具体描述
本书特色
◎《KNR机器人实验手册》最新增订版！KNRm控制器之控制介面与驱动程式与先前之KNR已大幅更新，为了有助于熟习此新的KNRm控制器，亟需为其开发一套实验教材，以利学生及对机器人控制有兴趣人士使用。
◎美商国家仪器(National Instruments, NI)最新一代之嵌入式控制器myRIO，由贝登堡国际应用myRIO嵌入式控制电路开发出新一代之KNRm控制器，强化了控制器的运算效能，增加更多硬体与感测器支援，并且缩小机身体积，使机器人减少功耗，更为节电。
著者信息
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。着有《KNR机器人实验手册》。
图书目录
PARTＩLabVIEW Robotics & 机器人硬体元件实验
Lab 1 LabVIEW Robotics介绍
Lab 2 KNRm控制器&机器人平台介绍
Lab 3 直流伺服马达控制实验
Lab 4超音波测距环境扫描实验
Lab 5红外线测距校正&类比讯号输入实验
PART II KNRm控制程式 & 机器人实作竞赛
Lab 6超音波测距机器人沿墙走实验
Lab 7超音波测距机器人避障实验
Lab 8机器人平台遥控与自主避障实验
Lab 9机器人影像寻标与追踪实验
Lab10机器人自主避障寻标实验
图书序言
本增订版之前一版本「KNR机器人实验手册」，是一套以KNR控制器及LabVIEW为平台的机器人实验教材，是专门为大专学生提供一套实验以熟习机器人关键技术与实务。自出版以来已用于大学部之智慧型机器人实验课程，成效颇佳。随着美商国家仪器(National Instruments, NI)公开其新一代之嵌入式控制器myRIO，贝登堡国际应用myRIO嵌入式控制电路开发出新一代之KNRm控制器，强化了控制器的运算效能，增加更多硬体与感测器支援，并且缩小机身体积，使机器人减少功耗，更为节电。从2015年器WRO 大专组竞赛KNRm已获选为官方认可之机器人控制器。KNRm控制器之控制介面与驱动程式与先前之KNR已大幅更新，为了有助于熟习此新的KNRm控制器，亟需为其开发一套实验教材，以利学生及对机器人控制有兴趣人士使用。
机器人是一种整合机械、电子、电机、与电脑资讯之新兴高科技产业，需要跨领域机电整合之人才，因此人才之培育将是机器人产业重要之一环。 近几年来，由于生产自动化之需求，机器人产业持续成长，工业机器人(Industrial robots)之产值屡创历史新高，尤其是在亚洲部分已成为机器人成长最多的地区。另一方面，由于老人看护及少子化的问题备受关注，服务型机器人(Service robots)亦成长快速，可以预见机器人将是未来另一波明星产业，世界各国皆投入大量经费进行机器人技术开发与产业发展。世界上许多国家皆已将智慧型机器人列入重要产业发展，人才之需求逐渐增加，培育优质专业人才，提升机器人技术与世界接轨，实为当务之急。但目前国内多数大专院校缺乏机器人专业课程，尤其缺少机器人实务之教材与设备，若能开发一套实验教材，提供大学部学生启发性机器人实作相关课程，将有助于吸引学生学习机器人科技，以利未来投入机器人相关产业。
本书这是一套应用KNRm控制器之智慧机器人实验教材，包含基本之感测器与机器人运动控制实验与实作竞赛。配合不同的实验进度与实作竞赛单元，让使用者可以有效学习机器人相关知识并熟练KNRm机器人控制器的相关应用。教材内容涵盖基础LabVIEW机器人程式、马达控制、机器人感测元件原理与应用、机器人基础技术实作及机器人作竞赛。教学内容将包括程式设计、机器人运动控制、机器人定位、环境感测器、机器人行为控制等等。透过本书之KNRm教学设备与实验教材之研发，将协助大学院校有一套更适合学生使用之智慧机器人实验教材，并且更易于扩展于未来之各种机器人竞赛与实际应用，有助于机器人教育之推广。
感谢交大电控所刘鸿燊先生及张岳传先生协助本书中之实验程式及教材内容撰写，感谢交大电机资讯国际学位学程Mr. Susanto协助LabVIEW实验程式编撰及实验验证。
图书试读
1. 实验目的：
●学习KNRm类比电压量测方式。
●了解红外线近接感测器原理与使用方式。
2. 原理说明：
2.1 KNRm类比电压量测
KNRm主机中内建A/D(Analog-to-digital converter)类比电压量测通道，可以连接广泛的感测器并量测感测器的类比电压，如红外线、倾斜仪、陀螺仪等感测器。KNRm 主机总共有16组类比电压通道，分别为二个群组(channel 0-7, 8-15)。使用者可以决定每一个群组为single-ended 或differential 模式输入。在single-ended模式，感测器的正端可接到某个AI channel，负端可接到AI GND。在differential 模式，电压数据会由两个AI channel 组成，例如正端接到AI 0，负端接到AI 1。在single-ended 模式，可量测到的电压范围为0V~4.5V。 在differential 模式，可量测到的电压范围为 -4.5V~4.5V。
KNRm类比电压输入的位置如图5-1有两种介面设计，第一为弹簧接头共提供14个接点，此接点在阵列中表示为2~16。由左至右第3到8的接点为6组类比电压输入可使用单芯线与感测器讯号进行连接，而感测器所需之电源则可利用KNRm所提供的电力供应，第1、2个接点为5V电源输出，第9~14为电源接地。第二种为红外线测距仪连接埠共两个，每一个连接埠都有5V、GND与讯号线，此接点在阵列中表示为0、1。所以KNRm最多能够拥有16组的类比电压输入，用来量测感测器的资讯。
2.2 红外线测距仪工作原理
红外线测距仪能够感测前方的物体，生活中应用相当广泛，如常见的自动感应水龙头、自动沖水等。KNRm的红外线测距仪如图5-2所示为Sharp GP2Y0A21YK0F，有效的感测距离约10~80 cm，工作电压为4.5~5.5V，输出的形式为类比电压。此类型的红外线感测器如图5-3採用的是一维PSD(1-D Position Sensitive Detector)的方式进行位置测，PSD能够在一维空间进行多点的感测，能够得知入射光线的位置。红外线感测器具有红外线(IR)发射器以及一维的PSD元件，当感测器发射红外线光束至物体表面时，会因为距离不同，将光束反射在PSD元件对应的位置上，依据光线抵达的位置不同，可以推算物体表面的与红外线感测器的距离。
用户评价
我是一名业余的机器人爱好者，一直以来都对KNRm控制器充满了好奇。市面上的资料很多，但我总觉得它们要么过于晦涩难懂，要么就是缺乏足够的实践指导，让我难以入门。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我通往KNRm控制器世界的大门。 这本书最吸引我的地方在于它的“上手”体验。从第一页开始，它就鼓励你去操作，去感受。每一个实验都配有非常详细的步骤，从元器件的选择、连接，到代码的编写、调试，每一个环节都考虑得非常周全。我记得我第一次成功让一个四足机器人模型能够模仿基本的行走姿态时，那种喜悦是难以言表的。 书中实验项目的选择也非常有代表性。它涵盖了KNRm控制器在各种常见机器人应用中的核心技术，例如电机驱动、传感器数据采集、运动规划等。这让我能够在有限的时间内，接触到最实用、最有价值的知识。增订版的内容更是增加了不少关于视觉伺服和自主导航的实验，这让我看到了KNRm控制器在更高级机器人应用中的潜力。 作者的语言风格非常友好且平易近人。他避免使用过于专业化的术语，而是用更通俗易懂的方式来解释复杂的概念。而且，书中还穿插了不少关于实际开发中常见问题的解答，这对于像我这样的初学者来说，无疑是巨大的帮助。 阅读这本书的过程，我不仅仅是在学习KNRm控制器的技术，更是在培养我解决问题的能力和独立思考的习惯。我学会了如何从一个宏观的目标出发，将其分解成一个个可执行的步骤，并一步一步地去实现。这种学习方式，让我在享受机器人探索的乐趣的同时，也获得了实实在在的成长。
评分作为一名退休的电子工程师，我一直对新兴的机器人技术保持着浓厚的兴趣。在学习KNRm控制器的过程中，我曾遇到过不少困难，主要是因为缺乏系统性的指导和实践经验。《KNR 机器人实验手册：KNRm控制器实验教材开发（增订版）》这本书，让我重新找回了学习的乐趣和信心。 这本书的魅力在于它的“循序渐进”和“寓教于乐”。它没有一开始就抛出复杂的概念，而是从最基础的硬件连接和编程入手，一步一步地引导读者进入KNRm控制器的世界。我尤其喜欢书中关于“DIY机器人小项目”的部分，这些项目难度适中，趣味性强，让我能够将学到的知识立刻运用到实际操作中，获得成就感。 增订版的内容，在保持易懂性的同时，也增加了不少对KNRm控制器未来发展趋势的探讨。例如，关于人机交互和情感计算在机器人领域的应用，这让我看到了KNRm控制器除了实现功能之外，还能为人类带来更多情感上的连接。 作者的语言风格非常亲切，就像一位和蔼的长者在传授经验。他用通俗易懂的语言解释技术问题，并且在书中穿插了不少生活化的比喻，让复杂的概念变得更加容易理解。对于像我这样年长的学习者来说，这种风格非常友好。 这本书让我不仅仅是学会了KNRm控制器的技术，更重要的是，它让我重新体验到了学习的快乐。通过动手实践，我不仅巩固了知识，还锻炼了我的动手能力和解决问题的能力。这本书让我觉得，学习新知识，永远不嫌晚。
评分作为一名正在攻读机器人专业的博士生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解KNRm控制器在复杂系统中的应用的书籍。过去，我主要依赖于学术论文和一些零散的资料，但总觉得缺乏一个系统性的框架。《KNR 机器人实验手册：KNRm控制器实验教材开发（增订版）》这本书，完美地填补了这个空缺。 我非常赞赏书中在理论深度和实践操作之间的平衡。它不仅详细阐述了KNRm控制器的数学模型和控制算法，更重要的是，通过一系列精心设计的实验，将这些理论知识具象化。我尤其喜欢书中关于多机器人协同控制的章节，它不仅深入剖析了通信协议和同步机制，还提供了实际的仿真和硬件实验，让我能够直观地感受到协同控制的复杂性和魅力。 增订版的内容对我来说是雪中送炭。新增的关于人工智能在KNRm控制器中的集成应用，例如强化学习用于路径规划，以及深度学习用于目标识别等，都紧密贴合了我目前的研究方向。书中对这些前沿技术的讲解，既有理论的严谨性，又有算法的实现细节，极大地启发了我的研究思路。 作者的语言风格非常专业且富有洞察力。他能够用精准的学术语言描述复杂的技术问题，并且在字里行间透露出对机器人控制领域的深刻理解。书中的每一个公式、每一个图表，都经过了精心的推敲，能够帮助读者更有效地理解和掌握相关的知识。 这本书不仅仅是一本教材，更像是一份研究报告。它让我对KNRm控制器的理解，从“工具”上升到了“核心技术”的高度。我学会了如何将KNRm控制器作为系统设计中的关键一环，如何与其他技术协同工作，以实现更高级别的机器人功能。这对我未来的学术研究和科研项目都将产生深远的影响。
评分收到这本书的时候，我简直欣喜若狂！我从事机器人技术领域有些年头了，一直在寻找一本能够系统性地深入讲解KNRm控制器的教材，尤其是结合实际操作的那种。市面上很多资料要么过于理论化，要么就是零散的案例堆砌，很难形成一个完整的知识体系。这本书的出现，填补了这个巨大的空白。 我特别赞赏作者在实验设计上的用心。每一个实验都不是简单地把一些元器件接起来，而是围绕着一个明确的学习目标展开，并且层层递进。比如，从最基础的GPIO控制，到复杂的PID算法应用，再到多传感器融合，整个学习路径都设计得非常合理。我印象最深的是那个关于视觉识别的实验，虽然挑战性很大，但当成功实现目标后，那种成就感是无与伦比的。 这本书的增订版内容让我眼前一亮。相比之前的版本，新增的章节在算法的深入探讨和高级应用的拓展上做得非常出色。我特别关注了关于机器学习在KNRm控制器上的应用部分，这让我看到了机器人控制的未来发展方向。而且，书中还增加了一些关于硬件选型和系统集成的建议，这对于初学者来说是极其宝贵的经验。 作者的写作风格非常务实，语言精准且富有条理。他不会回避技术上的难点，而是通过清晰的解释和直观的图示，将它们一一化解。我发现，在阅读过程中，我不仅学到了KNRm控制器的知识，还对整体的机器人系统设计有了更深刻的理解。 这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本修行指南。它鼓励读者动手去实践，去探索，去犯错，然后从中学习。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得学习过程充满了乐趣和挑战，也让我更加自信地去面对机器人领域的新课题。
评分我是一名在校的软件开发专业学生，虽然主要学习的是软件，但对机器人领域也抱有极大的热情。我希望能够通过这本书，掌握KNRm控制器相关的开发技能，为我未来的跨领域发展打下基础。这本书的设计，恰好满足了我的需求。 我非常欣赏书中在软件和硬件结合方面的讲解。它不仅仅是讲解KNRm控制器的硬件特性，更重要的是，它深入探讨了如何通过软件来控制和优化硬件。我尤其喜欢书中关于实时操作系统在KNRm控制器上的应用，这让我理解了如何在嵌入式环境中实现高效的程序调度和任务管理。 增订版的内容，让我看到了KNRm控制器在软件开发方面的更多可能性。例如，关于KNRm控制器与云平台的集成，以及如何利用API进行远程控制和数据分析，这对于我这样的软件开发者来说，是非常有吸引力的。 作者的写作风格非常严谨且富有条理。他将复杂的软件开发流程，分解成一个个清晰的步骤，并配以详细的代码注释和流程图，这让我能够快速理解并上手。书中的代码示例，都经过了精心的设计和测试，可以直接应用于实际项目中。 这本书让我不仅仅是学习了KNRm控制器的开发技术，更重要的是，它帮助我建立了一个完整的软件与硬件协同开发的思维模式。我学会了如何从软件的角度去思考硬件的实现，以及如何通过软件来发挥硬件的最大潜力。这对我未来的跨领域学习和职业发展，都将产生积极的影响。
评分作为一名在校的工程专业学生，我对机器人技术充满了浓厚的兴趣，尤其是在掌握了基础的编程和硬件知识后，我渴望能够通过实践来巩固和深化所学。KNR 机器人实验手册：KNRm控制器实验教材开发（增订版）这本书，正是满足了我这种需求。 我非常喜欢书中那些精心设计的实验项目。它们不仅仅是理论知识的简单复现，而是巧妙地将KNRm控制器的核心功能与实际应用场景相结合。例如，书中关于无人机姿态控制的实验，让我深刻理解了如何利用控制器来稳定飞行平台。通过亲手搭建和调试，我不仅掌握了相关的算法，还学会了如何处理现实世界中可能出现的各种干扰。 这本书的结构安排也极具条理性。它从最基础的KNRm控制器硬件接口介绍开始，逐步深入到信号处理、运动控制、传感器融合等更高级的主题。每个章节都提供了一系列循序渐进的实验，确保读者能够逐步建立起对控制器的全面认识。我尤其欣赏书中对不同类型传感器的应用讲解，这让我能够更好地理解如何将现实世界的信息转化为控制器可以处理的数据。 增订版的内容更新是这本书的一大亮点。我注意到作者增加了许多关于KNRm控制器在人工智能和物联网领域的新应用探讨。这让我看到了KNRm控制器更广阔的应用前景，也激发了我探索更多前沿技术的热情。例如，书中关于基于KNRm控制器的智能家居系统设计，为我提供了一个很好的思路。 作者的讲解方式非常清晰，即使是对于一些相对复杂的控制算法，也能用通俗易懂的语言进行解释，并配以大量的图示和代码示例，这大大降低了学习门槛。我感觉自己不再是面对枯燥的公式，而是能够通过直观的方式理解背后的原理。 阅读这本书的过程，让我对KNRm控制器的理解从“知道”变成了“理解”和“掌握”。我不仅学会了如何使用控制器，更重要的是学会了如何运用控制器去解决实际问题，这为我未来的学习和职业发展打下了坚实的基础。
评分我是一名初创公司的技术负责人，我们正在开发一款智能化的产品，其中KNRm控制器是核心部件之一。在项目初期，我们团队对KNRm控制器的实际应用和开发流程还存在不少疑问，市面上找到的资料往往难以解决我们遇到的具体问题。《KNR 机器人实验手册：KNRm控制器实验教材开发（增订版）》这本书，为我们团队提供了一个非常宝贵的实践指南。 书中提供的实验项目，都非常有针对性。它不仅仅是理论知识的讲解，而是直接针对我们在实际开发中会遇到的问题，提供了解决方案和代码示例。我特别欣赏书中关于“故障排除和性能优化”的章节，它列举了不少KNRm控制器在实际应用中可能遇到的常见问题，并给出了详细的排查和解决思路。这为我们节省了大量宝贵的研发时间。 增订版的内容更新，更是为我们团队带来了及时的技术支持。关于KNRm控制器在物联网设备安全和数据加密方面的讨论，以及如何利用控制器实现低功耗长续航的设计，都直接解决了我们产品在商业化过程中可能遇到的关键挑战。 作者的写作风格非常注重实用性和效率。他用清晰、简洁的语言阐述技术要点，并提供了大量的可执行代码片段，这让我们团队能够快速将书中的知识转化为实际的产品功能。我们团队的工程师们都反馈，这本书让他们少走了很多弯路。 这本书对于我们这样的创业团队来说，不仅仅是一本技术手册，更是一份快速迭代的“操作手册”。它帮助我们快速掌握了KNRm控制器的核心技术，加速了产品的开发进程，为我们赢得市场竞争优势提供了坚实的技术支撑。
评分作为一名多年从事自动化行业的工程师，我对各种控制器都接触过不少，但KNRm控制器一直是我想要深入研究的对象。过去，总觉得缺少一本既有深度又不失实践性的教材。直到我遇到了《KNR 机器人实验手册：KNRm控制器实验教材开发（增订版）》，我才找到了我一直在寻找的答案。 这本书最大的亮点在于其系统性的实验设计。作者并没有简单地罗列各种功能，而是将KNRm控制器的各种应用场景，如工业自动化、智能制造、甚至一些前沿的机器人协作等，都融入到了具体的实验项目中。我尤其喜欢其中关于伺服电机精确控制的章节，它不仅解释了背后的控制原理，还提供了实际的调参指导，让我能够快速上手并优化控制效果。 增订版的内容更新非常及时和前沿。我特别关注了书中关于边缘计算和云端协同控制的讨论。在当下物联网和工业互联网快速发展的背景下，这些新技术的引入，无疑为KNRm控制器的应用开辟了更广阔的空间。书中对这些新技术的讲解，既有理论深度，又有实践指导，让我受益匪浅。 作者的叙述风格非常严谨且富有逻辑性。他能够将复杂的控制理论，用清晰的逻辑和准确的语言呈现出来，并且通过大量的图表和仿真结果，让读者能够直观地理解每一个控制环节的效果。在阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个高水平的学术研讨会，同时又如同在亲手调试一个复杂的自动化系统。 这本书让我不仅仅是学习了KNRm控制器的技术细节，更重要的是，它帮助我建立了一个完整的、系统的机器人控制知识体系。我学会了如何从全局的角度去理解一个控制系统，如何去分析和解决实际工程中遇到的各种问题，这对于我在实际工作中提升专业能力具有重要的意义。
评分这本书绝对是KNRm控制器爱好者的福音！我之前尝试过一些其他的控制器，但总觉得缺乏系统性和实践性，很多时候只能在网上零散地搜索信息，效率不高。这本书的出现，就像是为我指明了方向，让我对KNRm控制器的理解和应用上升到了一个新的高度。 首先，我非常欣赏这本书的结构设计。它从基础概念入手，循序渐进地讲解KNRm控制器的原理和工作方式，让我这个初学者也能快速掌握。而且，它不仅仅停留在理论层面，更重要的是提供了大量的实验项目。每个实验都配有详细的步骤说明、电路图和代码示例，让我可以亲手操作，将理论知识转化为实际技能。我尤其喜欢那些关于电机控制和传感器集成的实验，它们不仅有趣，而且能够帮助我理解控制器在实际应用中的重要性。 此外，这本书的增订版在内容上做了很多更新和补充，这对我来说非常有价值。我了解到一些新的算法和优化技术，这些都是在旧版本中没有的。而且，作者还增加了不少关于实际应用案例的讨论，例如在工业自动化和智能家居领域的应用，这让我看到了KNRm控制器更广阔的发展前景。 阅读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的老师在进行一对一的交流。作者的语言清晰易懂，即使是复杂的概念，也能被讲解得十分透彻。在遇到困难的时候，书中的疑难解答部分也能提供及时的帮助。我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一个强大的后盾。 这本书让我最大的收获不仅仅是掌握了KNRm控制器的技术，更重要的是培养了我解决问题的能力和独立思考的习惯。通过亲手实践，我学会了如何分析问题，如何寻找解决方案，以及如何评估不同方法的优劣。这种能力在任何领域都至关重要，而KNRm控制器实验手册正好提供了一个绝佳的平台来锻炼它。
评分坦白说，我在收到这本书之前，对KNRm控制器的了解还停留在非常表面的阶段，甚至有些望而却步。市面上相关的资料要么技术门槛太高，要么就是缺乏实践指导。这本书的出现，彻底改变了我的看法。 我最喜欢这本书的一点就是它的“动手”精神。它不是一本让你坐着阅读的书，而是一本鼓励你走到工作台前，拧螺丝、接线路、敲代码的书。从最简单的LED闪烁实验，到复杂的机器人路径规划，每一步都清晰可见。我记得我第一次成功让一个机械臂按照预设轨迹运动的时候，那种激动的心情简直难以言表。 这本书的实验设计非常有深度。它不是简单地堆砌元器件，而是每一个实验都有一个明确的教学目标。例如，在讲解PID控制时，书中通过一系列精心设计的实验，让我逐步理解了比例、积分、微分参数对系统响应的影响，并且能够根据实际情况进行调整。这比我之前在网上看到的那些泛泛而谈的介绍要实用得多。 增订版的内容确实让我眼前一亮。作者在新的章节中，引入了不少关于AI和大数据在机器人控制中应用的讨论，这让我对KNRm控制器的未来有了更宏大的想象。尤其是关于机器学习模型部署到KNRm控制器上的部分，为我打开了新的研究方向。 作者的写作风格非常贴心。他考虑到了不同读者群体的需求，将复杂的概念用易于理解的语言阐述，并且提供了大量的代码示例，可以直接复制粘贴并进行修改。遇到问题时，书中的疑难解答和附录也提供了非常及时的帮助。 总而言之，这本书不仅仅是一本关于KNRm控制器的技术手册，更像是一个充满智慧的引路人。它让我从一个对机器人控制一无所知的门外汉，逐渐成长为一个能够独立设计和实现简单机器人项目的人。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有