智能控制:基础与应用 (精装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:蔡自兴

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:19.0

装帧:精装

isbn号码:9787118018189

丛书系列:

图书标签:

• 智能控制
• 控制理论
• 自动化
• 机器人
• 系统工程
• 电气工程
• 精装本
• 教材
• 高等教育
• 应用技术

《现代机器人学导论：从理论到实践》 图书简介 作者： 王建华 教授 (机械工程与自动化学院) 出版社： 机械工业出版社 装帧： 精装 页数： 约 780 页 --- 内容概述 《现代机器人学导论：从理论到实践》是一本面向高年级本科生、研究生以及机器人领域专业工程师的权威性教材与参考手册。本书系统地梳理了机器人学自上世纪中叶发展至今的核心理论、关键技术以及前沿应用，旨在为读者构建一个全面、深入且注重工程实践的知识体系。全书结构严谨，内容涵盖了机器人学的经典力学基础、运动学、动力学分析、控制系统设计，直至当前热点的人工智能与感知技术在机器人中的集成应用。 本书的显著特点在于其理论的深度与实践的广度兼顾。它不仅详细阐述了刚体运动的数学描述（如齐次变换、欧拉角、指数坐标等），还深入剖析了机器人的运动学逆解的求解方法，包括解析法与数值法。在动力学部分，本书采用拉格朗日-欧拉方法和牛顿-欧拉方法，并辅以详细的实例，帮助读者掌握高精度动力学建模的技巧，这是进行复杂轨迹规划和高动态控制的基础。 核心章节亮点： 第一部分：机器人学基础与建模 (Fundamental Theory and Modeling) 1. 机器人学的历史与分类： 追溯机器人技术的发展脉络，从工业机器人的“三要素”到服务型和协作型机器人的新兴领域，明确不同类型机器人的设计哲学与约束条件。 2. 刚体运动学与变换： 详细介绍坐标系之间的转换，特别是旋转矩阵和变换矩阵的性质与应用。引入通用的DH（Denavit-Hartenberg）参数法，并对其局限性进行讨论，同时引入更现代的指数坐标表示法。 3. 运动学分析： 详尽阐述机器人的正运动学、逆运动学、雅可比矩阵的计算及其在速度分析中的作用。重点讨论了复杂构型（如冗余自由度、欠驱动系统）下的雅可比矩阵奇异性问题及其规避策略。 第二部分：机器人动力学与控制 (Dynamics and Control) 4. 机器人动力学建模： 深入探讨基于能量的方法（拉格朗日方程）和基于力的迭代方法（牛顿-欧拉方程）。为提高计算效率，本书引入了基于结构树的递归动力学算法，并探讨了在实时仿真环境下的优化实现。 5. 经典轨迹规划： 涵盖点到点运动规划（如三次或五次多项式插值）和连续路径规划。重点关注时间和空间约束下的平滑性要求，以及关节空间、任务空间轨迹生成算法的比较。 6. 机器人控制系统： 从经典的PID控制到先进的反馈线性化和自适应控制。详细阐述了阻抗控制（Impedance Control）的原理与设计，这是实现人机安全交互和柔顺操作的关键技术。此外，还介绍了基于模型预测控制（MPC）在提高机器人鲁棒性方面的最新进展。 第三部分：感知、规划与前沿技术 (Perception, Planning, and Advanced Topics) 7. 机器人感知系统： 本章聚焦于环境信息的获取与处理。详细介绍了激光雷达（LiDAR）、视觉传感器（立体视觉、深度相机）的数据采集、噪声抑制和特征提取。重点讲解了点云数据处理、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本框架，特别是图优化方法（如GTSAM的应用）。 8. 路径与运动规划： 区分局部规划（如避障）和全局规划。深入分析基于概率路线图（PRM）、快速搜索随机树（RRT/RRT）等采样方法的原理和收敛性。对于复杂多约束环境，本书也探讨了势场法和基于优化的规划方法。 9. 人机协作与柔顺操作： 针对工业 4.0 和智能制造的需求，本章探讨了力矩传感器在力控（Force Control）中的应用。详细介绍了安全碰撞检测算法、基于共享控制（Shared Control）的人机交互界面设计，以及如何实现高精度、高安全性的近场协作任务。 面向读者与学习目标 本书的编写严格遵循工程教育标准，理论推导详尽，并配有大量结构清晰的数学推导和工程实例。每章末尾均设有“思考题与实验设计”，鼓励读者将理论知识应用于实际问题。 研究生： 可作为机器人学、自动控制、机电一体化等专业的核心教材，尤其适合作为课题研究的理论支撑。 工程师与研发人员： 是一本极佳的工具书，可快速查阅和复习运动学建模、动力学求解以及复杂控制策略的实现细节。 本书力求成为连接学术前沿与工程实践的桥梁，帮助读者不仅理解“如何控制”机器人，更能洞悉“为何如此设计和控制”。通过本书的学习，读者将具备独立分析和设计复杂工业机器人、服务机器人乃至自主移动机器人的核心能力。

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这本书的装帧设计真是没得说，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是用料扎实。封面设计简洁大气，配色沉稳，很有技术书籍的感觉。内页纸张质量也挺好，印刷清晰，字迹锐利，长时间阅读下来眼睛也不会太累。不过，作为一本技术专著，我更看重的是内容深度。我个人感觉，这本书在一些前沿算法的阐述上略显保守，更多的是对经典理论的梳理和回顾。虽然这对于初学者来说是个不错的入门材料，能打下坚实的基础，但对于已经有一定基础，渴望了解最新研究动态的读者来说，可能会觉得深度和广度上有所欠缺。比如，在深度学习与控制结合的交叉领域，提及的案例和方法都比较传统，对于最新的强化学习在复杂系统控制中的应用探讨不够深入。总的来说，这是一本制作精良的教材，适合作为大学课程的指定教材或自学者的起步读物，但要说它引领了领域前沿，可能还稍欠火候。它的价值更多体现在系统性和严谨性上，而非颠覆性的创新。

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我注意到这本书的参考文献列表非常丰富，这表明作者在撰写过程中做了大量的文献调研工作。这使得它在引用经典文献方面具有很高的可靠性。然而，这种详尽的引用有时也让阅读过程显得有些沉重，仿佛在不断地被引向其他文献，而不是在当前的书本内得到一个闭环的解释。更令人遗憾的是，对于近五年的突破性进展，比如基于大模型的自适应控制探索，几乎没有提及。这使得整本书的“时效性”打了折扣。控制理论是一个快速迭代的领域，一本涵盖“基础与应用”的精装书，如果其应用案例停留在十年前的水平，那么它对当前行业趋势的指导意义就会大打折扣。总而言之，它是一部扎实的、可以信赖的参考工具书，但它更像是一部关于“控制理论历史丰碑”的记录，而非关于“控制理论未来方向”的灯塔。购买它，你得到的是一份坚实的学术基石，但要追赶前沿，你还得继续在别处寻觅。

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我花了将近一个月的时间来研读这本书的第二章和第三章，主要关注的是经典PID控制的优化部分。坦白讲，阅读体验有好有坏。优点在于作者对数学推导过程的描述极为详尽，每一步的逻辑衔接都照顾到了，即使是像我这样偶尔会混淆一些微积分概念的工程师，也能跟上思路。但是，当涉及到实际工程中的参数整定和抗干扰能力的分析时，书中的案例显得过于理想化了。我尝试将书中学到的方法应用到一个存在明显非线性和时间延迟的工业流程模拟中，发现书中的“最优”参数在实际运行中表现平平，甚至在某些工况下出现了不稳定的迹象。这让我不禁怀疑，理论模型与真实世界之间的“鸿沟”在本书的论述中似乎被轻描淡写了。我更希望看到一些“血淋淋”的失败案例分析，或者更细致地讨论在特定噪声环境下，不同整定规则的鲁棒性差异，而不是一味地展示完美的仿真结果。这本书无疑是“正确”的，但或许不够“实用”。

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这本书的排版和术语一致性做得非常好，这是我一直比较看重的技术书籍的细节。从头到尾，符号的使用都没有出现混乱，图表的标注清晰明了，这在处理复杂系统框图时尤其重要。然而，我发现书中对于“智能”这个核心概念的界定似乎有些模糊和宽泛。它涵盖了从模糊逻辑到传统的专家系统，再到后来的神经网络的庞大体系，但缺乏一个清晰的脉络来解释这些技术是如何在“智能控制”这个大框架下演进和相互影响的。读者很容易在各种模型之间迷失方向，不清楚在面对一个全新的控制问题时，应该优先考虑哪种“智能”范式。如果作者能在引言部分或专门的章节中，用更宏观的视角梳理一下不同智能方法论的哲学基础和适用场景的优劣对比，这本书的指导性会大大增强。目前来看，它更像是一本各个分支技术的一个大而全的汇编，而不是一部有强烈个人思想指导的专著。

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作为一名从事自动化设备研发多年的技术人员，我通常更青睐那些侧重于代码实现和软件架构的参考书。这本书给我的感觉更偏向于学术研究和理论证明。虽然它提供了足够的理论深度去理解为什么某个算法有效，但在“如何高效地在嵌入式平台或实时操作系统上部署这些算法”这一现实问题上，笔墨就显得单薄了。例如，书中提到的一些迭代优化算法，如果直接在资源受限的微控制器上运行，可能会面临巨大的计算负担和实时性挑战。我期待能看到更多关于算法的计算复杂度分析，以及针对实时性要求的模型简化或并行化策略。这本书更像是给理论研究者提供弹药，而不是给一线工程师提供现成的工具箱。对于追求工程实现效率的读者来说，可能需要结合其他更侧重软件工程和嵌入式优化的书籍才能形成完整的知识体系。它的价值在于“知其所以然”，但“如何实现”的着墨点相对较弱。

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