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机器人操控数学基础导论

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简介：
《机器人操控数学基础导论》是一本介绍机器人领域中所需基本数学知识的书籍。它涵盖了线性代数、几何学和概率论等核心内容，帮助读者理解机器人的运动控制与感知原理，为深入学习机器人技术打下坚实的基础。 推荐一些适合初学者的机器人学习入门书籍，这些书特别适用于刚开始接触机器人运动学和动力学知识的读者。

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  • 机器人操控数学基础导论
    优质
    《机器人操控数学基础导论》是一本介绍机器人领域中所需基本数学知识的书籍。它涵盖了线性代数、几何学和概率论等核心内容，帮助读者理解机器人的运动控制与感知原理，为深入学习机器人技术打下坚实的基础。 推荐一些适合初学者的机器人学习入门书籍，这些书特别适用于刚开始接触机器人运动学和动力学知识的读者。
     
  • 机器人操控的数学基础导论
    优质
    《机器人操控的数学基础导论》一书旨在为读者介绍机器人操作所需的核心数学理论与方法，内容涵盖线性代数、几何学及概率论等，适用于初学者和研究人员。 《机器人操作的数学导论》原书名为*A Mathematical Introduction To Robotic Manipulation*，由美国CRC出版社在1994年出版。这是一本关于机器人操作理论的专业著作。 本书作者包括理查德·摩雷、李泽湘及夏恩卡·萨思特里；译者为徐卫良和钱瑞明。该书基于大量技术文献资料，并结合了作者的研究工作，从数学角度系统地论述了机器人的运动学、动力学以及控制与运动规划。 书中内容涵盖了近年来机器人领域的关键研究成果。全书共九章：绪论、刚体运动、机器人运动学、机器人动力学及控制、多指手的运动学和动力学及控制分析，非完整约束下的机器人系统特性，非完整的运动规划方法，以及对未来的展望。第二至第八章节提供了丰富的实例，并配有小结与大量习题。 本书适合作为相关专业研究生的教学参考书，并且对于从事机械工程、自动控制系统等领域的科研人员和工程师也有很高的参考价值。
     
  • 机器人操作数学导论——李泽湘(98年版)
    优质
    《机器人操作数学导论》是由李泽湘教授编写于1998年的经典教材，系统地介绍了机器人设计与制造中所需的数学基础理论。 在机器人学领域，有一本非常经典的书籍使用旋量理论、李群李代数以及POE公式来描述运动学。至于动力学部分的内容，我还没有完全理解清楚。
     
  • JJ.craig_机器人学导论_JJ_
    优质
    《机器人学导论》由JJ.craig撰写，是一本全面介绍机器人设计、控制与应用的基础教程，适合初学者和相关专业学生阅读。 机器人学导论的完整答案及MATLAB内容详解，并附有英文细节讲解。
     
  • 机器人操控及基础编程RobotWare6 V1.0.pptx
    优质
    本演示文档介绍《机器人操控及基础编程RobotWare6 V1.0》，涵盖机器人控制技术与基本编程知识，旨在帮助初学者快速掌握相关技能。 提供ABB机器人的详细操作指导与指令详解，涵盖逻辑语句、运动指令、信号控制及通讯设置等内容，欢迎大家下载。
     
  • 《机器人操作数学导论》pdf理查德·摩雷, 李泽湘著
    优质
    《机器人操作数学导论》由理查德·摩雷和李泽湘合著，本书深入浅出地介绍了机器人技术中所需的数学基础知识，并结合实际应用进行讲解。是一部不可多得的机器人学入门教材或参考书。 理查德·摩雷等人著的《机器人操作的数学导论》由徐卫良等人翻译，于1998年由机械工业出版社出版。这本书是一本非常经典的关于机器人控制理论的专业书籍。由于找了很久都没有找到资源，最终好不容易找到了这本书，并上传到这里以方便自己以后查阅。
     
  • 机器人学导论习题答案
    优质
    《机器人学导论习题答案》一书为学习机器人技术的基础教程配套编写，提供了大量练习题目的详尽解答，旨在帮助读者深化理解并掌握机器人学的核心概念与应用技巧。 《机器人学导论——分析、系统及应用课》的习题答案。
     
  • ABB机器人示教器的基础操作
    优质
    本教程详细介绍ABB工业机器人的示教器基础操作，包括界面介绍、程序编辑与调试等，帮助初学者快速掌握使用方法。 ABB机器人示教器的基本使用方法包括设置工作环境、编程及调试程序、操作机器人执行任务等步骤。通过示教器可以直观地控制机器人动作，并进行参数调整以满足不同的作业需求。此外，还可以利用示教器来监控机器人的运行状态和维护信息，确保其高效稳定地运作。
     
  • 机器人学及机器视觉控制的MATLAB算法基础
    优质
    本书《机器人学及机器视觉控制的MATLAB算法基础》旨在介绍如何使用MATLAB进行机器人学和机器视觉领域的算法设计与实现。通过丰富的示例和实践，读者可以掌握相关技术的核心概念和编程技巧。 本书是一本关于机器人学与机器视觉的实用参考书。第一部分“基础知识”（包括第2章和第3章）介绍了有关机器人及其操作对象的位置、姿态描述以及路径和运动表示方法的基础知识；第二部分“移动机器人”涵盖了从第4章到第6章的内容，主要讨论了基本运动控制模式及导航与定位的方法；第三部分“臂型机器人”，包括第七至第九章节，则深入探讨了机器人的运动学、动力学及其控制方面的知识。第四部分是关于计算机视觉的介绍（即第十章至十四章），涵盖了光照和色彩处理、图像形成技术以及特征提取等多幅图像立体视觉方法等内容；第五部分“机器人与视学及控制”，包括第十五章和第十六章节，分别讨论了基于位置信息和影像数据驱动下的机器视觉伺服系统及其更先进的混合式视觉伺服方案。本书将理论知识与实践应用紧密结合，并提供了实例算法以及程序代码供读者验证书中所提及的知识点和技术案例。作者还提供了一套完整可运行的源码以帮助学习者进一步理解和掌握相关技术，重点在于如何运用计算机视觉信息来控制机器人的运动行为。
     
  • 机器学习理论基础.zip
    优质
    《机器学习理论基础》是一份深入介绍机器学习核心概念与算法原理的学习资料，涵盖统计学、概率论及优化方法等内容。适合初学者和进阶者掌握必备知识。 这份资料涵盖了全面的机器学习理论知识，非常适合自学机器学习的人使用。它不仅包括了从基础到高级的各种概念和技术，还包含了面试题集锦、特征工程以及正则化等基础知识，并且涉及到了sklearn和spark等分布式工具的应用。 文档中详细介绍了多种主流监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、Adaboost算法、XGBoost（XGB）、LightGBM及梯度提升决策树(GBDT)。此外，它还深入探讨了非监督学习领域的聚类和主成分分析(PCA)，以及推荐系统与关联规则等主题，并以一个OTO实战项目作为结束。 希望这份资料能够帮助到所有正在自学机器学习的朋友们。