初入机器人领域，有没有什么强力推荐的入门书籍？
欢迎踏入精彩的机器人领域！这是一个融合了机械、电子、控制、计算机科学等多个学科的迷人领域。作为一名初学者，选择一本好的入门书籍至关重要，它将为你打下坚实的基础，并帮助你快速找到学习的乐趣。
考虑到你刚入门，我为你推荐一些强力且内容详实的入门书籍，并会根据不同的侧重点进行详细介绍。
核心推荐：
对于大多数初学者来说，我强烈推荐从一本全面介绍机器人学基本原理的书籍开始。这类书籍会涵盖机器人的各个方面，让你对整个领域有一个宏观的认识。
1. 《机器人学导论》（Introduction to Robotics: Mechanics and Control） John J. Craig
为何推荐： 这本书可以说是机器人学领域的经典中的经典，是许多大学机器人学课程的首选教材。它非常全面，内容覆盖了机器人学的核心知识点，并且以清晰易懂的方式讲解。
详细介绍：
内容涵盖：
机器人学概述： 介绍什么是机器人，机器人的组成部分，以及机器人学在工业、服务、医疗等领域的应用。
机器人结构与坐标系： 讲解机器人手臂的各种关节（旋转关节、移动关节），以及如何建立不同的坐标系来描述机器人的位置和姿态（例如：末端执行器坐标系、基坐标系）。
运动学（Kinematics）： 这是机器人学中最重要的一部分。
正运动学（Forward Kinematics）： 如何根据关节变量（如角度或位移）来确定机器人末端执行器（比如机械臂的抓手）的位姿（位置和方向）。本书会详细介绍DH参数法，这是一种非常系统和常用的方法来描述连杆之间的相对关系。
逆运动学（Inverse Kinematics）： 如何根据期望的末端执行器位姿，计算出所需的关节变量。这是实现机器人精确控制的关键，也是一个更具挑战性的部分，本书会介绍多种求解方法。
动力学（Dynamics）： 讲解机器人运动时受到的力和力矩。
拉格朗日方程（Lagrangian Formulation）： 一种基于能量的动力学建模方法。
牛顿欧拉方程（NewtonEuler Formulation）： 一种基于力和力矩的动力学建模方法。
惯性参数、科里奥利力、离心力、重力等对机器人运动的影响。
轨迹规划（Trajectory Planning）： 如何在机器人运动过程中，规划出平滑、安全且高效的路径和速度。
控制（Control）： 讲解如何设计控制器来驱动机器人按照预定的轨迹运动。
PID控制： 最基础也是最常用的控制器。
力的控制、阻抗控制等更高级的控制方法。
机器人感知（Robot Sensing）： 简要介绍传感器在机器人中的作用，如视觉传感器、力传感器、接近传感器等。
力控制（Force Control）： 机器人与环境交互时如何处理力和接触。
优点：
系统性强： 从基础概念到核心算法，逻辑清晰，循序渐进。
数学严谨： 提供了必要的数学工具，帮助你理解背后的原理。
工程实用性： 很多概念和方法在实际机器人设计和控制中都有应用。
配套资源丰富： 网上有很多关于这本书的讨论、笔记和代码示例。
潜在挑战：
数学基础要求： 需要一定的线性代数、微积分和一些微分方程的基础。
内容偏理论： 虽然有工程应用，但大部分篇幅是理论推导。
给初学者的建议： 不要害怕书中的数学公式。先尝试理解概念，然后逐步深入理解公式的推导过程。可以先跳过一些特别复杂的推导，重点掌握运动学和动力学的基本原理，以及控制器的概念。
2. 《机器人技术：基础与应用》（Robotics: Fundamental Concepts and Applications） by Ulrich & Wood
为何推荐： 这本书同样是广受欢迎的入门教材，相较于Craig的书，它可能在机器人应用和系统集成方面稍微更侧重一些，并且讲解的语言也可能更容易被一些初学者接受。
详细介绍：
内容涵盖：
机器人概述和历史： 介绍机器人的发展历程和不同类型的机器人。
机器人部件： 详细介绍驱动器（电机）、传感器（编码器、力传感器等）、执行器（夹爪、焊枪等）。
运动学和动力学： 同样会涵盖运动学和动力学，但可能在数学推导上会比Craig的书稍显简化，更注重直观理解。
机器人导航与路径规划： 介绍机器人在未知环境中如何进行定位和导航，以及如何规划最优路径。这部分会涉及一些概率学和搜索算法的概念。
机器人控制： 介绍不同的控制策略，如何让机器人精确地完成任务。
机器人感知与视觉： 重点介绍机器人如何“看”和“理解”周围环境，包括图像处理、目标识别等基础概念。
机器人系统集成： 讨论如何将不同的机器人组件集成到一个完整的系统中，以及系统设计的考量。
应用案例： 提供丰富的工业机器人、移动机器人、服务机器人等应用案例。
优点：
侧重实际应用： 帮助你理解理论知识如何转化为实际的机器人功能。
易于理解： 语言风格相对更平易近人。
涵盖更广的机器人子领域： 除了机械臂，也可能包含移动机器人和感知方面的内容。
潜在挑战：
数学深度可能不如Craig的书： 如果你想深入研究数学理论，可能需要补充其他资料。
给初学者的建议： 如果你对机器人技术的应用和整体系统设计更感兴趣，这本书会是一个很好的起点。它可以帮助你快速了解机器人可以做什么，以及如何实现。
3. 《机器人学入门》（A First Course in Robotics） by Joseph Walmsley
为何推荐： 这是一本非常适合零基础且对理论数学推导不那么恐惧的初学者的书。作者的讲解方式非常清晰，他会一步一步地引导你理解复杂的概念。
详细介绍：
内容涵盖：
数学基础回顾： 作者会花专门的章节回顾必要的数学知识，如向量、矩阵、四元数、变换等，这对于数学基础薄弱的同学非常友好。
机器人硬件介绍： 介绍关节、连杆、驱动器等基础物理概念。
运动学（Kinematics）： 深入讲解了正逆运动学，特别是使用四元数（Quaternions）来表示旋转，这是一种比欧拉角更不容易出现万向节锁问题的表示方法，在现代机器人学中非常流行。
雅可比矩阵（Jacobian Matrix）： 讲解如何用雅可比矩阵来描述关节速度和末端执行器速度之间的关系，这对于控制至关重要。
动力学（Dynamics）： 涵盖了动力学建模，但可能会更侧重于概念理解而非复杂的推导。
机器人控制基础： 介绍如何控制机器人运动。
优点：
数学讲解清晰： 作者会花时间确保你理解必要的数学工具。
从零开始： 真的能带你从零基础开始构建对机器人学的认知。
对四元数的讲解很好： 是学习现代机器人学的重要一步。
潜在挑战：
内容相对“纯粹”： 可能不像Ulrich的书那样包含大量应用案例，更侧重于基本原理。
给初学者的建议： 如果你数学基础不太好，或者想要一本从头开始、讲解清晰的书，这本书是绝佳的选择。它能帮助你扎实地掌握机器人学的数学基础。
补充推荐（如果你想在某个特定方向深入）：
除了上述综合性的入门书籍，如果你对某个特定方面特别感兴趣，也可以考虑以下书籍，但建议先建立起对机器人学整体的认识。
4. 如果你对移动机器人特别感兴趣：
《概率机器人学》（Probabilistic Robotics） Thrun, Burgard, & Fox
为何推荐： 这本书是移动机器人领域事实上的标准教材。它侧重于机器人如何在不确定的环境中进行感知、定位和导航。如果你想让机器人“动起来”，并且能在真实世界中自主行动，这本书是必读的。
详细介绍：
状态估计（State Estimation）： 如何从传感器数据中准确地估计机器人的状态（位置、姿态等），即使传感器数据有噪声。核心是卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）。
定位（Localization）： 机器人如何知道自己在哪里。
建图（Mapping）： 机器人如何构建周围环境的地图。
同步定位与建图（SLAM）： 在未知环境中同时进行定位和建图，这是移动机器人领域的核心技术。
路径规划与避障： 如何规划从起点到终点的路径，并避开障碍物。
机器人控制： 如何控制轮式或履带式机器人的运动。
给初学者的建议： 这本书的数学和统计学门槛相对较高，特别是概率论和线性代数。建议在有一定机器人学基础后再阅读。但如果你一开始就想深入移动机器人，可以先了解目录和部分章节，体会其中的概念。
5. 如果你想快速上手编程和实践：
《ROS机器人编程》（ROS Robotics Programming） Paul E. Newman 或其他关于ROS（Robot Operating System）的书籍
为何推荐： ROS是一个开源的机器人软件开发框架，它极大地简化了机器人系统的开发过程。学习ROS能让你快速将理论知识应用到实践中，并与其他机器人爱好者交流。
详细介绍： ROS提供了大量的工具、库和约定，用于机器人硬件抽象、低级设备控制、常用功能实现、进程间通信以及软件包管理。学习ROS通常涉及：
ROS的安装和基本概念： Nodes, Topics, Services, Actions, Master, Parameter Server 等。
使用ROS进行仿真： 如Gazebo仿真器。
编写ROS节点（Node）： 通常使用Python或C++。
ROS的包管理和构建系统（catkin/colcon）。
导航（Navigation）和运动控制（MoveIt!）等高级功能包的使用。
给初学者的建议： 学习ROS是非常重要的一步，但它更多是关于如何实现机器人功能，而不是理论原理。建议先看一本上面推荐的理论书籍，对机器人学有基本了解后，再深入学习ROS。这样你会更清楚ROS中各个组件的意义和作用。
总结与学习路径建议：
1. 打好基础（理论先行）：
首选：John J. Craig 的《机器人学导论》。如果觉得数学推导有点吃力，可以参考Joseph Walmsley 的《机器人学入门》来辅助理解。
在这个阶段，重点理解运动学（正逆运动学），这是机器人能动起来的根本。
对动力学和控制有一个初步的认识。
2. 拓展视野（应用与实践）：
阅读Ulrich & Wood 的《机器人技术：基础与应用》，了解更广泛的机器人类型和应用。
开始学习 ROS。这是将理论转化为实际应用的桥梁。先从ROS的基础教程开始，学习如何发布和订阅Topic，如何编写简单的节点。
3. 深入特定领域（选择性深入）：
如果你对移动机器人、自动驾驶感兴趣，可以开始阅读《概率机器人学》。
如果你对计算机视觉感兴趣，可以学习OpenCV等库，并结合机器人学理论。
如果你对强化学习、机器学习在机器人中的应用感兴趣，可以继续深入学习相关领域的书籍。
学习方法建议：
多思考，多动手： 机器人学是一门实践性很强的学科。尝试用MATLAB或Python（配合NumPy、SciPy）来计算一些简单的运动学问题。
利用在线资源： 除了书籍，还有很多优秀的在线课程（如Coursera, edX上的机器人学课程）、YouTube视频（如机器人学教授的讲座）、以及机器人社区论坛。
善用仿真工具： 如Gazebo、VREP/CoppeliaSim 等，它们能让你在没有真实机器人硬件的情况下进行大量的实验和验证。
加入社区： 和其他机器人爱好者交流，可以帮助你解决问题，并获得灵感。
希望这些详细的介绍能帮助你找到合适的入门书籍，开启你的机器人探索之旅！祝你学习愉快！
考虑到你刚入门，我为你推荐一些强力且内容详实的入门书籍，并会根据不同的侧重点进行详细介绍。
核心推荐：
对于大多数初学者来说，我强烈推荐从一本全面介绍机器人学基本原理的书籍开始。这类书籍会涵盖机器人的各个方面，让你对整个领域有一个宏观的认识。
1. 《机器人学导论》（Introduction to Robotics: Mechanics and Control） John J. Craig
为何推荐： 这本书可以说是机器人学领域的经典中的经典，是许多大学机器人学课程的首选教材。它非常全面，内容覆盖了机器人学的核心知识点，并且以清晰易懂的方式讲解。
详细介绍：
内容涵盖：
机器人学概述： 介绍什么是机器人，机器人的组成部分，以及机器人学在工业、服务、医疗等领域的应用。
机器人结构与坐标系： 讲解机器人手臂的各种关节（旋转关节、移动关节），以及如何建立不同的坐标系来描述机器人的位置和姿态（例如：末端执行器坐标系、基坐标系）。
运动学（Kinematics）： 这是机器人学中最重要的一部分。
正运动学（Forward Kinematics）： 如何根据关节变量（如角度或位移）来确定机器人末端执行器（比如机械臂的抓手）的位姿（位置和方向）。本书会详细介绍DH参数法，这是一种非常系统和常用的方法来描述连杆之间的相对关系。
逆运动学（Inverse Kinematics）： 如何根据期望的末端执行器位姿，计算出所需的关节变量。这是实现机器人精确控制的关键，也是一个更具挑战性的部分，本书会介绍多种求解方法。
动力学（Dynamics）： 讲解机器人运动时受到的力和力矩。
拉格朗日方程（Lagrangian Formulation）： 一种基于能量的动力学建模方法。
牛顿欧拉方程（NewtonEuler Formulation）： 一种基于力和力矩的动力学建模方法。
惯性参数、科里奥利力、离心力、重力等对机器人运动的影响。
轨迹规划（Trajectory Planning）： 如何在机器人运动过程中，规划出平滑、安全且高效的路径和速度。
控制（Control）： 讲解如何设计控制器来驱动机器人按照预定的轨迹运动。
PID控制： 最基础也是最常用的控制器。
力的控制、阻抗控制等更高级的控制方法。
机器人感知（Robot Sensing）： 简要介绍传感器在机器人中的作用，如视觉传感器、力传感器、接近传感器等。
力控制（Force Control）： 机器人与环境交互时如何处理力和接触。
优点：
系统性强： 从基础概念到核心算法，逻辑清晰，循序渐进。
数学严谨： 提供了必要的数学工具，帮助你理解背后的原理。
工程实用性： 很多概念和方法在实际机器人设计和控制中都有应用。
配套资源丰富： 网上有很多关于这本书的讨论、笔记和代码示例。
潜在挑战：
数学基础要求： 需要一定的线性代数、微积分和一些微分方程的基础。
内容偏理论： 虽然有工程应用，但大部分篇幅是理论推导。
给初学者的建议： 不要害怕书中的数学公式。先尝试理解概念，然后逐步深入理解公式的推导过程。可以先跳过一些特别复杂的推导，重点掌握运动学和动力学的基本原理，以及控制器的概念。
2. 《机器人技术：基础与应用》（Robotics: Fundamental Concepts and Applications） by Ulrich & Wood
为何推荐： 这本书同样是广受欢迎的入门教材，相较于Craig的书，它可能在机器人应用和系统集成方面稍微更侧重一些，并且讲解的语言也可能更容易被一些初学者接受。
详细介绍：
内容涵盖：
机器人概述和历史： 介绍机器人的发展历程和不同类型的机器人。
机器人部件： 详细介绍驱动器（电机）、传感器（编码器、力传感器等）、执行器（夹爪、焊枪等）。
运动学和动力学： 同样会涵盖运动学和动力学，但可能在数学推导上会比Craig的书稍显简化，更注重直观理解。
机器人导航与路径规划： 介绍机器人在未知环境中如何进行定位和导航，以及如何规划最优路径。这部分会涉及一些概率学和搜索算法的概念。
机器人控制： 介绍不同的控制策略，如何让机器人精确地完成任务。
机器人感知与视觉： 重点介绍机器人如何“看”和“理解”周围环境，包括图像处理、目标识别等基础概念。
机器人系统集成： 讨论如何将不同的机器人组件集成到一个完整的系统中，以及系统设计的考量。
应用案例： 提供丰富的工业机器人、移动机器人、服务机器人等应用案例。
优点：
侧重实际应用： 帮助你理解理论知识如何转化为实际的机器人功能。
易于理解： 语言风格相对更平易近人。
涵盖更广的机器人子领域： 除了机械臂，也可能包含移动机器人和感知方面的内容。
潜在挑战：
数学深度可能不如Craig的书： 如果你想深入研究数学理论，可能需要补充其他资料。
给初学者的建议： 如果你对机器人技术的应用和整体系统设计更感兴趣，这本书会是一个很好的起点。它可以帮助你快速了解机器人可以做什么，以及如何实现。
3. 《机器人学入门》（A First Course in Robotics） by Joseph Walmsley
为何推荐： 这是一本非常适合零基础且对理论数学推导不那么恐惧的初学者的书。作者的讲解方式非常清晰，他会一步一步地引导你理解复杂的概念。
详细介绍：
内容涵盖：
数学基础回顾： 作者会花专门的章节回顾必要的数学知识，如向量、矩阵、四元数、变换等，这对于数学基础薄弱的同学非常友好。
机器人硬件介绍： 介绍关节、连杆、驱动器等基础物理概念。
运动学（Kinematics）： 深入讲解了正逆运动学，特别是使用四元数（Quaternions）来表示旋转，这是一种比欧拉角更不容易出现万向节锁问题的表示方法，在现代机器人学中非常流行。
雅可比矩阵（Jacobian Matrix）： 讲解如何用雅可比矩阵来描述关节速度和末端执行器速度之间的关系，这对于控制至关重要。
动力学（Dynamics）： 涵盖了动力学建模，但可能会更侧重于概念理解而非复杂的推导。
机器人控制基础： 介绍如何控制机器人运动。
优点：
数学讲解清晰： 作者会花时间确保你理解必要的数学工具。
从零开始： 真的能带你从零基础开始构建对机器人学的认知。
对四元数的讲解很好： 是学习现代机器人学的重要一步。
潜在挑战：
内容相对“纯粹”： 可能不像Ulrich的书那样包含大量应用案例，更侧重于基本原理。
给初学者的建议： 如果你数学基础不太好，或者想要一本从头开始、讲解清晰的书，这本书是绝佳的选择。它能帮助你扎实地掌握机器人学的数学基础。
补充推荐（如果你想在某个特定方向深入）：
除了上述综合性的入门书籍，如果你对某个特定方面特别感兴趣，也可以考虑以下书籍，但建议先建立起对机器人学整体的认识。
4. 如果你对移动机器人特别感兴趣：
《概率机器人学》（Probabilistic Robotics） Thrun, Burgard, & Fox
为何推荐： 这本书是移动机器人领域事实上的标准教材。它侧重于机器人如何在不确定的环境中进行感知、定位和导航。如果你想让机器人“动起来”，并且能在真实世界中自主行动，这本书是必读的。
详细介绍：
状态估计（State Estimation）： 如何从传感器数据中准确地估计机器人的状态（位置、姿态等），即使传感器数据有噪声。核心是卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）。
定位（Localization）： 机器人如何知道自己在哪里。
建图（Mapping）： 机器人如何构建周围环境的地图。
同步定位与建图（SLAM）： 在未知环境中同时进行定位和建图，这是移动机器人领域的核心技术。
路径规划与避障： 如何规划从起点到终点的路径，并避开障碍物。
机器人控制： 如何控制轮式或履带式机器人的运动。
给初学者的建议： 这本书的数学和统计学门槛相对较高，特别是概率论和线性代数。建议在有一定机器人学基础后再阅读。但如果你一开始就想深入移动机器人，可以先了解目录和部分章节，体会其中的概念。
5. 如果你想快速上手编程和实践：
《ROS机器人编程》（ROS Robotics Programming） Paul E. Newman 或其他关于ROS（Robot Operating System）的书籍
为何推荐： ROS是一个开源的机器人软件开发框架，它极大地简化了机器人系统的开发过程。学习ROS能让你快速将理论知识应用到实践中，并与其他机器人爱好者交流。
详细介绍： ROS提供了大量的工具、库和约定，用于机器人硬件抽象、低级设备控制、常用功能实现、进程间通信以及软件包管理。学习ROS通常涉及：
ROS的安装和基本概念： Nodes, Topics, Services, Actions, Master, Parameter Server 等。
使用ROS进行仿真： 如Gazebo仿真器。
编写ROS节点（Node）： 通常使用Python或C++。
ROS的包管理和构建系统（catkin/colcon）。
导航（Navigation）和运动控制（MoveIt!）等高级功能包的使用。
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总结与学习路径建议：
1. 打好基础（理论先行）：
首选：John J. Craig 的《机器人学导论》。如果觉得数学推导有点吃力，可以参考Joseph Walmsley 的《机器人学入门》来辅助理解。
在这个阶段，重点理解运动学（正逆运动学），这是机器人能动起来的根本。
对动力学和控制有一个初步的认识。
2. 拓展视野（应用与实践）：
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3. 深入特定领域（选择性深入）：
如果你对移动机器人、自动驾驶感兴趣，可以开始阅读《概率机器人学》。
如果你对计算机视觉感兴趣，可以学习OpenCV等库，并结合机器人学理论。
如果你对强化学习、机器学习在机器人中的应用感兴趣，可以继续深入学习相关领域的书籍。
学习方法建议：
多思考，多动手： 机器人学是一门实践性很强的学科。尝试用MATLAB或Python（配合NumPy、SciPy）来计算一些简单的运动学问题。
利用在线资源： 除了书籍，还有很多优秀的在线课程（如Coursera, edX上的机器人学课程）、YouTube视频（如机器人学教授的讲座）、以及机器人社区论坛。
善用仿真工具： 如Gazebo、VREP/CoppeliaSim 等，它们能让你在没有真实机器人硬件的情况下进行大量的实验和验证。
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希望这些详细的介绍能帮助你找到合适的入门书籍，开启你的机器人探索之旅！祝你学习愉快！
网友意见
之前答过一个类似的，粘贴如下：
书籍就是其中John Craig的书，公开课可以配合着看。
机器人学入门的话，我首推Stanford Oussama Khatib的《机器人学》公开课，在网上很容易找到：
网易（有中文字幕）：机器人学
Youtube：Introduction to Robotics
配合John Craig的Introduction to robotics: mechanics and control服用效果更佳。学完后基本可以了解机器人的基本理论知识，为之后的进阶打好基础。（当然，视频分辨率太低）。
另外，如果想了解机器人前沿发展方向，可以看Coursera上宾大的机器人系列课程。已经有很多人提到。当然，这个系列课程质量参差不齐，而且四周课程容量有限，比较建议上完这个公开课后直接去看相应的国外教材
作者：fly qq
链接：有哪些关于控制理论或应用（非线性控制、最优控制、估计、优化、机器人等等）方面的网络公开课推荐？ - fly qq 的回答 - 知乎
来源：知乎
著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
补充：
入门后，可以看加州大学伯克利分校的课程
Advanced Robotics，学完这门课之后，基本就可以看懂目前机器人研究领域的大部分论文了。
之后就是根据自己的研究兴趣和领域看专业的内容即可。
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