对于学习机器人3D视觉，Peter Corke 的《机器人、视觉与控制：MATLAB基础算法》是一个不错的选择。这本书因其注重实践的方法而广受好评，它将机器人学和计算机视觉的概念与清晰的示例结合起来。它涵盖了基础的3D视觉主题，如相机模型、图像形成和几何变换，这些对于机器人的物体识别、导航和操作等任务至关重要。基于MATLAB的示例提供了可亲手实践的代码，用于实验各种算法，使开发者能够轻松地将理论与实现相结合。
Corke 的书因其专注于实际的机器人应用而脱颖而出。例如，它解释了立体视觉系统如何工作以估计深度，这是机器人在环境中导航或抓取物体的关键要求。书中还深入探讨了视觉里程计，它帮助机器人使用相机数据跟踪自身的运动，以及 SLAM（同步定位与建图），这是自主机器人的核心技术。作者避免了抽象的数学理论，而是选择直观的图表和代码片段。例如，关于姿态估计的章节演示了如何使用相机图像计算机器人相对于物体的位姿，这是工业自动化中常见的需求。
虽然像 计算机视觉中的多视图几何 等其他书籍提供了更深入的数学严谨性，但它们对机器人领域的针对性较弱。Corke 的著作则通过专注于直接适用于机器人感知的实用工具和算法来取得平衡。开发者会很欣赏书中包含的 MATLAB 机器人工具箱和机器视觉工具箱，它们简化了特征匹配或 3D 重建等概念的测试。如果你正在构建需要“看”和与世界互动的机器人——比如无人机、自动驾驶汽车或机械臂——这本书提供了一条清晰、代码优先的实现 3D 视觉系统的途径。