强化学习是机器学习领域的一种重要学习手段，是一种从环境状态到行为映射的学习方式，是实现智能系统具有自适应能力、自学习能力的重要途径。本书以强化学习算法与多机器人系统的结合为主要背景，介绍了主要的强化学习算法模型，讨论了它们的原理和优缺点；本书针对多机器人协作，从实际应用问题的角度分析，指出了局部性、不确定性和自组

随着机器人技术的飞速发展，工业机器人已广泛应用于各个领域的工作现场。为了适应岗位的需求，机器人技术也应该在工程类学生中普及。本书共7章，包括绪论、机器人的机械结构、传感器在机器人上的应用、机器人的驱动系统、机器人控制系统、机器人编程语言、机器人的应用。本书立足于机器人理论知识和实际应用技术的恰当结合，强调工程实际应用，

本书详细介绍了工业机器人精度补偿的基础理论和关键技术，阐述了机器人精度及精度补偿的基本概念，主要内容包括：机器人运动学建模、机器人采样点规划方法、基于定位误差模型的机器人精度补偿技术、基于误差相似度的机器人精度补偿技术、基于神经网络的机器人精度补偿技术、基于关节空间闭环反馈的机器人精度补偿技术以及基于笛卡儿空间闭环反馈

本书以图形化编程方法为开端，逐步引入脚本编程方法，介绍了新颖的远程连接控制方法，并基于ROS系统编程控制协作机械臂进行仿真和实训，给出了大量代码示例，并进行深入解析。实训示例层次性递进，逐步提高实训深度，可引导编程零基础或机器人零基础的学生迅速入门并掌握协作机器人的图形化编程和ROS编程技能，动手实现各种人机交互案例。

本书以Dobot魔术师机器人和DashGOD1智能移动平台作为机器人硬件平台，以ROS作为机器人软件操作系统，以百度大脑AI开放平台提供的开发资源作为机器人AI功能支撑，设计了码垛机器人、声控分拣机器人、激光雷达自主导航机器人、视觉循码移动机器人和视觉追踪移动机器人共5个智能机器人创新项目，实现了“国产机器人平台+国产

本书以服务机器人的分类与行业发展为基础，重点介绍服务机器人在各行各业的应用，并以家用服务机器人、医疗服务机器人与公共服务机器人为例进行了详细介绍。通过本书的学习，读者能了解服务机器人行业发展趋势、服务机器人的系统组成以及典型应用场景。

本书的主要内容包括工业机器人概述、工业机器人视觉技术应用、上下料应用实战、搬运码垛应用实战、焊接应用实战、雕刻应用实战、打磨应用实战和装配应用实战共八个项目，每个项目设有若干个任务。

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本书共分为11章，内容包括从机器人操作系统（ROS）基础到基于ROS的机器人Python编程实战的全部过程。第1章介绍了Ubuntu、ROS及VisualStudioCode的安装及配置。第2章介绍了ROS的安装目录、测试程序、架构和工作空间。第3章介绍了在URDF模型内进行物理模型和各传感器的描述。第4章介绍了Gaz

本书以ABB工业机器人为载体，内容包括初步认识工业机器人、工业机器人手动操作、ABB工业机器人程序数据、ABB工业机器人通信、ABB工业机器人在线程序编写等5个项目。每个项目都包含了项目引入、技能证书技能要求、思政案例、素质要求、若干学习任务、课后习题和项目实施记录。每个任务包括任务单、知识点、评价与反馈共三个环节，从