Control of Single Wheel Robots (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:Yangsheng Xu

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2005-11-14

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540281849

丛书系列:

图书标签:

• Robotics
• Single Wheel Robots
• Control Systems
• Mobile Robots
• Non-Holonomic Systems
• Mechanical Engineering
• Automation
• Springer Tracts in Advanced Robotics
• Robot Dynamics
• Control Theory

单轮机器人控制：深入探索与创新实践 概述 本书《单轮机器人控制》（Control of Single Wheel Robots）旨在全面深入地剖析单轮机器人（Single Wheel Robots, SWRs）的设计、动力学建模、控制策略以及实际应用。单轮机器人以其独特而精巧的结构，展现出非凡的机动性和在复杂环境中作业的潜力，吸引着学术界和工业界的广泛关注。本书将系统地梳理这一领域的研究进展，为读者提供一套严谨的理论框架和实用的技术指导，旨在激发新一轮的创新和发展。 章节内容详解 第一章：单轮机器人的基本概念与发展历程 本章将首先为读者勾勒出单轮机器人的全貌，阐述其核心结构——单个驱动轮，以及如何通过姿态的改变与轮的滚动来实现运动和平衡。我们将追溯单轮机器人从概念萌芽到如今蓬勃发展的历程，回顾其在早期研究中的经典设计和关键突破。通过对比不同类型的单轮机器人，如两轮自平衡车、球形机器人以及更具挑战性的纯单轮平衡机器人，揭示它们在动力学特性、控制难度和应用场景上的差异。本章还将探讨驱动单轮机器人成为研究热点的根本原因，包括其结构简单带来的成本优势、卓越的运动灵活性以及在狭窄空间内的独特优势，为后续章节的深入探讨奠定坚实的基础。 第二章：单轮机器人的运动学与动力学建模 深入理解单轮机器人的运动学和动力学特性是设计和控制策略的基础。本章将详细介绍建立单轮机器人运动学模型的方法，包括其位姿描述、速度关系以及如何通过轮子转动和重心转移来精确控制其运动轨迹。我们将重点阐述单轮机器人特有的非完整约束（nonholonomic constraints）和全轮驱动（omnidirectionality）的特点，这些约束条件对控制设计提出了独特的挑战。 在动力学建模方面，本章将系统地推导单轮机器人的动力学方程。我们将从牛顿-欧拉方法出发，考虑机器人本体的质量分布、轮子的惯量、摩擦力以及外部干扰等因素，建立一套完整且精确的动力学模型。重点将放在如何有效地描述和捕捉机器人因重心偏移和轮子转动所产生的复杂动力学耦合效应。例如，通过引入欧拉角和欧拉速度来表示机器人的倾斜角度和角速度，并分析这些状态变量如何影响机器人的运动。此外，本章还将讨论如何通过实验辨识（system identification）来校准模型参数，提高模型的准确性，使其更能反映实际机器人的行为。 第三章：纯粹的平衡控制策略 平衡是单轮机器人最核心也是最具挑战性的控制任务。本章将聚焦于如何实现单轮机器人的纯粹平衡控制。我们将从基础的线性控制理论出发，介绍如PID（比例-积分-微分）控制器等经典控制方法在单轮机器人平衡控制中的应用。通过分析机器人的线性化模型，设计出能够稳定机器人在垂直姿态的控制器。 然而，现实中的单轮机器人面临着非线性、模型不确定性以及外部扰动等诸多挑战，线性控制器往往难以达到最优性能。因此，本章将进一步深入探讨更先进的非线性控制方法。这包括但不限于： 李雅普诺夫稳定性理论（Lyapunov Stability Theory）的应用： 利用李雅普诺夫函数来分析系统的稳定性，并设计出保证全局或局部渐近稳定性的控制器。我们将详细介绍如何构造合适的李雅普诺夫函数，并推导出相应的控制律。 滑模控制（Sliding Mode Control）： 针对模型不确定性和外部扰动，滑模控制能够提供鲁棒性强的解决方案。本章将介绍如何设计滑模控制器，处理单轮机器人的离散输入和非线性动态，以实现高效的平衡。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）： MPC通过预测系统未来一段时间的状态，并优化控制输入，能够处理更复杂的约束条件，实现最优控制。我们将讨论如何将MPC应用于单轮机器人的平衡控制，以达到更好的性能和适应性。 第四章：运动轨迹跟踪与姿态控制 在实现稳定平衡的基础上，如何引导单轮机器人按照预设的轨迹进行运动是实际应用的关键。本章将深入研究单轮机器人的运动轨迹跟踪控制问题。我们将分析机器人如何通过协调轮子的转速和身体的倾斜角度来执行直线、曲线以及更复杂的路径。 本章将重点介绍以下几种轨迹跟踪控制方法： 基于反馈线性化（Feedback Linearization）的控制： 通过状态反馈和坐标变换，将非线性系统转化为线性系统，然后应用线性控制技术进行轨迹跟踪。我们将详细讲解反馈线性化在单轮机器人控制中的实现步骤和局限性。 基于插值和规划的控制： 针对复杂的轨迹，本章将探讨如何利用插值技术生成平滑的路径，并结合运动规划算法（如A搜索、RRT等）生成机器人的运动指令。 级联控制（Cascaded Control）： 将平衡控制和轨迹跟踪控制视为两个独立的子系统，并采用级联的方式进行设计。例如，将平衡控制器作为内环，将轨迹跟踪控制器作为外环，实现整体系统的稳定性和精确性。 此外，本章还将讨论如何控制机器人的姿态，例如使其能够执行原地转向、侧移等动作，以提升其空间作业能力。 第五章：多传感器融合与状态估计 单轮机器人通常需要集成多种传感器来感知自身状态和周围环境。本章将深入探讨多传感器融合在单轮机器人控制中的重要性，以及如何利用先进的状态估计技术来获得更准确、更鲁棒的机器人状态信息。 我们将重点介绍以下几种常用的传感器及其在单轮机器人中的应用： 惯性测量单元（IMU）： 包括加速度计和陀螺仪，用于测量机器人的线加速度和角速度，是实现平衡控制的关键传感器。 编码器（Encoders）： 安装在驱动轮上，用于测量轮子的转速和转过的角度，是推算机器人线速度和位移的重要依据。 激光雷达（LiDAR）/摄像头（Camera）： 用于环境感知，如障碍物检测、定位和地图构建，为机器人的自主导航提供支持。 在此基础上，本章将详细介绍常用的状态估计算法，包括： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其变种（EKF, UKF）： EKF（扩展卡尔曼滤波）和UKF（无迹卡尔曼滤波）能够处理非线性系统，在融合IMU、编码器等传感器数据，估计机器人姿态、速度和位置方面表现出色。我们将深入剖析其算法原理和实现细节。 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 在非高斯噪声和多模态分布等复杂情况下，粒子滤波提供了一种更为通用的状态估计方法，对于非线性、非高斯的单轮机器人系统具有重要意义。 第六章：鲁棒控制与抗干扰技术 在实际应用中，单轮机器人会面临各种不确定性和外部干扰，如地面不平、模型参数变化、电机性能衰减等。本章将聚焦于如何设计鲁棒的控制策略，以确保机器人在这些不利条件下仍能保持稳定和精确的性能。 我们将探讨以下鲁棒控制技术： 自适应控制（Adaptive Control）： 当系统参数发生变化时，自适应控制器能够实时调整控制律，以适应新的系统动态。本章将介绍自适应PID控制、自适应滑模控制等方法在单轮机器人上的应用。 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）： 模糊逻辑控制器能够处理人类专家的经验知识，并通过模糊规则来控制系统，具有良好的鲁棒性和易于理解的特点。 H∞控制（H-infinity Control）： H∞控制是一种性能指标明确的鲁棒控制方法，旨在最小化系统输出与输入之间的增益，从而达到对扰动的鲁棒性。 此外，本章还将讨论如何通过优化机器人结构设计、选择高品质的执行器以及采用有效的滤波和抗抖动技术来进一步提升机器人的鲁棒性。 第七章：单轮机器人的实际应用与未来展望 本章将展示单轮机器人在各个领域的实际应用案例，并对其未来的发展趋势进行展望。我们将重点介绍单轮机器人在以下方面的潜在应用： 服务机器人： 如家庭服务机器人、陪伴机器人、导览机器人等，凭借其灵活的移动能力，能够胜任多种服务任务。 工业自动化： 如仓储物流机器人、巡检机器人、装配机器人等，在狭窄空间或不规则地形中执行搬运、检测等任务。 人机交互： 作为一种新颖的人机交互界面，单轮机器人可以以更生动、更自然的方式与人类互动。 教育与科研： 作为一种易于搭建和实验的平台，单轮机器人是学习机器人学、控制理论和人工智能的理想工具。 最后，本章将探讨单轮机器人未来发展可能面临的机遇与挑战，包括对更高级别自主性、更强环境适应能力、更低能耗以及更广泛应用场景的追求。例如，结合深度学习和强化学习，实现更智能的决策和行为；开发仿生单轮机器人，赋予其更强的运动能力和环境适应性；以及探索与其他类型机器人协同作业的可能性。 结论 《单轮机器人控制》是一本致力于为读者提供全面、深入、前沿的单轮机器人控制理论与实践指导的著作。本书的内容涵盖了从基础建模到高级控制策略，再到实际应用与未来展望的完整链条，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，掌握实用的技术方法，并激发他们在单轮机器人领域进行创新研究和工程实践的灵感。本书的出版将为单轮机器人技术的发展注入新的活力，并推动其在更广泛的领域实现突破性应用。

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这本书的论述逻辑简直像是一场精心编排的交响乐，层层递进，环环相扣，但其深度和广度也同样带来了不小的挑战。初读之下，对基础理论部分的处理显得尤为扎实，作者似乎并不急于展示那些花哨的前沿成果，而是花费大量篇幅去夯实那些看似“陈旧”但实则至关重要的动力学建模和状态估计的基石。这种循序渐进的构建方式，使得即便是初入该领域的读者，也能在较短的时间内建立起对系统本质的深刻理解。然而，随着章节深入到高级控制算法的探讨时，语言的密度陡然增加，对于习惯于快速扫读的读者来说，可能需要放慢脚步，甚至需要借助其他资料来辅助理解某些复杂的非线性控制策略的证明过程。这并非是缺点，而是其学术严谨性的必然体现——它要求读者必须投入足够的心力去消化每一个细节。总而言之，这本书成功地在“科普入门”和“专家深度”之间找到了一个非常微妙的平衡点，但更偏向于后者，它更适合作为研究生或资深工程师的案头参考，而非快速入门的休闲读物。

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从使用体验的角度来看，这本书对于自我学习者的友好度是值得称赞的，这主要归功于其附带的配套资源和清晰的结构划分。书中大量的示例代码片段（尽管没有提供完整的可执行程序包，但其伪代码或MATLAB风格的描述已经足够清晰）是极大的加分项。这些代码片段并非简单的公式翻译，而是针对特定算法实现细节的关键步骤的提炼，能够极大地缩短读者从理论到实践的转化时间。此外，每一章末尾精心挑选的“延伸阅读”列表，简直是一份量身定制的进阶阅读地图，它不仅指明了相关领域的经典论文，还标明了不同研究方向的演进脉络，极大地帮助我构建了后续的学习路径规划。这表明作者在编写此书时，不仅仅是将自己的研究成果系统化，更是将整个学科领域内有效的学习路径也一并绘制了出来。这种“授人以渔”的设计理念，让这本书从一本静态的参考书，变成了一个动态的学习伴侣，是其超越一般教材的关键所在。

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本书的作者群在学术界的资历是毋庸置疑的，这一点从他们引用文献的广度和深度就可以窥见一斑。在每一个关键的技术转折点，总能看到对不同学派思想的巧妙整合，这使得整本书的论述不再是单一线性思维的产物，而是融合了数十载研究成果的结晶。尤其令人印象深刻的是，他们似乎并未固守于某一个特定的流派，而是以一种“工程师的实用主义”态度去评估各种控制方法的优劣，并通过对比仿真结果和实际实验数据，为读者指明了在特定约束条件下“哪个方法更管用”的实用性结论。这种实事求是的态度，远比单纯堆砌复杂的数学公式来得更有价值。然而，这种大跨度的整合也带来了一个小小的副作用：在某些历史背景的介绍中，可能因为篇幅限制，对某些奠基性工作的背景介绍略显仓促，没有深入展开其思想的哲学根源，这对于追求“知其所以然”的读者来说，可能会留下一些小小的遗憾，需要读者自行去补充查阅那些被提及但未被详述的经典文献。

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这本书的装帧和排版设计着实令人眼前一亮，Springer一贯的严谨风格在细节处体现得淋漓尽致。纸张的质感非常上乘，拿在手里沉甸甸的，这对于一本专业领域的学术著作来说，无疑增添了额外的价值感。内页的印刷清晰度极高，无论是复杂的数学公式推导，还是那些精密的机械结构示意图，都展现出令人满意的锐利度，这对于需要反复研读和对照公式的读者来说，简直是福音。排版上，章节间的过渡自然流畅，引用标注清晰规范，使得阅读体验非常顺畅，即便是面对跨度较大的技术章节，也不会因为视觉疲劳而产生强烈的阅读阻碍。尤其是图表的布局，很多关键的系统框图和实验结果曲线，都被巧妙地放置在最便于理解的位置，这体现了编者在教学和传播知识上的深思熟虑。当然，作为一本技术前沿的专著，我期待的不仅仅是精美的外壳，更希望这种高质量的物理呈现能够匹配其内容的深度与广度，让人在翻阅时，就能感受到这不仅仅是一本书，更像是一件精心打造的工具书，值得长期珍藏和时常翻阅，为后续的研究工作提供坚实的基础支撑。

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关于这本书的视角和覆盖范围，我感到它明显地倾向于某几个特定的研究方向，这既是其优势，也形成了一定的局限性。它在处理某些特定的反馈线性化方法以及基于模型预测控制（MPC）在单轮平台上的应用时，展现出了令人赞叹的细节和洞察力，仿佛作者就是这些特定算法的奠基人之一。这些章节充满了对实际工程挑战的深刻反思，例如执行器饱和、传感器噪声对积分项的影响等，这些“泥泞”的真实世界问题，而非理想环境下的完美数学解，才是真正体现一本高水平专著价值的地方。但反观其他一些新兴的热点，例如融合了深度学习或强化学习来处理不确定环境下的自适应控制问题，其篇幅相对就显得略为保守和简略了。这让我猜测，这本书的成稿时间点可能正好卡在传统控制理论的巅峰收官与新一代AI驱动控制崛起的前夜。因此，对于渴求看到最新的、高度交叉学科研究成果的读者来说，可能需要将此书作为强有力的“控制内核”参考，再结合其他文献来补全“智能决策”的外衣。

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