多足步行机器人运动规划与控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中科技大学出版社

作者:陈学东、孙翊、贾文川/国别：中国大陆

出品人:

页数:385

译者:

出版时间:2006-6

价格:24.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560937182

丛书系列:

图书标签:

• Robotics
• robot
• 多足机器人
• 步行机器人
• 运动规划
• 控制
• 机器人学
• 路径规划
• 步态规划
• 仿生机器人
• 智能控制
• 机器人控制

智能制造与机器人技术前沿探索：复杂系统建模与控制方法 图书简介 本书系统深入地探讨了当前智能制造领域中一个至关重要且极具挑战性的研究方向：复杂动态系统的精确建模、高效决策制定以及鲁棒性控制策略的设计与实现。全书以理论推导与工程实践紧密结合为核心，旨在为从事高端装备研发、先进制造工艺优化以及复杂机电系统集成的工程师和科研人员提供一套全面且深入的技术指南。 本书的叙述结构围绕构建一个能够适应高度不确定环境、具备自主学习和适应能力的智能控制框架展开。我们着重剖析了从基础的物理系统建模到高级的智能算法融合的完整流程。 第一部分：复杂系统的精确描述与建模 本部分聚焦于如何将现实世界中具有非线性、时变和多变量耦合特性的物理实体，转化为可供计算和分析的数学模型。我们摒弃了过度简化的线性模型假设，转而深入研究高维非线性动力学建模技术。 1. 广义坐标系下的耦合动力学分析： 详细阐述了拉格朗日和哈密顿力学在描述多自由度机构运动时的应用。重点讨论了如何精确处理系统中的约束关系，特别是非完整约束（Nonholonomic Constraints）的数学表述及其对系统可控性的影响。引入了基于微分几何的系统描述方法，为后续的非线性控制设计奠定基础。 2. 状态估计与参数辨识： 在实际工程中，系统的精确参数往往难以获取，且传感器会引入噪声。本章深入探讨了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于在噪声环境中对系统状态进行实时、最优估计。同时，详细介绍了利用在线数据驱动方法（如梯度下降法、最小二乘法变体）对模型中的不确定参数进行实时辨识的技术，确保模型与物理实体保持同步。 3. 摩擦与不确定性建模： 摩擦力是影响精密运动控制系统性能的主要因素之一。本书对粘滞摩擦、库仑摩擦以及速度依赖性摩擦进行了详尽的对比分析，并提出了基于Hysteretic（滞后）特性的摩擦模型，这些模型在低速或停滞状态下表现出更高的准确性。此外，探讨了如何量化和纳入系统模型中的外部扰动和模型失配的不确定性（如未建模的柔性、载荷变化等），为鲁棒控制的设计提供基础输入。 第二部分：先进决策与轨迹规划理论 在获得精确系统模型后，本部分转向研究如何在复杂工作空间中生成安全、高效的运动轨迹，并利用优化理论指导系统的动态行为。 4. 基于优化的轨迹生成方法： 不再局限于传统的插值法，本书重点介绍了间接和直接的优化方法在轨迹规划中的应用。详细讨论了最优控制问题的求解框架，包括使用伪谱法（Pseudospectral Methods）将微分方程转化为大型代数优化问题，从而求解出满足时间、能量、平滑度等多种约束的最优控制序列。 5. 几何路径规划与避障策略： 针对高维空间中的环境建模，本书探讨了概率路线图（PRM）和快速搜索随机树（RRT）及其变体（如RRT）在解决高维空间探索问题中的优势与局限。特别关注了势场法在局部避障中的应用，并提出了结合全局优化搜索与局部反应式规避的混合规划策略，以应对动态障碍物。 6. 动力学可行性校验与离散化： 规划出的连续时间轨迹必须在系统的物理极限内。本章讲解了如何将连续轨迹映射到离散的执行器控制输入空间，并进行动力学可行性校验。讨论了有限时间采样、时间最优性分析以及如何通过轨迹重参数化来满足速度和加速度的硬约束。 第三部分：面向性能的鲁棒控制设计 本部分是全书的核心，旨在构建在模型不确定性和外部干扰下仍能保持高性能的控制系统。我们聚焦于超越传统PID控制的现代鲁棒控制技术。 7. 非线性控制基础与反步法（Backstepping）： 详细介绍了反馈线性化的概念及其在可控系统上的应用。重点深入讲解了反步法的设计流程，展示了如何通过逐层递推的方式，将一个不稳定的积分链系统转化为稳定的系统。同时，分析了反步法在处理系统中的奇异点和遇到外部扰动时的局限性。 8. 滑模变结构控制（SMC）及其在不确定系统中的应用： SMC因其对外部扰动和模型不匹配的固有鲁棒性而受到青睐。本章从理论上推导了李雅普诺夫稳定性在SMC设计中的应用，并详细构造了滑模面（Sliding Surface）。针对传统SMC存在的抖振（Chattering）问题，本书提出并分析了几种先进的抖振抑制技术，包括模糊逻辑SMC和高阶SMC。 9. $mathcal{H}_{infty}$ 鲁棒控制理论： 为系统地处理外部干扰和传感器噪声对控制性能的影响，本书引入了$mathcal{H}_{infty}$ 控制理论。详细阐述了如何将控制设计转化为求解三角不等式（Riccati Inequality）问题，从而确保闭环系统对特定频率范围内的扰动具有最小的增益，实现性能与鲁棒性的权衡。 10. 自适应与学习型控制策略： 面对系统参数随时间变化的场景，纯粹的鲁棒控制可能不足以提供最优性能。本部分介绍了基于模型的自适应控制（MRAC），特别是切换自适应律的设计，用以实时调整控制器参数以匹配系统动态变化。此外，还探讨了如何融合在线强化学习（RL）的概念，使控制器能够在执行任务的过程中，通过与环境的交互持续优化其控制策略，尤其适用于模型难以获取的复杂交互场景。 总结 本书的最终目标是提供一个将精确建模、智能规划和先进控制理论有机结合的综合性方法论。通过对这些前沿技术的深入剖析和案例演示，读者将能够掌握设计和实现新一代高可靠性、高适应性复杂机电系统的关键技术。内容强调理论的严谨性与工程实现的可行性，为推动自动化和智能制造技术的发展提供坚实的理论支撑。

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这本书在理论深度上的挖掘，更是令人叹为观止。我原本以为在这样一个细分领域，能找到的资料无非是对经典控制理论的重复应用，但这本书显然超越了这一步。它引入了一些前沿的优化技术和非线性控制框架，并且非常巧妙地将其融入到多足系统的特有约束之中。最让我印象深刻的是，作者对步态生成算法的迭代演进进行了梳理，从最基础的静态步态到复杂的动态平衡控制，每一步的逻辑推导都环环相扣，无可辩驳。阅读这些章节时，我需要频繁地停下来，在草稿纸上演算公式，但这并非因为内容晦涩，而是因为其思想的精妙程度，让人情不自禁地想要亲手复现其推导过程，以确保自己完全掌握了其核心思想的重量。

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从整体的阅读体验来说，这本书的结构安排展现了一种宏大的叙事感。它没有将运动规划和底层控制视为两个孤立的部分，而是构建了一个高度集成的系统视图。我能够清晰地看到，上层决策是如何无缝地转化为底层的实时执行指令的，以及系统在遇到突发状况时，反馈回路是如何迅速响应和调整的。这种系统性的思考方式，对于培养一个合格的机器人工程师至关重要。它引导读者去关注全局性能而非局部优化，去权衡速度、能耗与稳定性之间的复杂权衡。总而言之，这本书不仅仅是关于如何让多足机器人“走起来”，更是关于如何让它“走得聪明、走得高效、走得可靠”的一部深刻的哲学与工程实践的结合体。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种机械的质感和未来感扑面而来，让我对里面的内容充满了期待。我本来就对手写体或者说那种略显复古的字体情有独钟，而这本的设计，虽然是印刷体，却在细节处透着一种工程师的严谨和对细节的把控。尤其是书脊部分，那种深邃的墨绿色搭配烫金的字体，在书架上显得格外有分量。我花了很长时间去研究这本书的排版，发现它在章节之间的过渡非常自然，图表的质量也是顶级的，清晰度高到可以直接拿来当参考资料打印出来贴在工作台上。尽管我还没有完全深入到每一章节的算法细节，但从整体的布局和视觉传达上来看，作者团队显然是下了大功夫的，这不仅仅是一本技术手册，更像是一件精心打磨的艺术品。光是翻阅目录，就能感受到作者在知识体系构建上的深思熟虑，层层递进，逻辑性极强，让人忍不住想立刻钻进去一探究竟。

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我刚开始接触这个领域时，最大的困扰就是理论和实践之间的鸿沟，很多教科书写得晦涩难懂，仿佛作者是在自言自语，完全不考虑初学者的感受。然而，这本书的叙述方式却展现出一种令人耳目一新的亲和力。它似乎有一种魔力，能将那些高深的动力学方程和复杂的控制理论，转化成可以被大脑清晰接收的图像和逻辑链条。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的类比手法，那些生动的例子，立刻打通了我的认知壁垒。它没有急于抛出复杂的公式，而是先建立一个坚实的直觉基础，这对于我这种需要通过理解底层原理才能安心进行下一步操作的人来说，简直是福音。这本书读起来的感受，更像是一位经验丰富的导师在你身旁，耐心地为你拆解难题，而不是一个冷冰冰的知识库。

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说实话，当我翻到涉及到特定硬件平台实现的部分时，我感到非常惊喜。现在市面上很多理论书籍往往止步于理想模型，一旦涉及到实际的电机驱动、传感器噪声处理以及环境干扰抑制，就显得力不从心了。这本书却非常务实地探讨了这些“脏活累活”。它不仅仅停留在“应该如何控制”的层面，更深入到“在现实世界中如何克服限制进行有效控制”的层面。我注意到其中关于足端接触力的估计和分配的章节，处理得非常细致，包含了多种场景下的鲁棒性策略。这表明作者绝对不是纸上谈兵，而是深入到机械与电子交界的第一线进行过大量的调试和验证。这种对工程细节的尊重和详尽描述，极大地提升了这本书的实用价值，让读者在合上书本时，能感受到自己手里握着的是一把可以直接投入战斗的工具箱。

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