Force Control of Robotics Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC

作者:Dimitry Gorinevsky

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1997-07-23

价格:USD 149.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849326714

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 力控制
• 控制系统
• 机器人控制
• 动态系统
• 机械工程
• 自动化
• 最优控制
• 建模与仿真
• 运动规划

《动态系统中的精确操纵：从理论到实践的机器人力学集成》 本书深入探讨了机器人系统中力控制的核心原理及其在实现精密操纵方面的关键作用。不同于仅仅关注位置或轨迹规划的传统方法，本书将焦点置于机器人与环境之间相互作用力的精确感知、理解与调控。我们将细致剖析力控制的理论基础，揭示其在提升机器人性能、拓展应用边界方面的巨大潜力。 第一章 理论基石：理解力和运动的深刻联系 本章将为读者构建坚实的理论框架，深入阐述机器人系统中的力学模型。我们将从牛顿力学和拉格朗日力学出发，详细推导机器人的运动方程，并着重分析惯性力、科里奥利力和离心力等动态因素如何影响机器人的运动。在此基础上，我们将引入“柔顺性”（Compliance）的概念，解释其在吸收外部扰动、实现稳定接触以及保护机器人本体和操作对象方面的重要性。 机器人动力学建模： 详细介绍机器人连杆系统的质量矩阵、科里奥利/离心力向量和重力向量，并阐述基于牛顿-欧拉或拉格朗日方程的建模方法。 接触力学基础： 探讨接触点的法向力和切向力，以及摩擦力模型（如库仑摩擦模型）对操纵的影响。 柔顺性与刚度： 区分并定义系统的柔顺性和刚度，并分析它们如何影响机器人对环境变化的响应。 力-位置耦合： 深入分析机器人末端执行器的位置变化如何导致接触力的变化，以及反之亦然。 第二章 感知真相：构建敏锐的“触觉” 精确的力控制离不开对力的准确感知。本章将详细介绍机器人系统中常用的力感知技术，从传统的力/力矩传感器到新兴的柔顺性传感器，我们将一一剖析其工作原理、优缺点以及在不同应用场景下的适用性。理解这些传感器的局限性，并掌握如何有效地融合多源信息，是实现鲁棒力控制的关键。 力/力矩传感器： 介绍电阻应变片式、压电式等常用力/力矩传感器的结构、信号处理和标定方法。 柔顺性传感器： 探讨基于电容、磁阻、光学等原理的柔顺性传感器，以及它们如何提供关于形变和接触的丰富信息。 触觉传感器阵列： 分析集成在机器人手套或末端执行器上的多点触觉传感器，以及它们在感知物体表面性质（如纹理、温度）方面的应用。 传感器融合技术： 介绍卡尔曼滤波、粒子滤波等方法，用于整合来自不同传感器的数据，提高力感知精度和鲁棒性。 噪声抑制与信号处理： 讨论低通滤波、自适应滤波等技术，以应对传感器信号中的噪声干扰。 第三章 控制策略：驾驭力的海洋 本章是本书的核心，我们将深入探讨各种先进的力控制策略。从最基础的阻抗控制和导纳控制，到更复杂的自适应力控制和学习型力控制，我们将详细解析每种方法的数学模型、实现方式以及适用范围。我们将重点关注如何通过调整控制参数，使机器人表现出期望的力学行为，例如模拟弹簧-阻尼系统的响应，或者主动适应未知的环境阻力。 阻抗控制（Impedance Control）： 详细推导阻抗控制器的传递函数，分析其如何将机器人建模为一个具有期望阻抗特性的虚拟系统（质量-弹簧-阻尼系统）。讨论位置阻抗控制、混合阻抗控制等变种。 导纳控制（Admittance Control）： 阐述导纳控制与阻抗控制的对偶关系，分析其如何根据外部力信号生成期望的位置或速度指令。 混合力/位置控制（Hybrid Force/Position Control）： 介绍如何在某些自由度上控制力，而在另一些自由度上控制位置，以实现同时在特定方向上施加力并在其他方向上跟踪轨迹。 基于模型的力控制： 探讨如何利用精确的机器人动力学模型来实现更高效的力控制，例如逆动力学控制与力控制的结合。 自适应力控制： 介绍在机器人与环境相互作用未知或变化时，如何实时调整控制参数以维持期望的力学行为。 基于学习的力控制： 探索利用机器学习技术，如神经网络和强化学习，从经验中学习复杂的力控制策略。 伺服控制回路设计： 讨论PID控制、模型预测控制（MPC）等在力控制回路中的应用。 第四章 实践演练：实现精确的操纵 理论知识的掌握最终需要转化为实际应用。本章将聚焦于力控制在各类机器人操纵任务中的具体实现。我们将通过丰富的案例分析，展示力控制如何在装配、打磨、抓取易碎物体、人机协作等场景下发挥关键作用。我们将讨论在实际操作中可能遇到的挑战，例如传感器噪声、模型不确定性、实时性要求以及如何进行有效的参数调优。 装配与插入任务： 分析如何利用力控制实现高精度的零件装配，例如配合间隙的补偿、过盈配合的插入等。 表面精加工： 探讨如何通过力控制实现恒定的接触力，以完成打磨、抛光等精细加工任务。 柔顺抓取： 研究如何设计力控制策略，以安全、稳定地抓取形状不规则或易损的物体。 人机协作： 讨论在人机交互场景下，如何通过力控制实现安全、高效的协作，例如共同搬运重物或协助人类完成复杂操作。 高精度轨迹跟踪与扰动抑制： 分析力控制在机器人执行精密轨迹跟踪任务时，如何抵抗外部干扰并保持期望的运动精度。 仿真与实验平台： 介绍常用的机器人仿真软件（如ROS/Gazebo）和硬件平台，以及如何进行力控制算法的验证和调优。 故障检测与容错控制： 探讨在出现传感器故障或模型偏差时，如何设计容错机制以保证系统的安全运行。 第五章 前沿探索：挑战与未来方向 本章将展望力控制领域的最新研究进展和未来发展趋势。我们将讨论当前面临的挑战，例如对复杂非线性接触动力学的建模、实时感知与控制的瓶颈，以及如何将力控制与人工智能更深入地融合。此外，我们还将探讨力控制在新兴机器人领域，如软体机器人、医疗机器人和自主水下机器人中的潜在应用。 非线性接触动力学建模： 探讨更精细的接触模型，例如考虑黏滞、回弹等非线性效应。 高维力感知与控制： 讨论如何处理具有更高自由度的机器人系统中的力控制问题。 与人工智能的深度融合： 探索如何利用深度学习等技术，实现更智能、更适应性的力控制。 软体机器人中的力控制： 分析软体机器人独特的材料特性对力控制策略带来的挑战与机遇。 医疗与康复机器人： 讨论力控制在微创手术、康复训练等领域的应用前景。 具身智能与操作： 展望力控制在未来具身智能体与物理世界交互中的核心地位。 人机共融的未来： 探讨如何通过更先进的力控制技术，实现人与机器人之间更自然、更直观的交互。 通过系统性地学习本书内容，读者将能够深刻理解机器人力控制的理论精髓，掌握多种实用的控制策略，并具备将这些知识应用于解决实际机器人操纵问题的能力。本书旨在为从事机器人研发、自动化工程、智能制造等领域的科研人员、工程师和学生提供一份宝贵的技术指南。

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读完这本书后，我最大的感受是它在处理高维力和力矩控制问题时的全面性。它不仅仅停留在传统的PID控制框架内，而是深入探讨了更先进的、基于模型的方法。特别是关于接触建模和不确定性处理的部分，处理得非常细腻。作者似乎对实际操作中遇到的“硬接触”和“柔顺交互”之间的矛盾有着深刻的理解，并提出了多套解决方案来应对不同的环境约束。我特别欣赏书中对不同力控制架构（比如基于任务空间的控制和基于关节空间的控制）的优劣势分析，这帮助我清晰地认识到在特定应用场景下应该选择哪种路径。然而，书中对传感器融合和噪声抑制的讨论相对简略，考虑到实际机器人系统往往依赖于多模态传感器（如视觉、触觉和力传感器），如何在复杂的干扰下维持鲁棒的力控制，是这本书可以加强的部分。对于那些致力于开发下一代柔性操作机器人的研究者来说，这本书提供了坚实的理论基石，但可能需要在补充最新的传感器技术进展方面做一些额外的工作。

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坦率地说，这本书的阅读体验像是在攻克一座技术高峰，需要高度的专注力和数学功底。它在处理非线性动力学模型和高频力反馈回路的稳定性分析上，展现了极高的水准。书中对“交互力”的精确辨识和控制策略的动态调整，是这本书的核心亮点。我发现书中对一些经典力控制算法的改进版本，比如改进的虚拟阻抗模型，比传统教科书上的描述更加精细和有效。但必须承认，对于初入机器人控制领域的读者来说，这本书的门槛确实很高。很多章节需要读者具备扎实的线性代数、微分方程和最优控制的基础知识。如果书中能增加一些专门面向“回顾与预备知识”的章节，系统地梳理一下在阅读力控制理论之前必须掌握的数学工具，或许能吸引更广泛的读者群体。目前的结构更像是一本面向博士阶段研究生的专题讲义，非常专业，但对入门者的友好度稍有欠缺。

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这本书的独特价值在于它对“鲁棒性”的执着追求。在机器人与环境发生非结构化交互的场景下，系统的稳定性至关重要，而本书的大部分篇幅都在论证如何在模型不完美、外部干扰存在的情况下，依然能够保持精确的力跟踪和安全的交互。作者对于如何量化和应对模型误差（Model Uncertainty）的章节非常具有启发性，它展示了超越传统线性化控制方法的深刻见解。我特别欣赏它在讨论控制带宽和采样率对力控制性能影响时的定量分析，这对于设计高性能的伺服驱动系统至关重要。如果非要提出改进点，我认为这本书在探讨“人机协作中的安全力控制”这一新兴领域时，可以进一步拓展。虽然它提供了基础的力反馈理论，但针对人体的生物力学特性和安全标准（如ISO 10218-1/2等）如何融入到控制器的设计中，如果能有更具体的讨论，无疑会更贴合当前工业界和康复机器人领域的热点需求。总的来说，这是一部在特定技术深度上达到极致的专业著作。

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这本书的叙事风格非常学术化，结构清晰，逻辑链条环环相扣，每一章的过渡都非常自然流畅。它仿佛一位经验丰富的教授，带领学生一步步攀登动力学控制的阶梯。我发现自己不得不频繁地使用其他参考资料来巩固某些高级控制理论（比如Lyapunov稳定性分析在力控制中的应用），这表明这本书的知识密度非常高。我尤其喜欢它在介绍新型力控制器时，总是先回顾传统方法的局限性，然后有针对性地提出改进方案。这种对比的教学方式非常有利于理解创新的价值所在。缺点方面，这本书在“系统集成”的案例研究上略显不足。它提供了大量的“是什么”和“为什么”，但“如何做成一个实际可运行的系统”的实操经验分享较少。例如，对于实时操作系统（RTOS）的选择、通信延迟对力控制性能的影响等工程实现层面的关键因素，如果能有专门的章节进行探讨，将会使这本书的价值倍增，使其从一本优秀的理论著作升华为一本实用的工程手册。

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这本《Force Control of Robotics Systems》的封面设计得十分简洁有力，黑白灰的配色让人联想到严谨的工程学原理。我当初拿到这本书时，主要被它在机器人动力学控制前沿领域的定位所吸引。我希望能找到一本既有扎实的理论基础，又能深入探讨实际应用挑战的书籍。这本书在理论深度上确实没有让我失望，它对牛顿-欧拉方程和拉格朗日动力学的阐述非常透彻，特别是对于如何将这些基础理论应用于复杂的机器人系统，提供了详尽的数学推导。书中对于阻抗控制和基于力矩的控制策略的比较分析尤为精彩，作者似乎非常擅长将抽象的数学概念转化为可操作的控制律。不过，我个人感觉在算法的实现细节上，如果能有更多的伪代码或者基于某种主流编程环境（比如Python或MATLAB）的示例代码，对于初学者来说会更加友好。目前的内容更偏向于理论框架的构建，对于那些想立刻将理论付诸实践的读者来说，可能还需要自行进行大量的编码工作来验证这些方法。整体而言，这是一本适合研究生或有一定机器人学基础的工程师深入研究的参考书。

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