具体描述
销售与回收物流是现代物流的重要组成部分，《销售与回收物流》在管理学、经济学和营销原理的基础上，结合专业最新动态，较系统、全面地介绍了销售与回收物流的相关知识。每章前的学习目标及每章后的思考题前后照应。学习目标、每章主要内容、思考题、案例分析、案例思考题一线贯穿、整体一致。《销售与回收物流》可满足各类职业教育院校对《销售与回收物流》课程教学的需求，也可满足其他学历层次、成人教育和企业培训的需要。当读者阅读完《销售与回收物流》书后，对销售与回收物流就会在整体上有一个新的认识和把握。同时，结合每章后所附案例，真正体现了管理理念的先进性和操作实用性较完美的结合。
工业自动化系统中的机器人技术应用与前沿展望 图书简介 本书聚焦于工业自动化领域中机器人技术的最新发展、核心原理、关键应用及其对未来智能制造的深远影响。内容详实、体系完整，旨在为工业工程、自动化、机械设计等相关专业的本科生、研究生提供深入的学习参考，同时也为一线工程师和技术研究人员提供前沿的技术洞察和实践指导。 --- 第一部分：工业机器人基础理论与结构解析 本部分系统地回顾了工业机器人的发展历程，并对其核心组成部分进行了深入剖析。 第一章：工业机器人的演进与分类 本章首先梳理了工业机器人从早期示教再现型到现代高精度、高柔性机器人的技术演进脉络，分析了驱动力——信息技术、传感技术和控制理论——的进步如何推动了这一变革。随后，详细阐述了目前主流的工业机器人分类体系。这包括基于自由度（如三自由度、六自由度及以上）、基于运动学结构（如关节型、SCARA型、笛卡尔坐标型、Delta并联型）的详细对比。重点分析了每种构型的优势、局限性及其在特定生产场景下的适用性，例如SCARA机器人在电子装配中的高速Pick-and-Place能力，以及六轴关节机器人对复杂轨迹的灵活性。 第二章：机器人动力学与运动学基础 这是理解和编程机器人的理论基石。运动学部分细致讲解了正运动学（Determining the end-effector position and orientation given the joint angles）和逆运动学（Calculating the required joint angles to achieve a desired end-effector pose）。书中采用D-H (Denavit-Hartenberg) 参数法作为主要的建模工具，通过标准化的矩阵变换，清晰展示了机器人各连杆之间的空间关系。 动力学部分则侧重于机器人的受力分析和运动控制。详细介绍了牛顿-欧拉法和拉格朗日法在建立机器人动力学模型中的应用，重点解释了惯性力、科氏力、重力以及摩擦力矩对关节驱动器的影响。理解这些动力学特性对于设计高效、平稳的轨迹规划算法至关重要。 第三章：驱动、传感与控制系统 本章深入探讨了构成现代工业机器人的“神经”与“肌肉”。在驱动系统方面，对比了交流伺服电机、直流电机以及新兴的直驱电机技术，分析了它们在转矩密度、响应速度和能耗方面的优缺点。重点讨论了高精度减速器（如谐波减速器和摆线针轮减速器）在保证输出刚度和零背隙方面的关键作用。 传感系统是机器人感知环境的基础。本章详细介绍了内部传感器（如编码器、解析器用于关节角度测量，以及力/力矩传感器用于末端操作力的反馈）和外部传感器（如二维/三维机器视觉系统、激光雷达Lidar、接近传感器）。特别地，对高分辨率视觉系统在引导和误差补偿中的集成技术进行了剖析。 控制系统部分，讲解了PID控制在关节层面的应用，并进一步阐述了更先进的力控制（Impedance Control/Admittance Control）在人机协作和精密装配任务中的必要性。 --- 第二部分：关键技术与高级应用场景 本部分将理论知识转化为实际应用，探讨了当前工业机器人领域最前沿和最具挑战性的技术方向。 第四章：工业机器人编程与离线仿真 本章侧重于工程实践。首先介绍了主流的机器人编程范式，包括基于示教的编程、基于特定领域语言（如KUKA的KRL、ABB的RAPID）的文本编程，以及图形化编程界面。随后，详细介绍了离线编程（Offline Programming, OLP）的重要性。OLP不仅能显著减少产线停机时间，还能通过高保真仿真环境进行碰撞检测、轨迹优化和I/O逻辑验证。书中提供了使用主流仿真软件（如RoboGuide, Process Simulate）进行复杂工作站搭建和验证的案例分析。 第五章：机器视觉在机器人集成中的应用 机器视觉已成为现代自动化产线中不可或缺的一环。本章从基础的图像采集、预处理开始，深入讲解了机器人在非结构化环境下的“看”与“做”。重点讨论了视觉伺服（Visual Servoing）技术，包括基于图像的视觉伺服（IBVS）和基于位置的视觉伺服（PVS），这些技术使得机器人在运动过程中能够实时修正其路径以适应目标位置的微小偏差。此外，还覆盖了3D视觉技术，如结构光和飞行时间（ToF）传感器，在复杂抓取（Bin Picking）和测量检测中的应用。 第六章：人机协作（Cobots）的挑战与机遇 协作机器人的兴起标志着工业自动化向柔性化和安全化迈进。本章详细解读了ISO 10218和ISO/TS 15066等国际标准对协作机器人的安全要求，包括速度限制、碰撞能量限制和安全区域监控。讨论了实现安全协作的技术手段，如集成力/扭矩传感器阵列、基于视觉的区域监控和限制导向控制。最后，分析了协作机器人在小批量、多品种生产环境中的价值创造潜力。 第七章：智能决策与强化学习在路径规划中的应用 本部分展望了工业机器人的智能化方向。传统路径规划算法（如A、RRT）在静态环境中表现良好，但在动态、不确定的环境中则面临挑战。本章引入了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在机器人路径规划和运动控制中的最新研究成果。探讨了如何通过奖励机制训练机器人在复杂障碍物环境中学习最优的、更自然的运动策略，从而提高系统对突发事件的鲁棒性和适应性。 --- 第三部分：行业深度剖析与未来趋势 本部分将视角拉宽，分析了机器人技术在不同制造子行业中的具体落地案例和未来发展方向。 第八章：汽车制造与电子装配中的专业化机器人应用 汽车工业是工业机器人的传统高地。本章详细剖析了弧焊、点焊、喷涂和总装环节中对机器人精度、速度和柔性的特殊要求。对比了六轴机器人与 SCARA 机器人在仪表盘安装和零部件抓取中的效率差异。在电子制造业，重点讨论了微米级精度的拾取与放置（Pick & Place），以及清洁室环境中对无尘、低颗粒物排放机器人的要求和解决方案。 第九章：质量检测与预测性维护 随着工业物联网（IIoT）的发展，机器人正从执行任务者转变为数据采集者和决策支持者。本章讨论了如何利用机器人搭载的高精度传感器对产品进行在线质量检测（如三维表面缺陷检测）。更进一步，深入研究了如何利用机器人运行过程中产生的海量传感器数据，结合状态监测与故障诊断技术，实现设备的预测性维护（PdM），最大化设备综合效率（OEE）。 第十章：面向未来的智能制造：互联、柔性和自主性 本书的最终章描绘了下一代智能工厂的蓝图。重点探讨了机器人系统之间的互操作性（Interoperability），强调了 OPC UA 和 TSN（Time-Sensitive Networking）等标准在构建实时、确定性网络中的核心作用。分析了如何通过数字孪生（Digital Twin）技术，实现对物理产线的实时监控、模拟优化和远程部署。最终，总结了工业机器人技术在实现大规模个性化定制（Mass Customization）和完全自主化柔性生产线中的关键作用与长期发展趋势。
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