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本文目錄一覽：

機器人領域必讀的書籍還是不是那么多的，我只能說說自2007年以來，我看過的一部分機器人書籍或者paper，只能局限在機器人操作與抓取領域，并且偏學術領域。

按照時間先后順序：

（1）《機器人技術基礎》， 熊有倫 主編；

推薦指數： ***

特點：短小精悍

使用方法：配合使用Craig的《機器人學》， Paul的《機器人操作手：數學、編程與控制》，蔡自興的《機器人學》。這些書都有些歷史了，簡單的看一下，可以了解那個年代機器人的知識是怎么回事。

（2） Jorge Angeles的《Fundamentals of robotic mechanical systems》，這個有對應的中文版，東北大學翻譯的，如果沒有記錯。

推薦指數：***

特點：推理詳實

使用方法：配合使用黃真的《高等空間機構學》，Selig的《Geometric Fundamentals of Robotics》。

（3）Matt Mason的《Mechanics of Robotic Manipulation》

推薦指數：****

特點：大巧不工

使用方法：配合使用Matt Mason早期paper以及他和Salisbury合作的《Robot hands and the mechanics of manipulation》，以及Mark Cutkosky的博士論文《Robotic grasping and fine manipulation》

（4）Richard M. Murray等人的《A Mathematical Introduction to

Robotic Manipulation》()，這本書前后看了不少于10遍。初看比較晦澀難懂，語言不是很流暢的感覺，特別是中文版本。

推薦指數：*****

特點：優美

使用方法：此書是整個80年代，90年代早期機器人操作與抓取領域集大成之作。數學優美，論證嚴謹。反復閱讀此書及書中的所有參考文獻，這本書的參考文獻很大一部分是作者的paper，其他的文獻也基本是各個領域的經典之作，參考文獻一共就100多個。我當時著重補習了基本的動力學《Analytical Dynamics of Discrete Systems》。

機器人領域有哪些必讀的書籍或論文或其他讀物

主要在工業機器人/機械臂領域銀行電銷機器人推薦書籍，寫一些本領域個人認為非常好的偏向總體概述和控制方向的資料，歡迎各位隨時補充。綜述類：綜述類書籍的章節和內容設計偏向于教材，范圍廣，深度較淺，內容差別不大，看透1~2本即可。《機器人學導論》JohnJCraig著，贠超等譯。綜合類入門教材，從最基本的坐標變換講起，內容涉及正/逆運動學、靜力變換、操作臂動力學、軌跡規劃、機械設計、控制等。《Robotics,visionandcontrolfundamentalalgorithmsinMATLAB》著名的Matlab機器人工具箱RoboticsToolbox作者PeterCorke編寫的機器人入門教材，書中的實例很多，都使用機器人工具箱編寫，配合Matlab可以隨看隨試。PS：該工具箱不僅包含工業機器人的內容，還包括移動機器人，視覺等很多相關模塊，并且配有非常詳細互動式Demo。上面提到的《機器人學導論》Matlab編程習題部分就要求使用該工具箱來完成。有感興趣的同學可以到主頁上去下載使用：機器人控制：《RoboticsModelling,PlanningandControl》深入講解機器人的建模，軌跡規劃，運動控制，推薦。《RigidBodyDynamicsAlgorithms》RoyFeaturestone著，主要講剛體的動力學建模，github上也有不少相關的代碼可以參考。《ImpedanceControl：AnApproachtoManipulationPart1~Part3》NevilleHogan的阻抗控制三部曲，學習柔順控制的必讀論文。《機器人操作的數學導論》港科大李澤湘教授參與編寫的一本經典書籍，從數學的角度系統地介紹了機器人操作的運動學、動力學、控制及運動規劃內容，主要包含旋量理論、指數積建模，機器人動力學等內容，推薦數學好同學讀一讀。《RobotControlOverview:AnIndustrialPerspective》以ABB機器人控制器的歷史和功能為例，介紹了工業機器人控制器的發展和未來展望，推薦閱讀。百科全書類：《HandbookofRobotics》Springer版，機器人學的百科全書，有中譯版，但市場上已經買不到了，大圖書館應該會有，用于資料查閱很不錯。還有一本日本機器人學會編寫的《機器人技術手冊》，也屬于百科全書類型的，有興趣的可以找一找。公開課：推薦斯坦福大學的機器人學，可以在網易公開課觀看斯坦福大學公開課：機器人學，偏重于講機器的控制，主講人是oussamaKhatib教授，機器人領域的大拿，Springer版的機器人手冊他是編者之一。安全規范：最近人機協作機器人很火，cobots最重要的一個特性就是安全，了解主要的安全規范也很必要。《ISO10218-12011RobotsandRoboticdevices-Safetyrequirementsforindustrialrobots-Part1Robots》《ISO10218-12011RobotsandRoboticdevices-Safetyrequirementsforindustrialrobots-Part2RobotSystemsandintegration》最新版的通用工業機器人安全規范，對機器人的控制器，機械本體，集成應用，工具，工件等各方面安全要求做了詳細說明。還有《ISO/TS15066RobotsandRoboticDevices-CollaborateRobots》開源項目：OROCOS，強大的開源工業機器人控制平臺，有非常詳細的文檔，同時該項目的參與者基于OROCOS撰寫了大量的高質量論文。網址：TheOrocosProjectROS-Industrial，ROS里專門針對工業機器人的包，提供里一個完整的框架，可以和市面上多款商業機器人通信并進行控制，logo很有意思~網址：ROS-IndustrialROS入門的話，推薦《AGentleIntroductiontoROS》JasonM.O’Kane著，寫的非常清晰易懂，讀過的ROS教程中寫的最好的。答案摘自機器人家，可以看看，希望對銀行電銷機器人推薦書籍你有用

看到這個問題有點小興奮，我來推薦一份人工智能書單。

1、機器學習精講

機器學習原理算法與應用教程，精簡機器學習入門手冊，美亞機器學習深度學習暢銷書，全彩印刷，掃描書中二維碼可閱讀補充內容，人工智能和機器學習領域眾多知名專家推薦。

2、動手學深度學習

目前市面上有關深度學習介紹的書籍大多可分兩類，一類側重方法介紹，另一類側重實踐和深度學習工具的介紹。本書同時覆蓋方法和實踐。本書不僅從數學的角度闡述深度學習的技術與應用，還包含可運行的代碼，為讀者展示如何在實際中解決問題。

為了給讀者提供一種交互式的學習體驗，本書不但提供免費的教學視頻和討論區，而且提供可運行的Jupyter記事本文件，充分利用Jupyter記事本能將文字、代碼、公式和圖像統一起來的優勢。這樣不僅直接將數學公式對應成實際代碼，而且可以修改代碼、觀察結果并及時獲取經驗，從而帶給讀者全新的、交互式的深度學習的學習體驗。

3、深度學習

本書囊括了數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、卷積網絡、序列建模和實踐方法等。

并且調研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統、生物信息學以及視頻游戲方面的應用。最后，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

4、人工智能（第2版）

本書是作者結合多年教學經驗、精心撰寫的一本人工智能教科書，堪稱“人工智能的百科全書”。全書涵蓋了人工智能簡史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示、產生式系統、專家系統、機器學習和神經網絡、遺傳算法、自然語言處理、自動規劃、機器人技術、高級計算機博弈、人工智能的歷史和未來等主題。

5、Python 神經網絡編程

本書將帶領您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經網絡的工作機制。您無需任何超出中學范圍的數學知識，并且本書還給出易于理解的微積分簡介。本書的目標是讓盡可能多的普通讀者理解神經網絡。讀者將學習使用Python開發自己的神經網絡，訓練它識別手寫數字，甚至可以與專業的神經網絡相媲美。

文軒網搜索了2本，供您參考：

智能電子創新制作——機器人制作入門

智能電子創新制作——機器人制作入門

陳繼榮 / 科學出版社 / 2007年10月01日

現在，模型機器人已經成為素質教育、技能實踐的重要選題，國內外各種機器人比賽方興未艾，盡快編寫一本適合國情的機器人參考書是非常重要的，也是必需的。 本書沒有過多涉及諸如電子學理論或軟件編程等基礎細節，書中提及的理論并不十分高深難懂，也沒有復雜的數學公式，而是重點介紹構成機器人的機械

移動機器人學科學方法——智能體行為的星化分析

移動機器人學科學方法——智能體行為的星化分析

(德國)內姆佐夫 / 機械工業出版社 / 2010年01月01日

《移動機器人學科學方法:智能體行為的星化分析》原著是由自主移動機器人領域知名人士Ulrich Nehmzow博士撰寫，在英國很受歡迎，并且在意大利、西班牙和加拿大等國被多所高等院校作為教材使用。與移動機器人傳統處理方式不同，《移動機器人學科學方法:智能體行為的星化分析》基于動力系統、混沌、神經網

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