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人工智能机器人学导论

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人工智能导论-第一章绪论

人工智能导论-第一章绪论

法律问题
涉及知识产权保护、责任归属、监 管机制等。
社会问题
人工智能的发展对就业、教育、社 会公平等方面产生的影响，以及如 何确保人工智能的可持续发展。
02 认知科学与人工智能关系
认知科学基本概念及研究方法
认知科学是研究人类心智和智能的科学，包括心理学、语言学、哲学等多个学科领 域。
认知科学的研究方法包括实验、观察、调查和建模等，旨在揭示人类心智和智能的 本质和规律。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体，通常包括绘制物体的边界框并给出物体的类别标签。 目标检测在智能监控、自动驾驶等领域有广泛应用。
目标跟踪
在视频序列中跟踪感兴趣的目标物体，获取物体的运动轨迹。目标跟踪是计算机视觉中的重要研 究方向，也是实现智能视频监控、人机交互等应用的关键技术之一。
三维重建和虚拟现实技术
当前研究热点与未来趋势
研究热点
深度学习、强化学习、生成对抗网络、迁移学习等。
未来趋势
人工智能将更加注重可解释性、鲁棒性、隐私保护、公平性等方面的研究，同 时，人工智能与物联网、区块链等技术的结合也将成为未来发展的重要趋势。
伦理、法律及社会问题探讨
伦理问题
包括数据隐私、算法偏见、人工 智能决策的可解释性和透明度等。
任务
计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标 检测、图像分割、场景理解等。这些任务的 核心是提取图像中的特征信息，并利用这些
特征信息进行高层次的推理和决策。
图像分类、目标检测和跟踪
图像分类
将图像划分为若干个预定义的类别，如猫、狗、汽车等。图像分类是计算机视觉中最基础的任务 之一，也是其他复杂任务的基础。
三维重建
利用计算机视觉技术从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。三维重建技术广泛应 用于文物保护、医学影像处理、工业检测等领域。

智能机器人技术导论 课件 第二章：机器人系统基础

智能机器人技术导论 课件 第二章：机器人系统基础

1.直角坐标系
空间直角坐标系下一点P坐标表示
直角坐标系
空间直角坐标系也称笛卡尔坐标系，
直角坐标系任意一点P的坐标（x,y,z） 进行表示。
空间任意位置可以沿着X,Y,Z轴来获 得。
直角坐标系型机械臂（PPP ）
直角坐标系型机械臂运动是X,Y,Z三 轴平动。
PPP的作业空间是一个长方体
直角坐标系机械臂模型
3.三自由度手腕同样是俯仰型和回转型的组 合。常用的结构PPR,RRR,PRR,RPR。三自由度 手腕的运动空间是一个立体空间。
3.机械臂组成——臂部
● 臂部可由大臂、小臂或多臂所组成，其作用是支 撑手部和腕部，并且可以通过伸缩、回转、俯仰 和升降等运动改变手部的空间位置。
机械臂简图
臂部设计的基本要求
手爪
操作工具——喷枪
手部——按加持原理分类
手部——按夹持方式——机械钳爪式
手部又可分为机械钳爪式和吸附式两大类
内撑式钳爪
外夹式钳爪
手部——按夹持方式——吸附式
吸附式手部可分为磁力吸附式和真空吸附式两种
磁力吸附式
真空吸附式
2.机械臂组成——腕部
● 腕部是连接手部和手臂的部件，并可用来调整被 抓取物件的方姿势。
● 腕部的设计一般依据作业任务的运动空间和轨迹 来选取不同的类型结构。
机械臂简图
腕部设计分类
● 自由度是指机械手各运动部件在三维空间坐标轴上所具有的独立运动数。
腕部设计
腕部
1.一般单自由度手腕的运动形式为俯仰型（ 用字母P表示）或回转型（我们用字母R表示 ）。单自由度手腕的运动轨迹是一条线。
2.二自由度手腕则是俯仰型和回转型的组合 。可以组合成双俯仰型和俯仰回转型，但是 不能构成双回转型。二自由度手腕的运动空 间是一个面。

人工智能导论 第三章 机器学习

人工智能导论 第三章 机器学习

线性回归的最主要问题是对异常值敏感。
在真实世界的数据收集过程中，经常会遇到 错误的度量结果。而线性回归使用的是普通 最小二乘法，其目标是使平方误差最小化。 由于异常值误差的绝对值很大，因此会破坏 整个模型。这时就需要引入正则化项的系数 作为阈值来消除异常的影响，这个方法称为 岭回归。
线性回归的另一种正则化叫作最
回归算法的应用场景
（1）机场客流量分布预测 （2）新浪微博互动量预测 （3）青藏高原湖泊面积预测
聚类ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法
聚类就是将相似的事物聚集在一起，将不相 似的事物划分到不同类别的过程，是数据挖掘中一 种重要的方法。聚类算法的目标是将数据集合分成 若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大， 而不同簇间的数据点相似度尽可能小。
线性回归中使用的假设函数是一次
方程，假设数据集呈简单线性关系，但 在实际情况中很多数据集是非线性的关 系，直线方程无法很好地拟合数据的情 况，这时可以尝试使用多项式回归。多 项式回归中加入了特征的更高次方，也 相当于增加了模型的自由度，用来捕获 数据中非线性的变化。
逐步回归就是一步一步进行回归。我们知道多元
决策树算法
通过决策树学习到的函数被表示 为一棵决策树，学习得到的决策树也能 再被表示为多个决策树选择的规则以提 高可读性。决策树算法是最流行的归纳 推理算法之一，已经被成功地应用到从 学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信 用风险等的广阔应用领域中。
决策树通过把实例从根节点排列 （Sort）到某个叶子节点来分类实例，叶子 节点即为实例所属的分类。树上的每一个节 点说明对实例的某个属性（Attribute）的测 试，并且该节点的每一个后继分支对应于该 属性的一个可能值。分类实例的方法是从这 棵树的根节点开始，测试这个节点指定的属 性，按照给定实例的该属性值对应的树枝向 下移动，然后在以新节点为根的子树上重复 这个过程。

(人工智能)人工智能机器人学导论

(人工智能)人工智能机器人学导论

（人工智能）人工智能机器人学导论人工智能机器人学导论1简介:1作者简介2机器人控制器和程序设计3简介:3机器人制作入门篇6简介:6作者简介6机器人智能控制工程8简介:8人工智能机器人学导论作者：Ricky文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 SlidesforSecondEdition(Beta)Chapter1:WhatareRobots?.pptslidesandthepdfversion(goodaquicklook) Chapter2:Telesystems.thepdfversionChapter3:BiologicalFoundationsoftheReactiveParadigm.pptslidesandpdfversion Chapter5:TheReactiveParadigmChapter6:SelectingandCombiningBehaviorsChapter7:CommonSensorsandSensingTechniquesChapter8:DesigningaBehavior-BasedImplementationChapter9:Multi-AgentsChapter10:NavigationandtheHybridParadigmChapter11:TopologicalPathPlanningChapter12:MetricPathPlanningChapter13:LocalizationandMappingChapter14:AffectiveRobotsChapter15:Human-RobotInteractionChapter16:WhatCanRobotDoandWhatWillTheyBeAbletoDo?简介:本书系统地介绍了人工智能机器人于感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。

全书共分俩大部分。

机器人学导论

机器人学导论

机器人的动力学模型
牛顿-欧拉方程
拉格朗日方程
凯恩方法
雅可比矩阵
机器人的运动规划与控制
运动学：研究机器人末端执行器的位置和姿态信息 动力学：研究机器人末端执行器的力和力矩信息 运动规划：根据任务要求，规划机器人的运动轨迹 控制：通过控制器对机器人进行实时控制，实现运动规划
机器人的感知与感
05
知融合
01
添加章节标题
02
机器人学概述
机器人的定义与分类
机器人的定义： 机器人是一种能 够自动执行任务 的机器系统，具 有感知、决策、
执行等能力
机器人的分类： 根据应用领域、 结构形式、智能 化程度等不同， 机器人可分为多 种类型，如工业 机器人、服务机 器人、特种机器
人等
机器人学的研究领域
机器人设计：研究机器人的结构、 运动学和动力学
机器人的感知技术
添加项标题
视觉感知技术：通 过摄像头获取环境 信息，识别物体、 场景等，实现机器 人视觉导航、物体 识别等功能。
添加项标题
听觉感知技术：通 过麦克风获取声音 信息，识别语音、 音乐等，实现机器 人语音交互、音乐 识别等功能。
添加项标题
触觉感知技术：通过 触觉传感器获取接触 信息，识别物体的形 状、大小、硬度等， 实现机器人触觉导航、 物体抓取等功能。
执行器作用：根据控制信号执行相应的动作，如移动、转动等
机器人的感知系统
传感器类型：视觉、听觉、触觉等 传感器工作原理：图像处理、语音识别、触觉反馈等 传感器在机器人中的应用：导航、目标识别、物体抓取等 感知系统对机器人性能的影响：精度、稳定性、安全性等
机器人的运动学与
04
动力学
机器人的运动学方程

机器人学导论第2章1

机器人学导论第2章1

§2.5.1 纯平移变换的表示
大家来看这样一幅图 如果一坐标系（它也 可能表示一个物体） 在空间以不变的姿态 运动，那么该变换就 是纯平移。在这种情 况下，它的方向单位 向量保持同一个方向 不变。所有的改变只 是坐标系原点相对于 参考坐标系的变换。
相对于固定参考坐标系的新的坐标系的位置可以 用原来坐标系的原点位置向量加上表示位移的向量 求得。若用矩阵形式，新坐标系的表示可以通过坐 标系左乘变换矩阵得到。由于在纯平移中方向向量 不改变，变换矩阵T可以简单地表示为： T= 1 0 0 dx 0 1 0 dy 其中dx , dy和dz是纯平 移向量d相对于参考坐标 系x , y和z轴的三个分量。 可以看到，矩阵的前三列 表示没有旋转运动（等同 于单位阵），而最后一列 表示平移运动。
大家再来看这样两幅图
我们比较一下这两幅图，有谁能说出二者最本质 的区别？
§2.3 机器人运动学的矩阵表示
矩阵表示的范围：点，向量，坐标系，平移，旋 转以及变换，还可以表示坐标系中的物体和其他运 动元件。
§2.3.1 空间点的表示
大家看下面这幅图，该用什么方法表示点P呢？
§2.3.2 空间向量的表示
让我们再来看下面这幅图，图中的向量P该 怎样表示呢？
§2.3.3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示
在上一节中我们得知，每一个向量都可由它们所 在参考坐标系中的三个分量表示，我们不妨用三个 相互垂直的单位向量来表示一个中心位于参考坐标 系原点的坐标系，分别为n,o,a，依次表示法线 (normal)，指向(oritentation)，和接近(approach)。 这样，坐标系就可以由三个向量以矩阵的形式表示 为
2.2 机器人机构
大家先来看右边这幅图
从这幅图我们可以看到， 当曲柄转角设定为120°时， 连杆与摇杆的角度也就确 定了。这是典型的单自由 度闭环结构，当变量设定 为特定值时，机器人的机 构就完全确定了，所有其 他变量也就随之确定。

机器人学导论--ppt课件可编辑全文


关节变量
ppt课件
2
1.2 描述：位置、姿态和坐标系
位置描述
一旦建立坐标系，就能用一
个3*1的位置矢量对世界坐标 系中的任何点进行定位。因 为在世界坐标系中经常还要 定义许多坐标系，因此在位 置矢量上附加一信息，标明 是在哪一坐标系中被定义的。
例如：AP表示矢量P在A坐标系中的表示。
BP 表示矢量P在B坐标系中的表示。
c os90
c os120 c os30 c os90
XB XA
X
B
YA
X B Z A
c os90 c os90 cos0
]
YB X A YB YA YB Z A
ZB XA
ZB
YA
ZB Z A
ppt课件
5
坐标系的变换
完整描述上图中操作手位姿所需的信息为位置和姿态。机器人学中
在从多重解中选择解时，应根据具体情况，在避免碰撞的前 提下通常按“最短行程”准则来选择。同时还应当兼顾“多 移动小关节，少移动大关节”的原则。
ppt课件
23
4 PUMA560机器人运动学反解-反变换法
❖ 由于z4 , z5, z6 交于一点W,点W在基础坐标系中的位置仅与 1,2,3
有关。据此，可先解出 1,2,3 ，再分离出 4 ,5,6 ，并逐
PUMA560变换矩阵
ppt课件
21
将各个连杆变换矩阵相乘便得到PUMA560手臂变换矩阵
06T 01T (1)21T (2 )23T (3 )34T (4 )45T (5 )56T (6 )
什么是机器人运动学正解？ 什么是机器人运动学反解？
ppt课件
22
操作臂运动学反解的方法可以分为两类：封闭解和数值解、 在进行反解时总是力求得到封闭解。因为封闭解的计算速度 快，效率高，便于实时控制。而数值法不具有些特点为。 操作臂的运动学反解封闭解可通过两种途径得到：代数解和 几何解。 一般而言，非零连杆参数越多，到达某一目标的方式也越多， 即运动学反解的数目也越多。

机器人学导论复习试题和参考答案解析

机器人学导论一、名词解释题：1.自由度：2.机器人工作载荷：3.柔性手：4.制动器失效抱闸：5.机器人运动学：6.机器人动力学：7.虚功原理：驱动：9.电机无自转：10.直流伺服电机的调节特性：11.直流伺服电机的调速精度：控制：13.压电元件：14.图像锐化：15.隶属函数：网络：17.脱机编程：：二、简答题：1.机器人学主要包含哪些研究内容2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义4.机器人控制系统的基本单元有哪些5.直流电机的额定值有哪些6.常见的机器人外部传感器有哪些7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。

8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成9.为什么要做图像的预处理机器视觉常用的预处理步骤有哪些10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。

11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类12.仿人机器人的关键技术有哪些三、论述题：1.试论述机器人技术的发展趋势。

2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。

3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。

4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。

5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的6.试论述工业机器人的应用准则。

四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）：1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。

求u, v, w, t各点的齐次坐标。

2.如图所示为具有三个旋转关节的3R机械手，求末端机械手在基坐标系{x0,y0}下的运动学方程。

3.如图所示为平面内的两旋转关节机械手，已知机器人末端的坐标值{x,y}，试求其关节旋转变量θ1和θ2.P4.如图所示两自由度机械手在如图位置时（θ1= 0 , θ2=π/2），生成手爪力F A= [ f x0 ]T或F B= [ 0f y ]T。

人工智能导论课件第1章人工智能概述


1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。

人工智能导论全套课件


计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
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人工智能机器人学导论 (1)
简介: (1)
作者简介 (2)
机器人控制器与程序设计 (3)
简介: (3)
机器人制作入门篇 (6)
简介: (6)
作者简介 (6)
机器人智能控制工程 (8)
简介: (8)
人工智能机器人学导论
作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370
Slides for Second Edition (Beta)
Chapter 1: What are Robots?. ppt slides and the pdf version (good a quick look)
Chapter 2: Telesystems. the pdf version
Chapter 3: Biological Foundations of the Reactive Paradigm. ppt slides and pdf version
Chapter 5: The Reactive Paradigm
Chapter 6: Selecting and Combining Behaviors
Chapter 7: Common Sensors and Sensing Techniques
Chapter 8: Designing a Behavior-Based Implementation
Chapter 9: Multi-Agents
Chapter 10: Navigation and the Hybrid Paradigm
Chapter 11: Topological Path Planning
Chapter 12: Metric Path Planning
Chapter 13: Localization and Mapping
Chapter 14: Affective Robots
Chapter 15: Human-Robot Interaction
Chapter 16: What Can Robot Do and What Will They Be Able to Do?
简介:
本书系统地介绍了人工智能机器人在感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。

全书共分两大部分。

第一部分共八章，它定义了什么是人工智能机器人，并介绍了为什么需要人工智能。

重点介绍了人工智能机器人中智能组织的三个主要结构范式：慎思式、反应式及慎思/反应混合式。

这部分还专门介绍了反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。

第二部分共四章，其中三章讲述了定性和定量导航、路径规划技术和在不确定性管理方面的工作。

最后一章总结性地介绍了计算机视觉方面的最新技术在机器人中的应用，以及移动机器人在各个领域应用的发展展望。

本书每章后均附有参考文献和习题。

许多章节还列举了一些实例，用以说明本书讲述的概念和方法在实际机器人中的应用。

本书内容丰富，反映了智能机器人学的基础和先进的理论和技术。

本书可作为计算机、电子及自动化等专业本科高年级学生和研究生的教材或参考书，也可供从事智能机器人方面研究的教师和研究人员学习参考。

又名: Introduction to AI Robotics
作者: （美）墨菲/ 杜军平等
译者: 杜军平/ 吴立成/ 胡金春
isbn: 7505399527
页数: 289
定价: 29.00
装帧:平装(无盘)
出版年:2004-10-1
出版社: 电子工业出版社
作者简介
孙增圻，清华大学计算机系教授，博士生导师，中国人工智能学会副事事长，中国自动化学会常务理事，中国系统仿真学会理事，中国自动化学会机器人竞赛工作委员会主任，IEEE控制系统学会北京分会副主席。

长期从事智能控制及机器人方面的教学和研究工作，在智能控制、机器人、模糊系统和神经网络、计算机控制理论及应用、控制系统CAD等方面颇有研究，共有7项科研成果获得国家教育部科技进步奖
机器人控制器与程序设计
简介:
本书是机器人创意与制作系列之一。

本书从机器人控制器的基本概念入手，主要介绍机器人控制机器软件开发工具，Microchip公司的PICmicro系列微控制器，以及微控制器与机器人各种功能机器人各种功能器件的连接方法、实时操作系统（RTOS）和人工智能、怎样建立一个机器人系统等。

本书内容充实，覆盖面广，大量程序实例可供读者参考。

另外，本书的附录还提供了机器人公司网址，机械零部件、硬件、材料供应商的地址，经典机器人专著等。

本书可作为大学生课外机器人创意设计与制作的辅导用书，也可以作为理工科学生补充机械电子学、机器人工程、人工智能、计算机控制、生产过程自动化等领域知识的参考书，还可作为广大机电技术爱好者的指导书籍。

又名: Myke Predko:Programming Robot Controllers
作者: （美）迈克·普瑞德科/ 宗光华/ 李大寨
译者: 宗光华/ 李大寨
ISBN: 7030130219
页数: 403
定价: 45.00
出版社: 科学出版社
装帧: 平装(无盘)
出版年: 2004-5-1
机器人制作入门篇
作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：7548
简介:
本书简单、易懂，描述细致入微，对读者制作过程中可能遇到的问题做了详细的考虑，并提供了调试电路和解决问题的办法。

本书除可作为机器人制作的读物外，也适合作为中学生课外科技活动的辅导教材。

作者: （美）库克/ 崔维娜等
isbn: 781077560X
页数: 466
定价: 49元
出版社: 北京航空航天大学出版社
出版年:2005-7-1
作者简介
David Cook是摩托罗拉工程的一名经理。

他有着20多年软件开发的经验，研制过从竞赛类电脑游戏到警用移动背景检查装置的各种产品。

因为他的电子学和基础机械学知识都是自学的，所以，David能够用浅显易懂的语言来描述他多年制作机器人的经验，而不会让人觉得学术味道太浓而产生畏难情绪。

机器人智能控制工程
作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2089
简介:
本书系统、深入地介绍了机器人系统的智能控制理论方法、算法及应用。

全书共分九章，内容包括机器人的基本控制方法、机器人的姿态与运动控制、机器人模糊神经网络控制、机器人小脑模型CMAC的智能控制、机器人模糊自适应控制、机器人力/位置跟踪智能控制、机器人智能鲁棒控制、移动机器人智能控制以及智能控制在水下机器人、视觉伺服机器人控制、智能移动机器人系统、多传感器融合智能检测机器人中的应用。

本书内容新颖，注重理论与实际结合，理论阐述简明清楚、深入浅出，算法推导严谨，力求使读者能较快掌握和应用这门高新技术。

本书可作为高等院校自动化、计算机、机械工程、系统工程、信息工程、电子信息工程等专业研究生和高年级本科生教材，也可作为工程技术人员和科研工作者的参考书。

作者: 王耀南
isbn: 7030128230
页数: 412
出版社: 科学出版社
出版年:2004-6-1
机器人的创意设计与实践
作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：1504
本书可作为大学生课外机器人创意设计与制作的辅导用书，也可以作为理工科学生补充机械电子学、机器人工程、人工智能、计算机控制、生产过程自动化等领域知识的参考书，还可以作为工程师、大专学生和技工提高专业知识的读物。

作者: 宗光华等编
ISBN: 7810773275
页数：239
出版社: 北京航空航天大学出版社
出版年: 2004-2-1。