有哪些机器人控制方面的书单以及学习资源
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。下面推荐书小编带大家一起看看2014年计算机人工智能的热门好书有哪些：
1、《Arduino机器人制作指南》 Gordon McComb 科学出版社
Arduino机器人制作指南
《Arduino机器人制作指南》是一本机器人科技入门的“大百科全书”，不仅系统地讲解基于Arduino的机器人编程技术，还详细介绍机器人科技必涉的传感器技术、运动控制技术、人工智能技术等。
2、《PVCBOT超简单机器人设计与制作》 梁玮 人民邮电出版社
PVCBOT超简单机器人设计与制作
PVCBOT是难得的团队，几年来非常专心执着的开发基础在PVC的机器人教材，给很多爱好者和小朋友带来欢乐和新知识。这本新书持续的这个精神，带来更进阶的愉快和知识！——国内第一个创客空间——新车间创始人 李大维
3、《机器人技术入门》 魏巍 化学工业出版社
机器人技术入门
《机器人技术入门》一书图文并茂，是一本实用性比较强的入门级图书。主要具有以下特点：简化基础理论知识，注重图书的实用性和先进性。介绍了机器人技术的基本原理，以及机器人发展历史、应用分类、技术特点、模型及控制等内容。（好书推荐尽在：推荐书）
4、《群体智能与多Agent系统交叉结合》 唐贤伦 科学出版社
群体智能与多Agent系统交叉结合
《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》可以为信息科学、自动化技术等领域从事智能优化、计算智能、多Agent系统、多机器人协作研究的相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业的本科生、硕士生、博士生、教师教材。
5、《ROS机器人程序设计》 马丁内斯 机械工业出版社
ROS机器人程序设计
国内首本引进ROS机器人程序设计的译著，让你全面了解 ROS系统的各种工具。提供了各种实际的示例代码供读者学习和理解ROS的软件框架。本书可以帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作。
6、《机器人学及其智能控制》 郭彤颖，安冬 人民邮电出版社
机器人学及其智能控制
《机器人学及其智能控制》系统地介绍了机器人的基本组成、工作原理和应用实例，内容涉及机器人技术的发展简史、工业机器人的运动学和动力学、机器人控制技术、用于机器人的各种传感器、机器人轨迹规划、移动机器人的定位与导航，以及机器人在工业领域和服务领域的应用。
7、《Fluent14.5流场分析从入门到精通》 胡仁喜 机械工业出版社
Fluent14.5流场分析从入门到精通
《Fluent14.5流场分析从入门到精通》全面介绍了FLUENT 14.5流场分析的各种功能和基本操作方法。全书共分为12章，分别介绍了流体力学基础、GAMBIT基础知识、FLUENT基础知识、Tecplot软件、二维流动和传热的数值模拟、三维流动和传热的数值模拟、湍流模型模拟、多相流模型模拟、滑移网格模型模拟、动网格模型模拟、组分传输与气体燃烧的模拟和UDF使用等知识。
8、《机器视觉》 伯特霍尔德·霍恩 中国青年出版社
机器视觉
《机器视觉》：这本书是计算机视觉的“圣经”！如果任何人想要学习计算机视觉的基本内容，一定要以这本书作为起始点。千万不要错过！尤其是，这本经典著作对于书中概念的杰出的介绍方法。我强烈地将这本不可或缺的书推荐给所有学习计算机视觉的人。
9、《机器人创新设计》 景维
机器人学导论的目录
译者序前言第1章 绪论1.1 背景1.2 操作臂的机构与控制1.3 符号参考文献习题编程习题MATLAB习题第2章 空间描述和变换2.1 概述2.2 描述：位置、姿态与坐标系2.3 映射：从坐标系到坐标系的变换2.4 算子：平移、旋转和变换2.5 总结和说明2.6 变换算法2.7 变换方程2.8 姿态的其他描述方法2.9 自由矢量的变换2.10 计算分析参考文献MATLAB习题1MATLAB习题2第3章 操作臂运动学3.1 概述3.2 连杆描述3.3 关于边杆连接的描述3.4 对连杆附加坐标系的规定3.5 操作臂运动学3.6 驱动器空间、关节空间和笛卡儿空间3.7 举例：两种典型机器人的运动学问题3.8 坐标系的标准命名3.9 工具的定位3.10 计算问题参考文献习题编程习题MATLAB习题第4章 操作臂逆运动学4.1 概述4.2 可解性4.3 当n<6时操作臂空间的描述4.4 代数解法与几何解法4.5 通过化简 多项式的代数解法4.6 三轴相交的PIEPER解法4.7 操作臂逆运动学实例4.8 标准坐标系4.9 操作臂求解4.10 重复精度和定位精度4.11 计算问题参考文献编程练习第5章 速度和静力5.1 概述5.2 时变位姿的符号表示5.3 刚体的线速度和角速度5.4 对角速度的进一步研究5.5 机器人连杆的运动5.6 连杆间的速度传递5.7 雅可比5.8 奇异性5.9 作用在操作臂上的静力5.10 力域中的雅可比……第6章 操作臂动力学第7章 轨迹的生成第8章 操作臂的机械设计第9章 操作臂的线性控制第10章 操作臂的非线性控制第11章 操作臂的力控制第12章 机器人编语言及编程系统第13章 高线编程系统附录A 三角恒等式附录B 24种角坐标系的矩阵定义附录C 逆运动学公式部分习题答案索引
自主机器人如何实现学习
摘要：自主机器人是其本体自带各种必要的传感器、控制器，在运行过程中无外界人为信息输入和控制的条件下，可以独立完成一定的任务的机器人。自助机器人主要由以下系统组成：视觉系统、决策系统、底层控制系统、通信系统。自助机器人最大的特点就是自主，但是对于自助机器人来说，如何学会学习和思考的方法才是最重要的。毕竟人类无法穷尽所有的问题，教会机器人自主思考才行。下面就一起看看自助机器人的知识吧！一、自主机器人的系统组成1、视觉系统负责感知球场上的态势，视觉系统获得球场上的实时图像，对图像进行颜色分割，识别出球场上的各个目标，然后进行距离校正，将结果发给决策程序。2、决策系统接收视觉系统的辨识结果，对球场态势进行分析，然后做出合理决策，将命令发送给底层控制系统。3、底层控制系统通过串口接收上位机的命令，控制各轮走行电机按照指定速度运行，控制弹射和持球电机，将底层传感器的数据通过串口发送给上位机。4、通信系统通过无线网络联系场内机器人和场外计算机，进行遥控测试，参数设置等操作以及控制比赛的开始和终止。二、自主机器人如何实现学习绝大多数的基于行为的实现方法都是对不同的任务进行手工编程的，这需要编程人员能充分地考虑到各种可能出现的情况，对机器人与环境之间的交互有充分的理解，虽然有些设计出的系统对于很多任务和环境而言性能都是鲁棒的，但系统对环境并不具有适应性。人不能穷尽一切可能。机器人能否通过学习获得不能由程序员手工编码进去的知识，比如构建一个未知环境的地图，在任何环境的性质随时间变化的任务中都是必要的。当机器人元件老化后，机器人的传感器和执行机构的性质是可能会发生改变的。机器人在多机器人的环境中执行,由于需要对其他机器人作出反应，它的策略是需要改变的。学习方法在这些情况下都能发挥重要的作用。用学习方法为机器人进行编程，而无须告诉它怎样达到它的目标，只要告诉它目标是什么，让它通过学习去满足这个目标，无疑，这种方法具有很大的吸引力。它是提高机器人的适应性，降低编程人员编程强度的必由之路。分类机器人有不同层次的行为，它们由不同层次的信息表达所决定,因此就存在着不同类型的学习。Brooks和Mataric总结出了以下类型的学习：1、为传感设备标定或则参数调节进行学习。这种类型的学习只在一个特定行为结构中优化操作参数。2、学习真实世界的知识。这种类型的学习构建与修改机器人对于真实世界的内部表达，以利于机器人作出行为规划和决策等高层的智能行为。3、学习已有行为的协调。这种类型的学习中通过协调已经存在的行为被触发和被执行的顺序来改变它们对世界的作用。4、学习新的行为。这种类型的学习建立新的行为结构。实际问题机器人领域对任何学习算法而言都是一个挑战。在构建拥有学习能力,能自动进行知识获取的自主机器人的过程中必须面对许多烦琐的有关真实世界的问题。1、传感器噪声。大多数机器人的传感器是不可靠的。于是由传感器信号得到的状态描述注定是不精确的。学习算法必须能够处理噪声,因此经常需要用统计平滑技术克服噪音的影响。算法的易驾驭性。机器人必须对不可预见的环境进行实时响应。因此学习算法必须不能过于复杂，算法的每一次迭代都必须能实时地完成。2、增量式的算法。学习算法必须允许机器人边学习边改善自己的性能。因为机器人必须一边收集经验一边进行学习.形成经验的数据不能离线获得。3、有限的训练时间。机器人的训练时间是非常有限的。学习算法必须在合理的运算次数中收敛，因为机器人需要完成任务，在真实的机器人上进行上百万次的动作是极为困难的。坚实的信息来源。所有机器人可以获得的信息都必须最终来至从它的传感器抽取得到的信息或初始状态时强行编码进去的知识。由于状态信息是由传感器数据计算得到的，学习算法必须能和感知设备的限制一起工作.明显地,能否解决以上提出的一些问题决定了用在真实机器人上的学习算法的成功与否。学习方法在机器人研究领域中有三种主要的学习方法变得越来越流行。它们是强化学习(RL)，进化方法(GA和EP)和基于人工神经网络(ANN)的方法。其中应用得最为广泛的方法是强化学习方法.在学习新的行为和学习协调已经存在的行为两种情况下都可以用到强化学习的方法。强化方法是一种无监督的学习算法，它比较好地符合人们解决问题的心理习惯，和传统人工智能以及优化算法联系紧密，有普遍适的用性，因此获得了最广泛的关注。
如何学习机器人编程?
学习机器人编程可通过看教材、视频网站、学习类APP、参加培训班学习，最重要的是要保持兴趣，积极自主地学习。1、可以寻找购买相关的教材，使用正规权威的教材可以保障学习质量。2、通过某站等网站搜索相关词条，寻找专业的视频进行学习。3、现在有很多用来学习上课的APP，可以找使用率较高的，搜索词条都会有相关课程，可以跟随老师一起学习。4、报名参加培训班，这样也会有老师在日常中交流，咨询问题也很方便。5、兴趣是最好的老师，学习过程中要保持积极性，自主学习，积极主动，有较强的自我约束力。扩展资料：编程机器人首先，可以使用现成的驱动程序运行电机和传感器。然后开发基本构建块，以便移动机器人并读取其传感器。最后，使用它来开发智能，复杂的软件例程，以创建您想要的行为。编程语言在机器人技术中使用时，两种主要的编程语言是最好的：C++和Python，它们通常一起使用，因为每种语言都有利有弊。C++用于控制循环，图像处理和低级硬件接口。Python用于处理高级行为并快速开发测试或概念证明。对于机器人专家来说，最重要的事情是开拓你的”编程思维”，而不是精通一种特定的编程语言。你学习的每种语言提升了你的编程思维，拥有了这种思维，去学习一种新编程语言的时候会容易不少。机器人编程中最流行的编程语言有BASIC/Pascal；工业机器人编程语言；LISP；硬件描述语言（HDLs）；Assembly；MATLAB；C#.NET；Java；Python；C/C++。参考资料：百度百科--机器人编程
