具体描述
《机器人技术：建模与控制》 本书深入探讨了机器人技术的核心领域——建模与控制，为读者提供了理解和设计先进机器人系统的全面视角。它不仅涵盖了机器人系统的基本原理，还聚焦于实现高效、精确和鲁棒的运动与操作所必需的先进技术。 核心概念与建模 本书首先从机器人系统的基本组成出发，详细阐述了如何对各种机器人进行数学建模。这包括对不同类型的机器人，如工业机械臂、移动机器人、人形机器人以及柔性机器人的几何模型、运动学模型和动力学模型的建立。 几何建模：介绍了机器人连杆、关节的描述方式，如齐次变换（Homogeneous Transformation）及其在位姿表示中的应用。读者将学习如何使用Denavit-Hartenberg (DH) 参数等标准方法来系统地描述机器人连杆之间的相对运动和变换关系。 运动学建模：分为正运动学（Forward Kinematics）和逆运动学（Inverse Kinematics）。正运动学旨在确定机器人末端执行器的位姿（位置和姿态）基于关节变量；而逆运动学则解决更具挑战性的问题，即在给定末端执行器期望位姿的情况下，求解出所需的关节变量。本书将详细介绍求解这些问题的各种算法，包括解析法和数值法，并分析它们的优缺点以及适用场景。 动力学建模：这是理解机器人动态行为的关键。本书将介绍牛顿-欧拉（Newton-Euler）和拉格朗日（Lagrangian）等动力学方程的建立方法，用于描述机器人连杆之间的力、力矩以及惯性、重力、摩擦力等因素之间的相互作用。这些模型是实现精确轨迹跟踪和受控操作的基础。 控制策略与实现 在建立精确的机器人模型后，本书将重点转向各种控制策略的设计与实现，以确保机器人能够按照预定指令执行任务。 PID控制：作为一种经典且广泛应用的控制方法，PID（比例-积分-微分）控制器将被深入剖析。本书将解释PID控制的原理，如何根据机器人系统的特性调整比例、积分和微分增益，以实现稳定而精确的控制。 高级控制技术：除了PID控制，本书还将介绍更先进的控制方法，以应对机器人系统在实际应用中遇到的复杂性和不确定性。 阻抗控制（Impedance Control）：特别适用于机器人与环境交互的任务，如装配、打磨等。阻抗控制允许机器人表现出特定的机械阻抗特性（例如，像弹簧或阻尼器一样），从而在接触时能够安全、柔顺地与环境交互，避免损坏。 自适应控制（Adaptive Control）：当机器人系统的模型参数未知或随时间变化时，自适应控制能够实时调整控制器参数，以保持系统的性能。 鲁棒控制（Robust Control）：旨在设计控制器，使其在存在模型不确定性、外部扰动和传感器噪声的情况下，仍能保证系统的稳定性与性能。 滑模控制（Sliding Mode Control）：一种强有力的非线性控制方法，能够处理模型不确定性和外部扰动，并提供快速的动态响应。 神经网络与模糊逻辑控制：本书还将探讨如何利用机器学习和模糊逻辑等人工智能技术来设计更智能、更灵活的机器人控制器，尤其是在处理非线性、难以建模的系统时。 应用与未来方向 本书的最后部分将讨论机器人建模与控制在各个领域的实际应用，并展望未来的发展趋势。 工业自动化：在汽车制造、电子装配、物流搬运等领域的应用，以及如何通过精确的建模与控制提高生产效率和产品质量。 服务机器人：包括医疗辅助机器人、家庭服务机器人、无人驾驶汽车等，这些领域对机器人的安全性、灵活性和人机交互能力提出了更高要求。 人机协作（Human-Robot Collaboration）：探讨如何设计能够与人类安全、高效地协同工作的机器人，这需要精密的感知、预测和控制能力。 柔性机器人与软体机器人：研究这些新型机器人独特的建模与控制挑战，以及它们在医疗、探索等领域的潜力。 通过对这些内容的深入学习，读者将能够掌握机器人系统建模与控制的理论基础，并具备设计和实现高性能机器人系统的能力。本书是机器人技术领域学生、研究人员和工程师的重要参考。
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