KNR机器人实验手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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KNR实作教学教材是一本提供给学校老师教学、学生自习的参考书籍，从讲解机器人原理开始，带入机器人硬体软体发展的实用性技术，由浅至深的教学法可让老师带着新手学生照步骤完成任务并熟悉机器人软硬体；想自修的学生或是对于机器人有一定程度了解的人也可以透过本教材快速了解KNR机器人，进而降低上手难度。使学生可借由模组化机器人进行快速机器人应用练习。

本书特色

　　KNR机器人控制系统是一个容易使用且功能强大的软硬体元件，整合感测器、马达、金属机构与应用软体，适用于教学、竞赛、机器人开发等应用领域。只要熟悉KNR的基本操作，就可快速实现进阶的机器人专题或应用。

　　配合不同的实作竞赛单元，有效学习机器人相关知识并熟练KNR机器人的相关应用，透过做中学达到实作机器人的目标。

　　使用多种范例程式进行教学，对于直流马达、伺服机、超音波感应器与红外线感测器等硬体进行原理介绍，并配合LabVIEW范例程式内容，讲解各模组内容与使用方式，可建立扎实基础。

聚焦于智能控制、嵌入式系统与先进传感技术：一本面向未来的工程实践指南 图书名称： 智能系统集成与前沿算法应用：从理论模型到实际部署 图书简介： 在当代科技浪潮中，智能系统已不再是遥不可及的未来概念，而是渗透到工业制造、自动驾驶、医疗健康乃至日常生活的核心驱动力。本书旨在为致力于理解、设计和实现复杂智能系统的工程师、研究人员和高级技术学生提供一套全面且高度实用的技术蓝图。它系统性地涵盖了从底层硬件交互到高层决策制定的完整技术栈，重点聚焦于高精度传感器数据融合、实时嵌入式计算架构、优化控制理论的落地应用，以及面向实际场景的机器学习模型部署。 本书的编写哲学是“理论指导实践，实践反哺理论”。我们深知，脱离了实际工程约束的理论探讨是空泛的，而缺乏坚实数学和物理基础的工程操作则难以达到最优性能。因此，内容结构围绕着解决现实世界中智能系统所面临的关键挑战展开，包括系统鲁棒性设计、低功耗高效能实现、异构数据源的同步与解析等核心议题。 第一部分：高性能计算与嵌入式平台基础架构重构 本部分深入探讨了支撑现代智能应用的高效能计算平台的设计哲学。我们不再停留于对标准微控制器（MCU）或单板计算机（SBC）功能的简单罗列，而是着重剖析如何根据特定任务需求（如高频数据采集、并行算法执行）来定制化系统级架构。 1. 异构计算资源调度与优化： 详细阐述了如何有效利用CPU、GPU、FPGA及专用加速器（如NPU/TPU）的协同工作机制。内容包括异构内存访问模式优化、零拷贝（Zero-Copy）技术在实时数据流处理中的应用，以及基于任务依赖性的动态调度算法，旨在最大限度地挖掘并行计算潜力，降低端到端延迟。 2. 实时操作系统（RTOS）与内核级编程： 探讨了针对确定性控制环路的关键性需求，深入讲解了如FreeRTOS、Zephyr等RTOS的内核机制，包括任务优先级继承协议（Priority Inheritance Protocol）的处理、时钟源的精确同步与漂移补偿技术。对于高级用户，我们提供了自研实时内核模块的接口设计，用以实现对特定外设的独占式、低延迟控制。 3. 低功耗与能效优化策略： 在物联网和边缘计算场景中，续航能力至关重要。本章系统地介绍了动态电压与频率调节（DVFS）在感知与决策阶段的精细化控制，以及如何通过智能地管理外设的时钟门控和休眠模式，来实现系统在满足性能指标前提下的最大化节能。 第二部分：先进感知系统与多模态数据融合技术 智能系统的“智能”首先依赖于对环境信息的精准捕获与理解。本部分专注于超越传统单一传感器的局限，构建高保真、高可靠性的环境模型。 1. 高级传感器原理与接口协议深度解析： 详细分析了固态激光雷达（LiDAR）的点云生成模型、高分辨率视觉传感器的全局快门与卷帘效应的补偿，以及高精度惯性测量单元（IMU）的零偏稳定性提升技术。此外，还对工业级高速串行接口（如Gigabit Ethernet, MIPI CSI-2）的编程与数据流捕获进行了详尽的实践指导。 2. 概率论与非线性滤波在状态估计中的地位： 阐述了卡尔曼滤波（KF）的局限性及扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理强非线性系统中的实际应用案例与收敛性分析。更进一步，本书引入了粒子滤波（PF）在应对高度不确定性和多模态不确定性环境中的有效性评估方法。 3. 鲁棒性数据级与特征级融合： 强调数据融合不应仅停留在结果层面。我们探讨了基于时间戳对齐的同步机制、不确定性度量（如协方差矩阵）的加权融合算法，以及如何利用深度学习架构（如注意力机制网络）来动态调整不同传感器输入流的信任权重，以应对单一传感器失效或噪声污染的极端情况。 第三部分：优化控制理论的实时部署与模型自适应 系统的“智能”体现在其能够根据环境变化做出最优决策并精确执行。本部分聚焦于如何将前沿的控制理论，从数学公式转化为高频、可靠的物理动作。 1. 模型预测控制（MPC）的工程实现挑战与求解器选择： 详细剖析了MPC的预测时域（$N_p$）与控制时域（$N_c$）的选择对稳定性和计算负荷的影响。内容涵盖了如何利用高效的二次规划（QP）求解器库（如OSQP, ECOS）对约束优化问题进行实时求解，以及在计算资源受限时采用的有限内存（LTV-MPC）或基于梯度的近实时近似方法。 2. 鲁棒控制与自适应控制的结合： 探讨了$mathcal{H}_{infty}$ 控制器在系统模型不确定性高时的应用，并结合基于模型的自适应控制（MRAC），实现系统参数的在线辨识与控制器增益的自动调整，确保系统在负载变化或环境扰动下保持既定性能指标。 3. 强化学习（RL）在复杂决策制定中的落地： 侧重于将深度强化学习（如PPO, SAC算法）应用于非线性、高维状态空间问题。重点在于离线策略评估（Off-Policy Evaluation, OPE）的有效性验证，以及安全关键型系统的安全层（Safety Layer）设计，确保学习到的策略在进入物理系统前满足预设的安全边界。 第四部分：系统验证、可解释性与持续集成/持续部署（CI/CD） 本书的最后一部分，关注智能系统的全生命周期管理，确保其从原型走向商业化部署的可靠性与可维护性。 1. 硬件在环（HIL）与软件在环（SIL）仿真验证： 提供了构建高保真数字孪生环境的框架，强调模型失配（Model Mismatch）对仿真结果可靠性的影响，以及如何利用不确定性量化来指导测试用例的设计。 2. 可解释性人工智能（XAI）在调试中的应用： 针对黑箱模型带来的信任危机，本书介绍了LIME、SHAP值等局部/全局解释方法的工程化实现，帮助工程师理解模型在特定故障情景下的决策依据，加速故障诊断过程。 3. 基于容器化和版本控制的工程化流程： 强调现代软件工程实践在嵌入式智能系统中的必要性。讲解了Docker/Podman在嵌入式交叉编译环境中的应用，以及如何通过GitOps流程实现算法模型、配置文件和固件的原子性部署与快速回滚，确保系统的持续稳定运行。 目标读者： 本书内容深度和广度兼具，适合具备扎实的线性代数、微积分基础，并对C++/Python编程有较高熟练度的电子工程、自动化、计算机科学专业的高年级本科生、研究生，以及在先进制造、航空航天、机器人技术等领域从事系统集成与算法部署的专业工程师。通过本书的学习，读者将能够掌握构建下一代高性能、高可靠性智能系统的核心工程能力。

作者简介

宋开泰

　　国立交通大学电机工程学系教授。1989年于比利时荷语鲁汶大学取得博士学位，之后便任职于交通大学电机工程学系，同时也是台湾机器人学会、台湾智慧自动化与机器人协会、中华民国自动控制学会、中华民国系统学会的理事。研究领域包括移动机器人、影像处理、视觉追踪、嵌入式系统和机电整合。

吴巧敏

　　清华大学物理系光电组学士毕业，交通大学电控所博士候选人；具有多年实验课程助教经历，现任职于IC设计公司。

林明翰

　　交通大学电控所硕士毕业，曾担任智慧机器人实验课程助教；于2013 IRHOCS国际机器人实作竞赛带领团队获得篮球赛大专组第二名。

前言

PARTＩ LabVIEW Robotics与机器人硬体元件实验
第1章  LabVIEW Robotics介绍
第2章  KNR控制器与机器人平台介绍
第3章  直流伺服机控制实验
第4章  超音波测距环境扫描实验
第5章  红外线测距校正与类比讯号输入实验

PART II  KNR控制程式与机器人实作竞赛
第6章  超音波测距机器人沿墙走实验    
第7章  超音波测距机器人避障实验
第8章  机器人平台遥控与自主避障实验
第9章  机器人影像寻标与追踪实验
第10章 机器人自主避障寻标实验

第2章 KNR控制器与机器人平台介绍

1.实验目的

认识KNR机器人控制系统与Matrix机器人平台。
学习KNR控制器的介面连线与操作。

2.原理说明

2.1 KNR机器人控制系统

KNR机器人控制系统为一套适用于教学、竞赛、机器人开发等应用领域的机器人开发平台，让使用者可轻松整合感测器、马达、金属机构与应用软体。使用 NI Single-Board RIO嵌入式系统以及NI LabVIEW为核心，KNR机器人控制系统同时提供了易于使用且功能强大的软硬体元件。一旦熟悉了KNR的基本操作，可快速实现更进阶的机器人专题或应用，获得更好的机器人应用经验，从机器人竞赛的开发平台、学校的教学实验到专题设计时的创意开发，都可以快速地利用KNR来完成。

2.2 KNR的开发环境

KNR搭配NI LabVIEW来做应用程式的撰写。LabVIEW拥有丰富的分析、讯号处理、控制、人机介面等函式库与范例程式，可缩短应用程式开发的时间。KNR需搭配NI LabVIEW 2011（至少需要NI RIO 4.0以上），且电脑端需要安装下列三个NI module才可达到基本功能，在安装LabVIEW的过程中必须选择安装：

．LabVIEW Professional Development System
．LabVIEW FPGA Module
．LabVIEW Real-Time Module

KNR工具组中提供了KNR的软体工具，包含必要的连线程式以及驱动程式，还有量身设计的高阶程式API，让使用者可以很方便地写程式控制连接上KNR的感测器与马达。KNR LabVIEW工具组包含以下工具：

．KNR Setup Utility
．KNR LabVIEW Toolkit
．LabVIEW FPGA Advanced Interface Tools

2.3 KNR机器人控制器的硬体配置与外部介面

KNR使用NI Single-Board RIO嵌入式系统做为控制核心，NI Single-Board RIO上内建处理器与记忆体，让使用者可以轻松地把应用程式放到上面来执行。在通讯介面上也有丰富的支援，包含CAN、RS232、USB等介面，此丰富性让KNR可应用的领域变得更丰富，例如某些雷射测距仪是透过RS232传输资料，使用者可快速地将其连接到KNR控制器上。除此之外，NI Single-Board RIO包含了可重复烧录的FPGA晶片，提供给进阶的使用者做更弹性的开发，例如使用者可以把机器人控制演算法放到FPGA晶片中做运算，即可降低处理器的负担，获得更快的反应时间。

评分☆☆☆☆☆

**我一直相信，学习任何一项技术，最重要的是要能够动手实践。KNR机器人实验手册，正是为实践而生。** 这本书并没有回避机器人技术中的复杂性，而是以一种循序渐进的方式，将复杂的概念分解，并引导读者去一步步地探索。它所提供的实验，覆盖了KNR机器人从基础到高级的各个方面，从简单的LED控制，到复杂的导航和避障。我尤其欣赏书中对每个实验的“为什么”的深入探讨。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么要这样做”，以及这样做的原理是什么。这让我能够更深刻地理解KNR机器人的工作机制。我记得在尝试构建一个简单的机械臂时，书中提供了多种不同的控制策略，并对它们的实现难度和效果进行了详细的比较。这让我能够根据自己的实际情况，选择最合适的方案，并能够有效地解决实验中遇到的问题。而且，书中对KNR机器人各个模块的接口和通信协议，进行了非常清晰的说明。这使得我在进行硬件集成和软件调试时，能够事半功倍。这本书让我不再是那个对着一堆技术文档望而生畏的旁观者，而是能够真正地参与到KNR机器人的构建和控制中来，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

**当我翻开KNR机器人实验手册的那一刻，我感受到的，是一种久违的学习热情被重新点燃。** 这本书的独特之处在于，它并没有将理论知识与实践操作割裂开来，而是将它们有机地结合在一起。每一项理论讲解，都紧密地围绕着KNR机器人实际的实验操作展开。我特别喜欢书中对KNR机器人控制系统设计的讲解，它不仅仅是介绍了各种控制算法，还深入分析了这些算法在KNR机器人上的实现细节，以及可能遇到的问题和解决方法。我记得在尝试实现一个KNR机器人自主学习功能时，书中提供的机器学习算法的入门介绍，以及相应的KNR机器人平台上的实践案例，让我能够快速地入门，并取得一定的成果。而且，这本书对KNR机器人硬件的细节介绍，也非常详尽，包括各个接口的电气特性，以及信号的时序要求。这对于我进行KNR机器人硬件的二次开发，非常有帮助。书中提供的实验思路，也十分启发性，它能够引导我去思考，去探索KNR机器人更多的可能性。这本书不仅仅是一本学习KNR机器人的教材，更是一本能够激发我不断探索和创新的指南。

评分☆☆☆☆☆

**拿到KNR机器人实验手册的那一刻，我就知道，我遇到了我一直在寻找的那种“宝藏”。** 我曾尝试过阅读其他关于机器人技术的书籍，但要么过于理论化，让我望而却步，要么过于肤浅，无法满足我深入学习的愿望。而这本手册，恰恰找到了一个完美的平衡点。它在理论深度和实践操作性之间，做得非常出色。我尤其赞赏书中对KNR机器人各个组件的详尽介绍，从微控制器到传感器，再到执行器，每一个部分都进行了清晰的解析。这让我能够对KNR机器人的整体架构有一个非常直观的认识。而且，书中对每一个实验的步骤，都进行了非常详细的说明，并配以精美的插图，这使得即使是初学者，也能够轻松地按照步骤进行操作。我记得在尝试实现一个循迹功能时，书中提供了两种不同的实现方案，并对它们的优缺点进行了详细的分析，这让我能够根据自己的理解和掌握程度，选择最适合自己的方案。此外，书中对KNR机器人编程的讲解，也十分到位。它不仅仅是简单地给出一堆代码，而是详细解释了每一段代码的功能，以及它们是如何协同工作的。这让我能够更好地理解KNR机器人的编程逻辑，并能够举一反三，自己编写更复杂的程序。这本书让我从一个单纯的“使用者”，逐渐成长为一个能够“创造者”，这对我来说，具有非凡的意义。

评分☆☆☆☆☆

**毫不夸张地说，KNR机器人实验手册是我近年来阅读过的最实用、最有价值的技术书籍之一。** 它以一种非常清晰、系统的方式，将KNR机器人的复杂知识，变得易于理解和掌握。我尤其赞赏书中对KNR机器人各种传感器的原理和应用，进行的细致讲解。它不仅仅介绍了传感器的基本功能，还深入探讨了它们的局限性，以及如何通过软件算法来克服这些局限性。我记得在尝试实现一个基于视觉的KNR机器人导航项目时，书中提供的图像处理和目标识别的算法，以及相应的代码实现，极大地帮助了我。而且，这本书对KNR机器人运动控制的讲解，也非常到位。它详细介绍了各种PID控制、模糊控制等算法，并提供了相应的KNR机器人上的实现方法。这让我能够更好地理解如何实现KNR机器人的精确运动。书中提供的实践项目，也具有很高的参考价值，它能够引导我将所学的知识，应用到实际的KNR机器人开发中。这本书不仅仅是教我如何使用KNR机器人，更是教我如何去理解KNR机器人，如何去创造KNR机器人。

评分☆☆☆☆☆

**KNR机器人实验手册的出版，对于所有热爱机器人技术，尤其是KNR机器人领域的学习者和爱好者来说，无疑是一份厚礼。** 这本书的优点，体现在其科学的结构、深入的讲解和丰富的实践。我尤其赞赏书中对KNR机器人通信协议的详细梳理，它帮助我理解了KNR机器人内部各个模块之间是如何高效地进行信息交换的。我记得在尝试开发一个KNR机器人远程控制系统时，书中提供的通信协议解析和实现方法，是我能够顺利完成项目的关键。而且，这本书对KNR机器人传感器数据的处理和融合，也有非常深入的探讨。它详细介绍了各种滤波算法和融合算法，以及它们在KNR机器人上的应用。这让我能够更好地理解如何从原始的传感器数据中提取有用的信息。书中提供的KNR机器人实践项目，也非常具有前瞻性，它能够引导我去关注KNR机器人技术的发展趋势，并为未来的学习指明方向。这本书不仅仅是教授我KNR机器人的知识，更是培养我成为一名优秀的KNR机器人开发者。

评分☆☆☆☆☆

**我必须承认，KNR机器人实验手册的质量，远远超出了我的预期。** 这本书的编排方式，非常适合那些希望从实践中学习KNR机器人技术的读者。它从最基础的硬件连接开始，逐步深入到各种复杂的控制算法和应用场景。我特别欣赏书中对KNR机器人通信机制的详细讲解，包括它内部各个模块之间是如何进行数据交互的。这对于我理解KNR机器人的整体工作流程，起到了至关重要的作用。我记得在尝试实现一个多传感器融合的实验时，书中提供的多种融合算法的实现细节，以及对各种传感器数据处理的指导，让我能够顺利地完成实验，并取得不错的效果。而且，这本书对KNR机器人的代码编写，也有非常深入的讲解，它不仅仅是提供代码，更是解释了代码背后的逻辑和思想。这让我能够更好地理解KNR机器人的编程精髓，并能够自己去修改和扩展代码。书中提供的实验案例，非常贴近实际应用，这让我能够看到KNR机器人技术在现实世界中的广泛应用前景。这本书让我从一个被动接受知识的学习者，转变为一个主动探索和创造的学习者。

评分☆☆☆☆☆

**对于一个对KNR机器人充满了热情，但又缺乏系统性知识的爱好者来说，KNR机器人实验手册无异于雪中送炭。** 这本书的结构安排非常合理，从最基础的硬件认知，到核心功能的实现，再到一些高级的应用探索，都涵盖得恰到好处。我尤其喜欢书中对KNR机器人各个子系统的讲解，例如它的动力系统、感知系统和控制系统。每一部分都进行了详细的剖析，并提供了大量的实例来帮助理解。我曾在一个关于KNR机器人路径规划的实验中遇到了困难，但书中提供的多种路径规划算法的对比分析，以及相应的代码实现，让我能够找到解决问题的关键。而且，这本书对KNR机器人硬件的介绍，非常细致，包括各个接口的定义，以及通信方式，这对于我这样的初学者来说，是极其宝贵的资料。它让我能够更清楚地了解KNR机器人的“骨骼”和“神经系统”。书中提供的实践项目，也非常具有挑战性和趣味性，它能够引导我不断地去尝试，去突破自己的极限。这种“学以致用”的学习方式，让我对KNR机器人的学习充满了动力。这本书不仅仅是教授知识，更是培养我解决问题的能力，让我能够独立地去探索和创新。

评分☆☆☆☆☆

**作为一个在机器人领域摸爬滚打多年的爱好者，我必须说，KNR机器人实验手册的出版，在我看来，是一次意义非凡的事件。** 它提供了一种不同于以往的视角和方法来理解KNR机器人。这本书最大的亮点，在于其对实验设计的精妙之处。作者并非简单地罗列一堆现成的代码或者操作步骤，而是着力于培养读者的实验思维。每一个实验，都设计得层层递进，从最基础的硬件连接和通信调试，到逐渐深入的运动控制、路径规划，乃至更复杂的传感器融合和智能决策。让我印象深刻的是，书中对每一个实验的预期结果，都给出了非常清晰的描述，并且详细分析了可能出现的各种异常情况，以及相应的调试方法。这极大地减少了我在实际操作中可能遇到的挫败感。我记得在尝试实现一个复杂的避障算法时，书中提供的多种解决方案和优劣分析，让我能够根据自己的需求和理解程度，选择最合适的方法。而且，作者在讲解过程中，并非一味地推崇某种特定的技术路径，而是鼓励读者去探索和尝试不同的可能性，这种开放性的指导，正是技术发展所需要的。书中对代码的讲解，也非常到位，它不仅仅是把代码堆砌出来，而是详细地解释了每一行代码的功能，以及它们是如何协同工作的。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对KNR机器人的编程逻辑有了更深刻的理解。此外，书中还包含了一些关于电路原理和传感器特性的深入探讨，这些内容虽然可能对初学者来说有些挑战，但对于我这样的进阶者来说，却是非常宝贵的补充知识，让我能够更深入地理解KNR机器人的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

**我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够点燃读者的兴趣，激发他们的创造力。KNR机器人实验手册，恰恰做到了这一点。** 在我开始阅读这本书之前，我对KNR机器人的了解，仅限于一些零散的科普文章和视频。这本书的出现，就像一颗投入平静湖面的石子，激起了我学习和探索的涟漪。书中对KNR机器人核心功能的介绍，不是那种流于表面的描述，而是深入到每一个细节，包括其内部的工作原理，以及如何通过软件来控制这些功能。我特别喜欢书中关于KNR机器人运动控制的章节，它详细讲解了如何利用电机驱动器来实现精确的运动，以及如何通过编码器来反馈机器人的运动状态。这让我能够更好地理解机器人是如何实现行走、转向等基本动作的。而且，书中对不同类型传感器的应用，也给出了非常详尽的说明，包括它们的工作原理、接口定义，以及在KNR机器人上的实际应用案例。这让我能够根据自己的项目需求，选择最合适的传感器，并将其集成到KNR机器人中。让我惊喜的是，书中还提供了一些关于KNR机器人高级功能的开发指南，例如机器人的自主导航和环境感知。这些内容对我来说，具有非常大的启发意义，让我看到了KNR机器人未来的发展潜力。这本书不仅仅是一本操作手册，更是一本能够激发我无限想象力的工具书，让我能够将脑海中的奇思妙想，通过KNR机器人付诸实践。

评分☆☆☆☆☆

**这本书的出现，无疑为我这个一直对机器人技术怀揣好奇，却苦于无从下手的新手，打开了一扇全新的大门。** 翻开第一页，扑面而来的就是那种严谨而又充满活力的气息。书中的每一个章节，都像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导着我。我尤其欣赏它在理论讲解上的深度与广度，但又巧妙地避免了枯燥乏味的学术堆砌。作者似乎深谙读者的心理，总能在关键的理论点上，配以生动形象的比喻，或者引入贴近实际应用场景的案例，这让我在理解抽象概念时，事半功倍。举个例子，当涉及到PID控制算法时，我曾一度感到困惑，但书中通过模拟一个简单的恒温器来解释其工作原理，让我豁然开朗。那种“原来如此”的顿悟感，是很多其他技术书籍难以给予的。而且，书中对KNR机器人的硬件构成和功能，进行了细致入微的介绍，包括各个模块的接口定义、通信协议，甚至是一些不易察觉的细微之处。这对于我这样的初学者来说，无疑是宝贵的财富，让我能够迅速建立起对机器人整体架构的清晰认知。我不再是那个面对一堆电子元件不知所措的门外汉，而是开始能够理解它们是如何协同工作的，它们各自扮演着怎样的角色。这种由点到面，由浅入深的讲解方式，让我对学习过程充满了信心和期待。即使是那些我之前从未接触过的传感器，比如超声波测距模块或者红外循迹模块，书中也给出了详细的原理分析和实际操作指南，让我能够理解它们的工作原理，并掌握如何将它们集成到我的KNR机器人项目中。这不仅仅是一本操作手册，更像是一本启蒙读物，它点燃了我对动手实践的热情，让我渴望去尝试，去创造。