移动机器人自主导航是机器人领域的热点研究内 容。查特吉、莱克舒、辛格编著的这本《基于视觉的 自主机器人导航》首先介绍了基于机器视觉感知机制 的自主移动机器人导航的理论与研究，重点介绍了基 于地图、地图构建以及无地图环境下的基于视觉传感 器的机器人导航算法，并给出了实际应用中基于视觉 的机器人先进导航算法的实现。《基于视觉的自主机 器人导航》详细阐述了实际应用中基于视觉的自主导 航算法以及SLAM问题，提出了利用视觉感知如何实现 子目标驱动的导航概念，提出了利用模糊逻辑进行基 于视觉的机器人路径跟踪概念，以及如何利用基于微 型控制器的传感器系统研制实验室环境下的低成本机 器人。 《基于视觉的自主机器人导航》可作为从事机器 人研究，尤其是移动机器人方面的研究人员的参考书 ，也可作为高等院校自动化、计算

本书内容涵盖了轮腿复合与腿臂融合多模式移动操作机器人的机构设计、运动规划与控制方法等相关技术；介绍了四足变拓扑构型机器人和径向对称圆周分布六足机器人，展示了多种轮腿复合、腿臂融合机构与模块化仿生足的设计；阐释了多模式移动操作机器人的步态规划、操作规划、模式切换与轮腿协同路径规划方法；演绎了基于质心运动学的移动操作控制方法、基于惯性中心在SE(3)上指数坐标的多足机器人动力学控制方法及其自适应步态控制技术。

21世纪以来，在决策制定过程中管理者们如何运用计算机化的支持方式已经发生了巨大变化。随着越来越多的决策制定者掌握计算机和Web知识，决策支持系统／商业智能正在不断地演变，从一开始的作为基本的个人支持工具，正迅速地成为整个机构中的共用品。数据仓库以及分析工具大大提高了跨越机构界限的信息获取。为团队提供的决策支持继续随着群体支持系统的新发展而不断改善，用以在任何时间、任何地点提高协同工作。人工智能方法正在提高决策支持的质量，并已经渗透到许多应用领域。智能代理执行常规任务，使决策者能够腾出时间更专注于重要工作，有组织的学习和知识管理的发展使得在任何时间、任何地点为有关问题提供整个机构的专门技术成为可能。互联网和企业内部息传递系统提高井促进了所有这些决策支持系统。本书的目的是向读者介绍这

《预测控制（第2版）》全面介绍了预测控制的基本原理和算法、系统分析与设计、策略发展和实际应用。全书共分10章。第1章概述了预测控制的发展轨迹和基本原理。第2章介绍了基于不同模型的几种典型预测控制算法。第3、第4章分析了经典预测控制算法闭环系统的性能，构成了预测控制定量分析理论的主要内容。第5章以此为基础给出了预测控制参数设计和整定的方法。第6章介绍了针对约束多变量系统的实用预测控制算法和在线优化的分解算法。第7章给出了非线性系统预测控制的一般描述及若干典型算法。第8章介绍了预测控制在控制结构、优化命题、优化策略等方面的多样化发展。第9章阐述了预测控制定性综合理论的基本理念和稳定／鲁棒预测控制器综合的代表性方法。第10章介绍了预测控制的应用概况和典型案例，指出了预测控制原理的推广潜力，并展望了

本书分上下两篇，上篇为“条码阅读设备技术规范”，下篇为“条码阅读设备应用指南”。上篇中给出了与条码码制、条码阅读设备相关的术语和定义等；下篇介绍了目前外先进的条码阅读设备和应用技术，并提供了丰富而详实的应用案例。

作为全球教育机器人潮流的，VEX机器人的产品、培训和竞赛在过去的十多年为包括我国在内的世界数以百万计的青少年带来了STEAM教育的极为有效的工具和手段。目前全世界参加VEX机器人比赛的队伍达到了16000多支，人数达到上百万，我国目前有上千支队伍参加各级比赛。本书系统介绍了VEXIQ机器人的搭建、机器人编程等内容，每个主题从核心问题入手，通过对目标概要、动手体验、成果评估、思维训练和学习活动的详细介绍告诉读者如何设计机器人以及如何将机器人与学科课程相结合。本书可以作为VEX机器人初学者的学习用书，也可以作为机器人教师与学生准备机器人比赛的参考用书，学校开展机器人教学的，比赛举办方培训教练员、裁判员的和中国创客教育认证。

本书将要进行的分析论证，属于对技术及由技术引发的人的自我认识问题展开的哲学反思。连接这两方面反思的纽带——同时也是本书的主题——便是“机器人”。对于机器人，不同的人可以给出不同的理解：它可以是工程师眼中的自动机器，可以是企业家眼中的生产设备，也可以是科幻小说家笔下的未来战士。但是，在哲学视野内的机器人却是一个具有挑战意味的概念，是一个逼迫哲学家们必须不断反思传统概念和知识体系的异端。究竟是“人是机器”，还是“机器可以是人”，或者更进一步引出“机器是什么”，“人又是什么”的追问。由此，产生出种种的疑问和迷惑的“机器人”，实在不是一个可以随随便便打发掉的概念，值得我们用哲学的眼光去一探究竟。

你的游戏是否有角色不能任意走动?是否有角色走进障碍物?是否有非玩家角色不能按照团队运动?现在你就可以掌握高级人工智能(AI)技术以解决这些问题。不管你是编程新手或者是个仅仅想快速学习AI的熟练游戏编程人员，你都会发现本书对于理解并应用AI到你的游戏中是非常合适的入门书籍。本书正是为你提供游戏开发方面高级、有用的AI技术的。如果你曾试图使用AI延长你的游戏的生命周期，让你的游戏更加具有挑战性，更重要的是让它们更加有趣，这本书就是为你准备的。DavidM.Bourg(畅销书《游戏开发中的物理学》的作者)和GlennSeemann将用非常直观、易懂的语言给你介绍一些诸如有限状态机、模糊逻辑和神经网络之类的技术，全书使用源代码(用C和C编写)说明这些技术。从基本的诸如追赶、躲避、基于模式的运动和聚集等游戏行为到玩家行为预测，这本书告诉你怎么

本书从工程实际应用角度出发，以典型工业现场总线为基线，在追踪外该领域技术发展的基础上，详细阐述了典型工业现场总线的基本模式及在处于主流地位的若干种工业现场总线的相关理论、技术、应用实例与系统设计等方面的内容。第3～6章重点介绍了Rockwell公司的DeviceNet、ControlNet与西门子公司的PROFIBUS工业现场总线的相关技术与应用，第7章介绍了目前代表着工业现场总线发展趋势的工业以太网技术，第8章详细介绍了工业控制网络系统的集成技术与应用实例。本书不仅适合工作在自动化、电气领域的工程技术人员使用，也可供大专院校相关专业的师生参考。

《计算智能导论（第2版）》导论性地介绍了计算智能的5个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。 通过阅读《计算智能导论（第2版）》，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值，故我们决定将该书的英文版第2版翻译成中文出版，希望《计算智能导论（第2版）》中文版的出版能够推

《人工鱼群算法及其应用》系统地描述了人工鱼群算法的理论和实现技术及其应用，简单地介绍了粒子群算法和蚁群算法。《人工鱼群算法及其应用》强调了各种算法的混合，讨论了人工鱼群算法与模拟退火算法的混合、人工鱼群算法与遗传算法的混合、人工鱼群算法算法与混沌理论混合、人工鱼群算法与量子优化的混合等。书中还讨论了群智能算法在旅行商问题、武器一目标分配问题、多处理机调度问题、可靠性优化问题、聚类问题、通信中跨层优化问题、作业调度问题、数据挖掘等方面的应用。

本书系统地介绍了机器视觉的基础理论、方法及关键技术与实用算法，并给出了应用实例。本书涉及机器视觉中的主要研究方向，主要内容包括空间几何变换与摄像机模型、视觉图像特征信息提取、摄像机标定、双目立体视觉、结构光三维视觉、其他三维视觉技术、多传感器三维视觉、运动视觉分析及小型构件内表面三维形貌视觉检测和天文导航两个应用实例。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、自动化及仪器仪表等专业的高年级本科生和研究生的，也可供从事相关专业和机器视觉研究工作的技术人员参考。

《机器学习实战使用R、tidyverse和mlr》将使用RStudio和棒的mlr程序包开启你的机器学习之旅。这本实用指南简化了理论,避免了不必要的复杂统计和数学知识,所有核心的机器学习技术都通过图形和易于掌握的示例进行清晰的解释。每一章的内容都十分引人入胜，你将掌握如何把新的算法付诸实践，以解决各种预测分析问题，包括泰坦尼克沉船事件中不同乘客的幸存概率、垃圾邮件过滤、毒酒事件调查等。 主要内容 使用tidyverse程序包处理和绘制数据 监督机器学习和非监督机器学习技术 分类、回归、降维和聚类算法 统计学基础

《现代智能仿生算法及其应用》从仿生学的角度出发，研究了智能科学的发展方向，全面系统地提出了智能仿生算法的概念及其研究内容，详细介绍了目前常用的几种主要智能仿生算法，主要介绍了作者近年来在智能仿生算法及其应用方面的一些研究成果。其内容包括改进的多种进化神经网络及其在预测及拟合方面的应用；改进的快速遗传算法及进化规划；相遇蚁群算法、奖惩蚁群算法、免疫连续蚁群算法、筛选蚁群算法以及它们在滑坡工程、复杂tsp等问题上的应用；另外，还介绍了免疫遗传算法、免疫进化规划等。为了内容的系统全面性，最后简单介绍几个新近发展的新算法，即模拟鱼群行为的鱼群算法、模拟人口迁移的迁移算法、模拟蜂群行为的蜂群算法等。《现代智能仿生算法及其应用》可供从事计算机科学、计算智能、人工智能等专业的研究人员参考，也

李金泉、杨向东、付铁编著的《码垛机器人机械结构与控制系统设计》综合采用了多种现代设计方法：采用Pro／E进行三维结构设计，采用D—H方法求解工作空间从而确定机器人运动学参数；采用动态静力学方法利用MatLAB编程求解机器人的动力学模型，从而确定各关键轴所受的力和力矩，根据计算结果可以进行减速器和伺服电动机的选型；随后采用ANSYS进行了机器人关键零部件的应力和应变校核；最后阐述了码垛机器人控制系统的设计方法。《码垛机器人机械结构与控制系统设计》的读者对象：从事机器人研究与技术开发的工程技术人员，有兴趣学习机器人技术的本科生、研究生阅读。