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出版者:中国电力

作者:王丹力

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2007-9

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787508358840

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
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• 数学建模

机器人动力学与控制：从理论到实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且贴近工程实际的机器人动力学与控制领域的知识体系。 它不仅涵盖了该领域的基础理论，更着重于如何将这些理论转化为可操作、可实现的工程解决方案。全书内容翔实，逻辑严谨，适合高等院校本科高年级学生、研究生，以及从事机器人研发、自动化系统设计和高级控制策略研究的工程师和技术人员参考使用。 第一部分：机器人基础与运动学（Kinematics） 本部分是理解后续动力学和控制设计的基础，重点在于精确描述机器人的空间位姿和运动关系。 第一章：机器人系统导论与结构分析 本章首先界定了机器人的概念、发展历程及其在现代工业和社会中的地位。随后，详细剖析了主流机器人结构类型，包括串联（Serial Manipulators）、并联（Parallel Manipulators）以及新兴的柔顺机器人（Compliant Robots）的结构特点、优点与局限性。重点内容包括： 自由度（Degrees of Freedom, DoF）的概念与计算： 深入讲解Grübler’s Criterion和Kutzbach Criterion在复杂机构自由度分析中的应用。 坐标系建立与变换： 系统阐述如何为机器人建立标准化的坐标系，并详细介绍旋转矩阵（Rotation Matrices）和齐次变换矩阵（Homogeneous Transformation Matrices）在描述刚体位姿（位置与姿态）中的数学基础。讨论欧拉角（Euler Angles）、旋转向量（Rodrigues' Formula）以及四元数（Quaternions）之间的转换，强调在数值计算中避免万向节锁（Gimbal Lock）问题的策略。 第二章：机器人运动学分析 运动学是机器人学中对机器人运动不考虑力的作用而进行几何描述的研究。 正运动学（Forward Kinematics）： 基于连杆长度、关节角度等几何参数，推导机器人末端执行器（End-Effector）的绝对位姿。详细讲解D-H（Denavit-Hartenberg）参数法的标准建立流程及其在构建复杂机械臂运动学模型中的普适性。 逆运动学（Inverse Kinematics, IK）： 这是机器人控制的核心挑战之一。本章系统地介绍了求解IK的两种主要方法： 代数法（Analytical Methods）： 针对特定结构（如SCARA、PUMA型六自由度臂）的精确解法，并讨论其适用的条件。 数值法（Numerical Methods）： 针对复杂或冗余自由度机器人的求解，包括牛顿-拉夫逊迭代法（Newton-Raphson Iteration）及其在机器人学中的优化应用。 雅可比矩阵（Jacobian Matrix）： 详细推导雅可比矩阵，阐明其在关节空间速度与笛卡尔空间速度之间的映射关系。深入探讨雅可比矩阵的秩（Rank）分析，用于识别机器人的奇异位形（Singular Configurations）及其对控制性能的影响。 第二部分：机器人动力学建模（Dynamics） 动力学研究的是作用于机器人关节上的力矩（或力）与产生的运动之间的关系。 第三章：拉格朗日动力学方程的建立 本章采用基于能量的方法（拉格朗日方程）来推导机器人的整体动力学方程。 动能与势能的计算： 针对多连杆系统，精确计算每个连杆的动能（包括平动和转动）和重力势能。 拉格朗日方程的推导： 详细展示如何通过$ frac{d}{dt}(frac{partial L}{partial dot{q}_i}) - frac{partial L}{partial q_i} = Q_i $来构建完整的非线性二阶微分方程组，形式为 $M(q)ddot{q} + C(q, dot{q})dot{q} + G(q) = au$。 参数辨识与模型简化： 讨论动力学模型中涉及的质量、惯量、质心位置等参数的实验辨识方法，以及在特定工况下如何对高阶模型进行简化以满足实时控制的需求。 第四章：牛顿-欧拉迭代法与复合体法 为了验证和提供另一种推导动力学模型的方法，本章引入了基于力的迭代方法。 牛顿-欧拉迭代法（Newton-Euler Iteration）： 从末端执行器向基座依次进行力与力矩的迭代计算，适用于在线速度和加速度已知时计算关节力矩。 复合体法（Recursive Newton-Euler, RNEA）： 侧重于计算关节力矩，是许多实时仿真和控制算法的基础。对比拉格朗日法，重点分析RNEA在计算效率上的优势。 第三部分：机器人运动规划与轨迹生成 本部分关注机器人在工作空间中如何高效、安全地从起点移动到终点。 第五章：任务空间轨迹规划 点到点运动（Point-to-Point）： 讨论最简单的任务空间规划，主要关注位姿的插值。 多项式轨迹生成： 详细介绍三次、五次多项式在时间轴上进行关节或笛卡尔空间轨迹的平滑过渡设计，确保速度和加速度的连续性，从而避免冲击载荷。 时间最优与能量最优轨迹： 引入约束条件（关节速度/加速度限制），探讨如何通过优化方法（如Bang-Bang控制的理论基础）生成耗时最短或能耗最低的轨迹。 第六章：障碍物规避与路径规划 本章从环境感知角度切入，探讨机器人在复杂环境中的可行路径生成。 配置空间（Configuration Space, C-Space）概念： 阐述如何将环境中的障碍物映射到机器人的关节空间，将避障问题转化为在C-Space中的自由空间搜索问题。 经典路径规划算法： 采样方法： 重点讲解快速搜索随机树（RRT）及其优化变体RRT，分析其在处理高维空间和复杂约束环境下的有效性。 图搜索方法： 应用A算法和Dijkstra算法在离散化地图（如栅格地图）中的路径搜索策略。 轨迹优化与平滑： 讨论如何对初始规划的路径进行局部优化（如势场法、基于采样的优化）以提高运动的平滑度和实时性。 第四部分：机器人控制系统设计 本部分是全书的核心，专注于如何设计有效的反馈机制，使机器人的实际运动精确跟踪期望的轨迹。 第七章：基于误差反馈的经典控制 本章首先从经典控制理论出发，为机器人控制建立基线模型。 线性化模型与控制： 讨论在小范围工作空间内对非线性动力学模型进行线性化处理的意义和方法。 PID控制器的应用： 详细分析了位置型、速度型PID控制器在线性化模型上的应用，并探讨了其在存在模型不确定性和外部扰动时的局限性。强调参数整定（Tuning）的实际工程技巧，如Ziegler-Nichols法。 前馈控制（Feedforward Control）： 介绍如何利用已知的动力学模型补偿大部分的控制力矩，从而极大地改善系统的响应速度和精度。 第八章：先进的非线性控制策略 针对机器人动力学模型固有的强耦合、强非线性和参数不确定性，本章深入探讨先进的反馈线性化和鲁棒控制方法。 输入-输出线性化（Input-Output Linearization）： 基于微分几何理论，系统推导如何通过特定的状态反馈和输入变换，将非线性系统的部分动力学转化为线性系统，从而实现精确的轨迹跟踪。 反步法（Backstepping Control）： 针对严格反馈结构（Strict-Feedback Form）的系统，介绍一种递归构造的设计方法，以保证系统全局的稳定性和跟踪性能，尤其适用于具有未被充分建模的环节。 自适应控制与鲁棒控制基础： 讨论在模型参数未知或变化时，如何应用基于Lyapunov稳定性的自适应律来在线估计参数。同时，介绍如滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）等鲁棒控制方法，以应对外部干扰和模型误差带来的不确定性。 第九章：操作与交互控制 本章关注机器人与环境或操作对象的物理交互问题。 阻抗/导纳控制（Impedance/Admittance Control）： 详细阐述如何设计控制器，使机器人在末端表现出期望的“虚拟弹簧-阻尼器”特性。对比阻抗控制（控制力矩 $ au$ 映射到末端力 $F$）和导纳控制（控制末端位移 $x$ 映射到力 $F$）的工程实现差异。 基于力的控制（Force Control）： 介绍在装配、打磨等需要精确力控的应用场景下，如何通过力/力矩传感器反馈，实现对操作力的精确调节。讨论力控制与位置控制之间的切换机制。 全书的各个章节之间相互关联，从几何描述、物理建模，到路径生成和最终的精确执行，构建了一个完整的机器人控制系统设计闭环。书中穿插了大量的工程案例分析和数学推导，确保理论的严谨性与工程的可行性并重。

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坦率地说，这本书的深度和广度在当前控制理论的发展速度下显得有些滞后了。它似乎更侧重于对上世纪八九十年代经典控制理论的梳理，对于近十年新兴的基于数据驱动的控制方法、强化学习在控制中的应用，或者更前沿的非线性系统辨识技术，几乎只字未提。例如，在讨论系统辨识时，书中只停留在了经典的最小二乘法和ARX模型，完全忽略了现代系统辨识中更具鲁棒性和效率的子空间辨识方法。对于一个以“设计仿真应用”命名的书籍来说，这种对前沿技术的缺失是不可原谅的。读者购买这本书的期望是了解如何使用最新的工具解决最新的问题，而不是温习已经被广泛应用多年的基础知识。如果作者不能紧跟学科发展步伐，这本书很快就会沦为一本“历史读物”。

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这本书的排版实在让人不敢恭维，感觉像是直接从一些过时的技术文档里复制粘贴出来的。封面设计平淡无奇，一点吸引力都没有，内页的字体大小和行距设置得非常不协调，阅读体验极差。初看目录，内容似乎很全面，涵盖了从基础理论到高级应用的诸多方面，但深入阅读后发现，很多章节的讲解都流于表面，缺乏深入的理论推导和清晰的案例分析。特别是关于现代控制理论和自适应控制的部分，作者似乎只是简单地罗列了一些公式和概念，而没有提供足够的背景知识铺垫，导致初学者难以理解其核心思想。这本书的图表质量也令人担忧，很多曲线图和框图模糊不清，甚至有些标注存在错误，这在需要精确理解系统动态特性的控制工程领域是致命的缺陷。我期待这本书能提供一些更贴近实际工程问题的解决方案和代码实现，但很遗憾，这方面的深度和广度都远远不够，更像是一本理论概念的速查手册，而不是一本实用的设计指南。

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作为一个在工业自动化领域摸爬滚打了十多年的工程师，我不得不说，这本书在实际工程应用层面的描述显得非常“纸上谈兵”。它花了大量的篇幅介绍经典的PID控制器的设计，这部分内容虽然标准，但处理得过于教科书化，没有提及任何在复杂工业现场中遇到的非线性、时滞等实际难题，以及如何通过MATLAB工具箱进行鲁棒性分析和优化。更让我感到失望的是，书中对现代控制理论，比如H无穷控制或模型预测控制（MPC）的介绍，只是停留在算法描述层面，完全没有展示如何利用MATLAB Simulink搭建一个可靠的仿真模型，更别提如何进行硬件在环（HIL）测试的流程指导。那些所谓的“应用实例”，充其量只是几个简单的线性系统闭环仿真，对于我日常处理的那些多变量、耦合性强的复杂系统，这本书提供的指导价值微乎其微，更像是为刚入门的学生准备的入门读物，而非面向有经验工程师的进阶参考。

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这本书的语言风格极其晦涩和僵硬，仿佛作者在背诵一本翻译腔极重的外文教材。句子结构冗长复杂，大量使用不必要的术语堆砌，使得本应清晰的数学概念变得模糊不清。例如，在讲解状态空间模型的可控性与可观测性时，作者采用了一种绕弯子的表达方式，反复引用了几个不甚相关的定义，读完后我需要回过头去仔细查阅其他更权威的资料才能真正把握住重点。而且，书中对MATLAB代码片段的引用也显得非常随意，很多代码缺乏必要的注释，甚至有些代码块是无法直接运行的，需要读者自己去调试和修正才能勉强跑起来。这种对读者时间和精力的不尊重，严重影响了学习的流畅性。如果能用更简洁、更直观的语言，结合大量的流程图和清晰的代码注释来阐述，这本书的价值可能会翻倍。

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这本书的章节组织结构缺乏逻辑上的连贯性，给人一种拼凑感极强的印象。有些关键的基础知识点，比如拉普拉斯变换和Z变换的初步介绍，被分散地放在了不同章节的末尾作为“补充阅读”，导致读者在学习具体控制算法时，不得不频繁地在全书范围内跳跃查找，严重打断了思路的构建过程。更奇怪的是，某些章节的难度跨度极大，比如前一章还在讲解一阶系统的响应特性，紧接着的下一章就直接跳跃到复杂的多输入多输出（MIMO）系统的奇异值分解（SVD）分析，中间缺少了至关重要的中间过渡和铺垫，这让处于学习曲线陡峭期的读者感到非常迷茫和受挫。一个好的教材应该像一条平滑的河流，引导读者自然而然地深入，而这本书更像是多个小水潭的随意堆砌，彼此之间的关联性非常薄弱。

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