1.《机器人控制工程：技术和算法》，作者：罗伯特·福彻特
2.《介质手腕：从设计到实现》，作者：里克·布斯%
3.《机械臂机器人技术：原理、建模和控制》，作者：马斯艾尔亚•罗伊特
4.《机器人手腕：设计、结构、力学和控制》，作者：布莱恩·奈尔
5.《仿生手腕︰系统设计和控制》，作者：任勇
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲
机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习
目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
4、人工智能（第2版）
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python 神经网络编程
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
免费资料：这方面的资料很多，网上搜，百度文库上的PPT，好接受。看看知乎、贴吧，大家分享的内容。
买书的话可以参考机器人基础技术方面的手册，具体比如ABB、FANUC、安川、爱普生等手册；
觉得手册枯燥的话，可以买一些基础教材，最好带视频PPT讲解的，或者提供教学平台的。
我之前系统学习了机器人，现在成为了一名机器人工程师；我推荐一下系统学习的书籍吧。
《工业机器人技术基础及应用》 ☆☆☆☆☆
《工业机器人入门实用教程（FANUC机器人）》 ☆☆☆☆☆
《工业机器人入门实用教程（ABB机器人）》 ☆☆☆☆☆
《工业机器人入门实用教程（ESTUN器人）》 ☆☆☆☆☆
《工业机器人入门实用教程（scara）》 ☆☆☆☆☆
。。。。。。。。。。
好了不举例了，太多了，这系列书针对了市面上大多数机器人，还有对应的免费视频讲解，教你怎么学操作，怎么了解工作空间，怎么接IO，怎么接线，怎么安装，气路怎么布局等等。
1、人工智能算法方面:
《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
2、机器视觉算法方面:
《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
3、机器人方面：
新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
