细致,非常适合机器人爱好者以及参加机器人比赛的老师和学生阅读,也适合智能新技术领域的从业人员参考学习。
【作者简介】
Maja J. Mataric是一位伟大的机器人科学家,目前正担任南加州大学计算机科学与神经科学的教授,同时也是该校机器人与嵌入式系统中心的负责人。她还是维特比工程学院的高级副院长和机器人研究实验室的负责人。曾在2009年获得美国青年科学家与工程师总统奖,并被评为机器人领域有影响力的25位女性之一。
【目录】
目录
第1章 机器人学的定义 1

第2章 机器人简史 5
2.1 控制理论 5
2.2 控制论 5
2.2.1 “机械龟” 6
2.2.2 Braitenberg的“车型机器人” 8
2.3 人工智能 9

第3章 机器人的组成部分 15
3.1 具身化 16
3.2 感知 16
3.3 行动 18
3.4 脑力和体力 19
3.5 自主 20

第4章 效应器和执行器 23
4.1 主动驱动与被动驱动 23
4.2 执行器的类型 24
4.3 电机 25
4.3.1 直流电机 25
4.3.2 齿轮装置 26
4.3.3 伺服电机 28
4.4 自由度 29

第5章 运动 35
5.1 稳定性 35
5.1.1 静态稳定性 37
5.1.2 动态稳定性 37
5.2 运动步态 38
5.2.1 步态 38
5.2.2 三角步态和交替三角步态 39
5.2.2 叠波步态 39
5.3 轮子和转向装置 40
5.3.1 完整性 41
5.3.2 差动驱动 41
5.4 停留在途中vs到达目的地 41

第6章 操作 45
6.1 末端效应器 45
6.2 遥操作 46
6.3 为什么操作是很困难的 47

第7章 传感器 53
7.1 处理层次 56

第8章 简单的传感器 63
8.1 主动型传感器与被动型传感器 63
8.2 开关 63
8.3 光学传感器 65
8.3.1 偏振光 66
8.3.2 反射式光传感器 67
8.3.3 反射光传感器 68
8.3.4 红外线 69
8.3.5 光的调制解调技术 70
8.3.6 光束中断传感器 70
8.3.7 转轴编码器 70
8.4 电阻位置传感器 73

第9章 复杂的传感器 75
9.1 超声波或声纳探测 75
9.1.1 声纳以前都做了什么?声纳还能用在什么地方 77
9.1.2 镜面反射 78
9.2 激光传感 80
9.3 视觉感知 82
9.3.1 摄像机 83
9.3.2 边缘检测 84
9.3.3 基于模型的视觉 86
9.3.4 运动视觉 87
9.3.5 立体视觉 87
9.3.6 纹理、阴影、轮廓 88
9.3.7 生物视觉 89
9.3.8 机器人视觉 89

第10章 反馈控制 93
10.1 反馈控制或闭环控制 93
10.2 误差的诸多层面 94
10.3 一个反馈控制机器人的例子 95
10.4 反馈控制的类型 97
10.4.1 比例控制 97
10.4.2 微分控制 98
10.4.3 积分控制 98
10.4.4 PD和PID控制 99
10.5 前馈或开环控制 100

第11章 控制架构 103
11.1 谁需要控制架构 103
11.2 机器人的编程语言 105
11.3 架构是什么 106
11.3.1 时间 107
11.3.2 模块化 107
11.3.3 表示 108

第12章 表示 109
12.1 制作地图的多种方法 109
12.2 机器人能表示什么 111
12.3 表示的开销 111

第13章 审慎控制 113
13.1 规划的概念 113
13.2 规划成本 115

第14章 反应控制 119
14.1 行动选择 123
14.2 包容式体系结构 124
14.3 如何确定行为的顺序 126

第15章 混合控制 131
15.1 处理世界/地图/任务的变化 133
15.2 计划以及重新计划 133
15.3 避免重新计划 133
15.4 在线以及离线规划 134

第16章 基于行为的控制 137
16.1 分布式表征 140
16.2 一个例子:分布式地图构建 141
16.2.1 机器人托托(Toto) 141
16.2.2 托托的导航 141
16.2.3 托托的地标检测 142
16.2.4 托托的地图构建行为 143
16.2.5 托托行为地图中的路径规划 145
16.2.6 托托地图的后续工作 146

第17章 行为协调 151
17.1 行为仲裁:做出选择 151
17.2 行为融合:概括 152

第18章 突现行为 157
18.1 一个例子:突现的沿墙移动 157
18.2 整体大于各部分的总和 158
18.3 突现的组件 158
18.4 期待意想不到的事情 159
18.5 对惊喜的预测 159
18.6 好的与坏的突现行为 160
18.7 体系结构以及突现 161

第19章 导航 163
19.1 定位 164
19.2 搜索以及路径规划 166
19.3 定位与地图构建 167
19.4 覆盖 168

第20章 群机器人 171
20.1 团队合作的益处 172
20.2 团队合作的挑战 173
20.3 群体与团队类型 174
20.4 通信 176
20.5 让一个团队同场竞技 180
20.5.1 我是领导:集中控制 181
20.5.2 团队一起完成任务:分布控制 181
20.6 多机器人控制的架构 182

第21章 更上一层楼:学习 185
21.1 强化学习 186
21.1.1 探索 186
21.1.2 探索vs利用 186
21.1.3 控制策略 187
21.2 监督式学习 189
21.3 模仿学习/示范学习 190
21.3.1 人机交互 190
21.3.2 感受任务 192
21.4 学会与遗忘 193
21.4.1 遗忘 193
21.4.2 终身学习 194

第22章 机器人的未来 195
22.1 空间机器人 197
22.2 外科手术机器人 198
22.2.1 触觉学 198
22.2.2 纳米机器人 199
22.3 自重构机器人 199
22.4 人形机器人 200
22.5 社交机器人以及人机交互 200
22.6 服务机器人、行为辅助机器人以及康复训练机器人 201
22.6.1 服务机器人 201
22.6.2 行为辅助机器人 201
22.6.3 康复训练机器人 202
22.6.4 社会辅助机器人 202
22.7 教育机器人 203
22.7.1 STEM课题 204
22.7.2 教育机器人 205
22.8 伦理意蕴 205
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