Modeling, Performance Analysis and Control of Robot Manipulators pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Paul & Co Pub Consortium

作者:Dombre, E. (EDT)/ Khalil, W. (EDT)

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2006-5

价格:3030.80元

装帧:HRD

isbn号码:9781905209101

丛书系列:

图书标签:

机器人学
机器人控制
机器人动力学
机器人建模
性能分析
控制理论
机械臂
优化算法
仿真
运动规划

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具体描述

This book presents the most recent research results on modeling and control of robot manipulators.*Chapter 1 gives unified tools to derive direct and inverse geometric, kinematic and dynamic models of serial robots and addresses the issue of identification of the geometric and dynamic parameters of these models.*Chapter 2 describes the main features of serial robots, the different architectures and the methods used to obtain direct and inverse geometric, kinematic and dynamic models, paying special attention to singularity analysis.*Chapter 3 introduces global and local tools for performance analysis of serial robots.*Chapter 4 presents an original optimization technique for point-to-point trajectory generation accounting for robot dynamics.*Chapter 5 presents standard control techniques in the joint space and task space for free motion (PID, computed torque, adaptive dynamic control and variable structure control) and constrained motion (compliant force-position control).* In Chapter 6, the concept of vision-based control is developed and Chapter 7 is devoted to specific issue of robots with flexible links. Efficient recursive Newton-Euler algorithms for both inverse and direct modeling are presented, as well as control methods ensuring position setting and vibration damping.

好的，这是一份关于一本名为《Modeling, Performance Analysis and Control of Robot Manipulators》的图书的详细内容简介，内容完全基于该书主题，并力求专业和详实： --- 图书简介：《机器人操作器建模、性能分析与控制》导言：开启机器人系统设计的核心洞察《机器人操作器建模、性能分析与控制》是一部深度聚焦于现代机器人学核心工程问题的专著。本书旨在为机器人系统的设计者、研究人员以及高级工程专业的学生提供一套全面而系统的理论框架和实用工具，用以精确描述、评估和优化复杂机械臂的动态行为。在工业自动化、医疗机器人、航空航天以及先进制造等领域对机器人精度、速度和可靠性要求日益提高的今天，深入理解和掌握操作器的数学模型、性能限制及其控制策略至关重要。本书的结构设计遵循了从基础理论到高级应用的逻辑递进路线，确保读者能够建立起对机器人操作器从几何学基础到复杂时变控制系统设计的完整认知。第一部分：机器人操作器的几何与运动学基础本部分奠定了整个分析体系的几何基础，是后续动力学和控制设计的前提。第一章：操作器结构与描述详细探讨了多连杆机械臂的基本结构要素，包括关节类型（革命型R与棱柱型P）、连杆属性以及操作器构型（串联与并联）。重点介绍了描述机器人空间位置与姿态的数学工具，包括齐次变换矩阵（Homogeneous Transformation Matrices）的构建原理及其在描述连杆之间相对运动中的应用。第二章：正运动学分析系统阐述了如何通过分析关节变量（位置或角度）来确定操作器末端执行器（End-Effector, EE）在笛卡尔空间中的精确位置和姿态。本书采用了DH（Denavit-Hartenberg）参数法作为标准建模工具，深入分析了DH参数的确定过程，并展示了如何通过矩阵链乘法高效求解运动学方程。同时，也对基于几何方法的正运动学求解进行了对比讨论。第三章：逆运动学求解逆运动学（Inverse Kinematics, IK）是机器人控制中的核心挑战之一。本章深入探讨了求解EE在期望位姿下的所有可能关节配置的方法。内容涵盖了解析法（适用于具有足够自由度的特定结构，如PUMA型机器人）的推导过程，以及对于复杂或冗余自由度操作器必须采用的数值迭代法（如牛顿-拉夫森法）的收敛性分析。本章强调了多解、无解及奇异配置的识别与处理。第四章：雅可比矩阵与速度运动学速度运动学是连接关节空间和笛卡尔空间速度转换的关键桥梁。本章详细推导了雅可比矩阵（Jacobian Matrix）的构造，区分了线速度雅可比与角速度雅可比。重点分析了雅可比矩阵的秩亏损问题，即操作器的奇异性。通过分析奇异位形，读者可以预见机器人在特定工作空间边界附近控制性能急剧下降的原因及规避策略。第二部分：机器人操作器的动力学建模与仿真动力学建模是实现高精度、高动态控制的基础。本部分侧重于描述操作器受力情况下的运动方程推导。第五章：拉格朗日动力学建模本书采用能量法，即拉格朗日方程，来推导机器人的运动方程。详细介绍了如何构建系统的动能（$T$）和势能（$V$）函数，并在此基础上构建出包含惯性矩阵、科氏力和哥氏力项以及重力项的二阶非线性微分方程组。此方法在处理复杂多自由度系统时，因其简洁性和完备性而占据重要地位。第六章：牛顿-欧拉迭代法作为对拉格朗日法的补充，本章介绍了牛顿-欧拉迭代法（Newton-Euler Formulation），该方法基于作用力与反作用力的平衡，通过从基座到末端的逐级递推和从末端到基座的反向迭代，高效地计算出关节处的力和力矩需求。该方法尤其适用于实时控制系统的计算需求。第七章：仿真与验证本章指导读者如何利用所建立的动力学模型，结合数值求解器（如MATLAB/Simulink、Python SciPy），对机器人的瞬态响应、轨迹跟踪误差以及极限动态性能进行仿真验证。讨论了模型参数不确定性（如质量、摩擦）对仿真结果的影响。第三部分：机器人操作器的性能分析与控制设计性能分析是指导控制系统设计，确保系统满足既定任务要求的关键步骤。第八章：轨迹规划与点到点运动深入探讨了机器人在关节空间和任务空间中的轨迹生成方法。内容涵盖了三次/五次多项式插值、梯形速度轮廓规划等基础方法，并延伸至保证平滑过渡和避免冲击的S曲线（S-curve）速度规划。分析了轨迹规划如何直接影响控制器的实现难度和最终的跟踪精度。第九章：经典反馈控制方法这是控制设计的核心。本章详细介绍了针对机器人动力学方程的线性化控制方法，包括： 1. PID控制：在关节空间中实施基础的比例-积分-微分控制，并讨论其在处理强耦合非线性系统时的局限性。 2. 力矩线性化控制：利用操作器的动力学模型，通过前馈项（如重力补偿）抵消非线性部分，从而实现近似线性系统的反馈控制。第十章：先进与鲁棒控制策略针对传统线性控制难以应对模型不确定性、外部扰动和强非线性耦合的情况，本章引入了更先进的控制技术： 1. 计算力矩控制（Computed Torque Control, CTC）：一种完全基于模型的前馈-反馈结构，通过精确补偿非线性项来实现对参考轨迹的精确跟踪，并讨论其对模型准确性的敏感性。 2. 鲁棒控制与自适应控制：介绍了如何利用Lyapunov稳定性理论设计能够容忍系统参数波动或未知外部负载的控制器，例如Sliding Mode Control (SMC) 或基于误差学习的自适应方法。第十一章：操作器性能指标与空间分析本章聚焦于如何量化操作器的性能。讨论了关键指标，如工作空间（Workspace）的定义（静态、动态、可达空间）、操作器的刚度（Stiffness）和可操作性（Manipulability）的度量。通过奇异值分解（SVD）分析，解释了操作器在不同构型下对力或速度输入的敏感程度，指导了操作器任务的最佳配置选择。总结《机器人操作器建模、性能分析与控制》不仅是一本教科书，更是一本面向实践的工程手册。它将机器人操作器的复杂动力学挑战分解为可管理的数学模型，并提供了一套从理论推导到实际控制实现的完整工具箱。读者通过学习本书内容，将具备设计、分析和优化下一代高性能机器人系统的核心能力。