本书系统地介绍了移动机器人的组成、技术原理以及应用。全书共10章, 主要内容包括绪论、移动机器人运动控制系统、移动机器人传感器、移动机器人定位、移动机器人路径规划与避障、移动机器人同时定位与建图、移动机器人语音识别与控制、移动机器人通信系统、多移动机器人系统、移动机器人ROS系统等。本书内容新颖, 深入浅出, 系统性强, 注重原理与实际应用的结合, 力求使读者掌握和应用移动机器人技术。

本书可作为高等院校自动化、机器人工程、人工智能、计算机、机电一体化和电子信息工程等专业的本

本书采用项目引领式方法编写，按照由浅入深、逐步递进的方式引出焊接机器人的概念、组成、设置和焊接工艺调试等内容，主要包括认识焊接机器人、焊接机器人功能设置与测试、焊接工艺、焊接机器人的接线、焊接机器人手动示教操作、焊接机器人程序编写、焊接机器人程序运行和应用、焊接机器人维护保养等。本书采用任务方式提出焊接机器人实训知识点，结合生动形象的数字教学资源，理论和实践相辅相成，让学生做到既动脑又动手。本书可用于应用型本科、职业院校等相关专业课程的教材，也可用于企业工程技术人员的参考和学习用书。

本书以对一台FANUC工业机器人视觉系统实训平台进行操作为主线。通过本书，读者可以了解视觉系统的控制原理，熟悉视觉系统的硬件组成和电气原理图，掌握视觉系统的电气连接和功能调试，根据电气图纸进行规范的视觉系统电气连接、调试等工作。 本书的主要内容包括iRVision概述、相机的安装和设置、相机标定、视觉处理程序、机器人视觉程序、2D视觉摆放象棋棋子的应用、2D视觉在工业机器人分拣生产线上的应用。 本书可作为企业培训用书，也可作为职业院校工业机器人技术应用专业和机电一体化专业的教学用书，还可作为从事

本书以工业机器人的5个典型应用为出发点，通过项目式教学的方法，对工业机器人在搬
运、码垛、弧焊、压铸取件、视觉拾取应用中的参数设定、程序编写及调试进行详细讲解与
分析。让读者了解与掌握工业机器人在5个典型应用中的具体设定与调试方法，从而使读者对
工业机器人的应用从软、硬件方面都有一个全面的认识。联系QQ296447532赠送PPT课件。
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工业机器人设计、调试与应用的

本书由绪论、基础篇、原理篇、设计篇和维护篇组成。基础篇内容包括：工业机器人机械结构设计基础、工业机器人机械机构组成。原理篇内容包括：平面连杆机构、齿轮机构、其他常用机构、轮系。设计篇内容包括：齿轮传动、带传动、链传动、轴系零件和连接形式。维护篇内容包括：工业机器人安全使用须知、工业机器人的维护和保养。

本书主要介绍无线传感器网络的基本概念，常见的微型传感器，传感器网络的通信技术、支撑技术、应用开发基础，传感器网络协议的技术标准，无线传感器网络实验。另外提供传感器网络应用方面的实例。本书的特色在于内容简单明了、浅显易懂，侧重基本概念和基础技术，强调基本原理，力求概念准确、图文并茂。本书主要针对以下阅读群体：①开设无线传感器网络课程的本科生，涉及的专业包括计算机、自动化、探测与控制类专业、精密仪器专业等；②普通高校的硕士生、博士生作为无线传感器网络的入门辅导书；③工程技术开发人员作为参考书。

"本书系统地阐述了基于单片机的智能仪器的组成、硬件/软件设计和实现方法。该书共分为七章，第1章阐述了智能仪器的典型结构、特点，设计原则和发展趋势；第2章阐述智能仪器数据采集系统的组成与设计方法；第3章阐述智能仪器人机接口设计，主要讲述键盘、LED、LCD、打印机与CPU的接口设计；第4章阐述智能仪器通信接口设计，考虑到家庭化、网络化医疗的发展趋势，该章讲述了串行通信、USB通信和蓝牙通信接口设计理论；第5章讲述了智能仪器的典型数据处理功能；第6章以智能医学仪器设计为例，详细阐述了中医脉象仪、动态

本书结合典型的数据挖掘案例，详细介绍了若干种重要的数据挖掘算法的实现原理和应用方法。其中，第1、2章介绍了回归、 分类、聚类的概念及其实现的主要方法，如线性回归、逻辑回归、K近邻和K均值；第3~5章介绍了数据挖掘的主要策略，如决策树、提升算法和支持向量机； 在前述知识的基础上，第6~8章介绍了实现人工智能算法的三种基础网络结构，即人工神经网络、卷积神经网络、 长短时记忆网络。 通过阅读本书，读者既可以理解各种数据挖掘算法的实现原理，又可以掌握将算法应用于实际数据挖掘的一般流程和方法。

本书可作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。

本书全面介绍与大数据和人工智能相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系，以及Python编程基础、数据处理分析和可视化、机器学习算法和深度学习模型的原理与应用。 全书共分4部分：第1部分（第1章）为大数据基础，主要介绍与大数据应用相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系；第2部分（第2章）为Python编程基础，主要介绍Python的基本语法，为读者学习后续的数据处理分析、可视化、机器学习算法和深度学习模型等内容提供基础知识；第3部分（第3、4章）为数据处理分析和可视化，主要介绍基