具體描述
內容簡介
機器人學是一門高度交叉的前沿學科，引起瞭機械學、生物學、人類學、計算機科學、控製科學與工程、電子工程學、人工智能、社會學等不同專業背景學者的廣泛興趣，學者們對其進行瞭深入研究。本書共分12章，係統地介紹瞭機器人的基本組成、工作原理和應用實例，內容涉及機器人技術的發展簡史、工業機器人的運動學和動力學、機器人控製技術、用於機器人的各種傳感器、機器人軌跡規劃、移動機器人的定位與導航，以及機器人在工業領域和服務領域的應用。本書既可作為高等院校控製、檢測、電工、機電一體化、計算機應用及其他相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可以作為廣大從事控製或檢測，以及正在學習機器人的工程師和技術人員的工具書或者培訓教材。
內頁插圖
目錄
基礎知識篇第1章 緒論 1
1．1 機器人的基本概念與發展曆程 1
1．1．1 機器人的基本概念 1
1．1．2 機器人的發展曆程 2
1．2 機器人的分類 4
1．3 機器人的係統組成及技術參數 5
1．3．1 機器人係統的基本組成 5
1．3．2 機器人的技術參數 6
習題 8
第2章 機器人的運動機構與執行機構 9
2．1 常見運動機構 9
2．1．1 直綫運動機構 9
2．1．2 鏇轉運動機構 11
2．1．3 減速運動機構 13
2．2 工業機器人常見運動形式 16
2．3 移動機器人常見的移動機構 18
2．4 機器人執行機構 23
2．4．1 液壓驅動 23
2．4．2 氣壓驅動 25
2．4．3 電氣驅動 26
習題 28
第3章 機器人的感知係統 29
3．1 傳感器概述 29
3．1．1 機器人對傳感器的要求 29
3．1．2 常用傳感器的特性 30
3．1．3 機器人傳感器的分類 32
3．2 常用內部傳感器 33
3．2．1 位置傳感器 33
3．2．2 速度傳感器 36
3．2．3 加速度傳感器 38
3．2．4 傾斜角傳感器 39
3．2．5 力覺傳感器 40
3．3 常用外部傳感器 42
3．3．1 視覺傳感器 42
3．3．2 觸覺傳感器 45
3．3．3 接近度傳感器 48
3．4 焊接機器人傳感器係統 52
3．4．1 電弧傳感係統 52
3．4．2 超聲傳感跟蹤係統 54
3．4．3 視覺傳感跟蹤係統 56
3．5 裝配機器人傳感器係統 58
3．5．1 位姿傳感器 58
3．5．2 柔性腕力傳感器 61
3．5．3 工件識彆傳感器 62
3．5．4 裝配機器人視覺傳感技術 64
3．5．5 多傳感器信息融閤裝配機器人 65
習題 66
第4章 機器人的控製係統 67
4．1 機器人控製係統及其功能 67
4．2 PUMA560機器人控製係統的硬件組成 68
4．3 機器人控製器的軟件組成 69
4．4 常用編程語言 71
4．5 幾種典型的機器人控製係統舉例 74
4．5．1 PUMA562機器人控製係統 74
4．5．2 FANAC機器人控製係統 81
習題 82
工業機器人篇
第5章 機器人的運動學 83
5．1 機器人位置與姿態的描述 83
5．2 坐標變換 86
5．3 齊次坐標變換 87
5．4 機器人正嚮運動學 91
5．4．1 正嚮運動方程的變換矩陣 91
5．4．2 正嚮運動方程的求解 94
5．5 機器人逆嚮運動學 99
5．5．1 逆嚮運動學問題的多解性與可解性 99
5．5．2 逆嚮運動方程的求解 99
5．6 機器人的雅可比矩陣 108
5．6．1 微分運動 108
5．6．2 雅可比矩陣 111
習題 116
第6章 機器人的動力學 117
6．1 剛體動力學 117
6．2 機器人動力學建模 120
6．2．1 n自由度機器人操作臂動力學方程 120
6．2．2 機器人操作臂動力學方程係數的簡化 123
6．2．3 考慮非剛體效應的動力學模型 124
6．3 動力學仿真 125
習題 125
第7章 工業機器人的常用控製方法 126
7．1 工業機器人控製的特點及分類 126
7．1．1 工業機器人控製的特點 126
7．1．2 工業機器人控製的分類 127
7．2 機器人的位置控製 127
7．2．1 基於直流伺服電動機的單關節控製 127
7．2．2 基於交流伺服電動機的單關節控製 130
7．2．3 操作臂的多關節控製 132
7．3 機器人的力控製 132
7．3．1 質量-彈簧係統的力控製 133
7．3．2 力/位混閤控製 134
7．4 機器人的現代控製技術 136
7．4．1 機器人的自適應控製 136
7．4．2 機器人的滑模變結構控製 141
7．5 機器人的智能控製技術 144
7．5．1 機器人的學習控製 144
7．5．2 機器人的模糊控製 146
習題 148
第8章 工業機器人的軌跡規劃 149
8．1 機器人軌跡規劃 149
8．1．1 關節空間描述與直角坐標空間描述 149
8．1．2 軌跡規劃的基本原理 150
8．2 關節空間的軌跡規劃 152
8．3 直角坐標空間的軌跡規劃 158
習題 160
移動機器人篇
第9章 移動機器人概述 161
9．1 移動機器人的體係結構 161
9．1．1 分層遞階式體係結構 161
9．1．2 反應式體係結構 162
9．1．3 混閤式體係結構 163
9．2 移動機器人的運動學模型 163
習題 165
第10章 移動機器人的定位與導航 166
10．1 移動機器人的定位 166
10．2 環境地圖的錶示 167
10．3 移動機器人的路徑規劃 169
10．4 移動機器人的導航 172
10．4．1 移動機器人的導航方式 172
10．4．2 基於多傳感器信息融閤的移動機器人導航 173
10．4．3 基於混閤方法的移動機器人導航 173
10．4．4 導航技術的應用 173
習題 174
應用篇
第11章 工業機器人應用實例 175
11．1 工業機器人的應用範圍 175
11．2 機器人的總體設計 175
11．2．1 係統分析 175
11．2．2 技術設計 177
11．3 焊接機器人 178
11．3．1 弧焊機器人 178
11．3．2 點焊機器人 181
11．4 噴漆機器人 183
11．4．1 液壓噴漆機器人 184
11．4．2 電動噴漆機器人 185
第12章 移動機器人應用實例 187
12．1 概述 187
12．2 自動導引車的導引方式 188
12．3 自主循跡機器人 190
12．3．1 攝像頭工作原理 190
12．3．2 邊緣檢測算法 191
12．3．3 雙峰邊緣跟蹤算法 191
12．3．4 路徑識彆 191
12．3．5 控製方法 192
附錄 有關術語英漢對照 193
參考文獻 203
前言/序言
用戶評價
說實話，我拿到《機器人學及其智能控製》這本書時，並沒有抱太大的期望，以為又是那種枯燥乏味的學術著作。然而，當我翻開第一頁，就被作者獨特的寫作風格所吸引。他並沒有使用過於生僻的專業術語，而是用一種非常生動形象的比喻來解釋復雜的概念，仿佛在講故事一樣。我記得在講解機器人視覺伺服控製時，作者竟然用“機器人的眼睛如何跟隨一個移動的目標”來類比，瞬間就讓我理解瞭其中的核心思想。書中對卡爾曼濾波在機器人狀態估計方麵的應用也講解得非常到位，我之前總覺得卡爾曼濾波是一個黑盒子，但這本書的講解讓我對其原理和參數選擇都有瞭清晰的認識。更重要的是，作者在講解過程中，穿插瞭大量的真實案例和曆史故事，比如早期的工業機器人發展曆程，以及一些著名的機器人項目。這不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓我對機器人學的發展脈絡有瞭更深的理解。我尤其欣賞作者在探討智能控製策略時，那種辯證的思維方式。他並沒有一味地推崇某種方法，而是詳細分析瞭各種方法的優缺點，以及它們在不同應用場景下的適用性。這種客觀公正的評價，讓我能夠根據自己的需求，選擇最閤適的控製策略。這本書真的就像一個百科全書，裏麵涵蓋瞭機器人學的方方麵麵，而且講解得既有深度又不失趣味性，非常適閤像我這樣的“非科班齣身”的讀者。
評分這本書的結構安排非常閤理，從基礎的機器人學概念，逐步深入到復雜的智能控製算法。《機器人學及其智能控製》為我提供瞭一個絕佳的學習平颱，尤其是在機器人路徑規劃和避障方麵。作者在講解中，詳細介紹瞭多種路徑規劃算法，包括傳統的A算法、Dijkstra算法，以及更先進的基於采樣的算法，如RRT（Rapidly-exploring Random Trees）。我印象深刻的是，作者在介紹這些算法時，不僅給齣瞭僞代碼，還結閤瞭具體的機器人場景進行說明，讓我能夠清晰地理解它們在實際應用中的工作流程。更重要的是，書中對智能避障策略的探討，讓我看到瞭機器人如何在動態、未知環境中安全可靠地移動。我瞭解到，結閤傳感器數據和路徑規劃算法，機器人可以實時感知障礙物，並動態調整自身的運動軌跡，以避免碰撞。書中還對各種避障方法進行瞭比較分析，包括反應式避障和預測式避障，並闡述瞭它們各自的優缺點。這本書為我理解和實現機器人自主導航和安全避障提供瞭堅實的理論基礎和實用的技術指導。
評分對於我這樣一名在校的計算機科學專業學生，對機器人學和人工智能的交叉領域一直抱有濃厚的興趣。《機器人學及其智能控製》這本書，為我提供瞭一個深入理解這一領域的絕佳機會。我尤其欣賞作者在講解機器人感知部分時，對計算機視覺技術的詳細介紹。書中對圖像處理、特徵提取、目標識彆等基礎技術的闡述，讓我對機器人如何“看”世界有瞭更深的認識。此外，書中對機器學習在機器人應用中的介紹，也讓我感到非常興奮。我瞭解到，深度學習在機器人姿態估計、物體抓取和場景理解等方麵展現齣瞭強大的潛力。作者不僅給齣瞭相關的算法原理，還提供瞭開源代碼的參考，這對於我進行相關的編程實踐非常有幫助。我特彆喜歡書中關於強化學習在機器人控製中的應用。通過學習，我理解瞭如何利用強化學習讓機器人通過試錯來學習最優的控製策略，從而實現自主決策和行為優化。這本書為我打開瞭機器人與人工智能結閤的新視野，也為我未來在該領域的深入學習和研究奠定瞭堅實的基礎。
評分作為一名對機器人動力學和控製理論有深入研究需求的博士生，我一直在尋找一本能夠係統且全麵地介紹機器人運動學、動力學以及先進控製方法的書籍。《機器人學及其智能控製》無疑滿足瞭我的這一需求。作者在本書中，對機器人運動學，包括正逆運動學、雅可比矩陣的推導和應用，進行瞭極其詳盡的闡述。我尤其欣賞作者對多體動力學建模方法的比較分析，例如牛頓-歐拉法和拉格朗日法，並詳細解釋瞭它們在不同機器人構型下的優劣。在智能控製方麵，本書涵蓋瞭從經典的PID控製到先進的自適應控製、滑模控製以及模型預測控製（MPC）等多種控製策略。我特彆對書中關於MPC在機器人軌跡跟蹤和穩定控製方麵的應用進行瞭深入的學習。作者不僅給齣瞭詳盡的理論推導，還結閤瞭大量的工程實例和仿真結果，這對於我理解並應用這些先進控製技術具有極大的指導意義。此外，書中對機器人感知、機器學習與控製的結閤也進行瞭廣泛的探討，這為我未來的研究提供瞭新的視角和方嚮。這本書的深度和廣度，使其成為我進行機器人學和智能控製研究不可或缺的參考工具。
評分我是一名對人工智能和機器人交叉領域充滿熱情的高中生，一直以來都想深入瞭解機器人是如何“思考”和“行動”的。當我在書店裏看到《機器人學及其智能控製》這本書時，我立刻被它厚重的份量和精美的封麵所吸引。雖然我還沒有完全理解書中的所有內容，但我已經被它所展示的廣闊前景深深打動瞭。我非常喜歡書中關於機器人感知的部分，比如立體視覺、激光雷達等傳感器的原理介紹，讓我仿佛看到瞭機器人擁有一雙“慧眼”，能夠感知周圍的世界。書中還介紹瞭各種各樣的機器人，從工業機器人到人形機器人，再到無人機，讓我驚嘆於科技發展的速度和人類的創造力。最讓我興奮的是，書中詳細講解瞭機器學習在機器人控製中的應用，比如深度學習在圖像識彆和目標跟蹤方麵的能力。雖然我目前還無法完全掌握這些復雜的算法，但我已經能夠感受到它們在賦予機器人“智慧”方麵所扮演的重要角色。這本書就像一扇窗戶，讓我窺見瞭機器人世界的奧秘，也激發瞭我未來學習相關專業知識的強烈願望。我一定會努力學好數學和編程，將來也能夠像書中的科學傢一樣，創造齣更先進的機器人。
評分我是一名在工業自動化領域工作多年的工程師，雖然日常工作中經常接觸機器人，但對於其背後的理論知識，特彆是智能控製方麵，總感覺有所欠缺，無法做到遊刃有餘。這次偶然的機會接觸到《機器人學及其智能控製》，我被它係統而深入的講解深深吸引。這本書並非泛泛而談，而是真正做到瞭理論與實踐相結閤。我尤其喜歡作者在討論機器人動力學時，對牛頓-歐拉法和拉格朗日法的詳細比較和分析，這兩種方法在我過去的學習中總是混淆不清，但通過這本書的闡述，我纔真正理解瞭它們各自的優勢和適用範圍。更令我眼前一亮的是，書中對於基於模型預測控製（MPC）在機器人軌跡跟蹤和避障方麵的應用進行瞭深入的探討。MPC作為一種先進的控製策略，在實時性和魯棒性方麵有著顯著優勢，而這本書的講解讓我看到瞭將其應用到實際工業場景中的可行性。作者不僅給齣瞭詳細的算法推導，還提供瞭Python和MATLAB的仿真代碼，這對於我們這些需要快速將理論轉化為實踐的工程師來說，簡直是福音。此外，書中對強化學習在機器人路徑規劃和決策方麵的應用也進行瞭介紹，這讓我對未來機器人自主學習和適應能力有瞭更深刻的認識。總而言之，這本書為我提供瞭一個寶貴的學習平颱，讓我能夠不斷更新自己的知識體係，迎接工業自動化發展的新挑戰。
評分我是一名初學者，對機器人世界充滿嚮往，但又不知道從何入手。《機器人學及其智能控製》這本書，是我接觸到的第一本關於機器人學的專業書籍，它真的讓我打開瞭新世界的大門。作者用一種非常友好的方式，將復雜的概念解釋得清晰易懂。我最喜歡的部分是關於機器人基本構成和運動原理的介紹，從各種關節類型、自由度，到電機、編碼器的作用，都有詳盡的講解。書中配有大量的插圖和圖錶，讓我能夠非常直觀地理解這些概念。我之前一直對機器人如何移動和抓取物體感到好奇，這本書詳細講解瞭正逆運動學，讓我明白機器人手臂是如何精確地控製末端執行器的位置和姿態的。而且，書中還介紹瞭各種常見的機器人應用場景，比如工廠自動化、醫療機器人、服務機器人等，讓我對機器人技術的廣泛應用有瞭深刻的認識。更讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於介紹基礎知識，還對“智能控製”進行瞭初步的講解，比如PID控製器是如何工作的，以及如何調整參數來達到理想的控製效果。這讓我對如何讓機器人變得“聰明”有瞭初步的概念。這本書就像一本入門指南，為我鋪平瞭通往機器人世界的道路，我一定會繼續深入學習下去。
評分作為一個研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地提升我在機器人學和智能控製領域理論水平的書籍。《機器人學及其智能控製》完全超齣瞭我的預期。這本書的結構非常嚴謹，從基礎的機器人運動學和動力學，到高級的非綫性控製和機器學習在機器人領域的應用，層層遞進，邏輯清晰。我特彆贊賞作者在講解機器人動力學模型建立時，對拉格朗日方程推導的詳盡說明，這對於我理解機器人的運動行為至關重要。書中關於不確定性模型和魯棒控製的章節，更是讓我受益匪淺。我一直對如何在存在模型誤差和外部乾擾的情況下，設計齣穩定可靠的機器人控製器感到睏惑，而這本書提供瞭多種解決方案，例如H∞控製和滑模控製，並給齣瞭相應的數學推導和仿真驗證。此外，書中對機器人學習和適應性控製的介紹，也讓我看到瞭未來機器人發展的方嚮。我瞭解到如何利用機器學習算法，讓機器人能夠從環境中學習，並不斷優化自身的控製策略。這對於我目前正在進行的研究項目，具有極大的啓發意義。這本書不僅提供瞭紮實的理論基礎，還為我指明瞭研究方嚮，是我攻讀博士學位期間不可或缺的參考資料。
評分這本書簡直就是我一直以來尋找的寶藏！作為一名對機器人技術充滿好奇心的初學者，我之前嘗試過幾本入門書籍，但總覺得它們要麼過於理論化，要麼細節講解不夠深入，無法真正讓我理解背後的原理。然而，《機器人學及其智能控製》的齣現徹底改變瞭我的看法。我尤其贊賞作者在開篇部分對機器人基本概念的梳理，那種循序漸進的講解方式，就像一位經驗豐富的老師，耐心地引導著我一步步走進機器人學的世界。從最基礎的機械結構，到各種傳感器的工作原理，再到執行器的控製方式，作者都用清晰易懂的語言和豐富的插圖進行瞭闡述。我記得其中關於連杆機械臂運動學的章節，我之前一直對正逆運動學感到頭疼，但這本書的講解讓我茅塞頓開。作者不僅給齣瞭詳細的數學推導，還結閤瞭大量的實例，讓我能夠直觀地理解每個公式的含義和應用場景。而且，書中對各種常用機器人平颱（如協作機器人、移動機器人等）的介紹，也讓我對不同類型的機器人有瞭更全麵的認識。最讓我驚喜的是，作者在介紹完基礎知識後，並沒有止步不前，而是立刻將話題引嚮瞭“智能控製”的部分。我一直對如何讓機器人“思考”和“決策”感到非常著迷，這本書恰好滿足瞭我的這一需求。從傳統的PID控製，到更高級的模糊控製、神經網絡控製，作者都進行瞭深入的剖析，並且給齣瞭相應的算法實現和仿真示例。這些內容對我來說，簡直就是打開瞭新世界的大門，讓我看到瞭機器人未來發展的無限可能。我迫不及待地想要將書中的知識應用到我的個人項目中，期待能夠創造齣屬於自己的智能機器人。
評分這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭機器人學和智能控製的許多重要方麵。我特彆關注其中關於機器人感知與決策的部分。作者對各種傳感器（如攝像頭、激光雷達、慣性測量單元等）的原理和數據融閤技術進行瞭詳細的介紹，這對於我理解機器人如何從外界獲取信息至關重要。我瞭解到，通過多傳感器信息的融閤，機器人可以更準確地感知周圍環境，從而做齣更明智的決策。書中對SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術的講解尤為精彩，這讓我明白機器人是如何在未知環境中同時進行定位和地圖構建的。此外，作者在探討機器人決策方麵，也介紹瞭多種算法，包括基於規則的係統、狀態機以及更先進的機器學習方法。我尤其對書中關於強化學習在機器人路徑規劃和任務執行方麵的應用印象深刻。通過學習，我理解瞭如何讓機器人通過與環境的交互來學習最優策略，從而實現自主的導航和操作。這本書為我提供瞭一個深入瞭解機器人感知與決策係統的寶貴平颱，讓我對如何設計更智能、更自主的機器人有瞭更清晰的認識。
評分上課用，很快，書很好。
評分好好好好好好好好好好好好好好好
評分很好 我一共買瞭八本 點贊
評分物流比較給力，書的質量也不錯！
評分不錯
評分此外，與TCP和UDP模塊直接接口的應用程序必須（至少部分地）駐留在像TCP/IP協議棧這樣的進程中。這應歸結於迴調函數不能跨進程調用的事實（譯者注：這裏的意思是函數隻能在進程內調用，不允許一個進程去調用另外一個進程的函數）。這即有優點也有缺點。優點是既然應用程序和TCP/IP協議棧駐留在同一個進程中，那麼發送和接收數據就不再産生進程切換。主要缺點是應用程序不能使自己陷入長期的連續運算中，這樣會導緻通訊性能下降，原因是TCP/IP處理與連續運算是不能並行發生的。這個缺點可以通過把應用程序分為兩部分來剋服，一部分處理通訊，一部分處理運算。通訊部分駐留在TCP/IP進程，進行大量運算的部分放在一個單獨的進程。將在下一節介紹的LwIP API提供瞭以這樣一種方式分割應用程序的構造方法。
評分好，很好，非常好，不錯，實在，實惠，迴頭率高
評分很好 我一共買瞭八本 點贊
評分很好 我一共買瞭八本 點贊
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