本書主要分幾個章節(jié)詳細(xì)介紹了傳感器的性能與標(biāo)定、固態(tài)圖像傳感器及應(yīng)用、超聲波傳感器及應(yīng)用、集成傳感器和微傳感器、智能傳感器技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)化及接口、傳感器在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用、多傳感器在移動機(jī)器人中的應(yīng)用等。本書具體內(nèi)容包括：傳感器的地位和作用；傳感器的相關(guān)概念；傳感器的一般構(gòu)成；傳感器技術(shù)的特點與發(fā)展趨勢等。

本書的研究對象屬于非線性控制領(lǐng)域,主要方向為非仿射純反饋系統(tǒng)的預(yù)設(shè)性能控制。全書共8章,第1章概述了非仿射系統(tǒng)預(yù)設(shè)控制方法的研究現(xiàn)狀與不足;第2～5章主要介紹預(yù)設(shè)性能控制在非仿射系統(tǒng)中取得的理論成果,屬于理論研究部分;第6-7章分別以高超聲速飛行器和四旋翼無人機(jī)為例,展示前面所提出方法的應(yīng)用情況,屬于工程應(yīng)用部分;第8

在家庭服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域,具有認(rèn)知和技能學(xué)習(xí)能力的通用智能型家庭服務(wù)機(jī)器人是未來發(fā)展方向。本書在科研團(tuán)隊2018年出版于科學(xué)出版社的著作《家庭服務(wù)機(jī)器人工具和環(huán)境的功用性認(rèn)知研究》基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究基于功用性認(rèn)知的技能學(xué)習(xí)方法。兩本書均針對家庭服務(wù)機(jī)器人智能化展開研究,且存在延續(xù)性,《家庭服務(wù)機(jī)器人工具和環(huán)境的功用性認(rèn)知研

本書主要介紹了傳感器的原理、基本結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的檢測電路。注重突出傳感器信號的放大、濾波、轉(zhuǎn)換等調(diào)理技術(shù),以便學(xué)生對相關(guān)課程知識的進(jìn)一步理解和融會貫通。本書編寫力求結(jié)構(gòu)合理、思路清晰、深入淺出、通俗易懂。在內(nèi)容編排上,由實例引入,采用課題下的模塊式教學(xué),將傳感器原理與檢測技術(shù)的知識點和技能融入到工作、生活的具體應(yīng)用中;并且

本書首先利用理想氣體焓變與等壓熱容的關(guān)系，提出了基于分子轉(zhuǎn)動弛豫的氫氣理論模型，并討論了分子轉(zhuǎn)動弛豫和振動弛豫的相似與不同。在此基礎(chǔ)上，與傳統(tǒng)的振動弛豫模型結(jié)合，構(gòu)建了一種摻氫混合氣體聲弛豫模型。仿真結(jié)果驗證了該模型的有效性，然后，對氫氣轉(zhuǎn)動弛豫理論模型進(jìn)行解耦，分析了單一轉(zhuǎn)動弛豫過程對氫氣總弛豫吸收的貢獻(xiàn)，并證明氫氣

多機(jī)器人之間的博弈論

本書詳細(xì)介紹視覺檢測的具體過程、所用設(shè)備。編寫中避免繁瑣復(fù)雜的圖像處理及其相關(guān)算法，使用Halcon、OpenCV、LabView等圖像處理軟件，幫助讀者輕松掌握視覺這門知識，既省去了視覺中復(fù)雜的底層算法也能讓讀者使用上視覺這一工具。

本教材主要講述工業(yè)機(jī)器人的實際操作及編程方法，書中詳細(xì)描述了很多機(jī)器人在實際工程應(yīng)用中的實例，并對編程語句做了詳細(xì)的解釋說明，本書的整體安排是以機(jī)器人實際完成一個具體項目的操作過程來安排章節(jié)順序，在按順序?qū)W習(xí)完章節(jié)后，也掌握了編寫一個新工程的方法。教材的主導(dǎo)思想:突出操作技能，提高動手能力。書中采用了大量現(xiàn)場工程實例，

《大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與實踐(微課版）》從初學(xué)者角度詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)知識和對應(yīng)的項目開發(fā)實踐。全書共七個項目開發(fā)案例。第一個項目是大數(shù)據(jù)集群環(huán)境搭建，包括Linux虛擬機(jī)、JDK環(huán)境、Zookeeper、Hadoop、HBase、Spark等平臺的安裝和配置；第二個項目是數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，包括MySQL、Hive的安裝

《Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)（Python版）微課視頻版》從初學(xué)者角度出發(fā)，通過豐富的示例和實戰(zhàn)項目，詳細(xì)講解大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境、關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用。全書共分10章，第1~9章的內(nèi)容分別為大數(shù)據(jù)概述、Linux系統(tǒng)的安裝與使用、Python3語言基礎(chǔ)、Hadoop開發(fā)環(huán)境、HDFS技術(shù)、MapReduce技術(shù)、Hive數(shù)據(jù)倉