具体描述
内容简介
机器人学是一门高度交叉的前沿学科，引起了机械学、生物学、人类学、计算机科学、控制科学与工程、电子工程学、人工智能、社会学等不同专业背景学者的广泛兴趣，学者们对其进行了深入研究。本书共分12章，系统地介绍了机器人的基本组成、工作原理和应用实例，内容涉及机器人技术的发展简史、工业机器人的运动学和动力学、机器人控制技术、用于机器人的各种传感器、机器人轨迹规划、移动机器人的定位与导航，以及机器人在工业领域和服务领域的应用。本书既可作为高等院校控制、检测、电工、机电一体化、计算机应用及其他相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可以作为广大从事控制或检测，以及正在学习机器人的工程师和技术人员的工具书或者培训教材。
内页插图
目录
基础知识篇第1章 绪论 1
1．1 机器人的基本概念与发展历程 1
1．1．1 机器人的基本概念 1
1．1．2 机器人的发展历程 2
1．2 机器人的分类 4
1．3 机器人的系统组成及技术参数 5
1．3．1 机器人系统的基本组成 5
1．3．2 机器人的技术参数 6
习题 8
第2章 机器人的运动机构与执行机构 9
2．1 常见运动机构 9
2．1．1 直线运动机构 9
2．1．2 旋转运动机构 11
2．1．3 减速运动机构 13
2．2 工业机器人常见运动形式 16
2．3 移动机器人常见的移动机构 18
2．4 机器人执行机构 23
2．4．1 液压驱动 23
2．4．2 气压驱动 25
2．4．3 电气驱动 26
习题 28
第3章 机器人的感知系统 29
3．1 传感器概述 29
3．1．1 机器人对传感器的要求 29
3．1．2 常用传感器的特性 30
3．1．3 机器人传感器的分类 32
3．2 常用内部传感器 33
3．2．1 位置传感器 33
3．2．2 速度传感器 36
3．2．3 加速度传感器 38
3．2．4 倾斜角传感器 39
3．2．5 力觉传感器 40
3．3 常用外部传感器 42
3．3．1 视觉传感器 42
3．3．2 触觉传感器 45
3．3．3 接近度传感器 48
3．4 焊接机器人传感器系统 52
3．4．1 电弧传感系统 52
3．4．2 超声传感跟踪系统 54
3．4．3 视觉传感跟踪系统 56
3．5 装配机器人传感器系统 58
3．5．1 位姿传感器 58
3．5．2 柔性腕力传感器 61
3．5．3 工件识别传感器 62
3．5．4 装配机器人视觉传感技术 64
3．5．5 多传感器信息融合装配机器人 65
习题 66
第4章 机器人的控制系统 67
4．1 机器人控制系统及其功能 67
4．2 PUMA560机器人控制系统的硬件组成 68
4．3 机器人控制器的软件组成 69
4．4 常用编程语言 71
4．5 几种典型的机器人控制系统举例 74
4．5．1 PUMA562机器人控制系统 74
4．5．2 FANAC机器人控制系统 81
习题 82
工业机器人篇
第5章 机器人的运动学 83
5．1 机器人位置与姿态的描述 83
5．2 坐标变换 86
5．3 齐次坐标变换 87
5．4 机器人正向运动学 91
5．4．1 正向运动方程的变换矩阵 91
5．4．2 正向运动方程的求解 94
5．5 机器人逆向运动学 99
5．5．1 逆向运动学问题的多解性与可解性 99
5．5．2 逆向运动方程的求解 99
5．6 机器人的雅可比矩阵 108
5．6．1 微分运动 108
5．6．2 雅可比矩阵 111
习题 116
第6章 机器人的动力学 117
6．1 刚体动力学 117
6．2 机器人动力学建模 120
6．2．1 n自由度机器人操作臂动力学方程 120
6．2．2 机器人操作臂动力学方程系数的简化 123
6．2．3 考虑非刚体效应的动力学模型 124
6．3 动力学仿真 125
习题 125
第7章 工业机器人的常用控制方法 126
7．1 工业机器人控制的特点及分类 126
7．1．1 工业机器人控制的特点 126
7．1．2 工业机器人控制的分类 127
7．2 机器人的位置控制 127
7．2．1 基于直流伺服电动机的单关节控制 127
7．2．2 基于交流伺服电动机的单关节控制 130
7．2．3 操作臂的多关节控制 132
7．3 机器人的力控制 132
7．3．1 质量-弹簧系统的力控制 133
7．3．2 力/位混合控制 134
7．4 机器人的现代控制技术 136
7．4．1 机器人的自适应控制 136
7．4．2 机器人的滑模变结构控制 141
7．5 机器人的智能控制技术 144
7．5．1 机器人的学习控制 144
7．5．2 机器人的模糊控制 146
习题 148
第8章 工业机器人的轨迹规划 149
8．1 机器人轨迹规划 149
8．1．1 关节空间描述与直角坐标空间描述 149
8．1．2 轨迹规划的基本原理 150
8．2 关节空间的轨迹规划 152
8．3 直角坐标空间的轨迹规划 158
习题 160
移动机器人篇
第9章 移动机器人概述 161
9．1 移动机器人的体系结构 161
9．1．1 分层递阶式体系结构 161
9．1．2 反应式体系结构 162
9．1．3 混合式体系结构 163
9．2 移动机器人的运动学模型 163
习题 165
第10章 移动机器人的定位与导航 166
10．1 移动机器人的定位 166
10．2 环境地图的表示 167
10．3 移动机器人的路径规划 169
10．4 移动机器人的导航 172
10．4．1 移动机器人的导航方式 172
10．4．2 基于多传感器信息融合的移动机器人导航 173
10．4．3 基于混合方法的移动机器人导航 173
10．4．4 导航技术的应用 173
习题 174
应用篇
第11章 工业机器人应用实例 175
11．1 工业机器人的应用范围 175
11．2 机器人的总体设计 175
11．2．1 系统分析 175
11．2．2 技术设计 177
11．3 焊接机器人 178
11．3．1 弧焊机器人 178
11．3．2 点焊机器人 181
11．4 喷漆机器人 183
11．4．1 液压喷漆机器人 184
11．4．2 电动喷漆机器人 185
第12章 移动机器人应用实例 187
12．1 概述 187
12．2 自动导引车的导引方式 188
12．3 自主循迹机器人 190
12．3．1 摄像头工作原理 190
12．3．2 边缘检测算法 191
12．3．3 双峰边缘跟踪算法 191
12．3．4 路径识别 191
12．3．5 控制方法 192
附录 有关术语英汉对照 193
参考文献 203
前言/序言
用户评价
我是一名在工业自动化领域工作多年的工程师，虽然日常工作中经常接触机器人，但对于其背后的理论知识，特别是智能控制方面，总感觉有所欠缺，无法做到游刃有余。这次偶然的机会接触到《机器人学及其智能控制》，我被它系统而深入的讲解深深吸引。这本书并非泛泛而谈，而是真正做到了理论与实践相结合。我尤其喜欢作者在讨论机器人动力学时，对牛顿-欧拉法和拉格朗日法的详细比较和分析，这两种方法在我过去的学习中总是混淆不清，但通过这本书的阐述，我才真正理解了它们各自的优势和适用范围。更令我眼前一亮的是，书中对于基于模型预测控制（MPC）在机器人轨迹跟踪和避障方面的应用进行了深入的探讨。MPC作为一种先进的控制策略，在实时性和鲁棒性方面有着显著优势，而这本书的讲解让我看到了将其应用到实际工业场景中的可行性。作者不仅给出了详细的算法推导，还提供了Python和MATLAB的仿真代码，这对于我们这些需要快速将理论转化为实践的工程师来说，简直是福音。此外，书中对强化学习在机器人路径规划和决策方面的应用也进行了介绍，这让我对未来机器人自主学习和适应能力有了更深刻的认识。总而言之，这本书为我提供了一个宝贵的学习平台，让我能够不断更新自己的知识体系，迎接工业自动化发展的新挑战。
评分这本书的结构安排非常合理，从基础的机器人学概念，逐步深入到复杂的智能控制算法。《机器人学及其智能控制》为我提供了一个绝佳的学习平台，尤其是在机器人路径规划和避障方面。作者在讲解中，详细介绍了多种路径规划算法，包括传统的A算法、Dijkstra算法，以及更先进的基于采样的算法，如RRT（Rapidly-exploring Random Trees）。我印象深刻的是，作者在介绍这些算法时，不仅给出了伪代码，还结合了具体的机器人场景进行说明，让我能够清晰地理解它们在实际应用中的工作流程。更重要的是，书中对智能避障策略的探讨，让我看到了机器人如何在动态、未知环境中安全可靠地移动。我了解到，结合传感器数据和路径规划算法，机器人可以实时感知障碍物，并动态调整自身的运动轨迹，以避免碰撞。书中还对各种避障方法进行了比较分析，包括反应式避障和预测式避障，并阐述了它们各自的优缺点。这本书为我理解和实现机器人自主导航和安全避障提供了坚实的理论基础和实用的技术指导。
评分这本书的内容非常丰富，涵盖了机器人学和智能控制的许多重要方面。我特别关注其中关于机器人感知与决策的部分。作者对各种传感器（如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等）的原理和数据融合技术进行了详细的介绍，这对于我理解机器人如何从外界获取信息至关重要。我了解到，通过多传感器信息的融合，机器人可以更准确地感知周围环境，从而做出更明智的决策。书中对SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的讲解尤为精彩，这让我明白机器人是如何在未知环境中同时进行定位和地图构建的。此外，作者在探讨机器人决策方面，也介绍了多种算法，包括基于规则的系统、状态机以及更先进的机器学习方法。我尤其对书中关于强化学习在机器人路径规划和任务执行方面的应用印象深刻。通过学习，我理解了如何让机器人通过与环境的交互来学习最优策略，从而实现自主的导航和操作。这本书为我提供了一个深入了解机器人感知与决策系统的宝贵平台，让我对如何设计更智能、更自主的机器人有了更清晰的认识。
评分这本书简直就是我一直以来寻找的宝藏！作为一名对机器人技术充满好奇心的初学者，我之前尝试过几本入门书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么细节讲解不够深入，无法真正让我理解背后的原理。然而，《机器人学及其智能控制》的出现彻底改变了我的看法。我尤其赞赏作者在开篇部分对机器人基本概念的梳理，那种循序渐进的讲解方式，就像一位经验丰富的老师，耐心地引导着我一步步走进机器人学的世界。从最基础的机械结构，到各种传感器的工作原理，再到执行器的控制方式，作者都用清晰易懂的语言和丰富的插图进行了阐述。我记得其中关于连杆机械臂运动学的章节，我之前一直对正逆运动学感到头疼，但这本书的讲解让我茅塞顿开。作者不仅给出了详细的数学推导，还结合了大量的实例，让我能够直观地理解每个公式的含义和应用场景。而且，书中对各种常用机器人平台（如协作机器人、移动机器人等）的介绍，也让我对不同类型的机器人有了更全面的认识。最让我惊喜的是，作者在介绍完基础知识后，并没有止步不前，而是立刻将话题引向了“智能控制”的部分。我一直对如何让机器人“思考”和“决策”感到非常着迷，这本书恰好满足了我的这一需求。从传统的PID控制，到更高级的模糊控制、神经网络控制，作者都进行了深入的剖析，并且给出了相应的算法实现和仿真示例。这些内容对我来说，简直就是打开了新世界的大门，让我看到了机器人未来发展的无限可能。我迫不及待地想要将书中的知识应用到我的个人项目中，期待能够创造出属于自己的智能机器人。
评分对于我这样一名在校的计算机科学专业学生，对机器人学和人工智能的交叉领域一直抱有浓厚的兴趣。《机器人学及其智能控制》这本书，为我提供了一个深入理解这一领域的绝佳机会。我尤其欣赏作者在讲解机器人感知部分时，对计算机视觉技术的详细介绍。书中对图像处理、特征提取、目标识别等基础技术的阐述，让我对机器人如何“看”世界有了更深的认识。此外，书中对机器学习在机器人应用中的介绍，也让我感到非常兴奋。我了解到，深度学习在机器人姿态估计、物体抓取和场景理解等方面展现出了强大的潜力。作者不仅给出了相关的算法原理，还提供了开源代码的参考，这对于我进行相关的编程实践非常有帮助。我特别喜欢书中关于强化学习在机器人控制中的应用。通过学习，我理解了如何利用强化学习让机器人通过试错来学习最优的控制策略，从而实现自主决策和行为优化。这本书为我打开了机器人与人工智能结合的新视野，也为我未来在该领域的深入学习和研究奠定了坚实的基础。
评分我是一名对人工智能和机器人交叉领域充满热情的高中生，一直以来都想深入了解机器人是如何“思考”和“行动”的。当我在书店里看到《机器人学及其智能控制》这本书时，我立刻被它厚重的份量和精美的封面所吸引。虽然我还没有完全理解书中的所有内容，但我已经被它所展示的广阔前景深深打动了。我非常喜欢书中关于机器人感知的部分，比如立体视觉、激光雷达等传感器的原理介绍，让我仿佛看到了机器人拥有一双“慧眼”，能够感知周围的世界。书中还介绍了各种各样的机器人，从工业机器人到人形机器人，再到无人机，让我惊叹于科技发展的速度和人类的创造力。最让我兴奋的是，书中详细讲解了机器学习在机器人控制中的应用，比如深度学习在图像识别和目标跟踪方面的能力。虽然我目前还无法完全掌握这些复杂的算法，但我已经能够感受到它们在赋予机器人“智慧”方面所扮演的重要角色。这本书就像一扇窗户，让我窥见了机器人世界的奥秘，也激发了我未来学习相关专业知识的强烈愿望。我一定会努力学好数学和编程，将来也能够像书中的科学家一样，创造出更先进的机器人。
评分作为一个研究生，我一直在寻找一本能够系统性地提升我在机器人学和智能控制领域理论水平的书籍。《机器人学及其智能控制》完全超出了我的预期。这本书的结构非常严谨，从基础的机器人运动学和动力学，到高级的非线性控制和机器学习在机器人领域的应用，层层递进，逻辑清晰。我特别赞赏作者在讲解机器人动力学模型建立时，对拉格朗日方程推导的详尽说明，这对于我理解机器人的运动行为至关重要。书中关于不确定性模型和鲁棒控制的章节，更是让我受益匪浅。我一直对如何在存在模型误差和外部干扰的情况下，设计出稳定可靠的机器人控制器感到困惑，而这本书提供了多种解决方案，例如H∞控制和滑模控制，并给出了相应的数学推导和仿真验证。此外，书中对机器人学习和适应性控制的介绍，也让我看到了未来机器人发展的方向。我了解到如何利用机器学习算法，让机器人能够从环境中学习，并不断优化自身的控制策略。这对于我目前正在进行的研究项目，具有极大的启发意义。这本书不仅提供了扎实的理论基础，还为我指明了研究方向，是我攻读博士学位期间不可或缺的参考资料。
评分我是一名初学者，对机器人世界充满向往，但又不知道从何入手。《机器人学及其智能控制》这本书，是我接触到的第一本关于机器人学的专业书籍，它真的让我打开了新世界的大门。作者用一种非常友好的方式，将复杂的概念解释得清晰易懂。我最喜欢的部分是关于机器人基本构成和运动原理的介绍，从各种关节类型、自由度，到电机、编码器的作用，都有详尽的讲解。书中配有大量的插图和图表，让我能够非常直观地理解这些概念。我之前一直对机器人如何移动和抓取物体感到好奇，这本书详细讲解了正逆运动学，让我明白机器人手臂是如何精确地控制末端执行器的位置和姿态的。而且，书中还介绍了各种常见的机器人应用场景，比如工厂自动化、医疗机器人、服务机器人等，让我对机器人技术的广泛应用有了深刻的认识。更让我惊喜的是，这本书并没有止步于介绍基础知识，还对“智能控制”进行了初步的讲解，比如PID控制器是如何工作的，以及如何调整参数来达到理想的控制效果。这让我对如何让机器人变得“聪明”有了初步的概念。这本书就像一本入门指南，为我铺平了通往机器人世界的道路，我一定会继续深入学习下去。
评分说实话，我拿到《机器人学及其智能控制》这本书时，并没有抱太大的期望，以为又是那种枯燥乏味的学术著作。然而，当我翻开第一页，就被作者独特的写作风格所吸引。他并没有使用过于生僻的专业术语，而是用一种非常生动形象的比喻来解释复杂的概念，仿佛在讲故事一样。我记得在讲解机器人视觉伺服控制时，作者竟然用“机器人的眼睛如何跟随一个移动的目标”来类比，瞬间就让我理解了其中的核心思想。书中对卡尔曼滤波在机器人状态估计方面的应用也讲解得非常到位，我之前总觉得卡尔曼滤波是一个黑盒子，但这本书的讲解让我对其原理和参数选择都有了清晰的认识。更重要的是，作者在讲解过程中，穿插了大量的真实案例和历史故事，比如早期的工业机器人发展历程，以及一些著名的机器人项目。这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对机器人学的发展脉络有了更深的理解。我尤其欣赏作者在探讨智能控制策略时，那种辩证的思维方式。他并没有一味地推崇某种方法，而是详细分析了各种方法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。这种客观公正的评价，让我能够根据自己的需求，选择最合适的控制策略。这本书真的就像一个百科全书，里面涵盖了机器人学的方方面面，而且讲解得既有深度又不失趣味性，非常适合像我这样的“非科班出身”的读者。
评分作为一名对机器人动力学和控制理论有深入研究需求的博士生，我一直在寻找一本能够系统且全面地介绍机器人运动学、动力学以及先进控制方法的书籍。《机器人学及其智能控制》无疑满足了我的这一需求。作者在本书中，对机器人运动学，包括正逆运动学、雅可比矩阵的推导和应用，进行了极其详尽的阐述。我尤其欣赏作者对多体动力学建模方法的比较分析，例如牛顿-欧拉法和拉格朗日法，并详细解释了它们在不同机器人构型下的优劣。在智能控制方面，本书涵盖了从经典的PID控制到先进的自适应控制、滑模控制以及模型预测控制（MPC）等多种控制策略。我特别对书中关于MPC在机器人轨迹跟踪和稳定控制方面的应用进行了深入的学习。作者不仅给出了详尽的理论推导，还结合了大量的工程实例和仿真结果，这对于我理解并应用这些先进控制技术具有极大的指导意义。此外，书中对机器人感知、机器学习与控制的结合也进行了广泛的探讨，这为我未来的研究提供了新的视角和方向。这本书的深度和广度，使其成为我进行机器人学和智能控制研究不可或缺的参考工具。
评分三、在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己
评分好好好好好好好好好好好好好好好
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评分买了很多次了，非常喜欢哈
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