具体描述
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《机器人学:建模、规划与控制》基本原理与技术方面主要集中在前六章，关注的是机械手结构，包括运动学、静力学与轨迹规划，机器人执行元件、传感器、控制单元技术。接下来的六章是提高部分的内容，主要是机械手动力学和运动控制、根据外部传感器数据（力与视觉）与环境交互、移动机器人与运动规划。内容简介
《机器人学:建模、规划与控制》在阐述机器人学基础知识的基础上介绍了机器人学的基本技术——建模、规划与控制。全书内容包括机器人运动学、微分运动学与静力学、轨迹规划、执行器与传感器、控制体系、机器人动力学、运动控制、力控制、视觉伺服以及移动机器人、机器人运动规划等。为了向学生传授实用技能，全书穿插有大量精心安排的实例和一些案例研究，其中多数进行了仿真。《机器人学:建模、规划与控制》中提出了许多研究性问题，并介绍和解释了如何采用恰当的工具寻求和获得面向工程的解决方案。此外，《机器人学:建模、规划与控制》每章末附有习题，供读者进一步思考和巩固所学内容；附录部分给出了线性代数、刚体力学、反馈控制、微分几何、图搜索算法等相关内容；《器人学:建模、规划与控制》还配有电子版的题解手册，包含了计算机求解问题的MATLAB源代码，可免费提供给采用《机器人学:建模、规划与控制》作为教材的教师。
精彩书评
非常棒！一本教材竞能将机器人的操控技术与移动技术从基础知识到前沿研究这么长跨度的内容囊括其中，并能在数学的深度和物理直觉两方面达到创造性的平衡。 ——奥萨马·卡迪（Oussama Khatib），美国斯坦福大学本书在对机器人力学、规划和控制这些内容的处理上达到了很好的平衡，令人享受到智力上的满足感；本书是每个有抱负的青年机器人研究者书架上的必备之书。 ——朴钟午（Frank Chongwoo Park），韩国首尔国立大学
本书清晰地解释了理解*新的机器人学所需要的物理和数学基础。毋庸置疑，这是本科高年级和研究生很好的教材！ ——中村吉彦（Yoshihiko Nakamura），日本东京大学
本书不仅提供了经典机器人学的坚实基础，而且保留了作为一本*威参考书的特性，可供进行机器人学最前沿和跨学科的专题研究。 ——安东尼奥·比基（Antonio Bicchi），意大利比萨大学
本书以面向前沿、实际应用的眼光，综合而又严谨地处理了不同学科的所有相关概念，使其成为研究生一年级机器人学课程的优秀教材。 ——维杰·库玛尔（Vijay Kumar），美国宾夕法尼亚大学
这是一本非常优秀的研究生用书，因其以严谨的形式涵盖了机器人学领域的基础，并实现了与技术层面的良好平衡。 ——亚历山大·泽林斯基（Alexander Zelinsky），澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO） 本书以条理清晰、前后一致和利于教学的方式介绍了机器人学的基本概念，使从本科生到科研人员的所有读者明白，一个有着自身基础的新学科诞生了。 ——让—保罗·劳蒙德（Jean—Paul Laumond），法国国家科学研究中心 系统分析与架构实验室（LAAS—CNRS）
目录
丛书序 前言 第1章引言 1.1机器人学 1.2机器人机械结构 1.2.1机器人机械手 1.2.2移动机器人 1.3工业机器人学 1.4先进机器人学 1.4.1野外机器人 1.4.2服务机器人 1.5机器人建模、规划与控制 1.5.1建模 1.5.2规划 1.5.3控制 参考资料 第2章运动学 2.1刚体的姿态 2.2旋转矩阵 2.2.1基本旋转 2.2.2向量的表示 2.2.3向量的旋转 2.3旋转矩阵的合成 2.4欧拉角 2.4.1ZYZ角 2.4.2RPY角 2.5角和轴 2.6单位四元数 2.7齐次变换 2.8正运动学 2.8.1开链 2.8.2Denavit—Hartenberg法 2.8.3闭链 2.9典型机械手结构运动学 2.9.1三连杆平面臂 2.9.2平行四边形臂 2.9.3球形臂 2.9.4拟人臂 2.9.5球形腕 2.9.6斯坦福机械手 2.9.7带球形腕的拟人臂 2.9.8DLR机械手 2.9.9类人机械手 2.10关节空间与操作空间 2.10.1工作空间 2.10.2运动学冗余 2.11运动学标定 2.12逆运动学问题 2.12.1三连杆平面臂的求解 2.12.2带球形腕机械手的求解 2.12.3球形臂的求解 2.12.4拟人臂的求解 2.12.5球形腕的求解 参考资料 习题 第3章微分运动学和静力学 3.1几何雅可比矩阵 3.1.1旋转矩阵求导 3.1.2连杆速度 3.1.3雅可比矩阵计算 3.2典型机械手结构的雅可比矩阵 3.2.1三连杆平面臂 3.2.2拟人臂 3.2.3斯坦福机械手 3.3运动学奇点 3.3.1奇点解耦 3.3.2腕奇点 3.3.3臂奇点 3.4冗余分析 3.5逆微分运动学 3.5.1冗余机械手 3.5.2运动学奇点 3.6分析雅可比矩阵 3.7逆运动学算法 3.7.1（广义—）逆雅可比矩阵 3.7.2雅可比矩阵转置 3.7.3方向误差 3.7.4二阶算法 3.7.5逆运动学算法之间的对比 3.8静力学 3.8.1运动静力学二元性 3.8.2速度和力变换 3.8.3闭链 3.9可操纵性椭球体 参考资料 习题 第4章轨迹规划 4.1路径和轨迹 4.2关节空间轨迹 4.2.1点对点运动 4.2.2通过系列点的运动 4.3操作空间轨迹 4.3.1路径基元 4.3.2位置 4.3.3指向 参考资料 习题 第5章执行器与传感器 5.1关节执行系统 5.1.1传动装置 5.1.2伺服发动机 5.1.3功率放大器 5.1.4能源 5.2驱动 5.2.1电气驱动 5.2.2液压驱动 5.2.3传动装置影响 5.2.4位置控制 5.3本体传感器 5.3.1位置传感器 5.3.2速度传感器 5.4外部传感器 5.4.1力传感器 5.4.2距离传感器 5.4.3视觉传感器 参考资料 习题 第6章控制体系 6.1功能体系 6.2编程环境 6.2.1示教 6.2.2面向机器人编程 6.3硬件体系 参考资料 习题 第7章动力学 7.1拉格朗日公式 7.1.1动能计算 7.1.2势能计算 7.1.3运动方程 7.2动力学模型的典型性质 7.2.1矩阵阵B—2C的反对称性 7.2.2动力学参数的线性性 7.3简单机械手结构的动力学模型 7.3.1两连杆笛卡儿臂 7.3.2两连杆平面臂 7.3.3平行四边形臂 7.4动力学参数辨识 7.5牛顿—欧拉公式 7.5.1连杆加速度 7.5.2递归算法 7.5.3示例 7.6动力学正解与逆解问题 7.7轨迹的动态标度 7.8操作空间动力学模型 7.9动力学可操作椭球 参考资料 习题 第8章运动控制 8.1控制问题 8.2关节空间控制 8.3分散控制 8.3.1独立关节控制 8.3.2分散前馈补偿 8.4计算转矩前馈控制 8.5集中控制 8.5.1重力补偿PD控制 8.5.2逆动力学控制 8.5.3鲁棒控制 8.5.4自适应控制 8.6操作空间控制 8.6.1总体方案 8.6.2重力补偿PD控制 8.6.3逆动力学控制 8.7不同控制方案的比较 参考资料 习题 第9章力控制 9.1机械手与外部环境的交互 9.2柔量控制 9.2.1被动柔量 9.2.2主动柔量 9.3阻抗控制 9.4力控制 9.4.1包含内位置回路的力控制 9.4.2包含内速度回路的力控制 9.4.3并联力／位置控制 9.5约束运动 9.5.1刚性环境 9.5.2柔性环境 9.6自然约束与人工约束 9.6.1任务分析 9.7混合力／力矩控制 9.7.1柔性环境 9.7.2刚性环境 参考资料 习题 第10章视觉伺服系统 10.1用于控制的视觉 10.1.1视觉系统配置 10.2图像处理 10.2.1图像分割 10.2.2图像解释 10.3位姿估计 10.3.1解析解 10.3.2相互作用矩阵 10.3.3算法解 10.4立体视觉 10.4.1核面几何 10.4.2三角测量 10.4.3绝对定向 10.4.4根据平面单应性实现的3D重建 10.5相机标定 10.6视觉伺服问题 10.7基于位置的视觉伺服 10.7.1重力补偿PD控制 10.7.2速度分解控制 10.8基于图像的视觉伺服 10.8.1重力补偿PD控制 10.8.2速度分解控制 10.9不同控制方案之间的比较 10.10复合视觉伺服 参考资料 习题 第11章移动机器人 11.1非完整约束 11.1.1可积性条件 11.2运动学模型 11.2.1独轮车 11.2.2两轮车 11.3链式系统 11.4动力学模型 11.5规划 11.5.1规划和时间律 11.5.2平滑输出 11.5.3路径规划 11.5.4轨迹规划 11.5.5最优轨迹 11.6运动控制 11.6.1轨迹跟踪 11.6.2校正 11.7里程定位 参考资料 习题 第12章运动规划 12.1问题的规范描述 12.2位形空间 12.2.1距离 12.2.2障碍 12.2.3障碍举例 12.3基于回缩的路径规划 12.4基于单元分解的路径规划 12.4.1精确分解 12.4.2近似分解 12.5概率规划 12.5.1PRM方法 12.5.2双向RRT方法 12.6基于人工势场的规划方法 12.6.1引力势场 12.6.2斥力势场 12.6.3总势场 12.6.4规划方法 12.6.5局部极小值问题 12.7机器人机械手情形 参考资料 习题 附录A线性代数 A.1定义 A.2矩阵运算 A.3向量运算 A.4线性变换 A.5特征值与特征向量 A.6双线性型与二次型 A.7广义逆 A.8奇异值分解 参考资料 附录B刚体力学 B.1运动学 B.2动力学 B.3功与能 B.4约束系统 参考资料 附录C反馈控制 C.1线性系统单输入／单输出控制 C.2非线性机械系统的控制 C.3李亚普诺夫直接法 参考资料 附录D微分几何 D.1向量场与李氏括号 D.2非线性可控性 参考资料 附录E图搜索算法 E.1复杂度 E.2广度优先搜索和深度优先搜索 E.3A算法 参考资料 参考文献 索引精彩书摘
使用无刷直流电动机的主要原因是为了消除永磁直流电动机中由于电刷的机械换向所产生的问题。事实上，换向器的存在限制了永磁直流电动机的性能。由于电刷和换向器的接触产生了接触压降，从而产生了电损耗。此外，摩擦和换向过程中线圈的自感所引起的电弧会产生机械损耗。消除产生这些损耗的来源（电刷和换向器）所带来的不便，使得电动机在更高速度和更少材料损耗这方面性能得到了改进。 定子和转子的功能交换带来了很多的便利之处。电枢线圈放在定子上而不放在转子上有利于散热。转子上没有绕组，以及使用稀土永磁材料的可能性可以使转子结构更加紧凑。紧凑的转子结构可减小转动惯量。因此，在功率相同的情况下，无刷直流电动机的尺寸要比永磁直流电动机的尺寸小，同时使用无刷直流电动机有更好的动态性能。对于在一个特定应用场合选择一个最合适的伺服电动机，成本也是必须考虑的问题。 步进电动机的应用也非常普遍。执行器是由合适的激磁序列控制的，并且它们的运行不需要电动机转角位置的测量信息。不过，步进电动机的动态性能在很大程度上受到有效载荷的影响，同时步进电动机还会导致机械手机械结构的振荡。这些不便之处限制了步进电动机在微型机械手领域的应用。在这一领域，相对于更高的动态性能，低成本是首先考虑的因素。 在一些应用中需要用到液压伺服发动机，它基于压缩流体的容积变化这一简单工作原理。从结构的观点来看，液压伺服发动机是由活塞构成的一个或多个腔室构成的（缸体在管室内作往复运动）。线性伺服发动机的行程有限，仅由一个活塞构成。旋转伺服马达的行程不受限制，由多个（通常是奇数个）活塞相对于发动机旋转轴的轴向或径向布置构成。液压伺服发动机的静态和动态性能与电动伺服马达的性能具有可比性。 ……前言/序言
用户评价
这本书无疑是为那些想要系统性掌握机器人学知识的读者量身打造的。作者们在内容编排上可谓是煞费苦心，从宏观的系统概览到微观的细节分析，层层递进，环环相扣。我特别赞赏书中对“建模”这一环节的深入探讨。不同类型的机器人，其建模方法千差万别，而这本书却能够将各种主流的建模技术，如连杆模型、变换矩阵、欧拉角、四元数等，进行清晰的梳理和对比，并详细阐述它们各自的优缺点以及适用场景。这让我对如何准确地描述机器人的物理状态有了深刻的理解，为后续的规划和控制奠定了坚实的基础。在“规划”部分，本书同样展现了其深度和广度。从经典的A算法到更高级的采样算法，如RRT和PRM，作者们都进行了详尽的介绍，并且详细分析了它们在不同环境下的性能表现。书中还穿插了大量的伪代码和算法流程图，这对于我这种动手能力较强的读者来说，无疑是雪中送炭，让我能够快速地将理论转化为实践。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本“武功秘籍”，指引我一步步掌握机器人的“内功心法”和“招式技巧”。
评分我必须说，《机器人学：建模、规划与控制》这本书的“实用性”超出了我的想象。作为一个更偏向于工程实践的开发者，我一直在寻找一本能够将理论知识与实际工程问题紧密结合的书籍。这本书完全满足了我的需求。它不仅仅停留在理论的层面，而是通过大量的实例，详细地介绍了如何将所学的知识应用于实际的机器人开发中。例如，在“规划”部分，书中不仅介绍了各种规划算法，还结合具体的机器人平台，讲解了如何在实际环境中实现路径规划，包括如何处理障碍物、如何进行避障等。在“控制”部分，作者们也提供了许多关于如何调试和优化控制器参数的实用技巧。这本书就像一本“操作手册”，让我能够在理论知识的基础上，更快、更好地完成实际的机器人项目。我感觉自己不再是那个只会写代码的程序员，而是能够真正设计和实现一个完整机器人系统的工程师。
评分说实话，在翻开这本书之前，我对于“控制”这个词在机器人学中的具体含义还停留在非常模糊的层面。但《机器人学：建模、规划与控制》这本书，则彻底改变了我的认知。它将控制理论与机器人系统的动态特性紧密结合，让我深刻理解到，一个优秀的机器人不仅仅需要精准的建模和智能的规划，更需要稳定而高效的控制系统来将其行为转化为实际的动作。书中对PID控制、李雅普诺夫稳定性理论、鲁棒控制以及自适应控制等经典控制方法进行了深入浅出的讲解，并详细阐述了它们在机器人控制中的应用。我尤其对书中关于“动力学模型”在控制设计中的作用的阐述印象深刻。作者们清晰地展示了如何利用动力学模型来设计更优化的控制器，以应对外部干扰和系统不确定性。这本书的理论严谨性毋庸置疑，但作者们却能用一种非常通俗易懂的方式将其呈现出来，让我这个非控制专业背景的读者也能领略到其中的奥妙。读完这本书，我感觉自己对如何让机器人“听话”并“做出正确的动作”有了全新的理解。
评分我一直认为，一本好的教材应该能够激发读者的探索欲，而不是仅仅灌输知识。而《机器人学：建模、规划与控制》正是这样一本让我爱不释手的书。它在讲解理论的同时，并没有忽视实践的重要性。书中大量的案例研究，让我能够看到这些复杂的理论是如何在现实世界中发挥作用的。无论是自动驾驶汽车的路径规划，还是工业机器人的精准抓取，亦或是服务机器人的智能交互，本书都提供了详实的分析和深入的解读。我特别喜欢书中对于传感器融合和状态估计的讲解。这些内容对于构建一个能够感知周围环境的机器人至关重要，而本书则以一种非常清晰的方式，讲解了卡尔曼滤波、粒子滤波等常用的状态估计方法。读完这部分内容，我感觉自己仿佛能够“看到”机器人眼中“看到”的世界。而且，本书的排版设计也十分精美，图文并茂，阅读体验极佳。我甚至可以想象，如果我是一个刚刚接触机器人学的学生，这本书会是我最理想的入门教材。
评分我是一个对新技术充满好奇心的人，但坦白说，很多关于机器人学的书籍都显得有些陈旧，无法跟上技术发展的步伐。而《机器人学：建模、规划与控制》这本书，则让我看到了机器人学领域的“活力”和“未来”。书中不仅涵盖了经典的机器人学理论，更重要的是，它能够巧妙地将最新的研究成果融入其中。例如，在“控制”部分，除了传统的控制方法，书中还对模型预测控制（MPC）等先进控制技术进行了介绍，并阐述了它们在高性能机器人系统中的应用潜力。同样，在“规划”部分，也涉及到了基于优化的规划方法以及一些新兴的采样方法。这种与时俱进的内容，让我能够站在巨人的肩膀上，去展望机器人学的未来发展。我感觉自己不仅在学习过去的知识，更是在拥抱未来的技术，为未来的机器人发展贡献一份力量。
评分对于我这样一名在学术界摸爬滚打多年的研究者来说，《机器人学：建模、规划与控制》这本书给我带来的惊喜是巨大的。我通常对 textbooks 的期望值不会太高，认为它们往往是为了教学而编撰，缺乏一些更深入的、更具启发性的思考。然而，这本书却颠覆了我的认知。作者们在处理复杂概念时，并没有选择简化，而是通过极其巧妙的逻辑组织和深入的分析，让这些概念变得更加清晰和易于理解。我尤其赞赏书中对“运动学和动力学之间的耦合关系”的阐述。很多教材可能会将两者分开讲解，但这本书却能清晰地展示它们是如何相互影响、相互制约的。这对于理解机器人的动态行为和设计高效的控制器至关重要。此外，书中对一些经典问题的深入探讨，例如“奇异点”的分析和处理，也让我受益匪浅。它让我看到了作者们在机器人学领域深厚的功底和独到的见解，也为我的研究提供了新的思路和方法。
评分这本《机器人学：建模、规划与控制》给我最大的感受就是它的“全面性”和“前沿性”。它涵盖了机器人学中从基础理论到先进技术的所有重要方面，而且在内容的更新上也非常及时，能够反映当前机器人领域最新的研究动态和技术发展。我特别欣赏书中对于“机器学习在机器人学中的应用”这一部分的论述。在当今人工智能浪潮下，将机器学习技术引入机器人控制和规划，已经成为一种必然趋势。本书并没有回避这一话题，而是深入探讨了深度学习、强化学习等技术是如何与传统的机器人学方法相结合，从而实现更智能、更自主的机器人系统。书中对相关算法的讲解，虽然不至于达到专门的机器学习教材的深度，但足以让读者理解其核心思想和在机器人领域的应用潜力。这让我看到了机器人学未来的发展方向，也为我进一步深入研究打下了坚实的基础。
评分如果说之前我对机器人学的认识是零散的片段，那么《机器人学：建模、规划与控制》这本书则为我搭建了一个完整的知识框架。它就像一个地图，指引我清晰地看到了机器人学的全貌。从底层的建模，到中间的规划，再到上层的控制，本书都进行了系统性的阐述。我特别欣赏书中对于“不同建模方法之间的联系和区别”的梳理。例如，作者们详细比较了欧拉-拉格朗日法和牛顿-欧拉法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。这让我能够根据具体的需求，选择最合适的建模方法。在“规划”部分，本书也对各种主流的规划算法进行了详细的比较和分析，包括它们的时间复杂度、空间复杂度以及在不同环境下的性能表现。这使得我在面对具体的规划问题时，能够做出更明智的选择。本书不仅教授我“是什么”，更重要的是教会我“为什么”以及“如何做”，这种深入的理解让我受益终生。
评分这本书简直是打开了我对机器人世界认知的一扇全新的大门！我一直对机器人技术抱有浓厚的兴趣，但总觉得那些零散的知识点难以串联成一个完整的体系。直到我遇到了这本《机器人学：建模、规划与控制》，我才真正体会到“系统性”学习的魅力。作者们以一种极其清晰、逻辑性极强的结构，循序渐进地引导读者深入理解机器人学的核心概念。从最基础的几何学和运动学建模，到复杂的动力学分析，再到实际的路径规划和控制算法，每一个环节都讲解得鞭辟入里，引人入胜。我特别欣赏书中对于数学原理的推导，不是简单地罗列公式，而是通过直观的图示和详实的解释，让你理解公式背后的物理意义和数学逻辑。即便是那些我曾经觉得非常晦涩难懂的概念，在这本书的讲解下也变得豁然开朗。而且，书中穿插了大量的真实世界案例分析，让我能够将理论知识与实际应用紧密结合，深刻体会到这些理论在机器人设计和开发中的重要性。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地解答我的每一个疑问，让我不再感到迷茫，而是充满了探索未知世界的勇气和信心。我感觉自己不再是那个对机器人学一知半解的门外汉，而是真正开始理解这个精密而迷人的学科。
评分作为一名初学者，我对于如何开始学习机器人学一直感到无从下手。市面上相关的书籍琳琅满目，但很多都过于理论化，或者跳跃性太强，让我很难跟上。幸运的是，我发现了《机器人学：建模、规划与控制》。这本书的语言风格非常平易近人，作者们仿佛是在和读者进行一场心与心的交流，而不是枯燥的知识灌输。他们善于运用形象的比喻和生动的例子，将抽象的概念具象化，让我在阅读过程中能够轻松理解。我尤其喜欢书中在介绍每一个新概念时，都会先从一个实际应用场景出发，然后再引出背后的理论。这种“由表及里”的学习方式，极大地激发了我的学习兴趣，也让我能够更深刻地理解理论知识的价值和意义。书中对于数学部分的讲解也十分到位，不像我之前看过的某些教材，上来就是密密麻麻的公式，让人望而生畏。这本书会先解释清楚每一个符号的含义，然后一步步推导出公式，并给出清晰的解释。即使是像拉格朗日方程这样我之前觉得非常头疼的理论，在这本书的讲解下也变得易于理解。我感觉自己不仅是在学习知识，更是在学习一种思考方式，一种解决问题的能力。
评分非常不错，工业4.0未来是机器人天下。
评分这本教材对于入门很好，毕竟是经典
评分好书，值得推荐，赶紧买
评分书的质量不困，内容不如craig那本
评分很好，适合总体把握来看
评分太专业了，跨专业看有点费力额
评分很好 我一共买了八本 点赞
评分蛮不错
评分这本教材对于入门很好，毕竟是经典
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