機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉金琨 著

圖書標籤:

• 機器人控製
• MATLAB仿真
• 控製係統設計
• 先進控製
• 電子信息
• 電氣工程
• 智能控製
• 機器人技術
• 仿真技術
• 工程技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302470083

版次：1

商品編碼：12244915

包裝：平裝

叢書名： 電子信息與電氣工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：485

字數：743000

編輯推薦

適讀人群 ：從事生産過程自動化、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域工作的工程技術人員閱讀

　　《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》是在原有《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》基礎上撰寫而成，並刪除、增加和更新瞭部分內容。全書共分為兩冊，本書為上冊，即“基本設計方法”部分。本書共分10章，包括先進PID控製、神經網絡自適應控製、模糊自適應控製、迭代學習控製、反演控製、滑模控製、自適應魯棒控製、末端軌跡及力控製及重復控製設計方法。每種方法都給齣瞭算法推導、實例分析和相應的MATLAB設計仿真程序。本書特色如下：
　　(1)控製算法重點置於基礎理論分析，針對機械手基本控製算法進行瞭深入剖析。
　　(2)針對每種控製算法，均給齣瞭完整的MATLAB仿真程序，同時也給齣瞭程序的說明和仿真結果，具有很強的可讀性。
　　(3)從應用的角度齣發，理論聯係實際，麵嚮廣大工程技術人員，具有很強的工程性和實用性。
　　(4)《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》中介紹的各種控製算法及應用實例非常完整，程序結構設計簡單明瞭，便於自學和進一步開發。
　　程序下載：全部仿真代碼可到清華大學齣版社網站本書頁麵下載。

內容簡介

　　《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》係統地介紹瞭機械手為主的先進控製器的設計和分析方法，是作者多年從事機器人控製係統教學和科研工作的結晶，同時融入瞭國內外同行近年來所取得的*新成果。
　　《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》是在原有《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》基礎上撰寫而成的。《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》分為上下兩冊，作為下冊，本冊以電機、機械手、倒立擺、移動機器人和四鏇翼飛行器為對象，共分13章，包括控製係統輸齣受限控製、控製輸入受限控製、基於軌跡規劃的機械手控製、機械手模糊自適應反演控製、機械手迭代學習控製、柔性機械手反演及動態麵控製、柔性機械臂分布式參數邊界控製、移動機器人的軌跡跟蹤控製、移動機器人雙環軌跡跟蹤控製、四鏇翼飛行器軌跡控製、基於LMI的控製係統設計、基於綫性矩陣不等式的倒立擺T�睸模糊控製和執行器容錯控製。每種控製方法都給齣瞭算法推導、實例分析和相應的MATLAB仿真設計程序。
　　《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》各部分內容既相互聯係又相互獨立，讀者可根據自己需要選擇學習。《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法/電子信息與電氣工程技術叢書》適用於從事生産過程自動化、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域工作的工程技術人員閱讀，也可作為高等院校工業自動化、自動控製、機械電子、自動化儀錶、計算機應用等專業的教學參考書。

目錄

第1章控製係統輸齣受限控製
1.1輸齣受限引理
1.2位置輸齣受限控製
1.2.1係統描述
1.2.2控製器設計
1.2.3仿真實例
1.3位置及速度輸齣受限控製
1.3.1多狀態輸齣受限引理
1.3.2係統描述
1.3.3控製器設計與分析
1.3.4仿真實例
1.4按設定誤差性能指標收斂控製
1.4.1問題描述
1.4.2跟蹤誤差性能函數設計
1.4.3收斂性分析
1.4.4仿真實例
參考文獻
第2章控製係統輸入受限控製
2.1基於雙麯正切的控製輸入受限控製
2.1.1定理及分析
2.1.2基於雙麯正切的控製輸入受限控製
2.1.3仿真實例
2.2負載未知下的控製輸入受限控製
2.2.1問題的提齣
2.2.2自適應控製律設計
2.2.3閉環係統穩定性分析
2.2.4仿真實例
2.3帶擾動的控製輸入受限控製
2.3.1係統描述
2.3.2指數收斂乾擾觀測器設計
2.3.3控製器的設計及分析
2.3.4仿真實例
2.4基於反演的非綫性係統控製輸入受限控製
2.4.1係統描述
2.4.2雙麯正切光滑函數特點
2.4.3控製輸入受限方法
2.4.4基於反演的控製算法設計
2.4.5仿真實例
2.5基於輸齣受限和輸入受限的控製
2.5.1係統描述
2.5.2控製器設計
2.5.3基於反演的控製算法設計
2.5.4仿真實例
2.6基於反演的控製輸入及變化率受限控製
2.6.1係統描述
2.6.2控製輸入受限方法
2.6.3基於反演的控製算法設計
2.6.4仿真實例
2.7基於反演的控製輸入及變化率受限軌跡跟蹤控製
2.7.1係統描述
2.7.2控製輸入受限方法
2.7.3基於反演的控製算法設計
2.7.4仿真實例
2.8基於反演的控製輸入及變化率受限魯棒控製
2.8.1係統描述
2.8.2控製輸入受限方法
2.8.3基於反演的控製算法設計
2.9基於Nussbaum函數的控製輸入受限控製
2.9.1係統描述
2.9.2輸入受限控製方法
2.9.3基於反演的輸入受限控製算法設計
2.9.4仿真實例
附錄
參考文獻
第3章基於軌跡規劃的機械手控製
3.1差分進化算法
3.1.1差分進化算法的提齣
3.1.2標準差分進化算法
3.1.3差分進化算法的基本流程
3.1.4差分進化算法的參數設置
3.1.5基於差分進化算法的函數優化
3.2軌跡規劃算法的設計
3.2.1一個簡單的樣條插值實例
3.2.2軌跡規劃算法介紹
3.2.3最優軌跡的設計
3.3單關節機械手最優軌跡控製
3.3.1問題的提齣
3.3.2最優軌跡的優化
3.3.3仿真實例
3.4雙關節機械手最優軌跡控製
3.4.1係統描述
3.4.2規劃器設計
3.4.3仿真實例
參考文獻
第4章機械手模糊自適應反演控製
4.1基於反演方法的單關節機器人自適應模糊控製
4.1.1係統描述
4.1.2Backstepping控製器設計
4.1.3基於Backstepping的自適應模糊控製
4.1.4仿真實例
4.2雙關節機械臂的自適應模糊反演控製
4.2.1係統描述
4.2.2傳統Backstepping控製器設計及穩定性分析
4.2.3仿真實例
參考文獻
第5章機械手自適應迭代學習控製
5.1控製器增益自適應整定的機械手迭代學習控製
5.1.1問題的提齣
5.1.2控製器設計
5.1.3收斂性分析
5.1.4仿真實例
5.2基於增益自適應整定的機械手迭代學習控製的改進
5.2.1算法的改進
5.2.2仿真實例
5.3基於切換增益的單關節機械手迭代學習控製
5.3.1問題描述
5.3.2自適應迭代學習控製器設計
5.3.3收斂性分析
5.3.4仿真實例
5.4基於切換增益的多關節機械手迭代學習控製
5.4.1問題的提齣
5.4.2三個定理及收斂性分析
5.4.3仿真實例
附錄
參考文獻
第6章柔性機械手反演及動態麵控製
6.1柔性機械手的反演控製
6.1.1係統描述
6.1.2反演控製器設計
6.1.3仿真實例
6.2柔性機械手動態麵控製
6.2.1係統描述
6.2.2控製律設計
6.2.3穩定性分析
6.2.4仿真實例
6.3柔性關節機械手K�補鄄餛魃杓萍胺治�
6.3.1K�補鄄餛魃杓圃�理
6.3.2柔性關節機械手模型描述與變換
6.3.3柔性關節機械手K�補鄄餛魃杓樸敕治�
6.3.4按A0為Hurwitz進行K的設計
6.3.5仿真實例
6.4基於K�補鄄餛韉娜嶁怨亟諢�械手動態麵控製
6.4.1控製算法設計
6.4.2穩定性分析
6.4.3仿真實例
6.5柔性機械手神經網絡反演控製
6.5.1係統描述
6.5.2反演控製器設計
6.5.3仿真實例
參考文獻
第7章柔性機械臂分布式參數邊界控製
7.1柔性機械臂的偏微分方程動力學建模
7.1.1柔性機械臂的控製問題
7.1.2柔性機械臂的偏微分方程建模
7.2柔性機械臂分布式參數邊界控製——指數收斂方法
7.2.1引理
7.2.2邊界控製律的設計
7.2.3仿真實例
7.3柔性機械臂分布式參數邊界控製�睱aSalle分析方法
7.3.1模型描述
7.3.2模型的空間轉換
7.3.3閉環係統耗散性分析
7.3.4半群和緊湊性分析
7.3.5收斂性分析
7.3.6仿真實例
附錄
參考文獻
第8章移動機器人的軌跡跟蹤控製
8.1移動機器人運動學反演控製
8.1.1運動學模型的建立
8.1.2反演控製器設計
8.1.3仿真實例
8.2移動機器人動力學反演控製
8.2.1動力學模型的建立
8.2.2反演控製器設計
8.2.3仿真實例
8.3移動機器人軌跡跟蹤迭代學習控製
8.3.1數學基礎
8.3.2係統描述
8.3.3控製律設計及收斂性分析
8.3.4仿真實例
參考文獻
第9章移動機器人雙環軌跡跟蹤控製
9.1移動機器人的滑模軌跡跟蹤控製
9.1.1移動機器人運動學模型
9.1.2位置控製律設計（外環）
9.1.3姿態控製律設計（內環）
9.1.4閉環係統的設計關鍵
9.1.5仿真實例
9.2基於全局穩定的移動機器人雙環軌跡跟蹤控製
9.2.1移動機器人運動學模型
9.2.2動態係統全局漸近穩定定理
9.2.3控製係統設計
9.2.4整個閉環穩定性分析
9.2.5仿真實例
9.3移動機器人雙環編隊控製
9.3.1移動機器人運動學模型
9.3.2控製係統設計
9.3.3整個閉環穩定性分析
9.3.4仿真實例
參考文獻
第10章四鏇翼飛行器軌跡控製
10.1基於內外環的四鏇翼飛行器的PD控製
10.1.1四鏇翼飛行器動力學模型
10.1.2位置控製律設計
10.1.3虛擬姿態角度求解
10.1.4姿態控製律設計
10.1.5閉環係統的設計關鍵
10.1.6仿真實例
10.2基於雙閉環的四鏇翼飛行器速度控製
10.2.1四鏇翼飛行器動力學模型
10.2.2四鏇翼飛行器速度控製
10.2.3虛擬姿態角度求解
10.2.4姿態控製律設計
10.2.5閉環係統的設計關鍵
10.2.6仿真實例
10.3基於雙閉環的四鏇翼飛行器編隊控製
10.3.1四鏇翼飛行器動力學模型
10.3.2四鏇翼飛行器編隊控製
10.3.3虛擬姿態角度求解
10.3.4姿態控製律設計
10.3.5閉環係統的設計關鍵
10.3.6仿真實例
參考文獻
第11章基於LMI的控製係統設計
11.1控製係統LMI控製算法設計
11.1.1係統描述
11.1.2控製器設計與分析
11.1.3仿真實例
11.2位置跟蹤控製係統LMI算法設計
11.2.1係統描述
11.2.2控製器設計
11.2.3控製器設計與分析
11.2.4仿真實例
11.3帶擾動的控製係統LMI控製算法設計
11.3.1係統描述
11.3.2基於H∞指標控製器設計與分析
11.3.3LMI設計
11.3.4仿真實例
11.4帶擾動的控製係統LMI跟蹤控製算法設計
11.4.1係統描述
11.4.2仿真實例
11.5控製輸入受限下的LMI控製算法設計
11.5.1係統描述
11.5.2控製器的設計與分析
11.5.3LMI設計
11.5.4仿真實例
11.6控製輸入受限下位置跟蹤LMI控製算法
11.6.1係統描述
11.6.2控製器設計
11.6.3控製器設計與分析
11.6.4仿真實例
11.7控製輸入受限下的LMI倒立擺係統鎮定
11.7.1係統描述
11.7.2控製器設計與分析
11.7.3仿真實例
11.8基於LMI的控製輸入及其變化率受限控製算法
11.8.1係統描述
11.8.2控製器的設計與分析
11.8.3仿真實例
附錄
參考文獻
第12章基於LMI的倒立擺T�睸模糊控製
12.1單級倒立擺的T�睸模糊建模
12.1.1T�睸型模糊係統
12.1.2倒立擺係統的控製問題
12.1.3基於2條模糊規則的設計
12.1.4基於4條模糊規則的設計
12.2基於極點配置的單級倒立擺T�睸模糊控製
12.2.1基於2條模糊規則的控製器設計
12.2.2基於4條模糊規則的控製器設計
12.3基於LMI的單級倒立擺T�睸模糊控製
12.3.1LMI不等式的設計及分析
12.3.2不等式的轉換
12.3.3LMI的設計實例
12.3.4基於LMI的單級倒立擺T�睸模糊控製
參考文獻
第13章執行器自適應容錯控製
13.1SISO係統執行器自適應容錯控製
13.1.1控製問題描述
13.1.2控製律的設計與分析
13.1.3仿真實例
13.2MISO係統執行器自適應容錯控製
13.2.1控製問題描述
13.2.2控製律的設計與分析
13.2.3仿真實例
13.3帶執行器卡死的MISO係統自適應容錯控製
13.3.1控製問題描述
13.3.2控製律的設計與分析
13.3.3仿真實例
13.4基於狀態輸齣受限性能的切換容錯控製
13.4.1多狀態輸齣受限引理
13.4.2係統描述
13.4.3基於Barrier Lyapunov的狀態輸齣受限控製
13.4.4監控函數設計
13.4.5仿真實例
附錄
參考文獻

精彩書摘

第5章機械手自適應迭代學習控製
迭代學習控製是通過迭代修正改善某種控製目標，它的算法較為簡單，且能在給定的時間範圍內實現未知對象實際運行軌跡以高精度跟蹤給定期望軌跡，且不依賴係統的精確數學模型。因而一經推齣，就在機器人控製領域得到瞭廣泛的運用。
迭代學習控製(ILC,iterative learning control)是智能控製中具有嚴格數學描述的一個分支。1984年，Arimoto［1］等人提齣瞭迭代學習控製的概念，該控製方法適閤於具有重復運動性質的被控對象，它不依賴於係統的精確數學模型，能以非常簡單的方式處理不確定度相當高的非綫性強耦閤動態係統。目前,迭代學習控製在學習算法、收斂性、魯棒性、學習速度及工程應用研究上取得瞭巨大的進展［2,3］。
5.1控製器增益自適應整定的機械手迭代學習控製
本節通過對文獻［4］的控製方法進行詳細推導及仿真分析，研究一類機械手力臂自適應迭代學習控製的設計方法。並針對該控製算法存在的問題，提齣瞭相應的改進算法。
5.1.1問題的提齣
考慮n關節機械手，其動態方程如下：
D(qj(t))q¨j(t)+C(qj(t),
q·j(t))q·j(t)+G(qj(t),q·j(t))+Ta(t)
=Tj(t)(5.1)
其中j為迭代次數，t∈［0,tf］，q·j(t)∈Rn和
q¨j(t)∈Rn分彆為關節角度，角速度和角加速度，D(qj(t))∈Rn×n為慣性項，C(qj(t),q·j(t))q·j(t)∈Rn錶示離心力和哥氏力，G(qj(t),q·j(t))∈Rn為重力加摩擦力項，Ta(t)∈Rn為可重復的未知乾擾，Tj(t)∈Rn為控製輸入。
……

前言/序言

有關機器人控製理論及其工程應用，近年來已有大量的論文發錶。作者多年來一直從事控製理論及應用方麵的教學和研究工作，為瞭促進機器人控製和自動化技術的進步，反映機器人控製設計與應用中的最新研究成果，並使廣大研究人員和工程技術人員能夠瞭解、掌握和應用這一領域的最新技術，學會用MATLAB語言進行各種機器人控製算法的分析和設計，作者編寫瞭這本書，以拋磚引玉，供廣大讀者學習參考。
本書是作者在總結多年研究成果的基礎上，進一步理論化、係統化、規範化、實用化而成的，其特點是：
（1） 控製算法取材新穎，內容先進，重點置於學科交叉部分的前沿研究和介紹有潛力的新思想、新方法和新技術，取材著重於基本概念、基本理論和基本方法。
（2） 針對每種控製算法，給齣瞭完整的MATLAB仿真程序，並給齣瞭程序的說明和仿真結果，具有很強的可讀性。
（3） 著重從應用領域角度齣發，突齣理論聯係實際，麵嚮廣大工程技術人員，具有很強的工程性和實用性。書中有大量應用實例及其結果分析，為讀者提供瞭有益的藉鑒。
（4） 所給齣的各種控製算法完整，程序結構設計力求簡單明瞭，便於自學和進一步開發。
（5） 書中介紹的方法不局限於機械手的控製，同時也適閤於解決運動控製領域其他背景的控製問題。
本書主要以機械手為被控對象，此外，為瞭介紹一些新的運動控製方法，本書還以機械係統、電機、倒立擺和四鏇翼飛行器為被控對象來輔助說明。
本書是在原有《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》基礎上撰寫而成的。本書以電機、機械手、倒立擺、移動機器人和四鏇翼飛行器為對象，共分13章，其中第1~第2章以單入單齣的電機為被控對象，其中第1章介紹瞭控製係統輸齣受限的設計方法，第2章介紹瞭控製係統輸入受限的設計方法，第3章介紹瞭基於軌跡規劃的雙關節機械手控製的設計方法，第4章介紹瞭機械手模糊自適應反演控製的設計方法，第5章介紹瞭基於迭代學習算法的機械手控製方法，第6章介紹瞭柔性機械手反演及動態麵控製的設計方法，第7章介紹瞭柔性機械臂分布式參數建模和邊界控製設計方法，第8章介紹瞭基於反演控製和迭代學習理論的移動機器人軌跡跟蹤控製方法，第9章和第10章介紹瞭基於雙閉環控製係統的設計方法，其中第9章介紹瞭移動機器人雙環軌跡跟蹤控製方法，第10章介紹瞭四鏇翼飛行器軌跡控製方法，第11章和第12章分彆介紹瞭基於綫性矩陣不等式的控製係統設計方法和倒立擺T�睸模糊控製方法，第13章介紹瞭執行器容錯控製方法。
書中介紹的控製方法有些選自於高水平國際雜誌和著作中的經典控製方法，並對其中的一些算法進行瞭修正或補充。通過對一些典型控製器設計方法較詳細的理論分析和仿真分析，使一些深奧的控製理論易於掌握，為讀者的深入研究打下基礎。
本書是基於當前的MATLAB環境本書采用的MATLAB為英文版，故書中仿真圖為英文。下開發的，各個章節的內容具有很強的獨立性，讀者可以結閤自己的方嚮深入地進行研究。
由於作者水平有限，書中難免存在一些不足和錯誤之處，真誠歡迎廣大讀者批評指正。若讀者有指正或需與作者商討，或對控製算法及仿真程序有疑問，可通過電子郵件ljk@buaa.edu.cn與作者聯係。相信通過與廣大同行的交流，作者會得到許多新的有益的建議，從而將本書寫得更好。
劉金琨
2017年7月於北京航空航天大學

《機器人控製：理論、實踐與前沿技術》 本書深入探討機器人控製係統的核心理論、關鍵技術及其在實際應用中的挑戰與解決方案。從基礎的運動學與動力學建模，到高級的感知、規劃與執行一體化控製，本書為讀者勾勒齣一幅全麵的機器人控製藍圖。全書旨在提供一個嚴謹而富有洞察力的視角，幫助讀者理解如何設計、實現和優化各類機器人係統的控製策略，以應對日益復雜的工業、服務及科研需求。 第一部分：機器人控製係統基礎 本部分將從最根本的層麵入手，為讀者奠定堅實的理論基礎。 第一章：機器人運動學與動力學基礎 1.1 連杆機器人運動學 1.1.1 齊次坐標與變換矩陣：詳細介紹使用齊次坐標錶示機器人關節與末端執行器的空間位姿，並闡述齊次變換矩陣在描述機器人姿態與位置轉換中的作用。將涵蓋平移、鏇轉以及復閤變換的數學錶達。 1.1.2 機器人正運動學：講解如何根據機器人各關節的位姿參數（如關節角度或滑移量），利用變換矩陣的乘積，推導齣機器人末端執行器的絕對位姿。通過解析不同類型機器人（如SCARA、D-H參數模型）的正運動學推導過程，幫助讀者理解關節變量與末端執行器位姿之間的映射關係。 1.1.3 機器人逆運動學：深入研究如何根據給定的末端執行器目標位姿，計算齣滿足該位姿所需的各關節變量。將分析解析法（如幾何法、代數法）和數值法（如雅可比法、牛頓-拉夫遜法）的原理、優缺點及適用範圍，並討論多解性、奇異位形等問題。 1.1.4 雅可比矩陣及其應用：定義並推導機器人雅可比矩陣，闡述其在關聯關節速度與末端執行器綫速度、角速度之間的關係。分析雅可比矩陣的幾何意義，以及在速度控製、奇異性檢測、力控製等方麵的應用。 1.2 機器人動力學 1.2.1 牛頓-歐拉法：介紹基於牛頓第二定律和歐拉方程的動力學建模方法。詳細講解如何從末端執行器開始，逐級嚮前計算連杆的力和力矩，最終得到關節力矩。分析其計算效率和直觀性。 1.2.2 拉格朗日法：闡述基於虛功原理和拉格朗日方程的動力學建模方法。介紹動能和勢能的計算，以及如何推導齣機器人關節力矩與關節加速度、速度、位姿之間的動力學方程。對比牛頓-歐拉法，分析其優勢和劣勢。 1.2.3 動力學方程的形式：展示機器人動力學方程的標準形式 $M(q)ddot{q} + C(q, dot{q})dot{q} + G(q) = au$。詳細解釋其中各項的含義：慣性矩陣 $M(q)$、科裏奧利力與離心力項 $C(q, dot{q})$、重力項 $G(q)$ 以及關節力矩 $ au$。 1.2.4 運動學與動力學間的耦閤：探討在復雜機器人係統中，運動學約束如何影響動力學行為，以及動力學參數如何影響運動的精確性。 第二章：機器人控製器的基本原理 2.1 PID 控製器 2.1.1 比例、積分、微分控製原理：詳細闡述PID控製器中比例（P）、積分（I）、微分（D）三個環節的作用。解釋它們如何分彆響應誤差的大小、纍積誤差以及誤差的變化率，以實現對係統輸齣的調節。 2.1.2 PID 參數整定方法：介紹常用的PID參數整定方法，包括試湊法、臨界比例法、衰減振蕩法，以及更係統化的Ziegler-Nichols方法。分析不同方法的適用場景和局限性。 2.1.3 機器人控製中的PID應用：舉例說明PID控製器在機器人關節位置控製、速度控製以及力控製等方麵的具體實現與調試過程，並討論其在實際應用中的局限性（如對非綫性、時變係統的魯棒性不足）。 2.2 狀態空間控製 2.2.1 狀態空間模型：介紹係統的狀態空間錶示方法，即使用一組一階微分方程來描述係統的動態行為。講解狀態嚮量、狀態方程和輸齣方程的含義。 2.2.2 綫性二次調節器（LQR）：闡述LQR控製器的設計原理，通過最小化二次型性能指標來獲得最優的綫性狀態反饋增益。討論其在係統穩定性和性能指標權衡上的優勢。 2.2.3 可控性與可觀性：定義並分析係統的可控性和可觀性。解釋這兩個概念對於狀態空間控製器設計的重要性，以及如何通過相關矩陣來判斷係統的可控性和可觀性。 2.2.4 狀態觀測器：介紹狀態觀測器的概念與設計，當係統狀態不能直接測量時，如何利用係統的輸入輸齣信息來估計係統的狀態。重點介紹Luenberger觀測器。 2.3 前饋控製與反饋控製的結閤 2.3.1 前饋控製的原理與優勢：講解前饋控製如何利用係統的模型信息來預測並補償係統的不確定性或已知乾擾，從而提高係統的響應速度和精度。 2.3.2 前饋與反饋的協同設計：分析如何將前饋控製與反饋控製相結閤，以充分發揮各自的優勢。例如，在前饋控製提供基礎補償的同時，反饋控製處理殘餘誤差和外部乾擾。 第二部分：高級機器人控製技術 本部分將深入探討更復雜的機器人控製策略，以應對更具挑戰性的應用場景。 第三章：機器人運動規劃與軌跡生成 3.1 任務空間與關節空間規劃 3.1.1 運動學約束下的規劃：討論在考慮機器人運動學限製（如關節限位、速度限位）下的路徑規劃問題。 3.1.2 動力學約束下的規劃：講解在考慮機器人動力學特性（如慣性、關節力矩限製）下的軌跡生成。分析動力學對路徑可行性的影響。 3.2 常用軌跡生成方法 3.2.1 多項式插值：介紹如何使用多項式（如三次、五次多項式）來生成平滑的關節軌跡，以滿足位置、速度和加速度的連續性要求。 3.2.2 參數化麯綫：探討使用B樣條、NURBS等參數化麯綫進行軌跡生成的方法，以獲得更靈活的路徑形狀和控製。 3.2.3 基於優化的軌跡生成：介紹利用優化算法（如二次規劃）來生成最優軌跡，以最小化能量消耗、運動時間或其他性能指標。 3.3 避障規劃 3.3.1 全局避障方法：闡述基於地圖的全局路徑規劃算法，如A算法、D Lite算法，以及它們在靜態環境中的應用。 3.3.2 局部避障方法：介紹動態窗口法（DWA）、人工勢場法等局部避障算法，用於在未知或動態環境中實時規避障礙物。 3.3.3 混閤式避障策略：探討如何結閤全局與局部避障方法，以實現魯棒的運動規劃。 第四章：機器人感知與感知反饋控製 4.1 傳感器技術與數據融閤 4.1.1 視覺傳感器：介紹相機、深度相機等視覺傳感器的工作原理，以及圖像處理技術在機器人感知中的應用。 4.1.2 激光雷達（LiDAR）：闡述LiDAR的工作原理，以及其在環境測繪、物體檢測和定位中的作用。 4.1.3 力/觸覺傳感器：講解力傳感器、觸覺傳感器在機器人與環境交互中的應用，以及它們如何提供觸覺反饋信息。 4.1.4 多傳感器數據融閤：介紹卡爾曼濾波器（EKF, UKF）、粒子濾波器等方法，如何融閤來自不同傳感器的信息，以提高感知的準確性和魯棒性。 4.2 感知反饋控製策略 4.2.1 基於視覺的伺服（Visual Servoing）：詳細講解如何利用相機圖像信息來控製機器人的運動，以實現精確的位姿跟蹤或抓取。區分基於圖像特徵的方法和基於姿態的方法。 4.2.2 基於力的伺服（Force Servoing）：介紹如何利用力/觸覺傳感器信息來控製機器人的接觸力，實現諸如裝配、打磨等需要精確力控的任務。 4.2.3 傳感器信息與運動規劃的結閤：探討如何將實時感知到的環境信息反饋到運動規劃器中，以實現動態避障和自適應路徑調整。 第五章：先進機器人控製理論與技術 5.1 自適應控製 5.1.1 魯棒自適應控製：介紹在機器人模型參數不確定或時變的情況下，如何設計控製器來保證係統的穩定性和性能。 5.1.2 基於梯度的方法：闡述使用梯度下降等方法來實時調整控製器參數，以適應機器人動力學或環境的變化。 5.2 神經網絡與深度學習在機器人控製中的應用 5.2.1 學習型控製器：介紹如何使用神經網絡來學習機器人係統的動力學模型或直接學習控製策略，以應對復雜的非綫性係統。 5.2.2 強化學習在機器人控製中的應用：深入探討強化學習方法（如Q-learning, Deep Q-Networks, Actor-Critic）在機器人自主學習、運動控製和決策中的應用前景，以及其在復雜任務中的優勢。 5.2.3 監督學習與遷移學習：分析如何利用已有的數據訓練機器人控製器，以及如何將在一個任務或環境中學習到的知識遷移到新的任務或環境中。 5.3 阻抗控製與交互控製 5.3.1 阻抗控製原理：介紹如何設計控製器使機器人錶現齣一定的機械阻抗特性，從而實現與環境的柔順交互。 5.3.2 混閤阻抗控製：討論如何根據任務需求，混閤控製機器人的力或位移響應，以實現更精細的交互行為。 5.3.3 虛擬現實與遠程操作中的交互控製：分析在虛擬現實環境中，如何通過力反饋實現沉浸式交互；以及在遠程操作中，如何確保操作者與遠程機器人之間的安全有效交互。 5.4 機器人係統中的不確定性與容錯控製 5.4.1 不確定性建模與分析：探討機器人係統中各種不確定性的來源（如傳感器噪聲、執行器誤差、環境擾動），以及如何對其進行量化和建模。 5.4.2 容錯控製策略：介紹當機器人發生部分故障（如執行器失效、傳感器損壞）時，如何設計控製器以維持係統的基本功能或安全運行。 第三部分：機器人控製係統的工程實踐 本部分將聚焦於機器人控製係統的實際開發和應用，提供工程實現上的指導。 第六章：機器人控製係統的硬件與軟件架構 6.1 機器人硬件平颱：介紹不同類型的機器人硬件平颱（如串聯式、並聯式、移動式機器人），以及其關鍵組件（如電機、傳感器、控製器）。 6.2 控製器硬件選擇：討論嵌入式控製器（如DSP、FPGA）、工控機、PLC等硬件在機器人控製係統中的選擇與集成。 6.3 實時操作係統（RTOS）：闡述RTOS在機器人控製中的重要性，包括任務調度、中斷處理、同步與通信機製。 6.4 機器人軟件框架：介紹ROS（Robot Operating System）等流行的機器人軟件框架，包括其模塊化設計、通信機製、工具鏈以及如何在ROS下開發機器人控製算法。 6.5 嵌入式係統開發：講解在資源受限的嵌入式平颱上實現機器人控製算法的設計、優化和部署。 第七章：機器人控製係統的仿真與實驗驗證 7.1 仿真環境搭建：介紹常用的機器人仿真軟件（如Gazebo, V-REP/CoppeliaSim, PyBullet）的功能和使用方法，以及如何建立機器人模型和仿真場景。 7.2 仿真驅動的控製設計：闡述如何利用仿真環境對設計的控製算法進行初步驗證和參數調優，以降低實際實驗的風險和成本。 7.3 實驗平颱搭建與調試：指導讀者如何搭建實際的機器人實驗平颱，包括硬件連接、傳感器標定、控製器配置等。 7.4 實驗數據分析與性能評估：介紹如何采集實驗數據，並使用統計學和圖形化方法對機器人控製係統的性能進行客觀評估，如精度、速度、魯棒性等。 7.5 模型與實際的差距分析：討論仿真模型與真實世界機器人之間可能存在的差距，以及如何通過實驗反饋來改進模型和控製策略。 第八章：機器人控製的應用案例分析 8.1 工業自動化領域的機器人控製： 8.1.1 搬運與裝配機器人：詳細分析工業搬運和裝配機器人（如ABB, KUKA, FANUC）的典型控製策略，包括軌跡跟蹤、力控裝配、視覺引導抓取等。 8.1.2 焊接與噴塗機器人：講解在焊接和噴塗過程中，對路徑精度、速度一緻性以及噴塗力度等控製的要求和實現方法。 8.2 服務機器人與特種機器人 8.2.1 移動服務機器人：討論導航、定位、避障以及人機交互等核心控製技術在服務機器人（如掃地機器人、配送機器人）中的應用。 8.2.2 醫療與手術機器人：分析在微創手術機器人中，對高精度、低延遲、力反饋以及安全冗餘等方麵的嚴格控製要求。 8.2.3 搜救與特種作業機器人：講解在復雜、危險環境中，機器人如何通過自主控製和遠程操作完成搜救、偵察等任務。 8.3 智能人機協作 8.3.1 安全的協作區域設計：探討如何通過傳感器和控製算法，確保人與協作機器人（Cobots）在共享工作空間中的安全共存。 8.3.2 意圖識彆與響應：介紹如何讓機器人理解人類的操作意圖，並作齣相應的協作響應，以實現更高效的協同工作。 本書內容詳實，結構嚴謹，既有理論深度，又不乏工程實踐指導，旨在為機器人控製領域的學生、研究人員及工程師提供一本全麵而實用的參考書，助力其在機器人控製的道路上不斷探索與創新。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書，主要是被其“先進設計方法”和“MATLAB仿真”這兩個標簽所吸引。作為一名在工業自動化領域摸爬滾打多年的工程師，我深知機器人控製係統設計的重要性，也見證瞭其技術發展的日新月異。我渴望能夠跟上時代的步伐，掌握一些能夠顯著提升機器人性能的最新控製策略。 書名中“機器人控製係統”和“電子信息與電氣工程技術叢書”的定位，讓我對這本書的內容深度和廣度都有瞭很高的期待。我希望它不僅能深入淺齣地講解控製理論，還能涵蓋與電子信息、電氣工程相關的技術細節，幫助我構建一個更全麵的認知體係。我尤其關注書中是否會探討如何將一些新興的控製理論，比如基於深度學習的控製，或者是優化控製算法，應用到實際的機器人係統中。 MATLAB仿真部分對我來說是關鍵。很多時候，理論知識的學習總是顯得有些抽象，而通過仿真，我能夠將理論付諸實踐，直觀地看到算法的運行效果。我期待書中能夠提供一些具體的仿真案例，詳細地展示如何利用MATLAB搭建機器人模型，實現各種先進的控製算法，並且能夠對仿真結果進行深入的分析。例如，我希望看到關於如何利用MATLAB進行模型預測控製（MPC）的仿真，或者是如何針對具有復雜動力學特性的機器人進行軌跡跟蹤優化。 我對於書中是否會涉及如何處理機器人控製係統中的不確定性和魯棒性問題尤為關注。在實際的工業環境中，機器人常常會麵臨各種未知的乾擾和參數變化，一個能夠適應這些變化的控製器將極大地提升係統的可靠性和穩定性。我希望書中能夠提供一些關於如何設計魯棒控製器或者自適應控製器的指導，並且能夠通過仿真來驗證這些方法的有效性。 總的來說，我希望通過這本書，能夠獲得一套係統性的機器人控製係統設計方法論，並且能夠熟練運用MATLAB進行仿真和驗證，從而能夠更自信地設計和實現高性能、高可靠性的機器人控製係統，為我的工作帶來新的突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書我買迴來有段時間瞭，一直想找個時間好好啃一下，畢竟“機器人控製係統”這個主題本身就很有吸引力，加上“先進設計方法”這個詞，感覺內容應該相當硬核。我本身是做自動化相關工作的，平時接觸的PLC和一些基礎的工業機器人控製，但總感覺在原理層麵有些欠缺，尤其是在更復雜的動態係統和算法的應用上。所以，我非常期待這本書能在這方麵給我帶來突破。 我看瞭一下目錄，感覺裏麵涵蓋瞭很多我之前隻在一些期刊文章或者高級課程中看到過的概念，比如一些關於模型預測控製（MPC）的介紹，還有關於滑模控製、自適應控製這些針對非綫性係統和不確定性的控製策略。這正是我目前急需瞭解和掌握的，因為我們項目裏有一些需要處理強耦閤、非綫性動力學的機器人，傳統的PID控製已經顯得力不從心。書中的“MATLAB仿真”部分也讓我眼前一亮，我平時就經常用MATLAB進行算法驗證和係統模擬，如果能有現成的仿真案例和代碼示例，那無疑能大大加快我的學習進程，並且能夠直觀地理解這些先進控製算法的實際效果，避免紙上談兵。 我個人對這種將理論與實踐緊密結閤的書籍情有獨鍾。很多控製理論的書籍，雖然原理講得很透徹，但脫離瞭實際的應用場景，總感覺有些虛無縹緲。而這本書恰恰彌補瞭這一點，它不僅提供瞭先進的控製理論，還結閤瞭MATLAB仿真，這讓理論的實現變得觸手可及。我特彆關注的是書中關於機器人動力學建模的部分，一個準確的動力學模型是設計高性能控製器的基礎，而這本書的“先進設計方法”聽起來就意味著它會在這方麵有獨到的見解，比如會涉及到如何處理模型的不確定性，或者如何進行模型辨識。 對於我這種需要將理論知識轉化為實際工程應用的讀者來說，這本書的價值是毋庸置疑的。我希望能在這本書中找到如何將這些復雜的控製理論應用於具體的機器人係統中，例如多自由度機械臂、移動機器人等，並且能夠通過MATLAB仿真來驗證這些設計的魯棒性和有效性。書中是否會提供一些具體的工程案例分析，比如如何針對某種特定的機器人進行係統設計和參數整定，這將是我非常看重的一部分。如果能夠有詳細的仿真步驟和結果分析，那將極大地幫助我理解和掌握這些技術。 這本書的另一個亮點在於其“電子信息與電氣工程技術叢書”的定位，這說明它不僅僅局限於純粹的控製理論，而是會更側重於與電子信息和電氣工程的結閤。這對我來說非常重要，因為機器人控製係統涉及到大量的傳感器、執行器、驅動器以及通信協議等，如何將這些軟硬件有機地整閤起來，並在此基礎上實現高效的控製，是實際工程中常常麵臨的挑戰。我希望能在這本書中找到關於這些跨學科知識的整閤和應用指導，從而能夠更全麵地理解和設計齣完整的機器人控製係統。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書，主要是因為我目前的項目涉及到一些對實時性和精度要求非常高的機器人應用場景。過去，我們主要依賴於經驗和一些基礎的控製方法，但隨著任務復雜度的增加，我們發現傳統的方案已經很難滿足需求。我一直在尋找一些能夠從根本上提升控製性能的理論和方法。 “先進設計方法”這個詞，讓我認為這本書不僅僅是羅列一些控製算法，而是會從更深層次去探討如何設計一個高效、魯棒的控製係統。我尤其關心書中關於如何進行係統辨識、如何建立準確的動力學模型，以及如何利用這些模型來設計更優化的控製器。例如，是否會介紹一些如何處理非綫性、時變係統的方法，或者如何利用先進的優化算法來求解控製問題。 我一直認為，仿真在機器人控製領域扮演著至關重要的角色。書中的MATLAB仿真部分，讓我非常期待。我希望書中不僅提供理論，還能給齣具體的仿真案例，詳細講解如何搭建仿真環境、如何實現算法，以及如何分析仿真結果。這對於我快速掌握並應用這些技術非常有幫助。我希望能夠看到一些關於如何利用MATLAB進行模型預測控製（MPC）的仿真，或者如何針對具體機器人模型進行軌跡跟蹤優化的例子。 我個人對自適應控製和魯棒控製技術比較感興趣。因為在實際應用中，機器人的動力學參數可能會發生變化，外部環境也會有不可預測的乾擾。我希望書中能夠詳細介紹如何設計能夠應對這些不確定性的控製策略，並且通過仿真來驗證這些方法的有效性。例如，是否會講解如何設計一個能夠根據實際工況自動調整控製器參數的自適應控製器，或者如何設計一個能夠抵抗外部擾動的魯棒控製器。 這本書的齣現，給瞭我一個學習和實踐先進機器人控製技術的絕佳機會。我希望通過閱讀這本書，能夠掌握一套完整的機器人控製係統設計方法論，並且能夠熟練運用MATLAB進行仿真和驗證，最終將這些先進技術成功應用於我的實際項目中，解決當前麵臨的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次技術交流會上聽同行推薦的這本書，當時他們提到這本書在理論深度和實踐指導性上都做得相當不錯，而且對於當前機器人控製領域的一些熱點問題都有涉及。我本身是一名算法工程師，主要負責機器人路徑規劃和運動控製模塊的開發，但一直覺得在底層控製理論方麵有所欠缺，尤其是在處理復雜動力學和非綫性係統時，感覺自己能運用的工具不夠多。 這本書的標題《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真：先進設計方法》讓我覺得非常契閤我的需求。我特彆看重“先進設計方法”這幾個字，它暗示著這本書會介紹一些當前比較前沿和有效的控製策略，而不是泛泛而談。我希望能夠從中學習到一些關於如何設計更精確、更靈活的運動控製器，以及如何處理機器人姿態控製、力控製等問題。 MATLAB仿真這部分對我來說也是一個重要的考量因素。我平時的工作離不開MATLAB，能夠有一本結閤瞭理論講解和仿真實踐的書籍，能夠大大提高我的學習效率。我希望書中能夠提供一些可運行的MATLAB代碼示例，並且詳細解釋代碼的實現原理和仿真過程。比如，我希望看到關於如何用MATLAB實現模型預測控製（MPC）的仿真，或者如何對不同類型的機器人進行動力學建模和仿真。 我也對書中關於如何處理機器人係統中的不確定性非常感興趣。在實際的機器人項目中，模型參數的誤差、外部環境的擾動以及執行器的非綫性等因素，往往是影響控製性能的關鍵。我希望這本書能夠提供一些行之有效的解決方案，比如如何設計魯棒控製器或自適應控製器，並且通過仿真來驗證這些方法的有效性。 總而言之，我希望通過這本書，能夠獲得一套係統性的機器人控製係統設計理論和實踐指導，提升自己在復雜機器人控製方麵的設計能力，並能夠將學到的知識轉化為實際的工程應用，為項目的成功提供有力的技術支持。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望能夠深入理解現代機器人控製領域的前沿動態，尤其是那些能夠顯著提升機器人性能的算法。過去幾年，我一直在關注機器學習在機器人控製中的應用，但總覺得缺乏一個係統性的框架來整閤這些技術。我之前閱讀過一些零散的文章，對強化學習、深度學習在軌跡規劃和姿態估計上的潛力有所耳聞，但如何將它們與傳統的反饋控製理論相結閤，形成一個完整的、可落地的解決方案，一直是我心中的一個疑問。 這本書的書名中“先進設計方法”以及“電子信息與電氣工程技術叢書”的定位，讓我對它寄予瞭厚望。我希望它能提供一些關於如何將人工智能技術與傳統控製理論進行融閤的思路和方法。例如，是否會介紹如何利用深度學習來逼近復雜的非綫性動力學模型，或者如何使用強化學習來優化PID控製器參數，甚至是如何實現端到端的控製策略。MATLAB仿真能力的附帶，更是為我提供瞭一個絕佳的實驗平颱，讓我能夠將書中的理論知識轉化為可執行的代碼，並通過仿真來直觀地感受這些方法的實際效果。 我對於書中關於模型不確定性和擾動抑製的章節尤為感興趣。在實際的機器人應用中，模型參數的不確定性、外部環境的擾動以及執行器的非綫性等因素，都會對控製係統的性能産生顯著影響。而傳統的PID控製在處理這些復雜工況時往往顯得力不從心。因此，我非常期待這本書能夠深入探討一些更魯棒、更自適應的控製策略，例如滑模控製、自適應模糊控製等，並能結閤MATLAB仿真來展示這些方法的優勢。 我尤其關注書中是否會提及一些關於分布式控製和協同控製的理念。隨著機器人係統的日益復雜化和多任務化，如何有效地協調多個機器人或機器人內部多個子係統的工作，已成為一個重要的研究方嚮。如果書中能夠提供一些關於如何設計分布式控製算法，以及如何利用通信網絡實現機器人之間的協同，我將覺得這本書的價值會得到極大的提升。 坦白說，我一直覺得機器人控製係統設計是一個既有理論深度又有實踐廣度的學科。這本書的齣現，讓我看到瞭一個將兩者完美結閤的可能。我希望通過閱讀這本書，能夠拓寬我的技術視野，掌握更多解決實際問題的工具和方法，並在未來的工作中能夠設計齣更加智能、高效、可靠的機器人控製係統。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，好好學習，天天嚮上

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

買完降價就不好瞭

評分☆☆☆☆☆

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