Lyapunov-based Control of Robotic Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Dixon, Warren/ Behal, Aman/ Xian, Bin/ Dawson, Darren M.

出品人:

页数:389

译者:

出版时间:2009-12

价格:$ 178.48

装帧:HRD

isbn号码:9780849370250

丛书系列:

图书标签:

• 机器人控制
• Lyapunov稳定性
• 非线性控制
• 自适应控制
• 滑模控制
• 轨迹跟踪
• 运动规划
• 控制理论
• 机器人学
• 系统控制

动态系统与先进控制理论：基于模型预测控制（MPC）与强化学习（RL）的机器人系统优化 图书简介 本书深入探讨了现代机器人系统设计与控制的前沿理论与实践，聚焦于如何构建高性能、高鲁棒性且具备环境适应性的智能控制架构。全书内容涵盖了经典控制理论的深化应用，与当前主流的优化控制方法——特别是模型预测控制（MPC）和基于强化学习（RL）的策略学习——的有机融合。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解如何在复杂、非线性和存在约束的实际应用场景中，设计出高效的机器人控制器。 第一部分：动态系统基础与先进建模技术 本书首先奠定坚实的数学基础，回顾和深化了连续时间与离散时间动力学系统的基本概念，包括状态空间表示、能控性、能观性和稳定性分析。重点在于非线性系统的建模挑战。 1.1 非线性系统辨识与近似 详细讨论了如何利用实验数据和先验知识对复杂的机械系统（如多自由度机械臂、欠驱动移动机器人）进行精确建模。内容包括基于泰勒级数展开的局部线性化方法，以及更先进的全局非线性逼近技术，如高斯过程回归（GPR）和稀疏核学习（SVR）在系统辨识中的应用。特别关注了系统模型中不确定性（参数不确定性、模型误差）的量化与处理方法。 1.2 几何控制与微分几何在机器人学中的应用 对于具有复杂运动学和动力学约束的系统（如无人机、水下航行器），本书引入了微分几何工具，包括李群、李代数以及流形上的最优控制理论。详细阐述了如何利用这些工具来处理系统的内在约束，并设计出具有内在稳定性的反馈律，尤其是在非完整约束系统（如阿克曼转向机器人）的轨迹跟踪问题上。 第二部分：模型预测控制（MPC）的理论与工程实现 模型预测控制作为一种强大的实时优化控制策略，是本书的核心内容之一。我们不仅涵盖了基础的线性MPC（LMPC），更侧重于处理真实世界中的非线性问题。 2.1 非线性模型预测控制（NMPC）的求解策略 深入剖析了NMPC的原理，即在每个采样周期内，利用系统模型对有限时间步长的未来行为进行预测，并求解一个实时优化问题（OP）以确定当前最优控制输入。重点讲解了不同求解器（Solver）的选择与性能权衡，包括： 基于内点法的精确求解器：讨论了如何使用如IPOPT或KNITRO等通用非线性规划（NLP）求解器，并详细分析了在大规模、高频控制任务中，其计算延迟的瓶颈与缓解策略。 基于梯度下降的迭代线性二次调节（iLQR/DDP）：阐述了如何利用微分动态规划（DDP）和迭代LQR（iLQR）算法，高效地求解非线性轨迹优化问题，尤其适用于轨迹跟踪和规划任务。 稀疏优化与模型降阶：探讨了如何通过对优化问题进行稀疏化处理，利用配方法或结构化矩阵分解来加速求解过程，以满足实时性要求。 2.2 约束处理与鲁棒性增强 详细分析了硬约束（输入饱和、关节限制）和软约束（性能指标、状态限制）的数学处理方式。引入了以下增强MPC鲁棒性的方法： 鲁棒MPC（RMPC）：设计考虑模型不确定性的优化问题，如通过集合不变集（Set Invariant Set）理论来保证在最坏情况下的稳定性。 随机MPC（SMPC）：利用概率约束处理随机扰动，通过机会约束（Chance Constraints）来设定控制策略，确保性能指标在预定概率下得到满足。 第三部分：强化学习（RL）在机器人控制中的集成 本书将强化学习视为一种“模型自由”的控制设计范式，与基于模型的MPC形成互补。重点讨论如何将RL的强大学习能力应用于难以精确建模或环境高度动态变化的场景。 3.1 深度强化学习基础与机器人任务 回顾了深度Q网络（DQN）、策略梯度（PG）方法，并重点介绍了当前适用于连续控制任务的算法： Actor-Critic方法：详细分析了深度确定性策略梯度（DDPG）及其改进版，如深度排序策略优化（TD3）和近端策略优化（PPO）。阐述了如何构建适合机器人控制的奖励函数（Reward Function）设计原则，以引导智能体学习安全、高效的行为。 离线RL与数据效率：针对机器人昂贵的试错成本，本书深入研究了离线强化学习（Offline RL）方法，如何利用历史数据集来训练策略，而无需与真实环境进行大量交互。 3.2 RL与模型方法的结合：混合控制架构 探讨了如何将RL与经典控制或MPC策略结合，以发挥两者之长： RL作为模型补偿器：使用RL网络来学习模型未捕获的动态或外部干扰，并将RL的输出作为前馈或反馈项加入到基础的LMPC框架中。 策略初始化与安全层：利用RL学习到的初步策略来初始化NMPC的求解过程，显著减少迭代次数；或设计安全监督层，确保RL策略在探索或执行过程中不违反关键的安全约束。 第四部分：应用案例与前沿挑战 最后，本书通过具体的机器人系统案例，展示了所学理论的实际威力。 4.1 复杂机械臂的抓取与操作 案例分析了高自由度机械臂在非结构化环境中的操作，如何利用MPC处理关节力矩约束和接触力优化，以及如何利用RL来学习复杂的灵巧操作序列。 4.2 多智能体系统与编队控制 讨论了分布式控制的挑战，特别是MPC在多智能体系统（如无人机群）中的去中心化求解策略，以及如何利用多智能体RL（MARL）来实现鲁棒的协同行为。 结论 本书的最终目标是为研究人员和工程师提供一套完整的工具箱，用以应对未来智能机器人系统对高性能、高适应性控制器的迫切需求。通过深入理解优化控制的严谨性和数据驱动学习的灵活性，读者将能够设计出超越传统方法的下一代机器人控制系统。

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