Tutorial no. 2 on robotics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Association for Artificial Intelligence

作者:Richard P Paul

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9782852445512

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 教程
• 机器人技术
• 自动化
• 控制系统
• 机械工程
• 人工智能
• 实践指南
• 学习资料
• 入门教程

机器人的设计、控制与应用：理论与实践的深度探索 本书导读： 在当今科技飞速发展的时代，机器人技术已不再是科幻小说中的情节，而是深刻影响着工业、医疗、探索乃至日常生活的核心驱动力。本书旨在为对机器人学充满热情的学习者、研究人员及工程师提供一个全面、深入且实践性极强的知识框架。它不仅仅是一本理论手册，更是一份引领读者从基础原理迈向尖端应用的实践指南。我们将系统地剖析构成现代机器人的关键要素，从机械结构设计到复杂的运动控制算法，再到前沿的人机交互与学习范式。 第一部分：机器人学的基石——运动学与动力学 第一章：机器人系统的基本构成与坐标变换 本章从宏观角度审视机器人系统的组成，包括执行器、传感器、控制器和机械本体。重点阐述坐标系的选择与变换，这是机器人学分析的起点。我们将详细介绍欧几里德空间中的刚体运动表示，包括旋转矩阵（Rotation Matrices）和齐次变换矩阵（Homogeneous Transformation Matrices）。通过大量的二维和三维实例，读者将熟练掌握如何使用Denavit-Hartenberg (DH) 参数法对多连杆机械臂进行精确建模，为后续的运动学分析奠定坚实基础。 第二章：前向运动学：探究末端执行器的位置 前向运动学是研究已知关节角度下机器人末端执行器空间位置与姿态的问题。本章将深入讲解如何利用DH参数模型，通过连乘矩阵运算得出精确的末端执行器位姿。此外，还将介绍其他建模方法，如基于四元数的表示法及其在处理奇异性问题中的优势。理论推导后，我们将结合MATLAB/Simulink环境进行仿真验证，确保理论与实践的无缝衔接。 第三章：逆运动学：实现精确的轨迹规划 逆运动学是机器人学中最具挑战性的部分之一，它要求根据预设的末端执行器位姿反推出所需的关节角度。本章将详细对比解析法和迭代数值法（如牛顿-拉夫逊法）在求解逆运动学问题中的应用。针对冗余度和机械结构的限制，我们将讨论如何制定有效的求解策略，例如最小范数解法，以确保机器人在工作空间内平稳、无冲突地执行任务。 第四章：机器人动力学：理解驱动力与运动的关系 动力学分析是设计高性能控制器的前提。本章将引入牛顿-欧拉方程和拉格朗日方程两种主要的动力学建模方法。我们将详细推导机器人的惯性矩阵、科里奥利力和重力项，构建出完整的非线性动力学模型。深入理解这些力学关系，对于精确计算所需的驱动力矩，优化能耗至关重要。 第二部分：智能控制与感知系统 第五章：轨迹生成与点位控制 有效的轨迹生成是保证机器人运动平滑性和精度的关键。本章涵盖了样条插值（Spline Interpolation，包括三次样条和贝塞尔曲线）以及多项式轨迹规划方法。我们将讨论如何处理轨迹的连续性约束（速度、加速度、加加速度），并引入基于时间最优化的轨迹生成算法。随后，转向关节空间和任务空间的点位控制策略，重点分析PID控制器的参数整定及其在消除稳态误差中的作用。 第六章：任务空间控制与力/阻抗控制 当机器人需要与环境进行交互时，单纯的点位控制已不能满足要求。本章聚焦于任务空间控制，即直接控制末端执行器的力或阻抗特性。我们将详细介绍雅可比矩阵（Jacobian Matrix）在速度和力映射中的应用，并深入探讨基于阻抗控制（Impedance Control）的原理，该方法允许机器人在接触环境中表现出可编程的柔顺性，这在精细装配和手术机器人中应用广泛。 第七章：机器人感知：传感器技术与数据融合 “知己知彼，方能致远”。本章全面介绍机器人依赖的各类传感器。对光学传感器（如2D/3D视觉系统、激光雷达LiDAR）和触觉/力觉传感器（如六维力/力矩传感器）的工作原理进行深入剖析。重点讨论如何利用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）或扩展卡尔曼滤波（EKF）对来自不同模态的传感器数据进行有效的融合，以获取鲁棒、高精度的环境和自身状态估计。 第八章：移动机器人导航与定位（SLAM） 针对自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR），本部分深入探讨导航技术。核心内容集中在同步定位与地图构建（SLAM）算法，包括滤波方法（如EKF-SLAM）和因子图优化方法（如Graph-SLAM）。我们将详细解析特征提取、数据关联以及后端优化技术，确保机器人在未知环境中能够自主、准确地确定自身位置并构建环境地图。 第三部分：先进主题与未来趋势 第九章：机器人操作中的碰撞检测与避障 安全性是机器人应用的前提。本章讲解空间几何中的碰撞检测算法，包括边界表示法（如最小包围盒法 Bounding Box）和更精细的凸分解方法。在此基础上，我们将引入实时避障算法，如人工势场法（Artificial Potential Field, APF）和基于采样的规划器（如RRT），确保机器人在动态环境中能够安全、高效地规划路径。 第十章：人机协作与柔顺性设计 随着机器人更多地进入共享工作空间，人机协作（Cobots）成为研究热点。本章探讨如何设计具有内在安全性的机器人结构，包括使用高精度力矩传感器和力矩控制技术。重点分析基于共享控制（Shared Control）的交互范式，以及如何通过直观的人机界面（HRI）实现高效、无缝的协同工作流程。 第十一章：学习驱动的机器人控制 本章展望了机器人技术的未来方向——机器学习与强化学习（RL）。我们将介绍深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如PPO, TRPO）在机器人控制任务中的应用，例如复杂抓取和步态生成。通过大量的案例研究，读者将理解如何利用大规模数据训练出能够应对不确定性和高维度输入的智能控制器。 结语：实践与展望 本书的每一章均配有详细的数学推导和工程实现案例，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为实际可运行的机器人系统。我们相信，对这些核心理论和前沿技术的深入掌握，将为读者在未来的机器人创新与应用领域打下坚实的基础。

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刚收到这本《Tutorial no. 2 on robotics》，还没来得及深入研究，但仅从外观和一些初步的翻阅来看，这本书给我的第一印象非常不错。封面设计简洁大方，没有那些花里胡哨的装饰，显得十分专业。纸张的质感也很好，不是那种劣质的印刷纸，拿在手里有一种厚实感，相信阅读起来眼睛会比较舒服。我特别喜欢它装订的方式，打开后可以平摊在桌面上，不会像一些书那样需要用手压着才能看，这对于需要边看边做笔记的我来说，简直是福音。当然，我最看重的还是内容的深度和广度。虽然我还没仔细看，但根据书名“Tutorial no. 2”推测，这应该不是一本入门级的基础教材，更像是一本进阶教程，针对已经有一定机器人学基础的读者。我希望它能够深入探讨一些核心的机器人学概念，例如运动学、动力学、路径规划、控制理论等方面，并且能提供一些实用的算法和代码示例，帮助我更好地理解和应用这些知识。毕竟，理论结合实践才能真正掌握一门技术。我对书中可能涉及的案例研究和项目也充满了期待，希望能够从中学习到一些实际的工程经验。

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这本《Tutorial no. 2 on robotics》确实给我带来了一些惊喜。我尤其欣赏它在概念阐述上的清晰度和逻辑性。它不像某些教科书那样枯燥乏味，而是通过生动的比喻和贴切的例子，将复杂的机器人学原理讲解得深入浅出。例如，在介绍机器人运动学部分时，作者并没有一味地堆砌公式，而是先从一个简单的多关节机械臂模型入手，循序渐进地推导出正逆运动学方程，并辅以直观的图示，让我能迅速抓住问题的关键。而且，书中对一些前沿技术的介绍也让我眼前一亮，比如它对机器学习在机器人感知和决策中的应用进行了深入的探讨，这正是我目前最感兴趣的领域。我希望这本书能够进一步拓展我在这一块的视野，提供一些最新的研究进展和潜在的应用方向。同时，书中提供的参考文献列表也非常丰富，这为我进一步深入学习提供了宝贵的资源。总体而言，这本书在理论深度和前沿性方面都做得相当出色，非常适合那些希望在机器人学领域深耕的读者。

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拿到《Tutorial no. 2 on robotics》后，我首先被它严谨的数学推导和清晰的算法描述所吸引。书中对每一个数学公式的来源和意义都进行了详尽的解释，并且每一个算法的步骤都清晰地列了出来，几乎没有遗漏。我特别喜欢它在描述一些关键算法时，会引用一些经典的论文和研究成果，这不仅增加了内容的权威性，也为我们提供了追溯源头的途径。我个人对机器人控制部分的内容比较关注，希望这本书能够提供一些关于PID控制、模型预测控制等经典控制方法的详细讲解，并且能结合实际的机器人平台进行仿真和实验的指导。我也期待书中能有一些关于机器人动力学仿真的内容，比如如何利用MATLAB/Simulink或ROS等工具进行仿真，从而更好地理解机器人的动态行为。这本书的数学功底扎实，这对于真正理解机器人学的核心至莫属。

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我还在探索《Tutorial no. 2 on robotics》的更多可能性，但我已能感受到它在实用性和前沿性上的平衡做得相当到位。它没有回避那些艰深的理论，但也没有忽略实际的应用需求。我比较看重书中是否能提供一些关于机器人硬件接口、通信协议以及传感器数据处理的介绍。毕竟，再好的算法也需要通过硬件来实现和验证。我希望书中能有一些关于ROS（Robot Operating System）的应用示例，因为ROS已经成为机器人开发的事实标准，掌握ROS对于进行实际的机器人项目至关重要。此外，我对书中关于机器人协同工作和多机器人系统的内容也抱有浓厚的兴趣，这代表着机器人技术未来的发展方向。希望这本书能够提供一些关于多机器人路径规划、任务分配以及通信机制的深入探讨，从而为我打开新的研究思路。

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读了《Tutorial no. 2 on robotics》的部分章节后，我深刻感受到作者在知识体系构建上的用心。它不是简单地堆砌各种技术点，而是将它们有机地串联起来，形成了一个完整而系统的学习路径。例如，在讲解完机器人建模后，自然而然地过渡到了路径规划，再到避障，最后是控制和执行。这种循序渐进的编排方式，使得学习过程更加顺畅，也更容易建立起对整个机器人系统的宏观认识。我对书中关于自主导航和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的章节尤为期待，这是当前机器人领域最热门也是最具挑战性的技术之一。我希望这本书能够深入剖析SLAM的各种算法，比如基于特征点的SLAM、基于图优化的SLAM，并且能够提供一些实际应用案例，让我了解这些技术是如何在真实世界中应用的。同时，我也希望书中能够对机器人路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等进行详细的讲解，并且提供相应的代码实现。

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