Cartesian Impedance Control of Redundant and Flexible-Joint Robots pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ott, Christian

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9783540692539

丛书系列:

图书标签:

• 机器人控制
• 冗余机器人
• 柔性关节机器人
• 卡尔曼滤波
• 阻抗控制
• 自适应控制
• 机器人学
• 控制理论
• 非线性控制
• 运动规划

《智能机器人系统：感知、决策与控制的融合》 本书深入探讨了现代智能机器人系统的核心技术，旨在构建能够高效、自主地与复杂环境交互的下一代机器人。我们将从机器人感知的基石出发，逐步深入到智能决策的算法，最终聚焦于精准而鲁棒的机器人控制策略。全书结构清晰，循序渐进，既适合对机器人学有一定基础的研究者和工程师，也为跨学科领域的探索者提供了深入了解机器人核心技术的窗口。 第一部分：机器人感知——洞察世界的眼睛与耳朵 在这一部分，我们将详细解析机器人如何“感知”其所处的环境，这是机器人执行任何任务的先决条件。 视觉感知： 传统图像处理技术： 从基本的图像滤波、边缘检测、特征提取（如SIFT, SURF, ORB）开始，介绍如何从原始图像中提取有用的几何和纹理信息。我们将回顾图像分割、形态学操作等基础方法，以及它们在目标识别和场景理解中的应用。 深度学习驱动的视觉感知： 重点介绍卷积神经网络（CNNs）在图像分类、目标检测（如YOLO, Faster R-CNN）、语义分割（如U-Net, DeepLab）和实例分割（如Mask R-CNN）等任务中的突破性进展。我们将探讨不同网络架构的设计理念，训练策略，以及如何优化模型以适应实时性要求和资源受限的机器人平台。 立体视觉与深度估计： 深入研究双目相机和深度相机（如ToF, Structured Light）的工作原理，以及如何从多视角图像恢复场景的三维几何信息。我们将分析视差计算、深度图重建、点云生成等关键技术，并讨论它们在环境建模、障碍物规避和三维物体识别中的应用。 多传感器融合： 探讨如何整合来自不同传感器（如摄像头、激光雷达、IMU、GPS）的数据，以获得更全面、更鲁棒的环境感知能力。我们将介绍卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）等滤波算法在状态估计和传感器数据融合中的应用，并讨论基于深度学习的多模态融合方法。 非视觉感知： 激光雷达（LiDAR）感知： 介绍不同类型的LiDAR（如机械式、固态式）的工作原理，以及如何处理点云数据。我们将详细讲解点云配准（如ICP算法）、点云分割、地面点提取、障碍物检测等技术，并阐述LiDAR在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和环境三维重建中的核心作用。 惯性测量单元（IMU）与里程计： 讲解IMU（加速度计、陀螺仪）的工作原理，以及如何利用IMU数据进行姿态估计和运动推算。我们将探讨里程计（编码器、视觉里程计）在估计机器人运动轨迹方面的作用，并分析IMU与里程计融合以提高定位精度的策略。 触觉与力觉感知： 介绍触觉传感器和力觉传感器在机器人末端执行器上的应用。我们将探讨如何利用触觉信息检测碰撞、识别物体材质，以及如何利用力觉信息实现安全抓取和精细操作。 第二部分：机器人决策——赋予机器人思考的能力 在感知能力的基础上，机器人需要具备智能决策的能力，以应对不断变化的环境和完成复杂任务。 路径规划与导航： 全局路径规划： 介绍经典的全局路径规划算法，如Dijkstra算法、A算法、PRM（Probabilistic Roadmaps）和RRT（Rapidly-exploring Random Trees）。我们将分析这些算法的优缺点，以及如何在不同的地图表示（如栅格地图、拓扑地图）下进行高效规划。 局部路径规划与避障： 重点讲解动态窗口法（DWA）、人工势场法（APF）等实时避障算法，以及它们如何根据传感器数据动态调整机器人的运动轨迹。我们将探讨如何在不确定环境中实现安全有效的局部导航。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 深入研究SLAM技术，包括基于特征的SLAM、基于直接法的SLAM以及图优化SLAM。我们将分析VO（Visual Odometry）、LOAM（LiDAR Odometry and Mapping）等经典算法，以及最新的基于深度学习的SLAM方法。 任务规划与调度： 基于状态机和行为树的任务规划： 介绍如何使用状态机或行为树来描述和管理机器人的行为序列，实现复杂任务的分解和执行。 基于AI的决策方法： 探讨强化学习（Reinforcement Learning）在机器人决策中的应用，例如通过Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Actor-Critic方法，让机器人通过试错学习最优策略。我们将分析强化学习在游戏、导航、操作等领域的成功案例。 搜索与优化算法： 介绍如蒙特卡洛树搜索（MCTS）等在复杂决策场景下的应用，以及如何结合机器学习技术进行更智能的决策。 环境理解与交互： 物体识别与场景理解： 结合第一部分的内容，探讨如何将感知到的信息整合成对环境的更深层次的理解，例如识别物体的功能、物体之间的关系等。 人机交互： 介绍自然语言处理（NLP）在机器人中的应用，以及如何实现机器人与人类的自然对话和指令理解。讨论手势识别、面部表情识别等用于增强人机交互的感知技术。 第三部分：机器人控制——精确执行任务的双手 最后，我们将聚焦于如何精确、稳定地控制机器人执行感知和决策层面的指令。 经典机器人控制理论： PID控制： 回顾比例-积分-微分（PID）控制器的基本原理、整定方法及其在机器人关节控制中的广泛应用。 轨迹跟踪控制： 介绍如何生成平滑的机器人轨迹，并设计控制器以精确跟踪这些轨迹，包括匀速、匀加速等运动模式。 先进机器人控制技术： 模型预测控制（MPC）： 深入讲解MPC的原理，包括如何利用机器人动力学模型预测未来一段时间内的系统行为，并通过优化解决控制问题。分析MPC在约束优化和多目标控制中的优势。 自适应与鲁棒控制： 探讨当机器人模型不确定或环境发生变化时，如何设计自适应控制器来保持性能。介绍鲁棒控制的基本思想，如H-infinity控制，以应对不确定性。 学习型控制： 结合机器学习，介绍如何训练神经网络来逼近复杂的控制律，或直接学习控制策略。讨论在线学习和离线学习在机器人控制中的应用。 力控制与柔顺控制： 讲解如何实现对机器人与环境交互力的精确控制，包括阻抗控制、混合位置/力控制等。重点分析柔顺控制在安全操作、精密装配和人机协作中的重要性。 多机器人协同控制： 探讨如何协调多个机器人执行分布式任务，包括分布式路径规划、编队控制和任务分配等。 全书特色： 本书最大的特色在于其融合性。我们不孤立地看待感知、决策和控制，而是强调它们之间的紧密联系和相互促进。一个优秀的机器人系统，其感知能力需要服务于决策，而决策的有效性则依赖于控制的精确执行。因此，本书在各个章节中都会贯穿这种系统性的思考，展示不同模块如何协同工作，共同实现机器人的智能。 此外，本书注重理论与实践相结合。在介绍算法原理的同时，我们会穿插引用实际的机器人应用案例，并讨论相关的软件工具（如ROS, Gazebo, PyTorch, TensorFlow）和硬件平台。我们还会引导读者思考不同算法在实际应用中的局限性和挑战，以及如何进行优化和改进。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器人系统技术框架，帮助他们理解当前机器人技术的发展前沿，并为未来的研究和工程实践奠定坚实的基础。通过学习本书，您将能够构建出更强大、更智能、更具适应性的机器人系统，以应对日益复杂的现实世界挑战。

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可以说我的毕设就靠这本了。

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