机器人学导论英文版,第4版 (美)约翰 J.克雷格(John J.Craig) 著 专业辞典专业科技 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586722

商品编码：28273331615

丛书名： 机器人学导论

产品展示

基本信息

图书名称：	机器人学导论（英文版·第4版）
作 者：	约翰·克雷格
定价：	99.00
ISBN号：	9787111586722
出版社：	机械工业出版社
开本：	16
装帧：	平装
出版日期：	2018-1-1
印刷日期：	2018-1-1

编辑推荐

内容介绍

《机器人学导论》一直是国外大学教育机器人教学的主要教材，曾作为美国斯坦福大学机器人学导论的教材。本书(原书第4版)在第3版的基础上进行了修订，除了系统地讲解操作臂运动学、操作臂运动学、轨迹生成、操作比的线性/非线性控制等理论知识，还在各章末尾增加了编程习题和MATLAB作业，并就目前人-机接口的新进展进行了描述。本书可作为高年级本科生或者低年级研究生的课程用书，也可供机器人学领域的机械工程师、研发工程师、电气工程师参考。

作者介绍

目录

目 录  1 概述1  2 空间描述和变换21  3 操作臂运动学67  4 操作臂逆运动学109  5 雅克比：速度和静力145  6 操作臂动力学177  7 轨迹生成215  8 操作臂的机构设计245  9 操作臂的线性控制285  10 操作臂的非线性控制315  11 操作臂的力控制351  12 机器人编程语言及编程系统375  13 离线编程系统389  附录A 三角恒等式409  附录B 24种角度组合411  附录C 运动学公式415  精选习题答案417  Contents  1Introduction1  2 Spatial Descriptions and Transformations21  3 Manipulator Kinematics67  4 Inverse Manipulator Kinematics109  5 Jacobians: Velocities and Static Forces145  6 Manipulator Dynamics177  7 Trajectory Generation215  8 Manipulator-Mechanism Design245  9 Linear Control of Manipulators285  10 Nonlinear Control of Manipulators315  11 Force Control of Manipulators351  12 Robot Progrmming Languages and Systems375  13 Off-Line Programming Systems389  A Trigonometric Identities409  B The 24 Angle-Set Conventions411  C Some Inverse-Kinematic Formulas415  Solutions to Selected Exercises417

在线试读部分章节

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《机器人学导论》第四版（美）约翰 J.克雷格 著 专业辞典 专业科技 书籍简介 《机器人学导论》第四版，由机器人学领域的权威专家约翰·J·克雷格（John J. Craig）倾力打造，是一部深入浅出的经典著作，旨在为读者全面、系统地阐释机器人学的核心概念、理论基础、关键技术及其前沿发展。本书不仅是高等院校机器人学专业本科生和研究生的理想教材，也是从事机器人研发、应用以及相关领域研究的工程师、科学家和技术人员不可或缺的参考工具。 本书以其严谨的学术风格、清晰的逻辑结构和丰富的实例，将复杂的机器人学知识以易于理解的方式呈现给读者。克雷格博士凭借其深厚的学术造诣和丰富的实践经验，巧妙地将机器人学的多个分支学科——从机械设计、动力学与控制，到感知、规划与人工智能——融会贯通，为读者构建起一个完整的知识体系。 核心内容概述： 第一部分：机器人基础与运动学 本书的开篇，作者着重于奠定读者对机器人学的基本认知。首先，对“机器人”这一概念进行了界定，并追溯了其发展历程，让读者理解机器人技术是如何从概念走向现实，并在各个领域发挥着日益重要的作用。这一部分还探讨了不同类型的机器人，如工业机器人、服务机器人、移动机器人、人形机器人等，并简要介绍了它们在现代社会中的应用场景，激发读者对机器人技术潜力的兴趣。 随后，本书的核心之一——运动学——被深入剖析。运动学研究的是机器人如何运动，而忽略其运动的原因（力）。克雷格博士首先引入了齐次坐标（Homogeneous Coordinates）的概念，这是描述三维空间中刚体位姿（位置和姿态）及其运动的强大数学工具。通过齐次变换，可以统一表示平移和旋转，极大地简化了机器人运动的数学描述。 在此基础上，本书详细介绍了坐标系变换（Coordinate Transformation）。在机器人学中，定义和管理不同的坐标系至关重要，包括基坐标系（Base Frame）、末端执行器坐标系（End-Effector Frame）、关节坐标系（Joint Frame）等。理解不同坐标系之间的变换关系，是实现机器人路径规划和控制的基础。 接着，作者引出了齐次变换矩阵（Homogeneous Transformation Matrix），这是表示两坐标系之间相对位姿的通用方法。通过一系列的齐次变换矩阵的乘积，可以建立起机器人各个连杆之间的位姿关系，并最终推导出机器人末端执行器的位姿（Forward Kinematics）。正运动学是理解机器人如何到达指定位置和姿态的基础。 然而，在实际应用中，我们往往更关心的是如何根据期望的末端执行器位姿来确定各个关节的角度，这就是逆运动学（Inverse Kinematics）。本书对逆运动学的求解进行了详尽的阐述，介绍了多种方法，包括解析法（对于某些简单的机器人结构）和数值法（如雅可比方法、牛顿-拉夫逊方法等），并讨论了逆运动学解的唯一性、多解性以及奇异点问题。 此外，雅可比矩阵（Jacobian Matrix）作为连接关节速度和末端执行器速度的桥梁，在机器人学中扮演着关键角色。本书深入讲解了雅可比矩阵的建立及其在速度计算、奇异性分析以及动态控制中的应用。 第二部分：机器人动力学与控制 在掌握了机器人的几何运动特性后，本书将视角转向了驱动机器人运动的“原因”——动力学（Dynamics）。动力学研究的是力和加速度之间的关系，它对于理解机器人如何产生运动、需要多大的力矩来驱动关节，以及机器人运动的稳定性和响应性至关重要。 克雷格博士详细介绍了建立机器人动力学模型的方法，主要包括拉格朗日方法（Lagrangian Dynamics）和牛顿-欧拉方法（Newton-Euler Dynamics）。拉格朗日方法通常从能量的角度出发，通过计算系统的动能和势能来推导运动方程，其优点在于可以得到全局一致的方程。牛顿-欧拉方法则更侧重于对每个连杆进行受力分析，然后应用牛顿第二定律和欧拉方程，逐步推导出整体的运动方程，其优点在于计算效率较高，尤其适用于实时控制。 本书将通过详细的推导过程，展示如何利用这些方法建立机器人连杆的动力学方程，这些方程通常以一种形式呈现：M(q)q̈ + C(q, q̇)q̇ + G(q) = τ，其中 M(q) 是惯性矩阵，C(q, q̇) 是科里奥利力和离心力项，G(q) 是重力项，q 是关节向量，q̇ 是关节速度向量，q̈ 是关节加速度向量，而 τ 是关节力矩/力向量。 掌握了动力学模型后，本书便进入了机器人控制（Robot Control）的范畴。控制是实现机器人精确、稳定、高效运动的关键。作者首先介绍了PID控制（比例-积分-微分控制），作为一种经典且广泛应用的反馈控制策略，并讨论了其在机器人关节控制中的具体实现和参数整定。 然而，传统的PID控制在面对机器人复杂动力学特性（如耦合效应、非线性等）时，性能可能受到限制。因此，本书也深入探讨了更先进的控制策略。这包括： 基于模型的控制（Model-Based Control）：利用精确的动力学模型，可以设计出更优越的控制器。例如，计算力矩控制（Computed Torque Control），通过计算所需的关节力矩来抵消非线性动力学效应，从而实现对机器人运动的精确跟踪。 自适应控制（Adaptive Control）：当机器人模型参数不确定或发生变化时，自适应控制器能够实时调整控制参数，以维持系统的性能。 鲁棒控制（Robust Control）：旨在设计对系统不确定性和外部扰动具有较高容忍度的控制器。 本书还强调了路径规划（Path Planning）与轨迹生成（Trajectory Generation）的重要性。在实现机器人的目标运动之前，需要规划出一条从起点到终点的路径，并生成一条平滑、可执行的轨迹。这涉及到对工作空间和关节空间的探索，以及考虑运动学和动力学约束。 第三部分：机器人感知与导航 除了精确的运动控制，机器人要智能地执行任务，还需要感知周围的环境并进行导航。本书的这一部分，将读者引入了机器人感知（Robot Perception）的迷人世界。 传感器技术（Sensor Technologies）是机器人感知的基石。本书会详细介绍各种用于机器人学的传感器，包括： 视觉传感器（Vision Sensors）：如摄像头，用于获取图像信息，进行目标识别、场景理解、位姿估计等。 距离传感器（Range Sensors）：如激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、结构光传感器等，用于测量距离，构建环境地图。 触觉传感器（Tactile Sensors）：用于感知接触力、压力分布等，尤其在精细操作和人机交互中至关重要。 惯性测量单元（IMU）：集成加速度计和陀螺仪，用于测量机器人的姿态和运动。 编码器（Encoders）：用于测量关节的角度和速度。 在介绍完传感器之后，本书将重点讲解数据融合（Data Fusion）。由于机器人通常会使用多种传感器，如何有效地融合来自不同传感器的数据，以获得更准确、更全面的环境信息，是机器人感知中的一个重要挑战。 机器人导航（Robot Navigation）是机器人自主行动的核心能力。本书会深入探讨以下关键技术： 定位（Localization）：机器人知道自己在世界中的位置和姿态。这包括单传感器定位（如GPS）和多传感器融合定位（如SLAM）。 建图（Mapping）：机器人构建其所处环境的地图。这可以是占据栅格地图（Occupancy Grid Maps）、特征地图（Feature Maps）等。 路径规划（Path Planning）：在已知的地图上，找到一条从当前位置到目标位置的有效路径。本书会介绍经典的路径规划算法，如A算法、Dijkstra算法，以及概率路线图（PRM）和快速探索随机树（RRT）等采样基方法。 运动控制（Motion Control）：基于规划好的路径，机器人能够以安全、平稳的方式移动，避免碰撞。 第四部分：机器人智能与应用 机器人技术的最终目标是实现更高级别的智能，使其能够理解环境、做出决策并执行复杂任务。本书的最后一部分，将目光投向了机器人智能（Robot Intelligence）以及机器人应用（Robot Applications）。 人工智能（Artificial Intelligence）在机器人学中的作用日益凸显。本书会介绍与机器人智能相关的关键AI技术： 机器学习（Machine Learning）：用于机器人从数据中学习，例如学习识别物体、学习控制策略、学习环境模型等。 计算机视觉（Computer Vision）：在感知部分的基础上，进一步深入探讨如何让机器人“看懂”世界，包括目标检测、目标跟踪、语义分割、三维重建等。 自然语言处理（Natural Language Processing）：使机器人能够理解和生成人类语言，实现更自然的交互。 规划与决策（Planning and Decision Making）：使机器人能够根据当前环境和任务目标，制定最优行动方案。这可能涉及到有限状态机（Finite State Machines）、行为树（Behavior Trees）以及更复杂的强化学习（Reinforcement Learning）方法。 本书还会展望人机交互（Human-Robot Interaction）的未来，探讨如何设计更安全、更直观、更友好的机器人交互方式，使机器人能够与人类协同工作。 最后，本书会列举和分析机器人学的广泛应用领域。从工业自动化中的装配、焊接、搬运，到医疗健康领域的微创手术机器人、康复机器人，再到服务机器人（如清洁机器人、导览机器人、送餐机器人）、无人驾驶汽车、太空探索、农业机器人、搜救机器人等等。通过这些鲜活的案例，读者可以更直观地感受到机器人技术对社会各个层面的深刻影响，并激发其在这些领域进行深入研究或创新的热情。 特色与价值 《机器人学导论》第四版之所以成为经典，在于其： 系统性与全面性：本书几乎涵盖了机器人学所有核心的理论知识和关键技术，为读者提供了一个完整的知识框架。 严谨的数学基础：作者在讲解过程中，注重数学公式的推导和逻辑的严密性，为读者打下坚实的理论基础。 丰富的例题与图示：书中配有大量的插图、示意图以及计算示例，有助于读者理解抽象的概念，并掌握具体的计算方法。 清晰的结构与易读性：本书的章节划分逻辑清晰，语言表达准确流畅，即使是初学者也能循序渐进地学习。 前沿性的视野：在经典内容的基础上，本书也适时地融入了当前机器人学领域的一些前沿发展和研究方向，为读者指明了未来的探索路径。 总而言之，《机器人学导论》第四版是一部集理论深度、实践指导和前沿洞察于一体的机器人学领域的权威著作。无论您是正在系统学习机器人学的学生，还是致力于机器人技术研发的工程师，或是对这一前沿领域充满好奇的研究者，本书都将是您宝贵的知识财富和不可或缺的参考指南。它将帮助您建立起对机器人学的深刻理解，掌握关键的核心技术，并为未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名业余爱好者，我一直对机器人技术的发展非常关注，也尝试阅读过一些相关的书籍。然而，许多书要么过于理论化，让人望而却步；要么过于浅显，无法满足我对深入了解的渴望。直到我遇到了这本《机器人学导论》（第四版），我才找到了那个平衡点。作者的叙述风格非常平易近人，即使是复杂的概念，也能被他清晰地拆解开来。我特别欣赏他对机器人系统组成部分的详细介绍，从机械臂的自由度到各种传感器的工作原理，再到控制系统的基本架构，都进行了非常细致的讲解。书中的一些思考题和案例分析，也促使我去主动思考和探索，而不是被动地接受信息。我发现，通过这本书，我不仅理解了机器人是如何被制造出来的，更重要的是，我开始理解了它们是如何“思考”和“行动”的。虽然我可能不会成为一名机器人工程师，但这本书让我对这个令人兴奋的领域有了更深刻的认识和更系统的理解，这对我来说已经足够了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的机械工程专业的学生，一直对机器人技术有浓厚的兴趣，于是选择了这本《机器人学导论》（第四版）作为我的学习参考书。不得不说，克雷格教授的著作在学术深度和实践关联性上都做得相当出色。书中对机器人本体建模、传感器技术、控制系统设计等关键领域的讲解，都力求严谨而全面。我特别喜欢作者在介绍理论概念时，总是能紧密联系实际的工程问题，这让我能够清晰地看到理论是如何转化为实际应用的。例如，在讲解末端执行器设计时，书中不仅讨论了各种类型的夹爪和工具，还深入分析了它们在不同应用场景下的优缺点。此外，书中对路径规划和导航算法的论述，也非常详尽，为我理解自主移动机器人的核心技术打下了坚实的基础。虽然有些章节需要反复阅读和思考，但每一次的深入都会有新的收获。书中大量的图表和插图，也极大地提升了阅读的效率和理解的深度。总的来说，这是一本值得反复品读的经典之作，对于任何希望在机器人领域深入发展的读者来说，都是不可或缺的资源。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器人学导论》（第四版）真是让我大开眼界。作为一个对机器人技术充满好奇但又并非科班出身的读者，我一直在寻找一本既能提供扎实理论基础，又能清晰解释实际应用的入门读物。克雷格教授的这本书无疑是我的不二之选。它没有一开始就抛出艰涩难懂的数学公式，而是从最基本的概念入手，比如什么是机器人，它们是如何工作的，以及在现实世界中的应用场景。我尤其欣赏作者在讲解过程中穿插的丰富案例，从工业自动化到医疗辅助，再到探索未知领域，这些生动的例子让我对机器人学的广阔前景有了更直观的认识。书中对机器人手臂的运动学和动力学部分的阐述，虽然涉及了一些数学，但作者的解释方式非常循序渐进，能够帮助我逐步理解这些核心概念。即使是对微积分不太熟悉的读者，也能通过仔细研读和配合书中的图示，慢慢掌握其中的逻辑。我还会时不时地翻看附录，那里提供了很多有用的数学工具和背景知识，对于巩固理解非常有帮助。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我进入机器人学的世界。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对机器人这一领域的未来发展充满期待，尤其是在人工智能与自动化技术日益融合的当下。我一直想寻找一本能够系统地梳理机器人学发展脉络、深入剖析其核心技术并展望其未来方向的著作。克雷格教授的《机器人学导论》（第四版）恰好满足了我的这一需求。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次对机器人学思想史的探索。作者在梳理机器人学的历史演进时，能够清晰地指出关键的技术突破和理论创新。在讲解机器人感知、决策和执行这三大核心能力时，书中不仅阐述了相关的技术原理，还深入探讨了不同技术路线的优劣以及它们在实际应用中的挑战。我尤其喜欢作者对于未来机器人发展趋势的思考，例如人机协作、仿生机器人以及软机器人等前沿话题的讨论，这让我对这个领域充满了无限的遐想。总而言之，这本书是一本兼具深度、广度和前瞻性的优秀读物，它不仅解答了我现有的疑问，更激发了我对未来机器人技术更多的好奇与探索。

评分☆☆☆☆☆

我的工作与自动化领域息息相关，长期以来，我一直在寻找一本能够提供关于机器人学全面而深入的指导性著作。克雷格教授的《机器人学导论》（第四版）无疑是市场上的一股清流。它不是一本简单的操作手册，而是一本真正能够帮助读者建立起对机器人学整体认知体系的学术专著。书中对机器人正逆运动学、雅可比矩阵、关节空间和笛卡尔空间控制等核心概念的阐释，逻辑严谨，论证清晰。作者在引入新概念时，总是能够循序渐进，并给出充分的数学推导和物理意义的解释，使得读者在掌握技术细节的同时，也能理解其背后的原理。我尤其赞赏书中对机器人动力学和高级控制策略的介绍，这对于理解复杂机器人系统的动态行为至关重要。虽然部分内容需要一定的工程背景知识才能完全领会，但其内容的价值和启发性是毋庸置疑的。这本书为我在实际工作中解决相关技术难题提供了宝贵的理论指导和思路。