机器人建模和控制 计算机与互联网 书籍|4972222 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 马克W 斯庞Mark W Spon 著，贾振中 译

图书标签:

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111542759

商品编码：10931818415

丛书名： 机器人学译丛

出版时间：2016-07-01

书[0名0]：	机器人建模和控制|4972222
图书定价：	79元
图书作者：	（美）马克W.斯庞（Mark W. Spong）;赛斯·哈钦森（Seth Hutchinson）;M. 维德雅萨加（M. Vidyasagar）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2016/7/1 0:00:00
ISBN号：	9787111542759
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

马克W.斯庞，美[0国0]伊利诺伊[0大0][0学0]香槟分校(UIUC)的Donald Biggar Willett工程[0学0]教授（原书出版时，2006年）。Spong博士于2005年担任IEEE控制系统协[0会0](IEEE Control Systems Society)主席，他曾担任《IEEE控制系统技术汇刊》(IEEE Trans@ctions on Control Systems Tech[0no0]logy)的主编。Spong博士现为得克萨斯[0大0][0学0]达拉斯分校工程和计算机科[0学0][0学0]院院长。 赛斯·哈钦森，现为美[0国0]伊利诺伊[0大0][0学0]香槟分校(UIUC)教授。他是《IEEE机器人[0学0]与自动化汇刊》(IEEE Transactions on Robotics and Automation)的**编辑，在机器人和计算机视觉方面发表了多篇论文。Hutchinson博士曾担任《IEEE机器人[0学0]汇刊》(IEEE Transactions on Robotics)的主编，该期刊是由IEEE机器人[0学0]和自动化协[0会0](IEEE Robotics and Automation Society，RAS)主办的机器人[0领0]域的**期刊之一。 M.维德雅萨加，现为印度*[0大0]的IT公司——塔塔咨询服务公司(Tata Consultancy Services，TCS)主管高新技术的执行副主席。Vidyasagar博士曾担任印度[0国0]防部下属的人工智能和机器人研究中心(Centre for Artificial Intelligence and Robotics，CAIR)主任，于2000年获得IEEE控制[0领0]域*高奖——Bode Lecture Prize。

内容简介

本书基于Spong和Vidyasagar两位教授所著的十分成功的经典教材《Robot Dynamics and Control》（Wiley，1989），对现代机器人的操作和控制进行了全面和精辟的论述，所介绍的初级和高级内容不仅易读，而且在数[0学0]推导上十分严谨。 本书适合机器人技术方面的多[0学0]季或单[0学0]期课程使用。前6章适合面向具有初步线性控制系统背景[0学0]生的初级/高级机器人技术介绍性课程使用，后6章适合机器人技术及控制方向的研究生阅读。

目录

译者序 前言 [0第0]1章导论1 1.1机器人的数[0学0]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[0学0]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 [0第0]2章刚性运动和齐次变换18 2.1位置的表示方[0法0]18 2.2旋转的表示方[0法0]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[0当0]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 [0第0]3章正运动[0学0]和逆运动[0学0]38 3.1运动链38 3.2Denavit�睭artenberg约定39 3.2.1存在和性问题40 3.2.2坐标系的配置42 3.2.3实例43 3.3逆运动[0学0]49 3.3.1一般的逆运动[0学0]问题49 3.3.2运动解耦50 3.3.3逆向位置：一种几何方[0法0]51 3.3.4关节型位形52 3.3.5球坐标型位形54 3.3.6逆向姿态55 3.4本章总结57 习题58 附注与参考60 [0第0]4章速度运动[0学0]——雅可比矩阵61 4.1角速度：固定转轴情形61 4.2反对称矩阵62 4.2.1反对称矩阵的性质63 4.2.2旋转矩阵的导数63 4.3角速度：一般情况64 4.4角速度求和65 4.5移动坐标系上点的线速度66 4.6雅可比矩阵的推导67 4.6.1角速度67 4.6.2线速度68 4.6.3线速度和角速度雅可比矩阵的叠加69 4.7工具速度71 4.8分析雅可比矩阵72 4.9奇点73 4.9.1奇点解耦74 4.9.2手腕奇点75 4.9.3手臂奇点75 4.10静态力/力矩关系77 4.11逆速度和加速度78 4.12可操作性79 4.13本章总结81 习题82 附注与参考84 [0第0]5章路径和轨迹规划85 5.1位形空间85 5.2基于势场的路径规划88 5.2.1引力场88 5.2.2斥力场90 5.2.3将工作空间力映射到关节力矩91 5.2.4梯度下降规划93 5.3逃离局部小值94 5.4概率路线图方[0法0]95 5.4.1位形空间内的采样96 5.4.2连接位形对96 5.4.3增强97 5.4.4路径光滑化97 5.5轨迹规划97 5.5.1点到点运动的轨迹98 5.5.2通过中间点确定的轨迹103 5.6本章总结105 习题106 附注与参考106 [0第0]6章[0独0]立关节控制108 6.1驱动器的动力[0学0]109 6.2[0独0]立关节模型110 6.3设定点跟踪111 6.3.1比例微分补偿控制器111 6.3.2比例积分微分补偿控制器113 6.3.3饱和与柔性的影响114 6.4前馈控制115 6.5传动系统的动力[0学0]116 6.6状态空间设计119 6.6.1状态反馈控制120 6.6.2观测器121 6.7本章总结123 习题124 附注与参考126 [0第0]7章动力[0学0]127 7.1欧拉拉格朗日方程127 7.1.1动机127 7.1.2完整约束和虚功129 7.1.3达朗贝尔原理131 7.2动能和势能133 7.2.1惯性张量133 7.2.2n�擦�杆机器人的动能134 7.2.3n�擦�杆机器人的势能135 7.3运动方程135 7.4一些常见位形136 7.5机器人动力[0学0]方程的性质142 7.5.1反对称性和无源性143 7.5.2惯性矩阵的界限144 7.5.3参数的线性化144 7.6牛顿欧拉方[0法0]145 7.6.1重温平面肘型机械臂149 7.7本章总结151 习题153 附注与参考154 [0第0]8章多变量控制155 8.1重温PD控制155 8.1.1关节柔性的影响157 8.2逆动力[0学0]158 8.2.1关节空间内的逆动力[0学0]158 8.2.2任务空间内的逆动力[0学0]160 8.3鲁棒和自适应运动控制161 8.3.1鲁棒逆运动[0学0]161 8.3.2自适应逆运动[0学0]164 8.4基于无源性的运动控制165 8.4.1基于无源性的鲁棒控制166 8.4.2基于无源性的自适应控制167 8.5本章总结168 习题171 附注与参考171 [0第0]9章力控制173 9.1坐标系和约束173 9.1.1对偶基174 9.1.2自然约束和人工约束175 9.2网络模型和阻抗176 9.2.1阻抗操作符177 9.2.2阻抗操作符的分类177 9.2.3戴维南和诺顿等效177 9.3任务空间内的动力[0学0]和控制178 9.3.1任务空间内的动力[0学0]178 9.3.2阻抗控制178 9.3.3混合阻抗控制179 9.4本章总结181 习题182 附注与参考182 [0第0]10章几何非线性控制183 10.1背景介绍183 10.1.1流形、向量场和分布183 10.1.2弗罗贝尼乌斯定理186 10.2反馈线性化187 10.3单输入系统188 10.4n�擦�杆机器人的反馈线性化193 10.5非完整系统195 10.5.1对合和完整性196 10.5.2无碛控制系统196 10.5.3非完整系统实例197 10.6周氏定理199 10.7无碛系统的控制200 10.8本章总结201 习题202 附注与参考203 [0第0]11章计算机视觉204 11.1成像几何204 11.1.1相机坐标系204 11.1.2透视投影205 11.1.3成像平面和传感器阵列205 11.2相机标定206 11.2.1相机的外部参数206 11.2.2相机的内部参数206 11.2.3确定相机参数207 11.3阈值分割208 11.3.1简略的统计回顾209 11.3.2自动选择阈值210 11.4连通区域213 11.5位置和方向214 11.5.1图像矩215 11.5.2物体的质心和中心矩215 11.5.3物体的方向215 11.6本章总结217 习题217 附注与参考219 [0第0]12章基于视觉的控制220 12.1设计要点220 12.1.1相机位形220 12.1.2基于图像的方[0法0]与基于位置的方[0法0]221 12.2相机运动和交互作用矩阵221 12.3点特征的交互作用矩阵222 12.3.1固定点相对于移动相机的速度223 12.3.2构建交互作用矩阵224 12.3.3点间交互作用矩阵的性质225 12.3.4多点的交互作用矩阵226 12.4基于图像的控制律226 12.4.1计算相机运动227 12.4.2比例控制方案227 12.4.3基于图像的视觉伺服系统的表现228 12.5末端执行器和相机的运动230 12.6划分方[0法0]231 12.7运动感[0知0]233 12.8本章总结234 习题235 附注与参考236 附录A三角函数237 附录B线性代数238 附录C动态系统243 附录D李雅普诺夫稳定性245 参考文献250 索引259

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评分☆☆☆☆☆

作为一个对硬件设计和嵌入式系统感兴趣的人，我一直对机器人技术抱有浓厚的兴趣。在我看来，机器人是将软件算法和物理实体完美结合的典范。每一次看到机器人能够精准地完成复杂的任务，比如在工业生产线上进行高精度装配，或者在危险环境中执行搜救任务，我都觉得非常震撼。这背后一定有非常精妙的“建模”和“控制”技术在支撑。我一直在寻找一本能够系统性地介绍机器人“建模”和“控制”原理的书籍，希望能从基础概念入手，逐步深入到复杂的算法和实现。我希望这本书能够解释清楚，为什么需要对机器人进行“建模”，这个“模型”究竟反映了哪些物理属性和运动规律，以及在“控制”的过程中，又是如何利用这些模型来实现期望的运动轨迹和行为。我更希望能够了解，不同类型的机器人，例如人形机器人、移动机器人、无人机等，它们在建模和控制上是否存在共性与差异，以及在实际应用中，又会遇到哪些挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手里的时候，就被它沉甸甸的质感和封面设计所吸引。封面上那个线条流畅、充满未来感的机器人轮廓，仿佛预示着一场关于智能和机械的奇妙旅程。我一直对人工智能和机器人技术充满了好奇，尤其是它们是如何被“赋予”智慧，能够感知世界、做出决策并执行任务的。这本书的标题“机器人建模和控制”，恰好触及了我最感兴趣的核心。我曾设想过，机器人不仅仅是简单的机械装置，更像是一个复杂的生命体，需要精确的“大脑”来指挥“肢体”。它需要能够理解周围的环境，识别障碍物，规划路径，甚至能够根据不同的任务调整自身的行为模式。这本书无疑为我打开了这样一个视角，让我开始思考，那些科幻电影里那些栩栩如生的机器人，背后究竟蕴含着怎样的科学原理和工程智慧。我迫不及待地想要深入其中，去了解机器人是如何被“建模”的，这个“模型”又包含了哪些关键要素，以及“控制”又是如何实现的。我希望这本书能用一种清晰易懂的方式，解答我心中的无数疑问，让我不再只是一个旁观者，而是能够对机器人技术有一个更深入、更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对这个领域完全是新手，但因为工作性质，我经常需要接触到一些与自动化和智能化相关的概念，而机器人无疑是其中的核心。我之前看的一些科普文章，都对机器人的“建模”和“控制”能力津津乐道，但总感觉隔靴搔痒，无法深入理解。我希望这本书能够从最基础的原理讲起，用一种通俗易懂的语言，来解释“机器人建模”究竟是怎么一回事，它包含了哪些重要的方面，比如刚体的运动学、动力学，或者更抽象的数学模型。同时，对于“控制”部分，我也希望能够了解，有哪些基本的控制策略，比如PID控制，以及更高级的自适应控制、预测控制等等，它们是如何被应用于机器人上的。我希望这本书能够为我打下坚实的理论基础，让我能够开始理解那些复杂的机器人系统是如何被设计和实现的。我最怕的就是那些过于抽象、充斥着晦涩数学公式的书籍，我希望能找到一本既有深度又不失广度的入门读物。

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最近我读了一本关于“人工智能与社会”的书，让我对科技的伦理和发展方向产生了深刻的思考。这本书虽然不是直接讨论技术细节，但它探讨了人工智能在未来社会中可能扮演的角色，以及我们作为人类应该如何与之共存。我特别关注书中关于“通用人工智能”的章节，它让我意识到，我们正在接近一个全新的时代，一个机器人和人类可能在工作、生活甚至情感上产生深刻交集的时代。这不禁让我联想到，如果机器人真的变得如此智能，那么它们需要什么样的“大脑”来处理海量的信息？又需要什么样的“神经网络”才能模拟人类的思考方式？这本书让我开始跳出单纯的技术层面，去思考机器人更深层次的“本质”问题。我开始想象，未来机器人可能不仅仅是工厂里的流水线工人，更可能是家庭的助手，甚至是陪伴我们情感的伙伴。而要实现这一切，最基础的、也是最关键的，就是能够精确、有效地“建模”和“控制”它们。我期待这本书能够为我提供一些关于这种“智能”实现的路径，即使只是理论上的探讨，也足以让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

最近我对“自主学习”和“强化学习”这些概念非常着迷，它们似乎是人工智能发展的重要方向。我常常在想，如果机器人能够像孩子一样，通过不断地尝试和反馈来学习，那么它们的能力将会得到怎样的飞跃？而这种“学习”的基础，我想一定离不开对自身和环境的准确“建模”，以及对学习过程的有效“控制”。这本书的标题恰好包含了“建模”和“控制”这两个关键词，这让我产生了极大的兴趣。我希望这本书能够帮助我理解，在机器人领域，如何将这些前沿的学习方法应用到实际的“建模”和“控制”过程中。我想要知道，当机器人面对未知环境时，是如何通过“建模”来理解它？在执行任务的过程中，又是如何通过“控制”来调整自己的行为以适应变化？我希望这本书能够提供一些理论框架和实例，让我能够更清晰地认识到，自主学习的机器人是如何一步步成长起来的，以及“建模”和“控制”在其中扮演的关键角色。