第 VI 部分 · 沟通、感知与行动
第 26 章 机器人学
Chapter 26 · Robotics
本章导读
机器人是感知 + 规划 + 控制的物理智能体：在噪声与实时约束下同时面对定位、建图、运动规划三大难题，SLAM 与学习方法是主线。
学习要点
- 机器人三大问题：定位（我在哪）、建图（世界长什么样）、规划（怎么去）。
- 运动规划：构型空间思想；PRM / RRT 采样式规划与第 3、11 章搜索的关系。
- 概率机器人：里程计运动模型、粒子滤波定位、SLAM 问题的本质。
- 控制与学习结合：PID 反馈控制、策略学习；Sim2Real 迁移鸿沟。
- 硬件形态概览：移动机器人、机械臂、人形机器人；安全与人机协作。
核心概念
| 术语 | English | 一句话解释 |
|---|---|---|
| 构型空间 | Configuration Space | 机器人所有可能位形构成的空间 |
| SLAM | Simultaneous Localization and Mapping | 同时定位与建图 |
| 蒙特卡洛定位 | Monte Carlo Localization | 用粒子集合表示位姿信念 |
| 里程计 | Odometry | 由自身运动积分推算位姿变化 |
| 概率路线图 | PRM | 离线采样构建的 roadmap 规划方法 |
| 快速探索随机树 | RRT | 在线增量扩展的采样规划方法 |
| 人工势场 | Potential Field | 目标吸引 + 障碍排斥的规划方法 |
| Sim2Real | Sim-to-Real Transfer | 仿真训练迁移到实体机器人的差距 |
| 自由度 | Degrees of Freedom | 机械系统独立运动的维度数 |