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书名：机器人与人工智能*
定价：189.8
ISBN：9787115681485
作者：胡胜山 陈凯 李升辉 王浩宇 林雪纲 高鹏毅 陈辉
版次：第1版
出版时间：2026-08
内容提要：
本书旨在培养读者在机器人与人工智能领域的网络*实践能力，主要内容分为两大部分：ROS（机器人操作系统）及其*、自动驾驶环境感知*。*部分围绕ROS展开，系统讲解其环境搭建、文件系统、通信机制与开发工具，通过小乌龟操控、SLAM（即时定位与地图构建）导航等实验展现实际应用；同时深入分析ARP（地址解析协议）欺骗、中间人攻击、DoS（拒绝服务）攻击等*威胁，介绍ROS加密通信方案。*部分聚焦自动驾驶环境感知*，涵盖摄像头、激光雷达等传感器的工作原理与*隐患；详解深度学习在二维图像目标检测中的核心算法，剖析PGD（投影梯度下降）、FGSM（快速梯度符号法）等对抗样本攻击及防御手段；通过物理世界对抗补丁案例复现，阐述行人识别、交通标志检测等场景的攻防策略；还系统介绍PointNet等三维点云网络，分析点云对抗攻击技术与后门机制及应对思路。 本书可供信息*、网络空间*、计算机等专业的本科低年级学生，以及对网络空间*感兴趣的其他专业的学生参考。通过学习本书内容，读者能够掌握现代无人驾驶技术和网络*技术的新发展与应用，为未来的职业发展打下坚实的基础。无论读者是初学者还是有经验的研究人员，本书*将提供深入而*的人工智能*学习体验。
作者简介：
胡胜山，华中科技大学网络空间*学院副研究员，博士生导师。从事人工智能*、大数据隐私保护、生物信息*等相关方向研究，重点关注具身智能机器人、自动驾驶等智能系统的*与隐私问题，入选湖北省人才项目计划。在IEEE S&P、USENIX Security、ACM CCS、NeurIPS、ICLR等国际会议和期刊上发表论文50余篇。受邀担任IEEE TIFS、IEEE TDSC、IEEE TPDS等10多本期刊审稿人。参与国家自然科学基金联合重点、国防某计划、*装备预研、香港创新及科技基金、香港协作研究基金等多个项目。 陈凯，华中科技大学网络空间*学院教授，湖北网络空间*学会理事、教育工作委员会主任，湖北省网安*教师，宝钢*教师奖获得者，中国计算机学会高校*教师。立足国家网安基地着力实战人才培育，主持获得湖北省省级教学成果奖一等奖和二等奖各1项，中国高校计算机教育大会教学案例大赛特等奖1项，*网络空间*产学协同育人*案例一等奖2项，*虚拟仿真教学大赛二等奖，主编出版系列教材7本，专著1本，参与编制《网络*人才实战能力白皮书》系列３本，主持建设**课程2门、省级*课程2门，参与国家自然科学基金多项，指导学生在各类竞赛中获得*奖项20余项。 李升辉，*工程师，华中科技大学网络空间*学院教学实验中心主任。研究领域为机器人*和网络*，获得国防奖和省部级奖项5项，发明专利4项，主持建设**本科课程和*产学合作协同育人项目多项。带领学生获得机器人方向的*和省级竞赛奖合计30多项，在产学研和实习实践上同多家企业建立合作。 王浩宇，华中科技大学网络空间*学院教授，博士生导师，*青年人才，华中*学者。研究方向为新兴软件系统*，获北京市科技进步一等奖等省部级科技奖励3项。 林雪纲，奇安信科技集团高校合作中心负责人，博士，*工程师，中国计算机学会（CCF）杰出会员，湖北省产业教授，中国工程教育专业认证协会认证*。研究领域为网络*、教育技术，先后发表10余篇学术论文，出版10余本*，获得3项省级教学成果奖特等奖。 陈辉，*机器人*，深圳乾海格致科技有限公司联合*兼CTO。深耕机器人领域10余年，聚焦运动控制、协作机械臂、智能移动机器人等领域，曾主导轻型协作机械臂、模块化关节、巡检机器人等核心产品研发，并取得多项相关核心专利。
目录：
*篇 ROS及其*
第1章 ROS概述与环境搭建 3
1.1 引言 9
1.2 快速体验 9
1.3 ROS快速体验 10
1.3.1 Hello World（C++版） 10
1.3.2 Hello World（Python版） 11
第2章 ROS文件系统 13
2.1 引言 13
2.2 Catkin编译系统 13
2.3 package 16
2.3.1 package的结构 16
2.3.2 package的创建 17
2.3.3 package的相关命令 17
2.4 CMakeLists.txt 18
2.4.1 CMakeLists.txt的作用 18
2.4.2 CMakeLists.txt的写法 18
2.4.3 CMakeLists.txt的例子 19
2.5 package.xml 21
2.5.1 package.xml的作用 21
2.5.2 package.xml的写法 21
2.5.3 package.xml的例子 22
2.6 Metapackage 24
2.6.1 Metapackage的介绍 24
2.6.2 Metapackage的写法 25
2.7 其他常见文件类型 26
2.7.1 launch文件 26
2.7.2 msg/srv/action文件 26
2.7.3 urdf/xacro文件 26
2.7.4 yaml文件 27
2.7.5 dae/stl文件 27
2.7.6 RViz文件 27
第3章 ROS通信基础 28
3.1 引言 28
3.2 node&master 28
3.2.1 node 28
3.2.2 启动master和node 29
3.2.3 rosrun和rosnode命令 29
3.3 launch文件 30
3.3.1 简介 30
3.3.2 写法与格式 30
3.3.3 示例 31
3.4 通信服务 32
3.4.1 简介 32
3.4.2 topic 32
3.4.3 通信示例 32
3.4.4 操作命令 33
3.4.5 测试实例 34
3.5 message 34
3.5.1 简介 34
3.5.2 结构与类型 35
3.5.3 操作命令 35
3.5.4 常见的message 35
3.6 service 38
3.6.1 简介 38
3.6.2 工作原理 38
3.6.3 topic和service 39
3.6.4 操作命令 39
第4章 机器人系统仿真 40
4.1 引言 40
4.2 概述 40
4.2.1 概念 41
4.2.2 作用 41
4.3 实验与网络环境配置 41
4.3.1 网络配置 41
4.3.2 远程控制 42
4.4 ROS小乌龟实验 43
4.4.1 小乌龟操控实验 43
4.4.2 可视化工具RViz 54
4.5 ROS SLAM导航 68
4.5.1 SLAM简介 68
4.5.2 自动导航 69
4.5.3 导航实战 71
第5章 ROS网络* 76
5.1 引言 76
5.2 基础知识 76
5.2.1 计算机网络体系 76
5.2.2 ARP 78
5.2.3 DoS攻击 80
5.3 常用工具 81
5.3.1 arpspoof 81
5.3.2 scapy 82
5.3.3 dpkt 84
5.3.4 hping3 85
5.4 ARP攻击 86
5.4.1 ARP欺骗 86
5.4.2 小车通信机制嗅探 88
5.4.3 中间人攻击 94
5.5 DoS攻击 100
5.5.1 扫描主机 100
5.5.2 SYN Flood攻击 100
5.5.3 验证攻击结果 101
5.5.4 Smurf攻击 102
5.5.5 DNS放大攻击 105
第6章 ROS加密通信 107
6.1 引言 107
6.2 密码学基础知识 107
6.2.1 密码技术基础知识 107
6.2.2 对称密码学 108
6.2.3 非对称密码学 110
6.3 Crypto库介绍 111
6.3.1 Crypto库安装 111
6.3.2 使用RSA加解密 111
6.3.3 使用AES加解密 114
6.3.4 使用RSA和AES混合加解密 115
6.4 RSA加密通信 117
6.4.1 通信原理 117
6.4.2 环境配置 118
6.4.3 小车端功能包 118
6.4.4 主机端功能包 128
6.4.5 测试 143
6.5 RSA-AES混合加密 145
6.5.1 通信原理 145
6.5.2 环境配置 146
6.5.3 小车端功能包 146
6.5.4 主机端功能包 156
6.5.5 测试 172
*篇 自动驾驶环境感知*
第7章 机器人实验平台与传感器 177
7.1 机器人实验平台 177
7.1.1 硬件平台 177
7.1.2 软件环境配置 178
7.1.3 代码配置演示 178
7.1.4 行人跟踪Demo演示 179
7.2 自动驾驶环境感知 180
7.2.1 自动驾驶研究现状 180
7.2.2 感知系统组成 181
7.3 摄像头 183
7.3.1 概述 183
7.3.2 工作原理 183
7.3.3 摄像头类型 184
7.3.4 优缺点 184
7.3.5 应用 185
7.4 激光雷达 186
7.4.1 概述 186
7.4.2 工作原理 186
7.4.3 优缺点 188
7.4.4 应用 188
7.5 毫米波雷达 190
7.5.1 概述 190
7.5.2 工作原理 190
7.5.3 优缺点 191
7.5.4 应用 192
7.6 传感器*威胁 193
第8章 深度学习与计算机视觉 194
8.1 人工智能与深度学习 194
8.1.1 人工智能的概念与发展 194
8.1.2 机器学习与表示学习 195
8.1.3 表示学习 196
8.1.4 深度学习 196
8.2 深度前馈神经网络 198
8.2.1 线性模型 198
8.2.2 感知机 199
8.2.3 *函数 200
8.2.4 参数学习 204
8.3 卷积神经网络 207
8.3.1 卷积的基本概念 207
8.3.2 卷积神经网络 210
8.3.3 常见卷积神经网络 212
8.4 计算机视觉 217
8.4.1 计算机视觉的概念 217
8.4.2 深度学习在计算机视觉上的应用 218
8.4.3 具体应用实例 220
参考文献 221
第9章 环境感知中的二维视觉对抗攻击 224
9.1 对抗样本的基本原理 224
9.1.1 对抗攻击分类 224
9.1.2 对抗攻击原理 225
9.2 对抗样本攻击技巧与思路 226
9.2.1 PGD 226
9.2.2 FGSM 228
9.2.3 CW 231
9.2.4 DeepFool 236
9.2.5 AdvGAN 239
9.3 目标检测攻击 242
9.3.1 目标检测 243
9.3.2 目标检测*算法 247
9.3.3 目标检测对抗攻击方法 251
9.3.4 目标检测对抗防御方法 252
参考文献 254
第10章 现实场景下的对抗攻击 255
10.1 物理世界中的对抗攻击——对抗补丁攻击 255
10.1.1 物理世界攻击的意义 256
10.1.2 对抗补丁攻击 257
10.1.3 *对抗补丁攻击算法 258
10.1.4 *对抗补丁防御算法 264
10.2 通用对抗扰动 266
10.2.1 通用对抗扰动的概念 266
10.2.2 通用对抗扰动的形式化定义 266
10.2.3 通用对抗扰动的评价指标 267
10.2.4 生成通用对抗扰动的方法 268
10.3 对抗迁移性探究与增强 271
10.3.1 对抗迁移性的定义和意义 271
10.3.2 提升对抗迁移性的方法 273
10.3.3 从对抗样本制作的角度提升对抗迁移性 273
10.3.4 从替代模型的角度提升对抗迁移性 288
参考文献 296
第11章 环境感知中的三维点云对抗攻击 297
11.1 点云概念及数据集 297
11.2 深度学习在点云中的发展 298
11.2.1 点云分类网络 299
11.2.2 点云目标检测网络介绍 304
11.3 点云中的对抗攻击算法 308
11.3.1 基于联合梯度的攻击算法 309
11.3.2 基于几何感知的攻击算法 310
11.3.3 可迁移对抗扰动的攻击算法 312
11.3.4 基于频域的对抗攻击算法 314
11.3.5 基于黑盒的对抗攻击算法 316
11.4 点云中的后门 318
11.4.1 基于优化的后门攻击 319
11.4.2 基于交互和旋转的后门攻击 322
11.4.3 不可见鲁棒后门攻击 323
参考文献 325
定价：189.8
ISBN：9787115681485
作者：胡胜山 陈凯 李升辉 王浩宇 林雪纲 高鹏毅 陈辉
版次：第1版
出版时间：2026-08
内容提要：
本书旨在培养读者在机器人与人工智能领域的网络*实践能力，主要内容分为两大部分：ROS（机器人操作系统）及其*、自动驾驶环境感知*。*部分围绕ROS展开，系统讲解其环境搭建、文件系统、通信机制与开发工具，通过小乌龟操控、SLAM（即时定位与地图构建）导航等实验展现实际应用；同时深入分析ARP（地址解析协议）欺骗、中间人攻击、DoS（拒绝服务）攻击等*威胁，介绍ROS加密通信方案。*部分聚焦自动驾驶环境感知*，涵盖摄像头、激光雷达等传感器的工作原理与*隐患；详解深度学习在二维图像目标检测中的核心算法，剖析PGD（投影梯度下降）、FGSM（快速梯度符号法）等对抗样本攻击及防御手段；通过物理世界对抗补丁案例复现，阐述行人识别、交通标志检测等场景的攻防策略；还系统介绍PointNet等三维点云网络，分析点云对抗攻击技术与后门机制及应对思路。 本书可供信息*、网络空间*、计算机等专业的本科低年级学生，以及对网络空间*感兴趣的其他专业的学生参考。通过学习本书内容，读者能够掌握现代无人驾驶技术和网络*技术的新发展与应用，为未来的职业发展打下坚实的基础。无论读者是初学者还是有经验的研究人员，本书*将提供深入而*的人工智能*学习体验。
作者简介：
胡胜山，华中科技大学网络空间*学院副研究员，博士生导师。从事人工智能*、大数据隐私保护、生物信息*等相关方向研究，重点关注具身智能机器人、自动驾驶等智能系统的*与隐私问题，入选湖北省人才项目计划。在IEEE S&P、USENIX Security、ACM CCS、NeurIPS、ICLR等国际会议和期刊上发表论文50余篇。受邀担任IEEE TIFS、IEEE TDSC、IEEE TPDS等10多本期刊审稿人。参与国家自然科学基金联合重点、国防某计划、*装备预研、香港创新及科技基金、香港协作研究基金等多个项目。 陈凯，华中科技大学网络空间*学院教授，湖北网络空间*学会理事、教育工作委员会主任，湖北省网安*教师，宝钢*教师奖获得者，中国计算机学会高校*教师。立足国家网安基地着力实战人才培育，主持获得湖北省省级教学成果奖一等奖和二等奖各1项，中国高校计算机教育大会教学案例大赛特等奖1项，*网络空间*产学协同育人*案例一等奖2项，*虚拟仿真教学大赛二等奖，主编出版系列教材7本，专著1本，参与编制《网络*人才实战能力白皮书》系列３本，主持建设**课程2门、省级*课程2门，参与国家自然科学基金多项，指导学生在各类竞赛中获得*奖项20余项。 李升辉，*工程师，华中科技大学网络空间*学院教学实验中心主任。研究领域为机器人*和网络*，获得国防奖和省部级奖项5项，发明专利4项，主持建设**本科课程和*产学合作协同育人项目多项。带领学生获得机器人方向的*和省级竞赛奖合计30多项，在产学研和实习实践上同多家企业建立合作。 王浩宇，华中科技大学网络空间*学院教授，博士生导师，*青年人才，华中*学者。研究方向为新兴软件系统*，获北京市科技进步一等奖等省部级科技奖励3项。 林雪纲，奇安信科技集团高校合作中心负责人，博士，*工程师，中国计算机学会（CCF）杰出会员，湖北省产业教授，中国工程教育专业认证协会认证*。研究领域为网络*、教育技术，先后发表10余篇学术论文，出版10余本*，获得3项省级教学成果奖特等奖。 陈辉，*机器人*，深圳乾海格致科技有限公司联合*兼CTO。深耕机器人领域10余年，聚焦运动控制、协作机械臂、智能移动机器人等领域，曾主导轻型协作机械臂、模块化关节、巡检机器人等核心产品研发，并取得多项相关核心专利。
目录：
*篇 ROS及其*
第1章 ROS概述与环境搭建 3
1.1 引言 9
1.2 快速体验 9
1.3 ROS快速体验 10
1.3.1 Hello World（C++版） 10
1.3.2 Hello World（Python版） 11
第2章 ROS文件系统 13
2.1 引言 13
2.2 Catkin编译系统 13
2.3 package 16
2.3.1 package的结构 16
2.3.2 package的创建 17
2.3.3 package的相关命令 17
2.4 CMakeLists.txt 18
2.4.1 CMakeLists.txt的作用 18
2.4.2 CMakeLists.txt的写法 18
2.4.3 CMakeLists.txt的例子 19
2.5 package.xml 21
2.5.1 package.xml的作用 21
2.5.2 package.xml的写法 21
2.5.3 package.xml的例子 22
2.6 Metapackage 24
2.6.1 Metapackage的介绍 24
2.6.2 Metapackage的写法 25
2.7 其他常见文件类型 26
2.7.1 launch文件 26
2.7.2 msg/srv/action文件 26
2.7.3 urdf/xacro文件 26
2.7.4 yaml文件 27
2.7.5 dae/stl文件 27
2.7.6 RViz文件 27
第3章 ROS通信基础 28
3.1 引言 28
3.2 node&master 28
3.2.1 node 28
3.2.2 启动master和node 29
3.2.3 rosrun和rosnode命令 29
3.3 launch文件 30
3.3.1 简介 30
3.3.2 写法与格式 30
3.3.3 示例 31
3.4 通信服务 32
3.4.1 简介 32
3.4.2 topic 32
3.4.3 通信示例 32
3.4.4 操作命令 33
3.4.5 测试实例 34
3.5 message 34
3.5.1 简介 34
3.5.2 结构与类型 35
3.5.3 操作命令 35
3.5.4 常见的message 35
3.6 service 38
3.6.1 简介 38
3.6.2 工作原理 38
3.6.3 topic和service 39
3.6.4 操作命令 39
第4章 机器人系统仿真 40
4.1 引言 40
4.2 概述 40
4.2.1 概念 41
4.2.2 作用 41
4.3 实验与网络环境配置 41
4.3.1 网络配置 41
4.3.2 远程控制 42
4.4 ROS小乌龟实验 43
4.4.1 小乌龟操控实验 43
4.4.2 可视化工具RViz 54
4.5 ROS SLAM导航 68
4.5.1 SLAM简介 68
4.5.2 自动导航 69
4.5.3 导航实战 71
第5章 ROS网络* 76
5.1 引言 76
5.2 基础知识 76
5.2.1 计算机网络体系 76
5.2.2 ARP 78
5.2.3 DoS攻击 80
5.3 常用工具 81
5.3.1 arpspoof 81
5.3.2 scapy 82
5.3.3 dpkt 84
5.3.4 hping3 85
5.4 ARP攻击 86
5.4.1 ARP欺骗 86
5.4.2 小车通信机制嗅探 88
5.4.3 中间人攻击 94
5.5 DoS攻击 100
5.5.1 扫描主机 100
5.5.2 SYN Flood攻击 100
5.5.3 验证攻击结果 101
5.5.4 Smurf攻击 102
5.5.5 DNS放大攻击 105
第6章 ROS加密通信 107
6.1 引言 107
6.2 密码学基础知识 107
6.2.1 密码技术基础知识 107
6.2.2 对称密码学 108
6.2.3 非对称密码学 110
6.3 Crypto库介绍 111
6.3.1 Crypto库安装 111
6.3.2 使用RSA加解密 111
6.3.3 使用AES加解密 114
6.3.4 使用RSA和AES混合加解密 115
6.4 RSA加密通信 117
6.4.1 通信原理 117
6.4.2 环境配置 118
6.4.3 小车端功能包 118
6.4.4 主机端功能包 128
6.4.5 测试 143
6.5 RSA-AES混合加密 145
6.5.1 通信原理 145
6.5.2 环境配置 146
6.5.3 小车端功能包 146
6.5.4 主机端功能包 156
6.5.5 测试 172
*篇 自动驾驶环境感知*
第7章 机器人实验平台与传感器 177
7.1 机器人实验平台 177
7.1.1 硬件平台 177
7.1.2 软件环境配置 178
7.1.3 代码配置演示 178
7.1.4 行人跟踪Demo演示 179
7.2 自动驾驶环境感知 180
7.2.1 自动驾驶研究现状 180
7.2.2 感知系统组成 181
7.3 摄像头 183
7.3.1 概述 183
7.3.2 工作原理 183
7.3.3 摄像头类型 184
7.3.4 优缺点 184
7.3.5 应用 185
7.4 激光雷达 186
7.4.1 概述 186
7.4.2 工作原理 186
7.4.3 优缺点 188
7.4.4 应用 188
7.5 毫米波雷达 190
7.5.1 概述 190
7.5.2 工作原理 190
7.5.3 优缺点 191
7.5.4 应用 192
7.6 传感器*威胁 193
第8章 深度学习与计算机视觉 194
8.1 人工智能与深度学习 194
8.1.1 人工智能的概念与发展 194
8.1.2 机器学习与表示学习 195
8.1.3 表示学习 196
8.1.4 深度学习 196
8.2 深度前馈神经网络 198
8.2.1 线性模型 198
8.2.2 感知机 199
8.2.3 *函数 200
8.2.4 参数学习 204
8.3 卷积神经网络 207
8.3.1 卷积的基本概念 207
8.3.2 卷积神经网络 210
8.3.3 常见卷积神经网络 212
8.4 计算机视觉 217
8.4.1 计算机视觉的概念 217
8.4.2 深度学习在计算机视觉上的应用 218
8.4.3 具体应用实例 220
参考文献 221
第9章 环境感知中的二维视觉对抗攻击 224
9.1 对抗样本的基本原理 224
9.1.1 对抗攻击分类 224
9.1.2 对抗攻击原理 225
9.2 对抗样本攻击技巧与思路 226
9.2.1 PGD 226
9.2.2 FGSM 228
9.2.3 CW 231
9.2.4 DeepFool 236
9.2.5 AdvGAN 239
9.3 目标检测攻击 242
9.3.1 目标检测 243
9.3.2 目标检测*算法 247
9.3.3 目标检测对抗攻击方法 251
9.3.4 目标检测对抗防御方法 252
参考文献 254
第10章 现实场景下的对抗攻击 255
10.1 物理世界中的对抗攻击——对抗补丁攻击 255
10.1.1 物理世界攻击的意义 256
10.1.2 对抗补丁攻击 257
10.1.3 *对抗补丁攻击算法 258
10.1.4 *对抗补丁防御算法 264
10.2 通用对抗扰动 266
10.2.1 通用对抗扰动的概念 266
10.2.2 通用对抗扰动的形式化定义 266
10.2.3 通用对抗扰动的评价指标 267
10.2.4 生成通用对抗扰动的方法 268
10.3 对抗迁移性探究与增强 271
10.3.1 对抗迁移性的定义和意义 271
10.3.2 提升对抗迁移性的方法 273
10.3.3 从对抗样本制作的角度提升对抗迁移性 273
10.3.4 从替代模型的角度提升对抗迁移性 288
参考文献 296
第11章 环境感知中的三维点云对抗攻击 297
11.1 点云概念及数据集 297
11.2 深度学习在点云中的发展 298
11.2.1 点云分类网络 299
11.2.2 点云目标检测网络介绍 304
11.3 点云中的对抗攻击算法 308
11.3.1 基于联合梯度的攻击算法 309
11.3.2 基于几何感知的攻击算法 310
11.3.3 可迁移对抗扰动的攻击算法 312
11.3.4 基于频域的对抗攻击算法 314
11.3.5 基于黑盒的对抗攻击算法 316
11.4 点云中的后门 318
11.4.1 基于优化的后门攻击 319
11.4.2 基于交互和旋转的后门攻击 322
11.4.3 不可见鲁棒后门攻击 323
参考文献 325
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