Design and Control of Intelligent Robotic Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Liu, Dikai (EDT)/ Wang, Lingfeng (EDT)/ Tan, Kay Chen (EDT)

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:

价格:1922.00 元

装帧:

isbn号码:9783540899327

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 智能控制
• 机器人系统
• 设计
• 控制理论
• 人工智能
• 嵌入式系统
• 路径规划
• 传感器
• 运动规划

精密工程的未来：创新驱动的系统设计与实现 内容提要： 本书深入探讨了现代工程领域中，如何通过创新的设计理念和严谨的控制理论，构建出具有高度自主性、适应性和鲁棒性的复杂系统。全书分为四大核心部分：基础理论与建模、先进控制算法、系统集成与实现、以及前沿应用与挑战。我们聚焦于将数学原理转化为可操作的工程解决方案，强调系统的实时性能、能源效率以及人机协作的可能性。本书旨在为工程师、研究人员和高级学生提供一个全面而深入的视角，以应对下一代精密工程系统所面临的复杂性与不确定性。 --- 第一部分：基础理论与建模——构建智能系统的基石 本部分着重于理解和精确描述复杂物理现象和动态过程的数学基础。一个成功的智能系统始于对其工作环境和自身行为的精确建模。 第一章：非线性动力学与系统辨识 本章从经典的欧拉-拉格朗日方程出发，引入现代控制所需的李群理论在系统描述中的应用，特别关注于具有约束和非保守力的系统。我们详细分析了机械、电子和热力学耦合系统的建模方法，如有限元分析（FEA）在简化模型构建中的作用。 重点内容包括： 状态空间表示的扩展： 从线性系统扩展到描述函数法、滑模观测器在强非线性系统中的应用。 不确定性建模： 使用模糊集理论和随机过程来量化模型中的结构误差和参数不确定性。 高维系统辨识： 基于核方法的系统辨识技术，用于从大量传感器数据中提取低维有效模型。 第二章：传感器融合与状态估计的几何学 智能系统的“感知”能力依赖于对多源异构数据的有效整合。本章超越了传统的卡尔曼滤波框架，探讨了更适用于非高斯和非线性环境的估计技术。 扩展卡尔曼滤波（EKF）的局限性与改进： 引入无迹卡尔曼滤波（UKF）和其在处理强非线性状态转移函数时的优势。 粒子滤波与蒙特卡洛方法： 深入研究基于采样的滤波技术，用于解决多模态分布下的状态估计问题，并探讨其计算效率优化。 信息几何在融合中的应用： 利用黎曼流形理论来规范化和融合来自不同传感器的概率分布，确保估计结果的内在一致性。 第三章：约束优化与可行性分析 现代工程系统（如飞行器、医疗设备）总是在严格的物理、操作和安全约束下运行。本章是连接系统建模与控制执行的关键桥梁。 拉格朗日与卡罗什-库恩-塔克（KKT）条件： 探讨在等式约束和不等式约束下的最优解存在性与唯一性。 集合上的控制理论： 介绍集合不变集理论，确保系统轨迹始终保持在预先定义的“安全集合”内。 实时二次规划（QP）求解器： 介绍用于快速求解约束优化问题的迭代算法，并分析其收敛速度和数值稳定性。 --- 第二部分：先进控制算法——实现性能与鲁棒性的飞跃 本部分聚焦于超越经典PID和LQR的现代控制范式，旨在处理高动态范围、外部扰动和模型不匹配等挑战。 第四章：自适应与鲁棒控制设计 面对环境参数的漂移和系统老化，控制器必须具备自我调整的能力。 基于模型的自适应控制（MRAC）： 详细阐述参考模型的设计、误差信号的构造，以及在线参数更新律的稳定性证明（基于李雅普诺夫第二法）。 $mathcal{H}_{infty}$ 控制的频率域分析： 使用奇异值分解和控制回路整形技术，以最小化最坏情况下的系统性能退化。 滑模控制（SMC）的抖振抑制： 探讨边界层方法、高阶滑模以及利用预测信息来减轻传统SMC中高频切换带来的机械磨损问题。 第五章：模型预测控制（MPC）的深度解析 MPC因其前瞻性控制能力和对约束的直接处理能力，已成为复杂过程控制的核心技术。 滚动时域优化： 详细分析预测模型、成本函数和约束集的构建，以及如何通过迭代求解优化问题来生成控制律。 非线性MPC（NMPC）的计算挑战： 讨论如何利用牛顿法、内点法等高效数值方法，在有限时间内完成复杂NMPC的求解。 分布式MPC（DMPC）： 针对大型分布式系统的协同控制，探讨解耦策略、通信协议设计和全局一致性保证。 第六章：智能优化与学习控制 将机器学习的强大模式识别能力融入控制设计，以处理高度未知或时变的环境。 强化学习（RL）在控制中的应用框架： 建立状态空间、动作空间和奖励函数的精确映射，区分基于值的（如DQN）和基于策略的（如A2C, PPO）算法。 离轨（Off-Policy）评估与安全探索： 解决RL算法在物理系统中进行大规模试错的固有风险，介绍信任域方法。 深度神经网络作为先进控制器： 利用卷积网络（CNN）或循环网络（RNN）来逼近高度复杂的非线性反馈函数，并确保其输出的稳定性。 --- 第三部分：系统集成与实现——从理论到物理世界的转化 本部分关注如何将抽象的控制算法有效地、可靠地部署到真实的硬件平台之上。 第七章：实时操作系统与嵌入式平台设计 控制系统的实时性是其有效性的先决条件。 硬实时（Hard Real-Time）调度： 分析周期性任务的利用率、死线分析，以及速率单调（RM）和最早截止时间优先（EDF）调度算法的适用性。 FPGA与GPU的计算加速： 讨论如何利用硬件并行性加速矩阵运算和高频迭代求解器，特别是在高速伺服控制中的实现细节。 确定性以太网与时间同步： 确保分布式传感器和执行器之间的时间戳一致性，这对高精度反馈至关重要。 第八章：人机交互与信任机制 在高级自动化系统中，操作员的角色从直接控制转向监督和干预。 透明度与可解释性控制（XAI）： 设计直观的界面，向操作员展示系统“为何”做出当前决策，特别是当系统处于非预期状态时。 信任度量与切换策略： 开发量化的指标来评估系统当前性能与预设安全裕度之间的关系，并制定平稳的手动接管（Handover）协议。 认知负荷管理： 研究如何在设计报警系统和信息呈现方式时，最小化操作员的认知过载，确保紧急情况下的有效决策。 --- 第四部分：前沿应用与挑战——面向未来的工程范式 本部分探索当前工程技术的最前沿，展望未来系统可能的发展方向。 第九章：分布式与多主体协同控制 现代复杂系统往往由多个相互依赖的单元构成，要求全局最优与局部自治的平衡。 一致性算法与拓扑设计： 探讨如何通过优化通信拓扑结构来加速信息传播和状态收敛。 博弈论在竞争性环境中的应用： 分析在资源受限或存在对抗性行为的场景下，如何利用纳什均衡和鲁棒对策来设计决策策略。 基于区块链的去中心化控制架构： 探索利用分布式账本技术增强控制指令的不可篡改性和安全性，特别是在关键基础设施中的应用。 第十章：可持续性与能源优化的控制策略 未来的系统设计必须将能源效率和环境影响纳入核心优化目标。 能源感知型控制（Energy-Aware Control）： 在控制目标中明确引入能耗项，设计能够根据电网状态或负载变化调整工作模式的控制器。 热力学约束下的优化： 结合热力学第一和第二定律，对涉及相变或高功率密度的系统进行能效最大化。 生命周期评估（LCA）集成： 将材料选择、制造能耗和系统运行能耗作为一个整体进行评估，指导系统架构的长期可持续性设计。 通过对以上十大主题的深入剖析，本书提供了一套连贯、严谨的框架，使读者能够掌握从理论推导到复杂系统实际部署所必需的全方位知识体系，为推动下一代精密、智能工程系统的发展奠定坚实基础。

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