机器人的智能控制方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:王灏

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2002-4

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787118027266

丛书系列:

图书标签:

• robot
• 机器人控制
• 智能控制
• 自适应控制
• 强化学习
• 路径规划
• 运动规划
• 控制算法
• 机器人技术
• 人工智能
• 优化算法

机器人学基础理论与前沿技术 内容简介： 本书旨在系统梳理机器人学的基本理论框架，并深入探讨当前机器人技术领域的前沿发展方向与关键技术。全书结构严谨，内容涵盖了从经典的机器人运动学、动力学分析，到现代控制理论在机器人系统中的应用，并特别关注了先进感知、人机交互以及复杂环境下的自主决策等热点议题。 第一部分：机器人学基础 本部分奠定了理解现代机器人的理论基石。首先，详细阐述了空间运动描述，包括刚体变换、欧拉角、指数坐标系等描述方法，为后续的运动学分析做好准备。接着，深入讲解了机器人运动学，包括正运动学、逆运动学、雅可比矩阵及其在速度和奇异性分析中的应用。机器人运动学的讨论不仅限于传统串联和并联机构，还扩展到了柔顺机械臂和仿人机器人的特殊运动学建模。 随后，转向机器人动力学。本书采用拉格朗日-欧拉方程和牛顿-欧勒方程两种主流方法，对机器人的运动方程进行详细推导，重点分析了惯性项、科氏力和重力项对机器人动态行为的影响。动力学分析是实现高精度轨迹跟踪和力控的基础，因此对不同结构机器人（如多自由度机械臂、移动机器人）的动力学模型构建进行了详尽的案例分析。 第二部分：机器人控制系统 本部分聚焦于如何驱动和管理机器人系统，使其准确、稳定地完成预定任务。 首先，系统回顾了经典机器人控制方法，包括基于位置的伺服控制、力/阻抗控制的基础原理与实现。重点讨论了如何利用反馈线性化技术处理非线性和耦合性问题，以实现更鲁棒的控制性能。 随后，引入现代机器人控制理论。我们深入探讨了基于Lyapunov函数的稳定性分析，设计了自适应控制和鲁棒控制方案，用以应对模型参数不确定性或外部扰动的情况。此外，基于模型预测控制（MPC）在优化机器人轨迹规划与实时控制中的应用也被作为重要章节进行阐述，尤其在需要考虑执行器约束和环境交互的复杂任务中展现出优越性。 第三部分：感知、规划与决策 现代机器人不再是简单的执行器，而是具备环境感知和自主决策能力的复杂系统。本部分着重介绍支撑这些能力的关键技术。 在机器人感知方面，本书详细介绍了主流传感器技术及其数据处理方法。这包括了机器视觉（二维、三维重建、特征提取与目标跟踪）、激光雷达（LiDAR）与深度传感（点云数据处理、SLAM技术基础）。尤其关注了多传感器信息融合技术，如何利用卡尔曼滤波、粒子滤波等方法，提高机器人在动态环境下的定位和环境建模精度。 运动规划与导航是移动机器人和操作臂执行任务的核心。我们详细介绍了路径规划算法，如基于图搜索的A、Dijkstra算法，以及基于采样的快速搜索随机树（RRT）及其变种在连续空间中的高效搜索能力。对于操作臂，则侧重于任务空间和关节空间中的轨迹优化。 自主决策与高级控制部分，本书引入了强化学习（RL）在机器人控制与决策中的应用。探讨了如何利用深度强化学习（DRL）训练机器人在非结构化环境中学习复杂的运动策略和人机协作行为，以替代传统的、依赖精确数学模型的控制方法。 第四部分：前沿与交叉领域 本部分探讨了机器人技术正在快速渗透和变革的交叉学科领域。 柔顺机器人与人机安全交互： 探讨了新型软体材料机器人的建模挑战，以及如何设计高带宽的力/力矩传感器和触觉反馈系统，确保机器人与人类安全、自然地协同工作。 群体机器人系统： 介绍了分布式控制算法在多机器人协同任务中的应用，包括一致性算法、局部交互规则如何涌现出全局最优行为，这对无人机集群、仓储自动化等领域至关重要。 人机交互（HRI）： 从机器人对人类意图的理解（如手势识别、语音理解）到机器人自身的反馈机制（如情感表达、自然语言交互），强调了提升机器人社会接受度和协作效率的方法论。 总结与展望： 本书力求在理论深度和工程实践之间找到平衡，内容覆盖了机器人技术从基础原理到最尖端研究的完整谱系。它不仅适合于机器人工程、自动化、机电一体化等专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考书，也为从事相关领域研发的工程师和科研人员提供了系统性的知识回顾和前沿视野拓展。通过本书的学习，读者将能够建立起坚实的理论基础，并具备分析和解决复杂机器人系统问题的能力。

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从作者的遣词造句中，我强烈感受到了其深厚的学术底蕴和一丝不苟的治学态度。这本书的语言风格非常精准、克制，极少使用那些华而不实的修饰词汇，每一个动词和名词的选择都经过了精确的校准，力求在信息密度最高的情况下，保持逻辑的流畅性。特别是在处理时间序列分析和状态估计的部分，作者对卡尔曼滤波的各种变体（如扩展卡尔曼、无迹卡尔曼）的推导和比较，清晰得令人拍案叫绝。他没有简单地罗列公式，而是深入剖析了每种变体在处理非线性和计算复杂性之间的权衡取舍，这种对“代价”的清晰阐述，是很多教科书所缺失的。这种严谨到近乎刻板的语言风格，反而为这本书增添了一种沉稳可靠的权威感，让读者在面对前沿且复杂的控制算法时，能够建立起坚实的信心。

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这本书的排版和装帧简直是一场视觉的盛宴。从封面那富有科技感的金属质感，到内页纸张散发出的低调的哑光质感，每一个细节都透露着出版方的用心。内页的字体选择非常考究，主文字体清晰有力，配合着那些复杂的数学公式和示意图，阅读起来毫不费力。尤其值得称赞的是，作者在讲解抽象概念时，辅以大量的清晰图表和流程图，这些图表不仅仅是简单的插图，更像是精心设计的思维导图，将原本可能晦涩难懂的控制理论可视化了。比如，在讨论到非线性系统的滑模控制部分时，作者用了一个三维的动态曲面图来展示系统的轨迹收敛过程，那个图的精度和色彩搭配简直让人想把它裱起来挂在墙上。而且，书中的索引部分做得异常详尽，几乎可以当作一本小型参考手册来使用，查找特定算法的描述或公式推导都非常迅速准确。这种对阅读体验的极致追求，让我在翻阅这本书时，感受到的不仅仅是知识的传递，更像是一次高品质的、沉浸式的学术探索之旅。装帧上的细微处理，例如书脊的加固和不易折损的设计，也体现了这本书作为专业参考书的耐用性考量。

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这本书的结构安排，简直像一位经验丰富的高级工程师在指导新手。它不是按照传统教材那种“先讲原理，后讲应用”的僵硬模式来组织内容，而是采取了一种“问题驱动”的叙事方式。开篇没有立刻深入到复杂的矩阵代数，而是先设定了一个宏大但具体的工程挑战——比如一个高动态、高精度要求的机械臂轨迹跟踪问题。然后，作者才不紧不慢地引出解决这个挑战所必需的数学工具和控制架构。这种叙事手法极大地激发了读者的求知欲，让人忍不住想知道：“面对这个难题，下一步我需要掌握什么？”这种渐进式的知识导入，使得知识点之间的联系变得异常清晰，不再是孤立的公式和定理。此外，作者在每章末尾设置的“设计挑战”部分，更是将理论学习推向了实践模拟的高潮，真正做到了学以致用，而不是让知识停留在纸面上。

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我之前读过几本关于现代控制理论的教材，坦白说，很多要么过于偏重理论的数学推导，让人感觉像在啃一本高深的代数著作，要么就是流于表面，代码示例陈旧且缺乏深度。然而，这本书在理论深度和工程实践之间找到了一个近乎完美的平衡点。作者在铺陈完PID、LQR等经典方法后，没有急于跳到那些前沿、时髦的算法，而是花了大量的篇幅，用非常严谨的逻辑链条，逐步引入了自适应控制和鲁棒控制的核心思想。我特别欣赏它处理“不确定性”问题的方式——没有用空泛的理论描述，而是直接引入了H∞范数和量化反馈的概念，并通过详细的案例分析，展示了这些理论工具如何有效地应对现实世界中的参数漂移和外部扰动。这种“理论即工具，工具为解决问题服务”的写作哲学，让这本书的实用价值得到了极大的提升。即便是对于已经有一定基础的读者来说，也能从中挖掘出不少对工程鲁棒性设计至关重要的洞察力。

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如果说一本书的价值在于它能引发多少后续的思考和探索，那么这本书绝对是高价值的。它不仅提供了成熟的解决方案，更重要的是，它像一扇扇窗户，展示了当前研究的前沿方向和潜在的瓶颈。例如，在讨论到强化学习在控制领域的应用潜力时，作者并未给出确切的“标准答案”，而是提出了几个开放性的研究课题，比如如何保证基于学习的策略在物理系统中的稳定性和可解释性。这种“授人以渔”而非“授人以鱼”的教育理念，使得这本书不仅仅是一本知识的终点，更像是通往更深层次研究的起点。我读完后，脑海中充斥着更多的是“如果……会怎样？”和“有没有可能用……来优化？”的疑问，这正是优秀学术著作所应具备的激发力，它成功地将我从一个被动的知识接收者，转变成了一个主动的问题探索者。

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