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沈林成 等 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030304551

商品编码：29370320919

包装：平装

出版时间：2011-04-01

图书基本信息
图书名称	移动机器人自主控制理论与技术
作者	沈林成 等
定价	70.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030304551
出版日期	2011-04-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.499Kg

内容简介

移动机器人技术在工业、农业、军事和交通运输业中具有广泛的应用前景，是国家工业化与信息化进程中的关键技术和重要推动力。由于应用环境和任务的复杂性，提高移动机器人自主行为能力的自主控制理论与技术是当前机器人学研究的前沿和热点领域。本书内容结合作者多年来的研究成果，围绕移动机器人自主控制的若干核心问题展开论述。内容包括空中、地面与水下移动机器人自主控制的新理论、新技术及其应用概况，重点阐述了无人机自主控制、旋翼飞行机器人自主控制、多无人机协同控制、地面无人车辆自主驾驶的关键理论与技术，动力学约束下基于微分平坦的智能车辆轨迹规划、水下机器人仿生流场适应性控制、移动机器人SLAM技术，提高移动机器人自主行为能力的增强学习理论与方法等方面的内容。本书反映了作者在相关领域的*研究工作，具有新颖性、前沿性、理论与应用密切结合的特点。 本书可作为高等学校与科研院所中从事机器人与智能控制、模式识别等专业领域的研究用书，也可作为自动化、计算机领域其他相关专业师生及科研人员的参考用书。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《机械臂运动学、动力学与控制》 一、 核心内容概述 本书旨在系统阐述机械臂运动学、动力学及控制等方面的基本原理、关键技术与前沿进展。作为自动化和机器人领域的重要组成部分，机械臂因其在工业生产、医疗服务、空间探索等领域的广泛应用而备受关注。深入理解机械臂的运动学特性，能够精准地描述其末端执行器的位姿变化；掌握其动力学模型，是实现高效、精确控制的基础；而先进的控制策略，则赋予了机械臂完成复杂任务的能力。本书内容涵盖了从基础概念到高级应用的各个层面，力求为读者提供一个全面而深入的理解框架。 二、 详细章节内容介绍 第一部分：机械臂运动学 第一章 机械臂基本概念与坐标系 本章将首先介绍机械臂的定义、组成结构（连杆、关节）以及常见的机械臂类型（如SCARA、Delta、六轴机器人等）。随后，重点阐述描述机械臂位姿的各种坐标系，包括世界坐标系、基坐标系、末端执行器坐标系、关节坐标系等，并详细介绍它们之间的转换关系。此外，还将引入齐次坐标的概念，为后续的矩阵运算奠定基础。 第二章 连杆变换与D-H参数法 本章将深入讲解描述相邻连杆之间相对位姿的连杆变换。我们将详细介绍四种基本变换（平移、旋转），以及如何通过矩阵乘法组合这些变换来描述一个连杆相对于另一个连杆的位姿。在此基础上，重点阐述Denavit-Hartenberg (D-H) 参数法的应用，包括标准D-H参数法和修正D-H参数法的区别与选择。通过D-H参数，我们可以建立起描述整个机械臂运动学模型的系统化方法，方便地推导出机器人末端执行器的位姿与各关节变量之间的关系。 第三章 运动学正解与逆解 本章将详细介绍机械臂运动学的两个核心问题：正解与逆解。 运动学正解（Forward Kinematics）: 给定各关节变量的值，计算出末端执行器的位姿（位置和姿态）。我们将通过连杆变换矩阵的链式乘法，演示如何系统地求解机械臂的运动学正解。 运动学逆解（Inverse Kinematics）: 给定期望的末端执行器位姿，求解出所需的各关节变量值。这是实现机器人控制的关键。本章将介绍多种求解方法，包括： 解析法: 对于一些结构简单的机械臂（如平面二自由度机械臂、三自由度机械臂），可以推导出代数方程组，直接求解。我们将给出具体例子和推导过程。 数值法: 对于结构复杂或无法解析求解的机械臂，我们将介绍迭代求解方法，如牛顿-拉夫逊法，并讨论其收敛性与优缺点。 几何法: 利用几何关系和几何变换来求解，适用于某些特定结构。 第四章 雅可比矩阵及其应用 本章将引入雅可比矩阵的概念，它是描述机械臂末端执行器速度与关节速度之间关系的关键工具。我们将详细推导雅可比矩阵的计算方法，并深入探讨其在以下方面的应用： 速度解算: 利用雅可比矩阵，可以在已知关节速度的情况下求解末端执行器的线速度和角速度，反之亦然。 奇异性分析: 奇异点是雅可比矩阵秩亏的点，在奇异点附近，机械臂的运动能力受到限制，容易发生震动或失去控制。本章将分析奇异点的成因，并介绍识别和规避奇异点的方法。 动力学关联: 雅可比矩阵是连接运动学与动力学的重要桥梁，将在后续动力学部分中发挥关键作用。 第二部分：机械臂动力学 第五章 机械臂动力学模型基础 本章将为动力学分析打下基础。我们将回顾牛顿-欧拉方程和拉格朗日方程等经典力学理论，并介绍如何将其应用于机械臂的动力学建模。此外，还将介绍质量矩阵、科里奥利-离心力矩阵、重力向量等动力学参数的概念。 第六章 牛顿-欧拉算法 本章将详细介绍基于牛顿-欧拉方程的机器人动力学建模方法。我们将从末端执行器开始，逐个连杆进行受力分析和运动分析，通过递推计算，最终得到整个机械臂的动力学方程。该方法在计算上效率较高，尤其适用于实时控制。 第七章 拉格朗日算法 本章将介绍基于拉格朗日方程的机器人动力学建模方法。我们将首先推导机械臂的动能和势能，然后利用拉格朗日方程，系统地推导出机器人动力学方程。拉格朗日算法在理论上更加严谨，并且能够直接得到具有对称性和正定性的质量矩阵。 第八章 动力学方程的性质与简化 本章将深入分析机器人动力学方程的数学性质，包括其对称性、正定性、斜对称性等。同时，还将介绍在特定条件下（如低速运动、忽略重力等）对动力学模型进行简化的方法，以便于控制器的设计和分析。 第三部分：机械臂控制 第九章 PID控制及其在机械臂中的应用 本章将从基础的PID（比例-积分-微分）控制器讲起，详细介绍其工作原理、参数整定方法（如Ziegler-Nichols方法）以及在机械臂控制中的应用。虽然PID控制简单易行，但其在处理非线性、耦合的机械臂系统时存在局限性。 第十章 构型空间与任务空间控制 本章将区分构型空间控制和任务空间控制。 构型空间控制（Joint Space Control）: 直接控制各关节的运动，实现期望的关节轨迹跟踪。 任务空间控制（Task Space Control）: 控制机械臂末端执行器的位姿，通过运动学逆解将其转化为构型空间的控制指令。本章将探讨两种控制方式的优缺点以及相互转换。 第十一章 基于模型的先进控制策略 本章将深入介绍更高级的、基于机器人动力学模型的控制策略，以克服PID控制的不足： 逆动力学控制（Computed Torque Control）: 利用精确的动力学模型，计算出所需的关节力矩，以实现期望的运动轨迹。这是实现高精度跟踪控制的有效方法。 自适应控制: 当机器人参数不确定或发生变化时，采用自适应控制方法来调整控制器参数，保证控制性能。 鲁棒控制: 设计对模型不确定性和外部扰动具有较强抵抗能力的控制器。 第十二章 轨迹规划与插值 在进行机械臂控制之前，需要规划出从起点到终点的运动轨迹。本章将介绍多种轨迹规划技术： 点到点轨迹规划: 规划出满足起始和终止位置、速度、加速度约束的轨迹。 直线插值、圆弧插值: 用于在任务空间中进行直线或圆弧运动的规划。 关节空间轨迹规划: 如多项式插值（三次、五次多项式）、梯形速度剖面等。 考虑障碍物的轨迹规划: 简要介绍在存在障碍物的情况下进行路径规划的基本思路。 第十三章 视觉伺服控制 本章将介绍将视觉信息融入机械臂控制的技术，即视觉伺服控制。我们将介绍两种主要的视觉伺服方式： 基于图像的视觉伺服（Image-Based Visual Servoing, IBVS）: 直接利用图像特征来控制机械臂的运动。 基于三维模型的视觉伺服（3D-Model-Based Visual Servoing, 3D-VS）: 将三维模型信息与图像信息结合，进行更鲁棒的控制。 本章还将讨论视觉传感器的选择、特征提取以及控制器的设计。 第四部分：进阶主题与应用 第十四章 机械臂的冗余与最优控制 对于具有高于完成任务所需自由度的冗余机械臂，存在无穷多组关节变量可以实现相同的末端执行器位姿。本章将介绍如何利用冗余自由度来实现附加目标，如避障、优化关节速度/加速度、提高鲁棒性等，并探讨最优控制理论在解决冗余问题中的应用。 第十五章 协作机器人与人机交互 随着协作机器人的兴起，本章将探讨协作机器人设计的特点，如安全性、易于编程性以及与人类的安全交互。我们将讨论相关的安全标准、碰撞检测技术以及支持人机协同工作的控制策略。 第十六章 机器人仿真与实验 本章将介绍常用的机器人仿真软件（如MATLAB Robotics System Toolbox, Gazebo, CoppeliaSim等）的使用方法，以及如何进行仿真实验来验证运动学、动力学模型和控制算法。同时，还将简要介绍实际机器人实验平台搭建和数据采集的基本流程。 三、 学习目标与读者对象 本书适合于高等院校自动化、机器人工程、机械工程、控制工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事机器人研发、应用与维护的工程师。通过阅读本书，读者将能够： 扎实掌握机械臂的运动学正逆解计算。 理解机械臂动力学模型的建立方法及其关键参数。 熟悉并能够设计和应用多种经典的机械臂控制策略。 了解视觉伺服、冗余控制等前沿技术。 具备利用仿真工具进行机器人系统开发和验证的能力。 四、 本书特色 本书内容逻辑清晰，从基础概念到高级应用层层递进。理论推导严谨，配以大量图示和具体算例，易于理解。同时，注重理论与实践的结合，强调算法的应用性和工程实现。本书力求为读者提供一个全面、深入且实用的机械臂运动学、动力学与控制的学习平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排非常合理，每个主题都循序渐进，逻辑性极强。我尤其对关于“同步定位与地图构建”（SLAM）的章节感到兴奋。作者以一种清晰而详尽的方式，解释了SLAM的核心问题，即机器人在未知环境中移动时，如何同时估计自身的位置和构建环境地图。书中详细介绍了多种SLAM算法，包括基于滤波的方法（如卡尔曼滤波器）和基于优化的方法（如图优化），并通过生动的图示，展示了不同算法在实际应用中的效果。我最欣赏的是，作者并没有回避SLAM算法的难点和挑战，而是坦诚地分析了它们在实际部署中可能遇到的各种问题，比如传感器噪声、动态环境干扰等，并提出了一些有效的解决方案。此外，书中还对基于激光雷达、视觉以及多传感器融合的SLAM技术进行了深入的介绍，让我对如何选择合适的SLAM方法有了更清晰的认识。我感觉作者在这一块的讲解，既有理论深度，又不失实践指导意义，为我理解机器人如何“看懂”世界提供了宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计非常考究，每一页都显得整洁而有序，大量的插图和表格恰到好处地穿插在文字之间，极大地增强了阅读的愉悦感。我尤其赞赏作者在论述“运动控制”部分时，所采用的“由浅入深”的教学方法。从最基础的PID控制理论，到更高级的模糊逻辑控制和神经网络控制，每一个部分都提供了详实的数学推导，但同时又不乏通俗易懂的解释。我尝试着跟着书中的例子，在脑海中模拟机器人的运动轨迹，感觉非常有趣。书中对不同类型移动机器人的动力学模型也进行了详细的分析，这对于我理解机器人如何实现精确的运动控制至关重要。我对于“自适应控制”的概念印象深刻，作者解释了在面对未知扰动或模型不确定性时，机器人如何能够实时调整其控制策略，以保持稳定的运行。这就像给机器人装上了一颗“聪明的大脑”，让它们能够在复杂多变的环境中游刃有余。虽然其中涉及到一些微积分和线性代数的内容，对我来说有点挑战，但书中提供的清晰步骤和详细说明，让我能够一步步地攻克难关。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最独特之处在于它对“人机交互”这一主题的深入探讨。作者不仅仅关注机器人如何独立完成任务，更着重于如何让机器人能够更好地与人类进行沟通和协作。书中详细介绍了各种人机交互的模式，从简单的语音指令，到更加复杂的意图理解和情感交流。我特别被书中关于“情境感知”的部分所吸引，作者阐述了机器人如何通过理解人类的语言、肢体动作甚至情绪，来预测和满足人类的需求，从而实现更加自然和无缝的交互。这让我联想到未来智能家居、辅助医疗等场景，机器人将不再仅仅是工具，更是我们生活中的伙伴。书中还探讨了如何设计用户友好的机器人界面，以及如何确保人机交互的安全性。这些内容虽然不像算法部分那样具有强烈的技术性，但却极大地拓展了我对移动机器人应用的想象空间。我感觉作者的写作风格十分细腻，他总能从一个宏观的角度出发，然后逐渐深入到微观的技术细节，让读者在理解技术的背后，更能感受到其应用的价值和意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种深邃的蓝色和抽象的机器人线条，仿佛预示着一段关于未知探索的旅程。当我翻开它时，首先吸引我的是其引言部分，作者以一种非常人文关怀的视角，探讨了移动机器人在未来社会中所扮演的角色，以及它们将如何与人类协同工作，共同构建一个更智能、更高效的世界。这种宏大的叙事背景，让我在阅读技术细节之前，就对这项技术充满了敬畏和好奇。书中深入浅出的讲解了路径规划中的一些经典算法，比如A算法和Dijkstra算法，并通过大量的图示和伪代码，帮助我理解这些算法的原理和实现细节。尤其是关于环境感知的部分，我感觉作者非常用心，详细介绍了多种传感器的工作原理，以及如何利用这些传感器的数据来构建机器人的局部和全局地图。我尤其欣赏的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了许多实际应用的案例，比如自动驾驶汽车、无人仓储系统等，这些案例让我看到了理论与实践相结合的巨大潜力，也让我对移动机器人技术的未来发展充满了期待。虽然我本人对其中的数学公式和算法推导理解得还不够透彻，但作者的讲解逻辑清晰，循序渐进，为我打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，拿到这本书时，我内心是带着一丝忐忑的。毕竟，“自主控制”这四个字听起来就充满了技术门槛，而“移动机器人”又是一个我相对陌生的领域。然而，翻阅几页后，我的顾虑便烟消云散了。作者的语言风格十分朴实，没有使用过于晦涩的专业术语，而是用一种非常易于理解的方式，将复杂的概念层层剥开。我最喜欢的是书中关于“决策与规划”章节的处理。作者通过类比生活中的常见情景，生动地解释了机器人如何根据环境信息做出最优决策，以及如何规划出一条高效的行动路径。例如，他用“在拥挤的商场里找到一家特定的商店”来比喻机器人在复杂环境中进行路径搜索，这种形象的描述让我茅塞顿开。此外，书中还对一些前沿技术进行了探讨，比如强化学习在机器人控制中的应用，以及如何让机器人具备一定程度的“常识”，以应对更加动态和不可预测的环境。虽然我对其中的一些深度学习模型还不太熟悉，但作者通过案例分析，展示了这些模型如何赋能机器人，让它们能够不断学习和进步，从而实现真正的“自主”。整体而言，这本书为我打开了一个全新的视野，让我看到了人工智能与机器人技术结合的无限可能。