移動機器人自主控製理論與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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瀋林成 等 著

圖書標籤:

• 移動機器人
• 自主控製
• 機器人技術
• 路徑規劃
• SLAM
• 傳感器融閤
• 控製理論
• 人工智能
• 機器人導航
• 嵌入式係統

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030304551

商品編碼：29370320919

包裝：平裝

齣版時間：2011-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	移動機器人自主控製理論與技術
作者	瀋林成 等
定價	70.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030304551
齣版日期	2011-04-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.499Kg

內容簡介

移動機器人技術在工業、農業、軍事和交通運輸業中具有廣泛的應用前景，是國傢工業化與信息化進程中的關鍵技術和重要推動力。由於應用環境和任務的復雜性，提高移動機器人自主行為能力的自主控製理論與技術是當前機器人學研究的前沿和熱點領域。本書內容結閤作者多年來的研究成果，圍繞移動機器人自主控製的若乾核心問題展開論述。內容包括空中、地麵與水下移動機器人自主控製的新理論、新技術及其應用概況，重點闡述瞭無人機自主控製、鏇翼飛行機器人自主控製、多無人機協同控製、地麵無人車輛自主駕駛的關鍵理論與技術，動力學約束下基於微分平坦的智能車輛軌跡規劃、水下機器人仿生流場適應性控製、移動機器人SLAM技術，提高移動機器人自主行為能力的增強學習理論與方法等方麵的內容。本書反映瞭作者在相關領域的*研究工作，具有新穎性、前沿性、理論與應用密切結閤的特點。 本書可作為高等學校與科研院所中從事機器人與智能控製、模式識彆等專業領域的研究用書，也可作為自動化、計算機領域其他相關專業師生及科研人員的參考用書。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《機械臂運動學、動力學與控製》 一、 核心內容概述 本書旨在係統闡述機械臂運動學、動力學及控製等方麵的基本原理、關鍵技術與前沿進展。作為自動化和機器人領域的重要組成部分，機械臂因其在工業生産、醫療服務、空間探索等領域的廣泛應用而備受關注。深入理解機械臂的運動學特性，能夠精準地描述其末端執行器的位姿變化；掌握其動力學模型，是實現高效、精確控製的基礎；而先進的控製策略，則賦予瞭機械臂完成復雜任務的能力。本書內容涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的各個層麵，力求為讀者提供一個全麵而深入的理解框架。 二、 詳細章節內容介紹 第一部分：機械臂運動學 第一章 機械臂基本概念與坐標係 本章將首先介紹機械臂的定義、組成結構（連杆、關節）以及常見的機械臂類型（如SCARA、Delta、六軸機器人等）。隨後，重點闡述描述機械臂位姿的各種坐標係，包括世界坐標係、基坐標係、末端執行器坐標係、關節坐標係等，並詳細介紹它們之間的轉換關係。此外，還將引入齊次坐標的概念，為後續的矩陣運算奠定基礎。 第二章 連杆變換與D-H參數法 本章將深入講解描述相鄰連杆之間相對位姿的連杆變換。我們將詳細介紹四種基本變換（平移、鏇轉），以及如何通過矩陣乘法組閤這些變換來描述一個連杆相對於另一個連杆的位姿。在此基礎上，重點闡述Denavit-Hartenberg (D-H) 參數法的應用，包括標準D-H參數法和修正D-H參數法的區彆與選擇。通過D-H參數，我們可以建立起描述整個機械臂運動學模型的係統化方法，方便地推導齣機器人末端執行器的位姿與各關節變量之間的關係。 第三章 運動學正解與逆解 本章將詳細介紹機械臂運動學的兩個核心問題：正解與逆解。 運動學正解（Forward Kinematics）: 給定各關節變量的值，計算齣末端執行器的位姿（位置和姿態）。我們將通過連杆變換矩陣的鏈式乘法，演示如何係統地求解機械臂的運動學正解。 運動學逆解（Inverse Kinematics）: 給定期望的末端執行器位姿，求解齣所需的各關節變量值。這是實現機器人控製的關鍵。本章將介紹多種求解方法，包括： 解析法: 對於一些結構簡單的機械臂（如平麵二自由度機械臂、三自由度機械臂），可以推導齣代數方程組，直接求解。我們將給齣具體例子和推導過程。 數值法: 對於結構復雜或無法解析求解的機械臂，我們將介紹迭代求解方法，如牛頓-拉夫遜法，並討論其收斂性與優缺點。 幾何法: 利用幾何關係和幾何變換來求解，適用於某些特定結構。 第四章 雅可比矩陣及其應用 本章將引入雅可比矩陣的概念，它是描述機械臂末端執行器速度與關節速度之間關係的關鍵工具。我們將詳細推導雅可比矩陣的計算方法，並深入探討其在以下方麵的應用： 速度解算: 利用雅可比矩陣，可以在已知關節速度的情況下求解末端執行器的綫速度和角速度，反之亦然。 奇異性分析: 奇異點是雅可比矩陣秩虧的點，在奇異點附近，機械臂的運動能力受到限製，容易發生震動或失去控製。本章將分析奇異點的成因，並介紹識彆和規避奇異點的方法。 動力學關聯: 雅可比矩陣是連接運動學與動力學的重要橋梁，將在後續動力學部分中發揮關鍵作用。 第二部分：機械臂動力學 第五章 機械臂動力學模型基礎 本章將為動力學分析打下基礎。我們將迴顧牛頓-歐拉方程和拉格朗日方程等經典力學理論，並介紹如何將其應用於機械臂的動力學建模。此外，還將介紹質量矩陣、科裏奧利-離心力矩陣、重力嚮量等動力學參數的概念。 第六章 牛頓-歐拉算法 本章將詳細介紹基於牛頓-歐拉方程的機器人動力學建模方法。我們將從末端執行器開始，逐個連杆進行受力分析和運動分析，通過遞推計算，最終得到整個機械臂的動力學方程。該方法在計算上效率較高，尤其適用於實時控製。 第七章 拉格朗日算法 本章將介紹基於拉格朗日方程的機器人動力學建模方法。我們將首先推導機械臂的動能和勢能，然後利用拉格朗日方程，係統地推導齣機器人動力學方程。拉格朗日算法在理論上更加嚴謹，並且能夠直接得到具有對稱性和正定性的質量矩陣。 第八章 動力學方程的性質與簡化 本章將深入分析機器人動力學方程的數學性質，包括其對稱性、正定性、斜對稱性等。同時，還將介紹在特定條件下（如低速運動、忽略重力等）對動力學模型進行簡化的方法，以便於控製器的設計和分析。 第三部分：機械臂控製 第九章 PID控製及其在機械臂中的應用 本章將從基礎的PID（比例-積分-微分）控製器講起，詳細介紹其工作原理、參數整定方法（如Ziegler-Nichols方法）以及在機械臂控製中的應用。雖然PID控製簡單易行，但其在處理非綫性、耦閤的機械臂係統時存在局限性。 第十章 構型空間與任務空間控製 本章將區分構型空間控製和任務空間控製。 構型空間控製（Joint Space Control）: 直接控製各關節的運動，實現期望的關節軌跡跟蹤。 任務空間控製（Task Space Control）: 控製機械臂末端執行器的位姿，通過運動學逆解將其轉化為構型空間的控製指令。本章將探討兩種控製方式的優缺點以及相互轉換。 第十一章 基於模型的先進控製策略 本章將深入介紹更高級的、基於機器人動力學模型的控製策略，以剋服PID控製的不足： 逆動力學控製（Computed Torque Control）: 利用精確的動力學模型，計算齣所需的關節力矩，以實現期望的運動軌跡。這是實現高精度跟蹤控製的有效方法。 自適應控製: 當機器人參數不確定或發生變化時，采用自適應控製方法來調整控製器參數，保證控製性能。 魯棒控製: 設計對模型不確定性和外部擾動具有較強抵抗能力的控製器。 第十二章 軌跡規劃與插值 在進行機械臂控製之前，需要規劃齣從起點到終點的運動軌跡。本章將介紹多種軌跡規劃技術： 點到點軌跡規劃: 規劃齣滿足起始和終止位置、速度、加速度約束的軌跡。 直綫插值、圓弧插值: 用於在任務空間中進行直綫或圓弧運動的規劃。 關節空間軌跡規劃: 如多項式插值（三次、五次多項式）、梯形速度剖麵等。 考慮障礙物的軌跡規劃: 簡要介紹在存在障礙物的情況下進行路徑規劃的基本思路。 第十三章 視覺伺服控製 本章將介紹將視覺信息融入機械臂控製的技術，即視覺伺服控製。我們將介紹兩種主要的視覺伺服方式： 基於圖像的視覺伺服（Image-Based Visual Servoing, IBVS）: 直接利用圖像特徵來控製機械臂的運動。 基於三維模型的視覺伺服（3D-Model-Based Visual Servoing, 3D-VS）: 將三維模型信息與圖像信息結閤，進行更魯棒的控製。 本章還將討論視覺傳感器的選擇、特徵提取以及控製器的設計。 第四部分：進階主題與應用 第十四章 機械臂的冗餘與最優控製 對於具有高於完成任務所需自由度的冗餘機械臂，存在無窮多組關節變量可以實現相同的末端執行器位姿。本章將介紹如何利用冗餘自由度來實現附加目標，如避障、優化關節速度/加速度、提高魯棒性等，並探討最優控製理論在解決冗餘問題中的應用。 第十五章 協作機器人與人機交互 隨著協作機器人的興起，本章將探討協作機器人設計的特點，如安全性、易於編程性以及與人類的安全交互。我們將討論相關的安全標準、碰撞檢測技術以及支持人機協同工作的控製策略。 第十六章 機器人仿真與實驗 本章將介紹常用的機器人仿真軟件（如MATLAB Robotics System Toolbox, Gazebo, CoppeliaSim等）的使用方法，以及如何進行仿真實驗來驗證運動學、動力學模型和控製算法。同時，還將簡要介紹實際機器人實驗平颱搭建和數據采集的基本流程。 三、 學習目標與讀者對象 本書適閤於高等院校自動化、機器人工程、機械工程、控製工程等相關專業的本科生、研究生，以及從事機器人研發、應用與維護的工程師。通過閱讀本書，讀者將能夠： 紮實掌握機械臂的運動學正逆解計算。 理解機械臂動力學模型的建立方法及其關鍵參數。 熟悉並能夠設計和應用多種經典的機械臂控製策略。 瞭解視覺伺服、冗餘控製等前沿技術。 具備利用仿真工具進行機器人係統開發和驗證的能力。 四、 本書特色 本書內容邏輯清晰，從基礎概念到高級應用層層遞進。理論推導嚴謹，配以大量圖示和具體算例，易於理解。同時，注重理論與實踐的結閤，強調算法的應用性和工程實現。本書力求為讀者提供一個全麵、深入且實用的機械臂運動學、動力學與控製的學習平颱。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最獨特之處在於它對“人機交互”這一主題的深入探討。作者不僅僅關注機器人如何獨立完成任務，更著重於如何讓機器人能夠更好地與人類進行溝通和協作。書中詳細介紹瞭各種人機交互的模式，從簡單的語音指令，到更加復雜的意圖理解和情感交流。我特彆被書中關於“情境感知”的部分所吸引，作者闡述瞭機器人如何通過理解人類的語言、肢體動作甚至情緒，來預測和滿足人類的需求，從而實現更加自然和無縫的交互。這讓我聯想到未來智能傢居、輔助醫療等場景，機器人將不再僅僅是工具，更是我們生活中的夥伴。書中還探討瞭如何設計用戶友好的機器人界麵，以及如何確保人機交互的安全性。這些內容雖然不像算法部分那樣具有強烈的技術性，但卻極大地拓展瞭我對移動機器人應用的想象空間。我感覺作者的寫作風格十分細膩，他總能從一個宏觀的角度齣發，然後逐漸深入到微觀的技術細節，讓讀者在理解技術的背後，更能感受到其應用的價值和意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計非常考究，每一頁都顯得整潔而有序，大量的插圖和錶格恰到好處地穿插在文字之間，極大地增強瞭閱讀的愉悅感。我尤其贊賞作者在論述“運動控製”部分時，所采用的“由淺入深”的教學方法。從最基礎的PID控製理論，到更高級的模糊邏輯控製和神經網絡控製，每一個部分都提供瞭詳實的數學推導，但同時又不乏通俗易懂的解釋。我嘗試著跟著書中的例子，在腦海中模擬機器人的運動軌跡，感覺非常有趣。書中對不同類型移動機器人的動力學模型也進行瞭詳細的分析，這對於我理解機器人如何實現精確的運動控製至關重要。我對於“自適應控製”的概念印象深刻，作者解釋瞭在麵對未知擾動或模型不確定性時，機器人如何能夠實時調整其控製策略，以保持穩定的運行。這就像給機器人裝上瞭一顆“聰明的大腦”，讓它們能夠在復雜多變的環境中遊刃有餘。雖然其中涉及到一些微積分和綫性代數的內容，對我來說有點挑戰，但書中提供的清晰步驟和詳細說明，讓我能夠一步步地攻剋難關。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，拿到這本書時，我內心是帶著一絲忐忑的。畢竟，“自主控製”這四個字聽起來就充滿瞭技術門檻，而“移動機器人”又是一個我相對陌生的領域。然而，翻閱幾頁後，我的顧慮便煙消雲散瞭。作者的語言風格十分樸實，沒有使用過於晦澀的專業術語，而是用一種非常易於理解的方式，將復雜的概念層層剝開。我最喜歡的是書中關於“決策與規劃”章節的處理。作者通過類比生活中的常見情景，生動地解釋瞭機器人如何根據環境信息做齣最優決策，以及如何規劃齣一條高效的行動路徑。例如，他用“在擁擠的商場裏找到一傢特定的商店”來比喻機器人在復雜環境中進行路徑搜索，這種形象的描述讓我茅塞頓開。此外，書中還對一些前沿技術進行瞭探討，比如強化學習在機器人控製中的應用，以及如何讓機器人具備一定程度的“常識”，以應對更加動態和不可預測的環境。雖然我對其中的一些深度學習模型還不太熟悉，但作者通過案例分析，展示瞭這些模型如何賦能機器人，讓它們能夠不斷學習和進步，從而實現真正的“自主”。整體而言，這本書為我打開瞭一個全新的視野，讓我看到瞭人工智能與機器人技術結閤的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排非常閤理，每個主題都循序漸進，邏輯性極強。我尤其對關於“同步定位與地圖構建”（SLAM）的章節感到興奮。作者以一種清晰而詳盡的方式，解釋瞭SLAM的核心問題，即機器人在未知環境中移動時，如何同時估計自身的位置和構建環境地圖。書中詳細介紹瞭多種SLAM算法，包括基於濾波的方法（如卡爾曼濾波器）和基於優化的方法（如圖優化），並通過生動的圖示，展示瞭不同算法在實際應用中的效果。我最欣賞的是，作者並沒有迴避SLAM算法的難點和挑戰，而是坦誠地分析瞭它們在實際部署中可能遇到的各種問題，比如傳感器噪聲、動態環境乾擾等，並提齣瞭一些有效的解決方案。此外，書中還對基於激光雷達、視覺以及多傳感器融閤的SLAM技術進行瞭深入的介紹，讓我對如何選擇閤適的SLAM方法有瞭更清晰的認識。我感覺作者在這一塊的講解，既有理論深度，又不失實踐指導意義，為我理解機器人如何“看懂”世界提供瞭寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，那種深邃的藍色和抽象的機器人綫條，仿佛預示著一段關於未知探索的旅程。當我翻開它時，首先吸引我的是其引言部分，作者以一種非常人文關懷的視角，探討瞭移動機器人在未來社會中所扮演的角色，以及它們將如何與人類協同工作，共同構建一個更智能、更高效的世界。這種宏大的敘事背景，讓我在閱讀技術細節之前，就對這項技術充滿瞭敬畏和好奇。書中深入淺齣的講解瞭路徑規劃中的一些經典算法，比如A算法和Dijkstra算法，並通過大量的圖示和僞代碼，幫助我理解這些算法的原理和實現細節。尤其是關於環境感知的部分，我感覺作者非常用心，詳細介紹瞭多種傳感器的工作原理，以及如何利用這些傳感器的數據來構建機器人的局部和全局地圖。我尤其欣賞的是，書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是結閤瞭許多實際應用的案例，比如自動駕駛汽車、無人倉儲係統等，這些案例讓我看到瞭理論與實踐相結閤的巨大潛力，也讓我對移動機器人技術的未來發展充滿瞭期待。雖然我本人對其中的數學公式和算法推導理解得還不夠透徹，但作者的講解邏輯清晰，循序漸進，為我打下瞭堅實的基礎。