Robot Modeling and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Table of Contents
1. Introduction
2. Rigid Motions and Homogeneous Transformations
3. Forward and Inverse Kinematics
4. Velocity Kinematics-The Jacobian
5. Path and Trajectory Planning
6. Independent Joint Control
7. Dynamics
8. Multivariable Control
9. Force Control
10. Geometric Nonlinear Control
11. Computer Vision
12. Vision-Based Control
Appendix A Trigonometry
Appendix B Linear Algebra
Appendix C Dynamical Systems
Appendix D Lyapunov Stability
References
作者简介
Mark W. Spong is Donald Biggar Willett Professor of Engineering at the University of Illinois at Urbana-Champaign. Dr. Spong is the 2005 President of the IEEE Control Systems Society and past Editor-in-Chief of the IEEE Transactions on Control Systems Technology.
Seth Hutchinson is currently a Professor at the University of Illinois in Urbana-Champaign, and a senior editor of the IEEE Transactions on Robotics and Automation. He has published extensively on the topics of robotics and computer vision.
Mathukumalli Vidyasagar is currently Executive Vice President in charge of Advanced Technology at Tata Consultancy Services (TCS), India's largest IT firm. Dr. Vidyasagar was formerly the director of the Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), under Government of India’s Ministry of Defense.
目录信息
读后感
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用户评价
这本《Robot Modeling and Control》读起来真让人眼前一亮，它不仅仅是一本教科书，更像是一本深入浅出的向导，带你领略了机器人学的核心魅力。我特别欣赏作者在介绍基础概念时的那种严谨与清晰，比如在描述机械臂运动学时，他没有简单地抛出复杂的矩阵公式，而是先用直观的几何解释来铺垫，让你对坐标系之间的变换关系有一个全局的把握。这种循序渐进的教学方式，对于初学者来说简直是福音，它有效地降低了入门的心理门槛。更难得的是，书中对模型建立的各个环节都进行了细致的剖析，从刚体假设到约束条件的引入，每一步的逻辑推导都环环相扣，让人觉得整个建模过程是如此的自然和合理。我记得有一次，我尝试用书中介绍的$ ext{Denavit-Hartenberg}$参数法来构建一个简单的五自由度机械手的模型，书中的例子和图示清晰到让我几乎不需要查阅任何其他资料就能顺利完成。对于那些希望系统学习机器人动力学和控制理论的工程师或学生来说，这本书提供的扎实基础绝对是不可替代的财富。它成功地将理论的深度和实践的可操作性完美地结合在了一起。
评分作为一个在实际工程中摸爬滚打多年的工程师，我发现这本书最宝贵的一点在于它对“不确定性”的坦诚探讨。很多教材在介绍控制理论时，往往假设系统是理想的、完全线性的，或者至少是完全已知的。然而，现实世界中的机器人总是受到摩擦力、未知载荷、传感器噪声等因素的干扰。这本书却非常负责任地开辟了章节来讨论这些实际问题，例如如何处理模型失配（Model Mismatch）和如何设计具有容错能力的控制器。书中关于鲁棒控制和自适应控制的介绍，虽然数学上要求较高，但它明确指出了这些高级方法的工程意义——即让机器人在不完美的现实环境中依然能可靠地工作。这种从“完美世界假设”到“拥抱现实复杂性”的转变，使得这本书的知识体系更具实用价值，让我感觉自己学到的不再是纸面上的理论，而是能够解决真实世界难题的工具箱。
评分我不得不说，这本书在处理控制系统设计那一块的内容上，展现出了一种令人敬佩的成熟度和广度。它没有满足于传统的$ ext{PID}$控制的讲解，而是将更先进的、更贴合现代机器人需求的控制策略进行了详尽的论述。比如，在讨论非线性控制时，作者对滑模控制和基于反步法的控制设计思路阐述得极为透彻。我个人尤其对其中关于$ ext{Lyapunov}$稳定性理论的应用印象深刻，书中不仅给出了理论的推导，还结合具体的机器人案例，展示了如何通过构造合适的李雅普诺夫函数来证明闭环系统的稳定性。这种理论深度使得这本书超越了一般的入门读物，更像是一本面向研究生的进阶参考书。当我阅读到关于操作空间和关节空间控制的对比章节时，我深切感受到作者对于机器人系统内在矛盾的深刻理解——如何在高维度的关节空间中实现对低维度操作空间的精确约束和控制。对于那些需要设计高性能、高鲁棒性机器人的研发人员而言，这本书提供的控制框架无疑是极具参考价值的“武功秘籍”。
评分这本书的组织结构就像一个精心规划的交响乐章，由浅入深，层层递进，最终汇集成对复杂系统的高度掌握。我认为它在结构上的精妙设计，使得学习过程具有极强的内在驱动力。起初是运动学的基础构建，为后续的动力学分析打下坚实的基础；动力学分析完成后，自然而然地导向了控制器的设计，以期实现期望的运动；而在控制之后，它又进一步探讨了感知和状态估计（尽管这可能不是本书的核心，但相关联的讨论也很有启发性）。这种逻辑上的“必然性”使得学习者不会感到知识点的零散和突兀。你不会觉得动力学和控制是孤立的两部分，而是相互依赖、相互成就的整体。阅读完整本书后，我获得的不仅是解决特定问题的能力，更是一种自洽的、宏观的机器人系统设计思维框架，这对于任何希望从事机器人领域前沿工作的人来说，都是一次物超所值的知识投资。
评分这本书的排版和配图质量也值得一提，它很大程度上提升了阅读的体验。很多技术书籍往往因为图例晦涩难懂而令人望而却步，但《Robot Modeling and Control》在这方面做得非常出色。无论是描述复杂的连杆机构、力矩传感器布局，还是复杂的力学分析图，都绘制得清晰明了，线条流畅，标注准确。尤其是那些涉及瞬时速度和加速度的几何解释图，它们有效地将抽象的数学表达式具象化了，极大地帮助了对空间运动学的理解。我常常发现，仅仅通过观察书中的一张高质量插图，很多需要反复推敲的公式关系就能豁然开朗。此外，书中对符号系统的统一性处理也做得极好，从头到尾保持了一致的符号约定，避免了在不同章节间切换时产生的混淆。这看似是小细节，但在长篇阅读和深入学习的过程中，却是维护思维连贯性的关键所在，体现了编撰者极高的专业素养。
评分权威，逻辑性强，欠全面
评分基本的理论
评分超牛逼的一本书
评分权威，逻辑性强，欠全面
评分机器人学入门。
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