机器人系统开发与优化_徐奇伟著_9787302706199

《机器人系统开发与优化:算法、感知与控制策略》系统梳理机器人算法体系中的关键模块，深入解析各类核心算法的原理与工程实现细节，从理论到实践的紧密结合，带领读者完成从学习算法到工程落地的完整流程。《机器人系统开发与优化:算法、感知与控制策略》共10章，内容涵盖感知、多模态融合、SLAM定位建图、路径规划、运动控制、机械臂操作、任务调度、多智能体协作、强化学习以及大模型驱动的认知系统。书中首先聚焦感知与环境理解，详细讲解目标检测、深度估计、点云处理与SLAM建图机制；随后深入探讨路径生成、底层控制与机械臂规划。在任务执行与认知推理层面，从任务逻辑构建延伸至大模型驱动的推理执行，形成“感知?决策?执行”的闭环体系，并以多个系统级开发案例收尾，实现理论与实战的贯通。《机器人系统开发与优化:算法、感知与控制策略》既适合作为机器人算法工程师、控制系统开发人员的实战参考，也适合研究型读者对机器人智能决策机制与系统集成方法进行深入理解与探索。

前言

随着人工智能与机器人技术的深度融合，现代机器人系统正迅速迈向“感知?认知?决策?执行”一体化的智能体范式，其背后的支撑核心，正是覆盖感知、定位、路径生成、运动控制、行为规划与自主学习的全栈算法体系。这些算法不仅是推动机器人智能演化的技术基座，更是支撑实际工程系统部署与性能落地的关键所在。因此，构建一套系统化、工程化、融合新兴技术趋势的机器人算法理论与实战体系，已成为机器人开发者与科研工作者面向未来的重要任务。

本书正是在这一背景下编写的。本书力图从系统架构出发，逐步深入至各类核心算法模块，全面呈现机器人算法从底层建模到上层认知推理的技术演进过程，并通过多章节实战案例贯穿理论与应用，帮助读者在理解算法机制的基础上具备系统设计、参数调优与实际部署的综合能力。本书的目标并非泛泛而谈或面向入门者进行简化介绍，而是强调技术深度、工程落地与前沿兼顾，以满足从工程到研究的多层次读者需求。

为了帮助读者系统把握机器人算法的整体架构与演进脉络，本书将内容科学地划分为以下三个部分。

第 1 部分机器人基础架构与环境感知（第1～3章）

本部分奠定了机器人系统与算法的基础，涵盖机器人系统的组成结构、常见开发平台与控制接口（第1章），并详细介绍了多模态感知技术，包括图像识别、深度估计、点云处理与多源数据融合（第2章），以及SLAM定位建图技术的理论与实现，包括视觉SLAM、激光SLAM与学习型SLAM等（第3章），重点在于构建“看懂世界”的能力。

第 2 部分运动控制与操作执行（第4～6章）

本部分围绕机器人“行动能力”的构建展开，首先介绍路径规划算法，包括A*、RRT等经典与优化方法，以及局部避障策略（第4章）；随后聚焦移动机器人运动控制策略，如PID、LQR与MPC等（第5章）；最后扩展至机械臂操作控制，包括运动学建模、轨迹规划与力控机制，实现精细操作（第6章）。

第 3 部分智能决策与系统集成（第7～10章）

本部分聚焦于机器人“会思考、能协作”的智能能力构建，包括任务规划与多智能体调度策略（第7章），强化学习理论与其在机器人系统中的应用（第8章），以及多模态大模型驱动下的机器人推理与Agent交互机制（第9章）。最后以仓储物流、服务机器人与四足机器人等综合案例（第10章）展现系统级机器人落地应用。

本书采用C++与Python作为主要开发语言，前者保障系统性能与工程稳定性，后者便于快速开发与算法验证。两者配合构建了一个既可实现工程落地，又具备研究拓展能力的完整开发体系。同时，本书案例注重工程复现性与平台适配性，代码结构清晰、注释完整，兼顾可移植性与可扩展性。

本书既适合作为机器人算法工程师、控制系统开发人员的实战参考，也适合研究型读者对机器人智能决策机制与系统集成方法进行深入理解与探索。

我们期望读者通过本书不仅掌握算法原理与系统开发技能，更能够在未来的学习与研究中，推动机器人技术在更广泛、更复杂、更智能的实际场景中落地，为构建高自主、高可靠的下一代智能机器人系统贡献智慧与力量。

本书源码下载

本书提供配套源码，读者用微信扫描下面的二维码即可获取：

如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可以发送电子邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“机器人系统开发与优化：算法、感知与控制策略”。

著者

2026年1月

你还可能感兴趣

我要评论