Interaction Control of Robot Manipulators (Springer Tracts in Advanced Robotics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Werner F. Schindler

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2003-02-01

价格:USD 54.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540001591

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 机器人控制
• 交互控制
• 机械手
• 轨迹规划
• 动力学
• 控制理论
• Springer
• 高级机器人
• 自动化

交互式机器人操纵器控制：原理、挑战与前沿进展 机器人技术在现代工业、服务业乃至日常生活中的应用日益广泛，其中，机器人操纵器作为执行复杂任务的关键部件，其控制技术的智能化、高效化和安全性至关重要。《交互式机器人操纵器控制》（暂定书名，非指代您提到的Springer Tracts in Advanced Robotics一书）深入探讨了机器人操纵器如何实现与环境、人类以及其他机器人之间进行有效、智能的交互，并在此基础上实现高精度、高鲁棒性的操作。本书旨在为研究人员、工程师和学生提供一个全面而深入的视角，理解交互式机器人操纵器控制的核心原理，掌握当前面临的挑战，并引领读者展望未来的研究方向。 核心原理与基础理论 本书的开篇将从交互式机器人操纵器控制的基础理论出发。我们将首先梳理机器人动力学与运动学的基本概念，包括正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵以及机器人本体的动力学模型（如牛顿-欧拉法、拉格朗日法）。在此基础上，本书将重点阐述交互式控制的核心思想。与传统的预设轨迹跟踪控制不同，交互式控制强调机器人根据实时感知到的信息动态调整其行为。这包括： 力/阻抗控制： 深入解析力传感器的工作原理，并详细介绍基于阻抗模型、导纳模型以及混合阻抗模型的控制策略。我们将探讨如何在与未知或不确定环境接触时，通过调整机器人的柔顺性来避免碰撞、适应不规则表面，并实现安全可靠的操作。例如，在装配过程中，机器人需要感知接触力并根据力反馈来调整其插入或抓取的位置，以确保零件的精确对齐。 感知驱动控制： 强调如何利用各种传感器（如视觉、触觉、力觉、接近传感器）获取的环境信息来驱动机器人的控制决策。本书将详细介绍计算机视觉在机器人操纵中的应用，包括目标检测、识别、定位、姿态估计，以及如何将这些信息转化为机器人末端执行器的运动指令。我们将讨论单目视觉、双目立体视觉、深度相机等不同视觉系统的优缺点及其在交互式控制中的具体应用场景。 学习与适应性控制： 随着人工智能技术的发展，机器学习在机器人控制领域的应用越来越广泛。本书将介绍监督学习、强化学习等方法如何用于机器人操纵任务的学习。例如，通过从人类演示中学习，机器人能够掌握复杂的抓取策略或精细的操作技能。同时，我们将探讨自适应控制技术，使机器人能够在参数未知或发生变化的情况下，依然能够保持良好的控制性能。 关键挑战与前沿技术 在掌握了基本原理之后，本书将深入探讨交互式机器人操纵器控制所面临的关键挑战，并介绍应对这些挑战的前沿技术。 不确定性与鲁棒性： 现实世界充满不确定性，包括传感器噪声、执行器误差、环境变化以及模型不精确等。本书将重点关注如何设计鲁棒的控制算法，使其能够在存在不确定性的情况下依然保持稳定和高效。我们将探讨各种鲁棒控制技术，如滑模控制、H∞控制等，并分析它们在机器人操纵中的适用性。 人机协作： 随着协作机器人的普及，人与机器人之间的安全、高效协作成为一个重要课题。本书将详细介绍人机交互的模式，包括示教再现、共享控制、远程遥操作等。我们将讨论如何通过自然语言、手势甚至脑电信号来实现人机之间的信息交流，以及如何设计安全防碰撞机制，确保人机在同一空间内工作时的安全性。例如，在医疗辅助场景中，医生可以通过远程操作或辅助控制机器人进行精细的手术。 多机器人协同： 在复杂的任务场景中，单个机器人往往难以独立完成。本书将探讨多机器人协同控制的原理，包括任务分配、协同感知、分布式控制以及协调运动。我们将分析不同协同策略的优缺点，并介绍在实际应用中的案例，如仓库自动化、大型结构件的装配等。 高维状态空间与计算复杂度： 许多机器人操纵任务涉及高维度的状态空间，需要强大的计算能力和高效的算法。本书将介绍并行计算、GPU加速、模型预测控制（MPC）等技术，以应对实时性要求极高的复杂控制任务。 安全性与可靠性： 尤其是在与人类近距离接触或执行高风险任务时，机器人的安全性至关重要。本书将探讨各种安全机制的设计，包括安全区域监控、碰撞检测与规避、故障诊断与容错控制等，确保机器人在异常情况下能够安全停止或采取补救措施。 应用领域与未来展望 为了更好地理解交互式机器人操纵器控制的实际意义，本书还将详细介绍其在各个领域的广泛应用，并展望未来的发展趋势。 工业自动化： 在制造业中，机器人操纵器被广泛应用于精密装配、焊接、喷涂、搬运等任务。交互式控制使得机器人能够更好地适应生产线的变化，实现更灵活、智能的生产。 服务机器人： 在家庭、医院、酒店等场景，服务机器人承担着越来越多的任务，如清洁、送餐、护理等。交互式控制赋予了服务机器人与人类用户以及复杂环境互动的能力，提升了用户体验和服务质量。 医疗机器人： 机器人辅助手术、康复训练等领域对交互式控制提出了极高的要求。机器人需要能够精确感知患者的生理信号，并与医生进行实时、高效的协同。 太空探索与危险环境作业： 在人类难以到达的太空、深海或核泄漏区域，机器人操纵器扮演着至关重要的角色。远程遥操作和自主交互能力是实现这些任务的关键。 最后，本书将对交互式机器人操纵器控制的未来发展方向进行展望。我们将探讨诸如： 更高级的认知能力： 如何让机器人具备更强的理解、推理和决策能力，从而更好地理解人类意图和环境信息。 类人柔顺性与精细操作： 如何模仿人类的精细运动技能，实现更自然、更优化的操作，如柔软物体的抓取、复杂几何体的组装等。 统一的感知与控制框架： 如何构建一个更加统一的框架，将多模态感知信息无缝地转化为控制指令，实现更智能、更自主的机器人行为。 可解释性与信任： 如何提高机器人控制策略的可解释性，增强人类对机器人的信任，从而更好地实现人机协作。 《交互式机器人操纵器控制》（暂定书名）将是一本理论与实践并重、深度与广度兼顾的著作。通过本书，读者将能够深刻理解交互式机器人操纵器控制的奥秘，掌握前沿的研究方法和技术，并为未来机器人技术的创新与发展贡献力量。

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这本书的价值远超一本教科书的范畴，它更像是一份关于未来人机界面设计哲学的宣言。我一直认为，机器人控制的瓶颈不在于算力，而在于我们如何定义“好的控制”。这本书聚焦于“交互”这个词，并将其拆解为一系列可量化、可优化的性能指标，比如触觉延迟、力反馈的自然度等等。书中对“虚拟耦合”和“物理耦合”的辩证分析尤其引人深思。它探讨了如何通过软件定义一个“软”的物理边界，使得操作者在进行精细操作时，感受到的是一个既有约束又不失灵活性的环境。我尝试着将书中的一个阻抗控制的变体应用到了我实验室的一个并联机构上，效果立竿见影，以往那种操作“生硬感”明显降低了。它并没有给出包罗万象的解决方案，而是提出了一套解决问题的思考框架，这对于指导下一阶段的研究方向至关重要。

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这本关于机器人机械臂交互控制的书籍，从一个完全不同的角度切入了控制理论的核心难题。它并没有过多地纠缠于传统PID或者自适应控制的经典套路，而是深入探讨了如何让机械臂在复杂的、非结构化的环境中实现“有意义”的交互。作者似乎对物理世界的微妙反馈机制有着深刻的洞察，书中关于接触力矩的建模和实时补偿部分，简直是为那些在精密装配或人机协作领域摸爬滚打多年的工程师量身定制的“救命稻草”。我特别欣赏它对“意图理解”的讨论，这在当前的机器人学中常常被理论化地处理，但这本书却给出了非常务实的数学框架，指导我们如何从传感器的微小信号波动中解码出操作者的真实目的。读完这部分内容，我感觉自己对“安全与性能”之间的平衡有了全新的认识，不再是单纯的力限制，而是基于动态耦合的深度交互模型。对于那些希望将机器人系统从“预编程的执行者”升级为“环境的智能参与者”的研究人员来说，这无疑是一份珍贵的参考资料，它所构建的理论框架，足以支撑起未来几代机器人系统的核心算法设计。

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读完这本书，我发现自己对“鲁棒性”这个词有了更深一层的理解。传统的鲁棒控制往往关注外部扰动和模型不确定性，但这本着重探讨了“交互过程中的不确定性”——即来自另一主动实体的不可预测性。书中详细阐述了如何利用高频、低延迟的传感器信息，构建一个前瞻性的预测模型，用以规避即时接触可能导致的失稳。这种将“预测控制”和“接触力学”紧密结合的思路，在当前的文献中并不多见。我欣赏作者在论证过程中所展现出的工程实践的深度，他似乎亲身经历过无数次控制环路在真实负载下崩溃的场景，所以他提出的每一个简化假设或近似方法，背后都有着强大的、经过实践检验的合理性支撑。它不是那种只在仿真环境下光鲜亮丽的理论，而是能真正在车间或手术室中找到立足之地的思想结晶。

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老实说，我对控制工程的书籍向来是保持审慎态度的，太多文献堆砌了高深的数学公式，却鲜有能落地到实际工程挑战的清晰路径。然而，这本书却巧妙地避开了这种陷阱。它没有回避数学的严谨性，但所有的理论推导都紧密地服务于解决实际的“抖振”和“滑移”问题。我尤其对其中关于非线性系统状态估计的章节印象深刻，它介绍了一种融合了卡尔曼滤波思想但又针对机械臂高维耦合特性做了特殊优化的估计器。这种方法论的构建逻辑非常清晰：先识别出系统中的非线性耦合项，然后设计专门的观测器来追踪这些项，从而在控制回路中进行前馈补偿。这远比那些试图用一个万能的、全局的非线性模型去逼近一切的尝试要高效得多。阅读体验上，作者的行文风格非常老练，仿佛一位经验丰富的导师在手把手地指导你攻克一个又一个技术难关，而不是冷冰冰地陈述知识点。

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这本书的排版和结构设计也值得称赞，它在深度和广度之间找到了一个微妙的平衡点。虽然主题集中在交互控制上，但它并没有忽视对基础动力学建模的扎实回顾，这对于新进入这个领域的读者非常友好。更重要的是，它将许多前沿的研究热点，比如基于学习的交互策略，有机地融入到经典的控制框架中进行讨论，而不是将其视为一个孤立的新领域。特别是关于高阶微分平坦性的应用章节，它提供了一种全新的视角来简化复杂的多变量系统的反馈线性化设计，极大地降低了在实际部署中计算复杂度的门槛。总而言之，这是一本需要反复研读的书籍，初读时会被其理论深度折服，再读时则会从中提炼出可立即应用于项目开发的实用技巧。它成功地将学术的深度与工程的实用性熔铸一炉，为我们描绘了机器人与世界“和谐共舞”的蓝图。

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