本書主要論述了如何設(shè)計一個能夠自主地在陌生環(huán)境下生存并完成任務(wù)的自主機器人全過程。全書包括兩個主要部分：分別為原理部分和實踐部分。在原理部分主要通過邏輯的方式論證了一個全自主機器人為什么能夠適應(yīng)未知環(huán)境和自主完成任務(wù)；在實踐部分會探討對原理部分的編程實現(xiàn)，分別討論了編程框架的建構(gòu)，程序的流程圖，最后開源了一個全自主機器

本書為UiPath的入門工具書。第1～3章介紹RPA與UiPath的基礎(chǔ)知識；第4～5章依次介紹流程自動化基礎(chǔ)知識與流程搭建的方法論，建議沒有相關(guān)技術(shù)背景的讀者詳細閱讀；第6～8章是UiPath流程開發(fā)的關(guān)鍵章，建議讀者通讀并跟練，便于加深記憶，熟練掌握相關(guān)知識，其中的關(guān)鍵知識可以根據(jù)章節(jié)索引，在實際開發(fā)時按需查閱；第

移動機器人是一個集環(huán)境感知、導(dǎo)航定位、路徑規(guī)劃、動態(tài)決策、視覺分析與行為控制等功能于一體的復(fù)雜系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)全方位、全時域、全天候的巡查監(jiān)視，可大幅提升智能化和信息化管理水平。本書緊緊圍繞移動機器人導(dǎo)航定位、視覺分析兩大核心功能展開討論，主要內(nèi)容包括機器人視覺導(dǎo)航定位與智能視覺分析技術(shù)介紹、傳統(tǒng)視覺定位算法、基于深度學(xué)

機器人科學(xué)與技術(shù)是先進科學(xué)技術(shù)的代表和體現(xiàn)，是裝備改進提升的助推力量，是改善人類生活和生命質(zhì)量的重要手段，是實現(xiàn)軍事國防現(xiàn)代化的新興力量。本書系統(tǒng)介紹機器人科學(xué)與技術(shù)的基礎(chǔ)專業(yè)知識、行業(yè)應(yīng)用情況與發(fā)展前景趨勢。內(nèi)容回顧了機器人的今世前生，機器人在軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、服務(wù)、娛樂、教育、藝術(shù)等方面的廣泛應(yīng)用，機器人發(fā)展

物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計是機器人視覺、增強現(xiàn)實、自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域的核心技術(shù)。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計的先進機器視覺理論、方法及關(guān)鍵技術(shù)，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點。全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術(shù)

本書以ABBIRB系列工業(yè)機器人及其仿真系統(tǒng)為平臺，面向智能制造領(lǐng)域技能型人才培養(yǎng)需求，從工業(yè)機器人操作與維護人員的角度出發(fā)，以工業(yè)機器人操作與運維的"1+X”證書大綱為主線，按照從理論到實踐、從編程到應(yīng)用的順序由淺入深地闡述了工業(yè)機器人入門、工業(yè)機器人基本操作、工業(yè)機器人RAPID程序設(shè)計、ABB機器人聯(lián)機與高級編程

本書全面系統(tǒng)地介紹了工業(yè)機器人系統(tǒng)及其核心編程技術(shù)，內(nèi)容包括“機器人+”典型系統(tǒng)的運動軌跡、工藝條件和動作次序等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，涵蓋工業(yè)機器人系統(tǒng)與安全、機器人搬運任務(wù)編程、機器人移載任務(wù)編程、機器人工具和工件坐標(biāo)系、機器人焊接任務(wù)編程以及機器人高級任務(wù)編程等。本書內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰、形式新穎、案例典型，通過設(shè)置學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)

本書內(nèi)容主要包括離線編程與仿真技術(shù)介紹、工業(yè)機器人繪圖寫字工作站、汽車門激光切割工作站、啤酒箱搬運工作站、多類型工件搬運工作站、機器人多圖形繪制工作站等。書中基于RobotStudio講解，采用項目式分任務(wù)介紹了每個工作站的布局和系統(tǒng)創(chuàng)建方法，工具和工件坐標(biāo)的創(chuàng)建，機器人路徑的規(guī)劃和工具姿態(tài)的調(diào)整，機器人動作的程序編寫

本書分為6章。第1章介紹機器人的定義、基本組成、分類、發(fā)展歷史等。第2章介紹機器人的動力、大腦、關(guān)節(jié)、手臂、感官、腿腳等。第3章介紹工業(yè)機器人，包括物流機器人、協(xié)作機器人、并聯(lián)機器人、鋼鐵軋制生產(chǎn)線上機器人。第4章介紹服務(wù)機器人，包括農(nóng)業(yè)機器人、礦業(yè)機器人、建筑機器人、醫(yī)療康復(fù)機器人、家用服務(wù)機器人、公共服務(wù)機器人等。

移動機器人的實際作業(yè)環(huán)境存在各種不確定干擾因素，其測量系統(tǒng)的噪聲往往具有非高斯重尾分布或者參數(shù)先驗信息未知等特性。在這些復(fù)雜未知環(huán)境下，傳統(tǒng)的基于貝葉斯濾波估計技術(shù)的同時定位與地圖創(chuàng)建（SimultaneousLocalizationandMapping，簡稱SLAM）算法性能受到了嚴(yán)重影響，其定位精度、地圖準(zhǔn)確性和計