吃透机器人算法，打通理论与实操，轻松上手智能机器人开发。

本书内容

《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。

本书作者

徐奇伟，就职于重庆大学，博导。长期专注于包括特种电机的设计和控制、智能控制理论和机电系统的最优控制方法。近年来，他的研究重点是加速复杂机电系统的大规模模型训练和优化计算能力调度，旨在提高计算效率和资源利用率，促进大规模人工智能模型在复杂机电系统中的有效应用。

本书读者

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。

本书目录

第 1 部分  机器人基础架构与环境感知

第 1 章  机器人算法基础与基本系统架构2

1.1  机器人系统组成与分层结构2

1.1.1  感知层、决策层与执行层2

1.1.2  机器人常见硬件开发平台4

1.1.3  控制接口与传感器标准化规范6

1.1.4  实时性与安全性设计原则11

1.2  机器人算法的分类与发展路径12

1.2.1  从几何法到学习型方法12

1.2.2  SLAM、路径规划与控制13

1.2.3  多模态与认知驱动算法17

1.3  算法开发环境介绍18

1.3.1  基于Linux的通信框架：ROS/ROS2简介18

1.3.2  Gazebo、Isaac Sim与Webots仿真简介19

1.3.3  RViz与MoveIt调试框架简介21

1.3.4  Docker与跨平台部署简介23

1.4  算法实战项目工程结构24

1.4.1  多节点系统架构24

1.4.2  数据接口与消息传输27

1.4.3  模块依赖与调用29

1.4.4  常见的调试流程32

1.5  本章小结34

第 2 章  多模态感知与目标识别技术简介35

2.1  图像感知与目标检测算法35

2.1.1  YOLOv8与Faster R-CNN结构详解35

2.1.2  GroundingDINO与文字指令目标识别37

2.1.3  关键点检测与姿态估计技术39

2.1.4  工业目标检测数据集解析与数据增强40

2.2  深度估计与三维重建42

2.2.1  单目深度估计网络：Monodepth242

2.2.2  双目匹配与立体视觉SLAM配合方式43

2.2.3  稠密重建技术：COLMAP与NeRF45

2.2.4  深度图融合与点云生成算法46

2.3  3D点云处理与语义分割49

2.3.1  点云滤波与下采样49

2.3.2  PointNet/PointNet++的特征提取50

2.3.3  激光雷达语义分割网络：KPConv与RandLA-Net51

2.3.4  多帧点云配准与动态障碍跟踪52

2.4  多模态融合感知技术53

2.4.1  相机+雷达+IMU数据融合53

2.4.2  贝叶斯滤波与扩展卡尔曼滤波55

2.4.3  Transformer感知融合56

2.4.4  多源异构数据同步与时序校准56

2.5  本章小结58

第 3 章  SLAM定位建图技术59

3.1  经典SLAM理论与数据结构59

3.1.1  EKF-SLAM与FastSLAM模型59

3.1.2  前端匹配与后端优化流程62

3.1.3  回环检测与图优化技术63

3.1.4  G2O与Ceres Solver优化65

3.2  视觉SLAM系统实现68

3.2.1  ORB-SLAM3系统结构与线程分工68

3.2.2  关键帧管理71

3.2.3  VINS-Fusion视觉预积分模型73

3.2.4  DSO/Direct-SLAM光度误差模型76

3.3  激光SLAM与多传感器建图79

3.3.1  Gmapping与Hector SLAM原理解析79

3.3.2  Cartographer多传感器子图拼接81

3.3.3  激光+IMU定位系统83

3.4  神经网络与学习型SLAM发展84

3.4.1  DeepVO与PoseNet端到端视觉84

3.4.2  NICE-SLAM中体素场编码机制87

3.5  本章小结92

第 2 部分  运动控制与操作执行

第 4 章  路径规划算法94

4.1  基础路径规划算法94

4.1.1  A*算法94

4.1.2  Dijkstra算法98

4.1.3  D算法101

4.2  优化类路径规划105

4.2.1  PRM算法106

4.2.2  RRT算法110

4.2.3  RRT*算法113

4.2.4  时间弹性轨迹规划：TEB Planner117

4.2.5  运动学约束下的路径可达性分析121

4.3  局部避障与动态障碍规避121

4.3.1  DWA局部避障122

4.3.2  局部地图生成与滑窗路径重规划125

4.3.3  基于CNN的学习型局部避障策略128

4.3.4  可变速度控制与紧急停止机制130

4.4  本章小结133

第 5 章  机器人运动控制算法134

5.1  移动机器人运动建模134

5.1.1  差速驱动、全向轮与麦克纳姆轮简介134

5.1.2  运动学算法相关依赖库136

5.1.3  底盘状态估计138

5.1.4  误差反馈设计140

5.2  PID与经典控制策略143

5.2.1  单变量PID调节143

5.2.2  串级PID控制145

5.2.3  LQR控制148

5.2.4  PID与LQR对比分析151

5.3  高级控制方法：MPC与非线性控制152

5.3.1  模型预测控制152

5.3.2  常见的非线性控制算法155

5.3.3  Backstepping与Sliding Mode Control157

5.4  四足与二足机器人的步态控制158

5.4.1  LIPM模型与ZMP理论简介158

5.4.2  步态周期生成与动态步态稳定性161

5.4.3  运动优化器：TOWR与Motion Primitive162

5.5  本章小结165

第 6 章  机械臂规划算法166

6.1  机械臂运动学建模166

6.1.1  正运动学与DH参数模型166

6.1.2  逆运动学求解方法：解析法与数值法167

6.1.3  多自由度冗余系统求解优化169

6.2  轨迹规划与轨迹跟踪171

6.2.1  空间轨迹插值与时间参数化171

6.2.2  MoveIt路径规划器174

6.2.3  动力学约束轨迹优化方法175

6.2.4  路径扰动处理178

6.3  操作控制与顺应控制机制180

6.3.1  力/位置混合控制180

6.3.2  阻抗控制与机械臂柔顺性调节182

6.3.3  末端执行器稳定性与抗扰能力分析184

6.3.4  人机协作操作场景下的力控算法185

6.4  本章小结186

第 3 部分  智能决策与系统集成

第 7 章  任务规划、行为建模与多Agent调度188

7.1  状态建模与行为逻辑表达188

7.1.1  有限状态机的定义与工程实现188

7.1.2  层级状态图与状态跳转约束管理191

7.1.3  行为树结构与节点设计192

7.1.4  状态与行为的可重用性建模策略195

7.2  PDDL与任务规划器198

7.2.1  PDDL语言语法与约束定义198

7.2.2  STRIPS模型与时间规划器比较200

7.2.3  FastDownward与OPTIC规划器实现203

7.3  多智能体任务协同机制205

7.3.1  多Agent系统架构设计原理205

7.3.2  协同规划方法：任务分配与冲突管理207

7.3.3  基于博弈论的Agent行为建模209

7.3.4  局部信息感知下的分布式协作211

7.4  任务执行中的异常处理与重规划214

7.4.1  异常检测与原因诊断机制214

7.4.2  任务回滚与状态恢复流程216

7.4.3  条件计划与预置应急策略219

7.4.4  多任务执行调度与动态优先级调整221

7.5  本章小结223

第 8 章  机器人强化学习及其应用224

8.1  强化学习基础理论224

8.1.1  MDP与价值函数实现224

8.1.2  Q-Learning与SARSA算法227

8.1.3  Bellman方程230

8.1.4  策略迭代与值迭代232

8.2  深度强化学习算法详解236

8.2.1  DQN结构236

8.2.2  连续动作空间算法：DDPG与TD3239

8.2.3  PPO/TRPO优化算法243

8.2.4  Actor-Critic架构247

8.3  强化学习在机器人中的典型应用250

8.3.1  DRL路径策略250

8.3.2  复杂交互中的层级强化学习253

8.3.3  多智能体协同学习与策略融合256

8.4  本章小结259

第 9 章  多模态大模型驱动的机器人系统 简介260

9.1  多模态模型260

9.1.1  语言?视觉?动作260

9.1.2  CLIP与BLIP感知建模262

9.2  基于大语言模型的机器人推理265

9.2.1  ReAct机制：推理－执行框架265

9.2.2  SayCan/PaLM-E等大模型融合架构266

9.3  多智能体调度268

9.3.1  AutoGen协议268

9.3.2  MCP协议269

9.3.3  协议集成实现271

9.4  本章小结273

第 10 章  机器人系统开发实战274

10.1  典型场景：仓储物流机器人系统274

10.1.1  全局导航与局部避障实现274

10.1.2  多机器人调度系统设计277

10.1.3  RFID与二维码辅助感知融合实现279

10.1.4  Web前端+API控制接口实现282

10.2  服务机器人平台开发284

10.2.1  自然语言交互与命令解析流程284

10.2.2  语义地图与室内SLAM集成287

10.2.3  多模态感知与语音控制融合289

10.3  四足机器人系统291

10.3.1  足式步态规划与地形适应实现292

10.3.2  四足运动控制的逆动力学计算294

10.3.3  点云导航与动态避障系统实现296

10.4  本章小结298

编辑推荐

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本文部分内容摘自《机器人系统开发与优化:算法、感知与控制策略》，具体内容请以书籍为准。

机器人系统开发与优化：算法、感知与控制策略——jd