具体描述
内容简介
基于Spong和Vidyasagar所著的十分成功的经典教材《RobotDynamicsandControl》（Wiley，1989），本书对机器人领域做了彻底更新且十分完备的介绍。本书所介绍的基础和高级内容不仅易读，并且在数学推导上十分严谨。
目录
译者序
前言
第1章导论1
1.1机器人的数学模型2
1.1.1机器人的符号表示2
1.1.2位形空间3
1.1.3状态空间3
1.1.4工作空间3
1.2机器人作为一种机械装置4
1.2.1机器人机械臂的分类4
1.2.2机器人系统5
1.2.3精度和重复精度5
1.2.4手腕和末端执行器6
1.3常见的运动学配置7
1.3.1关节型机械臂(RRR)7
1.3.2球坐标机械臂(RRP)7
1.3.3SCARA型机械臂(RRP)8
1.3.4圆柱型机械臂(RPP)8
1.3.5笛卡儿型机械臂(PPP)9
1.3.6并联机械臂9
1.4本书概要10
习题14
附注与参考15
第2章刚性运动和齐次变换18
2.1位置的表示方法18
2.2旋转的表示方法19
2.2.1平面内的旋转19
2.2.2三维空间内的旋转21
2.3旋转变换22
2.3.1相似变换24
2.4旋转的叠加25
2.4.1相对于当前坐标系的旋转25
2.4.2相对于固定坐标系的旋转26
2.4.3旋转变换的叠加定律26
2.5旋转的参数化27
2.5.1欧拉角27
2.5.2滚动角、俯仰角和偏航角29
2.5.3转轴/角度表示29
2.6刚性运动31
2.7齐次变换32
2.8本章总结33
习题34
附注与参考37
第3章正运动学和逆运动学38
第4章速度运动学——雅可比矩阵61
第5章路径和轨迹规划85
第6章独立关节控制108
第7章动力学127
第8章多变量控制155
第9章力控制173
第10章几何非线性控制183
第11章计算机视觉204
第12章基于视觉的控制220
前言/序言
前言
Robot Modeling and Control自从20世纪80年代早期机器人机械臂被“吹捧”为自动化制造的终极解决方案以来，机器人领域发生了众多令人兴奋的变化。早期的预测是，如果必要的话未来整个工厂仅需要极少数人工操作者。有些人甚至预言连电力照明都是多余的，因为机器人会“很高兴地”在黑暗环境里完成工作。这些预言在今天看来有些可笑，尽管如此，寻找为什么此类预言没有实现的原因发人深省。第一个原因可简述如下：机器人很难代替或者在某种程度上等同于人类。人类十分擅长于自己的工作。自动化制造并不像安装一个机器人并将工人从产品装配线上移走这么简单，它涉及复杂的系统集成问题。通常，整个工作单元需要重新设计，包括对装配过程本身的分析、重新设计零件和设备、工作单元布局、传感器开发、控制系统设计、软件验证以及大量的相互连接问题。结果是：除去如点焊、喷涂和码垛等简单任务，（使用机器人）所节省的人工成本并不能抵消上述开发成本。
因此，机器人技术在20世纪80年代晚期不再受人欢迎。现在，我们正在见证机器人技术的一次复兴，不仅在制造领域，还包括很多其他领域，比如医疗机器人技术、搜索和救援、娱乐和服务机器人技术。近年来，我们看到机器人探测火星表面、定位沉船、搜索地雷以及寻找倒塌建筑物下的灾民。机器人技术被认为是更广泛的机电一体化（mechatronics）领域的一部分。机电一体化被定义为机械、电子、控制和计算机科学的有机结合。机器人是终极的机电一体化系统。
本书起初是作为由John Wiley & Sons公司于1989年出版的《Robot Dynamics and Control》（由M. W. Spong和M. Vidyasagar所著）的第2版进行编写的。但在编写初期，我们发现由于第1版距今的时间跨度和本领域在此期间内的发展，本版最终将会是一本全新的书籍。我们在保留第1版的基本原理和优秀部分的基础上，增添了很多新内容。本书所涉及的运动规划、计算机视觉和视觉伺服控制都是全新的。我们重写了关于控制的章节，以反映20世纪80年末期到90年代初期机器人控制领域的逐步成熟。本书的运动学和动力学基础部分与第1版基本一致，但从教学方面对其进行了扩展和提高。
本书结构本书分为12章，前6章是基础，后6章涉及高等内容。这些章节从概念上可以分为三组。在导论章节后，第2章到第5章涉及机器人运动的几何问题。第6章到第10章涉及动力学和控制。最后，第11和12章讨论了计算机视觉以及如何将其添加到机器人控制系统中。
下面是对各章更为详细的叙述。
第1章介绍机器人技术的历史和术语，并就最通用的机器人设计和应用进行了讨论。
第2章介绍刚性运动的数学知识，以及旋转、平移和齐次变换。
第3章介绍应用Denavit�睭artenberg方法对运动学进行正向求解，以及应用几何方法对运动学进行逆向求解，该几何方法十分适用于带有球形手腕的机械臂。
第4章篇幅较长，涉及速度运动学和机械臂的雅可比矩阵。几何雅可比矩阵由叉积形式推导得出。我们还介绍了分析型雅可比矩阵，它用于后续的任务空间控制。该章还讨论了可操作性的概念。
第5章介绍运动规划和轨迹生成。该章介绍了有关运动规划和避障的几种最为流行的方法，包括人工势场法、随机算法以及概率路线图方法。我们把轨迹生成问题本质上当作多项式样条插补问题来介绍。对于关节空间内的插补，我们推导了基于三次和五次多项式的轨迹生成以及梯形速度轨迹。
第6章介绍独立关节的控制。我们用基于PD、PID和状态空间的线性控制来实现线性驱动器和传动系统动力学的跟踪和抗干扰等问题。为研究对时变参考轨迹的跟踪问题，我们介绍了前馈控制的概念。
第7章详细介绍了机器人动力学。基于第一性原理，本书推导了欧拉拉格朗日方程，并且详细讨论了其结构特性。本书还介绍了机器人动力学的递推牛顿欧拉形式。
第8章讨论多变量控制。该章综述了20世纪80年代末和90年代初有关机器人控制的大多数研究，介绍了最通用的鲁棒和自适应控制算法的简单推导，为读者进一步阅读有关机器人控制的大量文献打好基础。
第9章解决力控制问题，讨论了阻抗控制和混合控制。
混合阻抗控制方法是其他书中很少涉及的，它适用于控制阻抗，并同时对运动和力进行调控。
第10章介绍了几何非线性控制。相比其他章节，该章内容要高深很多，适合研究生阶段的非线性控制和机器人学课程使用。尽管如此，该章内容在形式上可读性好，也适合高年级本科生阅读。我们推导和证明了单输入/单输出系统的局部反馈线性化的充要条件，并将其用于柔性关节控制问题。我们也简要讨论了周氏定理在非完整约束控制系统问题中的应用。
第11章介绍计算机视觉。我们主要介绍适用于机器人应用方面的计算机视觉，例如阈值、图像分割和相机标定。
第12章讨论视觉伺服控制问题，也就是利用安装在机器人上或工作空间内的相机的反馈来控制机器人。
用户评价
我最近有幸拜读了《机器人建模与控制》这本著作，可以说，这本书彻底改变了我对于机器人控制理论的看法。它所呈现的不仅仅是冰冷的公式和算法，更是一种对智能机器背后逻辑的深刻洞察。作者在书中对于机器人运动学和动力学模型的构建，处理得非常细致入微。我特别喜欢书中关于“雅可比矩阵”和“广义逆”在运动学逆解中的应用讲解，这些概念曾一度让我感到困惑，但书中通过图示和逐步推导，将它们解释得清晰透彻，让我能够理解它们在机器人末端执行器位置与关节角度之间转换的关键作用。书中对于不同类型机器人（如串联机器人、并联机器人）的建模差异也进行了深入的剖析，让我对机器人设计的灵活性和局限性有了更深刻的认识。在控制部分，书中对各种先进控制策略的介绍，让我大开眼界。例如，关于“滑模控制”和“自适应鲁棒控制”在处理机器人模型不确定性和外部扰动时的有效性，书中给出了详实的理论分析和仿真验证。我曾尝试将书中介绍的某些控制方法应用到我自己的一个小型机器人项目中，虽然过程中遇到了不少问题，但书中提供的思路和方法论，无疑为我指明了方向，让我能够更有效地解决问题。这本书的结构非常合理，逻辑清晰，阅读起来流畅而富有启发性，仿佛一位博学的导师，在循循善诱地引导我进入机器人控制的奇妙世界。
评分《机器人建模与控制》这本书，给我的感觉更像是一次深度探索，它带领我深入到机器人“心脏”和“大脑”的构造之中。我之前对机器人建模的理解主要停留在概念层面，这本书则将我带入了具体的数学框架和物理原理。书中关于关节空间和任务空间建模的详细对比，以及它们在不同机器人架构下的应用，让我对如何描述机器人的运动有了更清晰的认识。作者在讲解机器人动力学时，并没有止步于静态分析，而是着重于动态行为的建模，这对于理解机器人如何快速、准确地执行任务至关重要。我尤其欣赏书中对“柔顺控制”概念的阐释，这是一种在机器人与环境交互时，能够感知并适应接触力的控制策略，对于人机协作机器人和手术机器人等应用场景来说，简直是“点睛之笔”。书中关于各种控制算法的介绍，从传统的PID到更前沿的强化学习在机器人控制中的应用，都进行了非常全面的概述，并给出了相应的代码示例和仿真结果，这对于想要将理论付诸实践的读者来说，无疑是巨大的福音。我曾尝试按照书中的例子，在仿真软件中复现一些控制算法，过程虽然充满挑战，但也收获颇丰。这本书的深度和广度都非常令人惊叹，它不仅仅是一本教科书，更像是一本指引方向的“宝典”，能够帮助读者在机器人控制领域不断前进。
评分这本《机器人建模与控制》绝对是一部机器人学领域的“百科全书”式的著作，它以其宏大的视野和严谨的学术态度，为我打开了通往机器人世界的另一扇大门。我必须承认，一开始我对这本书的厚度和内容深度有些望而却步，但当我真正沉浸其中，才发现它所包含的知识是如此的丰富和系统。书中不仅仅涵盖了机器人本体的建模，还深入探讨了驱动系统、传感器融合以及末端执行器的设计考量。我特别喜欢其中关于视觉伺服控制的章节，作者详细介绍了如何利用相机图像信息来指导机器人的运动，这对于需要精确定位的机器人应用来说至关重要。书中的算法讲解也非常细致，从基本的运动学逆解到复杂的路径规划，每一个步骤都经过反复推敲，力求清晰明了。让我印象深刻的是，书中并没有回避一些现实世界中可能遇到的复杂问题，例如机器人运动中的不确定性、环境的动态变化以及执行器本身的非线性特性。作者通过引入各种鲁棒控制和自适应控制技术，为读者提供了应对这些挑战的有力工具。阅读过程中，我常常会停下来思考，书中提出的概念如何应用到我所熟悉的领域，甚至激发了我一些新的研究思路。这本书的语言风格也相当专业，没有过多的华丽辞藻，但字字珠玑，充满了科学的严谨性。它更像是一本值得反复研读的参考书，每次翻阅都能有新的发现和体会，不断地加深我对机器人系统整体运作机制的理解。
评分哇，我最近读到了一本让我惊喜不已的书，《机器人建模与控制》！这本书真的颠覆了我对机器人学的一些固有认知，让我从一个全新的角度去理解这些精密的机器。这本书的作者在理论阐述上可谓是呕心沥血，将复杂的概念拆解得淋漓尽致，仿佛一位技艺精湛的魔术师，将深奥的数学公式和物理定律转化为通俗易懂的图解和生动的比喻。我尤其欣赏书中对不同类型机器人建模方法的对比分析，比如从传统的欧拉-拉格朗日方法到更现代的基于向量的表示，书中都进行了深入浅出的讲解，并且辅以大量的实例，让我能够亲眼看到这些抽象的理论如何在实际的机器人设计中落地生根。其中关于多体系统动力学的部分，我曾一度觉得是学习的难点，但这本书中的讲解方式，结合了图示和清晰的推导过程，让我茅塞顿开，甚至能够自己尝试对一些简单的机器人机构进行建模。这本书并非仅仅停留在理论层面，它更注重将理论与实际应用相结合，让我对机器人控制策略的理解也上升了一个层次。书中对于PID控制器、模糊逻辑控制器以及更先进的自适应控制和模型预测控制的介绍，都非常具有启发性。我喜欢作者在讲解控制算法时，不仅仅是罗列公式，而是会深入分析算法背后的原理，以及它们在应对不同机器人系统中的优势和劣势。阅读过程中，我常常能感受到作者在字里行间流露出的对机器人技术的热情和深刻洞察，仿佛在与一位经验丰富的导师对话，娓娓道来，引人入胜。
评分《机器人建模与控制》这本书，就如同一个经验丰富的向导，带领我在复杂的机器人控制领域进行了一次精彩的徒步旅行。我之前对机器人控制的理解，更多地停留在表面，这本书则将我带入了其核心的精髓。书中对机器人动力学建模的阐述，让我理解了为什么机器人会有惯性、阻尼和重力等影响其运动的因素，以及如何用数学语言精确地描述它们。我特别欣赏书中对于“牛顿-欧拉法”和“拉格朗日法”在动力学建模中的比较和应用讲解，这两种方法的不同侧重点和适用场景，在书中都得到了清晰的呈现，让我能够根据实际需求选择合适的建模方法。在控制章节，这本书将我带入了更高级的控制理论的殿堂。我曾为书中关于“模型预测控制”（MPC）的讲解所吸引，它能够根据未来的预测信息来优化机器人的控制策略，这在处理复杂动力学系统和满足多重约束条件时，展现出了强大的能力。书中对MPC的原理、算法和应用场景都进行了详细的介绍，并辅以大量的图表和公式推导，让我能够深入理解其工作机制。阅读这本书，我常常能感受到作者对于机器人控制领域深厚的热情和扎实的功底，他将复杂的理论巧妙地转化为易于理解的内容，为读者提供了宝贵的知识财富。这本书不仅拓宽了我的视野，更激发了我对机器人技术更深层次的探索欲望。
评分买了一堆还没来得及看 但是应该还可以的吧
评分书质量不错，是正版的，内容安排也很好，准备认真看看。
评分很不错，正好需要，课题研究用，屯点备用，应该能派上用场。
评分非常好的专著，这本书值得拥有。最好能对着英文版一块来看，这样效率更高
评分非常好的专著，这本书值得拥有。最好能对着英文版一块来看，这样效率更高
评分好好好好好好好好好好好好好好好好好
评分好
评分好...............
评分可以。。英文版的看过
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