神经网络、模糊系统及其在运动控制中的确应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:丛爽

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:2001-5

价格:23.00元

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isbn号码:9787312012709

丛书系列:

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• 运动控制
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《运动控制的智慧之眼：融合感知与决策的先进技术》 穿越复杂动力学的藩篱，解锁前所未有的运动精度与鲁棒性。 在瞬息万变的工业生产、精准医疗、智能交通以及尖端航空航天等领域，对运动控制的精细化、智能化和适应性要求正以前所未有的速度攀升。传统的控制方法，在面对高维度、非线性、时变以及充满不确定性的复杂系统时，往往显得力不从心。我们迫切需要一种能够“看清”环境变化、“理解”系统状态、“预测”未来趋势，并在此基础上做出最优决策的控制策略。 本书《运动控制的智慧之眼：融合感知与决策的先进技术》正是为了应对这一挑战而生。它并非聚焦于某一特定的理论框架，而是致力于构建一个能够将先进的感知能力与强大的决策智能融为一体的通用运动控制体系。我们将一同探索如何利用尖端的技术手段，赋予运动系统“智慧”，使其能够如同拥有“智慧之眼”一般，在复杂多变的动态环境中游刃有余地完成任务。 本书内容涵盖以下核心领域： 第一部分：运动系统的深度感知与状态理解 高精度传感器融合技术： 深入剖析多源异构传感器（如激光雷达、摄像头、惯性测量单元、力/力矩传感器等）的数据融合算法，研究如何克服噪声、时延和缺失等问题，构建对运动系统及其环境的全面、准确、实时的感知模型。我们将探讨卡尔曼滤波的变种、粒子滤波、基于深度学习的点云处理和图像识别技术等，以及如何将这些技术应用于姿态估计、目标跟踪、障碍物检测与避障等关键感知任务。 环境建模与动态理解： 研究如何从传感器数据中提取并构建高精度的环境模型，包括静态环境的地图构建（SLAM技术）以及动态环境中移动目标的识别、跟踪与轨迹预测。我们将深入探讨基于视觉的SLAM、激光雷达SLAM以及多传感器融合SLAM的最新进展，并分析如何利用这些模型进行路径规划和避障。 系统状态的精确辨识： 探讨在传感器信息不完整或存在噪声的情况下，如何通过先进的状态估计技术，精确辨识运动系统的内部状态（如位置、速度、加速度、关节角度、受力等）。我们将研究模型预测控制（MPC）中的状态估计方法、基于机器学习的状态重构技术，以及如何有效处理非线性和不确定性对状态估计的影响。 运动意图与交互理解： 尤其关注与人或其他智能体协同工作的场景，研究如何通过分析运动轨迹、姿态、甚至微表情等信息，预测其他参与者的运动意图。这将为实现平滑、安全、高效的人机协同或多机器人协同提供基础。 第二部分：面向复杂动态系统的智能决策与规划 自适应与鲁棒控制策略： 针对系统参数变化、外部扰动等不确定性，研究能够动态调整控制参数、修正控制律的自适应控制方法。我们将重点关注模型参考自适应控制（MRAC）、自适应逆控制等经典方法，以及如何结合在线辨识技术实现更强的鲁棒性。 强化学习在运动控制中的应用： 探索如何利用强化学习（RL）框架，让运动系统通过与环境的交互学习最优的控制策略，而无需显式的模型。我们将讨论深度强化学习（DRL）在轨迹跟踪、姿态控制、步态生成、操作任务等方面的最新突破，以及如何解决样本效率低、收敛性差等挑战。 基于模型预测的优化控制： 深入研究模型预测控制（MPC）的核心思想，即利用系统模型预测未来一段时间内的系统行为，并通过求解优化问题来生成最优的控制指令。我们将探讨线性MPC、非线性MPC、滚动优化以及如何将其应用于机器人关节控制、飞行器姿态控制、自动驾驶车辆路径跟踪等场景。 多目标与约束下的决策： 在实际应用中，运动控制往往需要同时满足多个相互制约的目标（如精度、速度、能耗、安全性等）。本书将研究多目标优化算法和约束处理技术，以实现最优的综合性能。 分布式与协同控制： 对于由多个相互协作的运动单元组成的系统（如多机器人编队、无人机集群），我们将探讨如何设计分布式和协同的控制策略，实现整体任务的最优完成，并研究信息共享、任务分配等关键问题。 第三部分：先进技术的融合与创新实践 深度学习与传统控制理论的结合： 探讨如何巧妙地融合深度学习在特征提取、模式识别方面的强大能力，与传统控制理论在稳定性、鲁棒性、可解释性方面的优势。例如，利用深度学习辅助模型辨识，或将深度学习的输出作为传统控制器的输入。 数字孪生与仿真驱动的控制： 研究如何构建高保真的数字孪生系统，利用仿真环境对控制策略进行大规模的测试、验证和优化，从而加速研发进程，降低实际部署的风险。 实时性与计算效率的考量： 在实际工程应用中，控制算法的实时性和计算效率至关重要。本书将讨论如何设计高效的算法，并利用硬件加速等手段，满足严苛的实时性要求。 应用案例分析与前沿展望： 通过详细介绍在机器人操作、无人驾驶、智能制造、仿生运动等领域的实际应用案例，展示本书所介绍技术的落地能力。同时，也将对运动控制领域的未来发展趋势进行展望，包括具身智能、自主学习、人机共生等前沿方向。 本书的目标读者： 从事机器人技术、自动化、人工智能、控制工程、航空航天、汽车工程等领域的研发工程师、项目经理。 对运动控制的智能化、自适应性、鲁棒性有深入研究需求的研究生和博士生。 希望了解和掌握如何将前沿感知与决策技术应用于复杂运动系统控制的科研人员。 《运动控制的智慧之眼：融合感知与决策的先进技术》将为您打开一扇通往未来运动控制新视界的大门，助您掌握驱动智能运动的关键技术，为您的创新实践提供坚实的理论基础和丰富的技术储备。

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这本书的封面设计相当简洁，一眼就能看出是学术类书籍，但又不像那种枯燥的技术手册。它给人一种沉静而专业的印象，让人联想到深入的研究和严谨的理论。我当时被它吸引，主要是被“运动控制”这个关键词所打动。现代工业自动化、机器人技术，甚至是智能交通系统，都离不开精准高效的运动控制。而“神经网络”和“模糊系统”又是当前人工智能领域最热门、最具潜力的两个分支，将它们与运动控制结合，无疑是前沿中的前沿。我很好奇，作者是如何将这两个看似抽象的学科，落地到解决实际的工程问题的？例如，在机器人手臂的精准定位上，神经网络能否通过学习大量的运动数据，不断优化其控制策略，使其更加平滑、快速且节能？而模糊系统又能在哪些方面发挥作用？或许是在处理那些难以量化、但经验丰富的操作知识，比如在某些不确定环境下，如何根据操作员的模糊指令做出反应？我期待书中能看到一些具体的算法和模型，以及它们如何在模拟或实际系统中得到验证的案例。同时，我也想了解作者对于未来运动控制领域发展趋势的展望，神经网络和模糊系统是否会进一步融合，产生新的、更强大的控制范式？这本书给我带来了很高的期待，它似乎是一个通往更高维度运动控制世界的入口。

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我对这本书的兴趣，源于它试图构建一个连接理论与实践的桥梁。书名中的“神经网络”和“模糊系统”代表了两种强大的智能计算方法，而“运动控制”则是许多工程领域的核心问题。我很好奇，作者是如何将这三者巧妙地结合在一起的？我希望书中能够深入探讨神经网络在运动控制中的具体角色，例如，它是否可以用于精确建模复杂动态系统，或者作为一种自适应控制器，能够实时调整控制参数以应对环境变化？同时，模糊系统在运动控制中又扮演着怎样的角色？是通过人类专家的模糊规则来实现直观的控制，还是可以被设计成能够处理不确定性和不精确信息的控制器？更令人期待的是，书中是否会详细介绍如何将这两种方法有机地融合，形成协同效应？比如，利用神经网络的强大泛化能力来生成模糊规则，或者使用模糊逻辑来解释神经网络的决策过程。我期待看到一些具体的算法框架和设计流程，能够指导读者如何从零开始构建一个基于神经网络和模糊系统的运动控制系统。另外，书中提供的实例是否能够涵盖不同类型的运动控制问题，例如伺服驱动控制、机器人轨迹跟踪、甚至是在线优化等，这将大大增加这本书的实用价值。

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这本书的书名让我想到了现代工程中一个非常具有挑战性的领域。一方面，“神经网络”和“模糊系统”代表了当前人工智能和智能控制的前沿技术，它们以强大的数据驱动学习能力和处理不确定性的能力而闻名。“运动控制”则是工业自动化、机器人技术等领域的核心，它要求系统能够精准、稳定、高效地执行各种运动任务。我非常好奇，这本书将如何把这两个看似不同的领域结合起来。我希望书中能够深入探讨神经网络在运动控制中的具体应用，例如，如何利用它们来建模复杂的动力学系统，或者如何实现自适应和预测控制。同时，我也期待了解模糊系统如何在运动控制中发挥作用，它是否可以用来处理那些难以精确量化的操作知识，从而实现更具鲁棒性的控制？更重要的是，我非常想知道书中是否会介绍如何将神经网络和模糊系统进行融合，例如，利用神经网络的学习能力来优化模糊系统的参数，或者利用模糊逻辑来解释神经网络的决策过程。我期待看到一些具体的算法实例和仿真结果，能够直观地展示这些智能技术在实际运动控制问题中的优势，比如在应对外部干扰、参数变化时，这类控制器能否表现出更高的性能。

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拿到这本书，我首先关注的是它的内容深度和广度。从书名来看，它似乎涵盖了神经网络和模糊系统这两个大的理论体系，并且将它们的应用聚焦在“运动控制”这一具体领域。这让我猜测，书的结构可能是先介绍神经网络和模糊系统的基本原理和模型，然后逐步深入到如何将这些理论工具应用于设计和实现各种运动控制系统。我特别感兴趣的是，作者是否会对不同的神经网络模型（如BP网络、RBF网络、LSTM等）在运动控制中的适用性进行比较分析？以及模糊逻辑控制器（FLC）是如何被设计和优化的？更重要的是，书中是否会讲解如何将神经网络和模糊系统进行有效的融合，形成混合智能控制系统？这种混合系统能否克服单一方法的局限性，例如神经网络的黑箱特性和模糊系统的经验依赖性？我希望看到作者能详细阐述这种融合背后的逻辑，以及它在提升控制系统的鲁棒性、自适应性和智能化程度方面的优势。例如，在处理具有非线性和时变特性的运动系统时，神经网络的强大学习能力和模糊系统的灵活性是否能协同工作，达到更好的控制效果？书中关于实际应用案例的篇幅比例也很关键，如果能有详细的仿真结果或实验数据作为支撑，那就更能增强我对书中内容的信心。

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这本书的书名给我一种既有深度又有应用价值的感觉。首先，“神经网络”和“模糊系统”是当前人工智能和智能控制领域最核心的技术之一，它们各自都有着独特的优势，能够处理复杂的非线性问题和不确定性。而“运动控制”则是工程领域的一个基础且至关重要的方向，从工业自动化到航空航天，都离不开精确、高效的运动控制。我好奇的是，作者是如何将这两种先进的智能技术应用于解决运动控制这一实际工程问题的？书中是否会详细介绍如何利用神经网络强大的学习能力来建模复杂的运动系统，或者如何利用模糊逻辑的灵活性来设计易于理解和实现的控制器？更吸引我的是，书中是否会深入探讨神经网络和模糊系统的融合，形成混合智能控制策略？这种融合能否克服单一方法的局限性，例如神经网络的“黑箱”问题和模糊系统的知识获取困难？我期待书中能有清晰的理论阐述，并辅以具体的算法模型和仿真实验，来证明这些智能技术在提升运动控制性能方面的有效性。例如，在高速、高精度的伺服系统控制中，这样的融合方法是否能带来更优越的跟踪精度和动态响应？

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