Integrated Visual Servoing and Force Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:De Schutter, Joris/ Schutter, J. De/ Baeten, Johan

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:

价格:104

装帧:

isbn号码:9783540404750

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 视觉伺服
• 力控制
• 集成控制
• 机器人控制
• 传感器融合
• 运动规划
• 机器人技术
• 控制理论
• 自动化

好的，这是一本关于机器人操作、传感器融合和高级控制策略的图书简介。 --- 机器人敏捷操作与多模态感知：面向复杂环境的先进控制方法 内容提要： 本书深入探讨了现代机器人系统在执行复杂、非结构化任务时所面临的关键挑战，并系统地介绍了超越传统位置或力控制范式的先进集成控制框架。聚焦于如何赋予机器人实时、高精度地与环境进行动态交互的能力，本书从理论基础到实际应用，为研究人员、工程师和高级技术人员提供了一套全面的方法论。 核心内容涵盖了如何有效地融合来自多个传感器的信息流（如视觉、触觉和力矩传感器），以构建对环境状态的鲁棒且高分辨率的理解。随后，本书重点讲解了如何利用这些多模态感知数据来驱动先进的控制算法，特别是那些旨在实现高动态性能和接触任务精度的策略。 第一部分：感知基础与数据融合 本部分奠定了理解复杂机器人操作的基础，强调了高质量、同步的感知数据的重要性。 高维环境建模与状态估计： 探讨了从传感器数据中提取关键环境特征的方法，包括对象姿态的精确估计、环境刚度与阻抗特性的辨识。详细介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）以及更先进的因子图优化技术在机器人状态估计中的应用，特别是在存在传感器噪声和模型不确定性时的表现。 多传感器信息集成： 深入分析了不同类型传感器（如双目视觉、结构光、激光雷达和六维力/力矩传感器）的互补性。阐述了异构数据在时间轴和空间域上的同步与校准技术，以及如何构建统一的、低延迟的系统级状态模型。强调了实时数据处理和鲁棒性在工业和野外环境中的关键作用。 基于学习的感知增强： 引入了深度学习在增强传统感知方法方面的应用，包括语义分割、三维场景重建和不确定性量化。讨论了如何将深度网络输出作为传统控制框架的输入，实现更具泛化能力的感知。 第二部分：先进控制理论与动力学建模 本部分着重于构建能够直接利用感知信息并对环境变化做出快速响应的控制器。 操作对象动力学与接触建模： 详细分析了物体与工具之间接触点的复杂动力学，包括摩擦模型的选择、粘滞运动（stiction）的处理，以及在非光滑接触表面的稳定性分析。讨论了如何利用接触力反馈来实时调整操作策略。 基于模型的阻抗与导纳控制： 重新审视了经典的阻抗/导纳控制理论，并将其扩展到多自由度、高动态操作场景。重点阐述了如何通过调整控制器的参数，在保持高精度轨迹跟踪的同时，确保与环境交互时的安全性和柔顺性。引入了自适应阻抗控制的概念，以应对环境刚度变化。 任务空间与关节空间解耦： 探讨了如何在任务空间（例如末端执行器坐标系）设计高层指令，并通过逆动力学或基于投影的方法将其高效地映射到低层的关节驱动指令。重点解决了欠驱动系统在执行复杂接触任务时的控制难题。 第三部分：集成控制架构与策略 本部分是全书的核心，它将感知和控制理论融合成可部署的、高性能的机器人系统架构。 交互式操作的反馈回路设计： 提出了分层反馈结构，将低层快速力/位置反馈与高层基于视觉的任务规划相结合。详细分析了反馈回路的带宽分配和稳定性裕度，确保系统在高速运动和精确接触之间的平滑过渡。 基于投影的混合控制模式： 探讨了如何根据环境状态动态切换控制模式。例如，在自由空间使用位置控制，在接触发生时自动切换到力/扭矩控制，并利用投影算子来保证切换过程的连续性和稳定性。这对于装配、打磨或精细操作至关重要。 全局优化与轨迹重规划： 介绍了在存在动态约束和环境不确定性时，如何利用模型预测控制（MPC）进行实时轨迹优化。讨论了如何将多模态感知数据作为MPC的实时约束和成本函数的一部分，以生成满足安全性和性能要求的下一代控制输入。 第四部分：实际应用与案例分析 本部分通过具体的工程实例，展示了所介绍方法的实用性和有效性。 高精度装配与插入任务： 案例分析了在微小公差环境下进行柔性装配的挑战，重点展示了如何结合触觉反馈和高频力控制来实现“盲插”操作。 非结构化表面操作： 讨论了机器人在不规则表面上进行打磨、抛光或喷涂等任务的控制策略，包括如何利用视觉和力传感器实时识别表面法线和局部粗糙度。 人机协作与安全交互： 探讨了在共享工作空间中，机器人如何利用先进的感知和控制策略，实现与人类安全且高效的协作，包括预测人类意图和响应突发接触。 本书特点： 理论深度与工程实用性的结合： 兼顾了控制理论的严谨推导与实际工程中参数辨识、计算效率和系统鲁棒性的考量。 多模态集成的焦点： 区别于传统只关注单一控制模式的书籍，本书的核心价值在于如何高效地将视觉信息和接触信息融合到一个统一的控制框架内。 面向未来的挑战： 覆盖了机器人技术当前和未来发展的前沿领域，如在线学习、复杂接触建模和自主决策。 目标读者： 机器人学、自动化、机械工程、航空航天等领域的本科高年级学生、研究生、博士后研究人员，以及从事高端自动化设备、精密操作和人机交互系统开发的工程师和技术专家。 ---

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坦白说，这本书的阅读体验是曲折而富有成效的。它的结构非常紧凑，几乎没有冗余的文字，每一个句子都似乎携带着重要的信息量。这种密集的知识密度使得翻阅起来既感到兴奋，又时常需要停下来进行消化和思考。我特别留意了书中关于不确定性量化和风险评估的部分，这部分内容的处理相当成熟，显示了作者对真实世界系统固有缺陷的深刻认识。它没有给我们描绘一个完美无瑕的控制世界，而是坦诚地展示了在面对传感器漂移、执行器饱和和模型误差时，该如何构建一个“足够好”的控制系统。如果说这本书有什么可以改进的地方，也许是它对特定编程环境的适配性讨论略显不足。例如，对于ROS或特定实时内核下的实现细节，书中几乎没有提及，这使得刚从理论转向实践的读者可能会感到有些迷茫。但瑕不掩瑕，这本书的核心价值在于其对控制哲学和集成方法论的深刻阐述。它成功地构建了一个统一的框架，将原本分散在各个控制子领域中的技术点有效地整合起来，为未来的自主系统设计奠定了坚实的理论基石。

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这本书的封面设计实在太吸引人了，那种深邃的蓝色背景配上精妙的线条图示，瞬间就让人感觉这是一部关于高深技术、值得一读的力作。我是在寻找关于机器人控制和传感融合方面的权威参考书时偶然发现它的，当时的期望值相当高。拿到手后，首先映入眼帘的是它厚实的装帧和清晰的排版，这通常是学术著作质量的保证。内容上，我原本以为它会深入探讨一些经典控制理论在机器人系统中的应用，特别是那些教科书上经常提及的、略显陈旧的PID或状态空间方法。然而，这本书似乎更注重于前沿的、跨学科的集成方案，那种将视觉信息与触觉反馈进行无缝连接的复杂架构，读起来需要极高的专注力。作者的写作风格非常严谨，充满了数学推导和严格的理论论证，对于初学者来说，可能需要反复研读才能抓住核心概念。它更像是一本为资深工程师和研究人员准备的工具书，而不是入门向导。每每翻开一章，都能感受到作者对领域内最新进展的深刻理解和独到见解，它迫使读者跳出传统的单一控制视角，去拥抱更具挑战性和实用性的多模态控制范式。这本书无疑为我们理解复杂操作任务中的信息流和决策制定提供了坚实的理论框架，但坦率地说，要将其理论完全转化为实际应用，中间的鸿沟依然巨大，需要大量的实践经验来填补。

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我对这本书的初步印象是，它似乎完全没有被传统机器人学的一些束缚所限制，而是大胆地迈向了更具动态性和适应性的控制领域。我之所以这么说，是因为我在阅读过程中，发现它大量篇幅放在了如何处理实时变化的环境数据，以及如何将这些高维数据有效地转化为机械臂的精确动作上。这不像那些老派的控制书籍，只关注于系统的稳定性和精确的开环路径跟踪。这本书更像是邀请你进入一个充满不确定性的世界，并教你如何在这个世界中优雅地“跳舞”。它的章节组织很有层次感，从基础的信号处理和传感器校准开始，逐步过渡到复杂的在线优化和非线性系统设计。特别是关于如何处理视觉噪声和物理接触力的耦合问题时，作者所采用的框架非常巧妙，它不追求绝对的完美，而是追求在不确定性下的最优鲁棒性。我个人比较欣赏的是，书中没有回避那些棘手的工程难题，反而用一种近乎艺术的笔触去解析这些难题。这本书的价值在于，它提供了一种全新的思维模式，让你在面对需要精细操作和力反馈的场景时，不再局限于固定的算法，而是能够根据现场情况灵活地构建和调整控制策略。它对那些希望突破当前工业自动化瓶颈的工程师来说，无疑是一盏指路明灯。

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我是在一个跨领域合作项目中接触到这本书的，当时我们需要将一个原本依赖纯视觉反馈的抓取任务升级到需要精细装配能力的水平。这本书的出现，简直是雪中送炭。我特别欣赏它对“一致性”和“互补性”的强调——即如何确保视觉反馈在提供全局信息时，力控制提供局部、高带宽的接触信息，并且两者在时间尺度上能够有效协同。书中的案例分析虽然比较理论化，但其核心思想对于我们解决实际的接触操作问题提供了极大的启发。不同于其他控制书籍仅在最后附带一两个应用示例，这本书似乎将“应用”的理念贯穿始终，它不是在教你如何使用一个固定的算法，而是在教你如何“设计”一个能够适应未知接触环境的智能控制器。它的论证过程流畅且具有逻辑上的说服力，让你相信书中所描述的集成系统是必然的发展方向。读完之后，我们团队对如何重构我们的控制架构有了全新的认识，特别是关于如何利用高频的力矩反馈来修正低频的视觉估计误差这一部分，成为了我们后续改进工作的重要指导方针。这本书真正做到了连接理论的深度与工程的可行性。

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这本书的学术深度和广度令人叹为观止，但同时也带来了一定的阅读挑战。我发现自己不得不频繁地查阅线性代数和优化理论的补充材料，以确保我完全理解作者在构建模型时所采用的数学工具。它在处理系统辨识和参数估计的部分尤其扎实，展示了如何从实验数据中提炼出可靠的物理模型，这一点对于实验室研究人员来说是无价之宝。然而，对于那些主要关注具体应用实现，而非理论深究的读者，这本书的门槛可能会显得过高。它似乎将读者的预备知识定位在了研究生甚至博士后的水平。书中对于算法的描述，往往是高度抽象和简洁的，留下了大量的“不言而喻”的部分，这些部分恰恰是工程实践中最耗费精力的。举个例子，它清晰地阐述了力/视觉融合的理论框架，但关于如何选择合适的硬件接口、如何解决实时操作系统中的调度问题，则几乎没有着墨。因此，我认为这本书更像是一张宏伟的蓝图，展示了控制系统的潜力所在，但读者需要自己去绘制出通往实现的所有细枝末节的路线图。它激发了我的研究热情，但也让我深切感受到了理论与工程实践之间巨大的鸿沟。

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