机器人先进技术与研究应用系列：机器人学导论（翻译版） [Introduction to Robotics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Subir，Kumar，Saha 著，付宜利，张松源 译

图书标签:

• 机器人学
• 机器人技术
• 人工智能
• 自动化
• 机械工程
• 控制工程
• 导论
• 翻译作品
• 工业机器人
• 新兴技术

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560363950

版次：1

商品编码：12154835

包装：平装

丛书名： 机器人先进技术与研究应用系列

外文名称：Introduction to Robotics

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：240

字数：390000

正文语种：中文

内容简介

　　《机器人先进技术与研究应用系列：机器人学导论（翻译版）》侧重于对机器人的应用和分析，介绍了机器人的用途和组成，包括机器人子系统、驱动器、传感器等方面的内容；还从运动学、静力学、动力学、运动控制、运动规划等方面全面系统地介绍了对机器人的分析方法。
　　《机器人先进技术与研究应用系列：机器人学导论（翻译版）》内容连贯，章节设计符合读者对机器人学的认知过程，每章后的习题可使读者充分理解各章节内容。
　　《机器人先进技术与研究应用系列：机器人学导论（翻译版）》适合机械、自动化及计算机等专业本科高年级学生或研究生使用，也可供从事机器人领域研穷的教师或科研人员学习和参考。

目录

第1章 绪论
1．1 引言
1．2 机器人的概念
1．3 机器人的用途
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第2章 串联机器人
2．1 机器人子系统
2．2 按应用场合划分机器人
2．3 按坐标划分机器人
2．4 按驱动系统划分机器人
2．5 按控制方法划分机器人
2．6 按编程方法划分机器人
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第3章 驱动器
3．1 气动驱动器
3．2 液压驱动器
3．3 电动驱动器
3．4 发电机的选型
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第4章 传感器
4．1 传感器的分类
4．2 内置传感器
4．3 外置传感器
4．4 视觉系统
4．5 传感器的选型
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第5章 空间变换
5．1 机器人体系结构
5．2 刚体的姿态
5．3 坐标变换
5．4 DH参数
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第6章 运动学
6．1 位置正解分析
6．2 位置反解分析
6．3 速度分析：雅可比矩阵
6．4 连杆速度
6．5 雅可比矩阵的计算
6．6 利用解耦的自然正交补(DeNoC)的雅可比矩阵
6．7 奇异性
6．8 加速度分析
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第7章 静力学
7．1 力和力矩平衡
7．2 递归计算
7．3 等价关节扭矩
7．4 静力学中的雅可比矩阵
7．5 力椭圆
本章小结
课后习题
基于网络的习题

第8章 动力学
8．1 惯性特性
8．2 欧拉一拉格朗日运动方程
8．3 牛顿一欧拉方程
8．4 递归式牛顿一欧拉算法
8．5 动力学算法
本章小结
课后习题
基于网络的习题
基于MATLAB的习题

第9章 控制
9．1 控制技术
9．2 二阶线性系统
9．3 反馈控制
9．4 反馈控制系统的性能
9．5 机器人关节I
9．6 关节控制器
9．7 非线性轨迹控制
9．8 状态空间及控制
9．9 稳定性
9．10 笛卡尔和力控制
本章小结
课后习题
基于MATLAB的习题

第10章 运动规划
10．1 关节空间轨迹规划
10．2 笛卡尔空间轨迹规划
10．3 位置和方向轨迹
10．4 点到点的轨迹规划
10．5 连续路径生成
本章小结
课后习题
基于MATLAB的习题

第11章 机器人用计算机
11．1 运算速度
11．2 硬件要求
11．3 控制要求
11．4 机器人编程
11．5 硬件体系结构
本章小结
课后习题
基于网络的习题

附录A 数学基础
附录B MATLAB的使用
参考文献

前言/序言

　　在科幻电影和小说中对机器人进行的详尽描述，引起了很多年轻人对机器人学的兴趣。从20世纪60年代开始，机器人主要用于工业领域，特别是在焊接车体的汽车领域。直至今天机器人的主要使用者仍然是汽车巨头。同时，机器人在医疗手术、采矿和空间探索甚至在家中照顾老人方面也得到越来越多的应用。
　　《机器人学导论》旨在掌握如何设计、搭建和使机器人工作的潜在概念。市场上已有很多相关书籍，其中有专门针对机器人分析的（如运动学、动力学、控制等）著作，也有针对机器人特定应用下可行性研究的著作，如机器人的采购、经济效益等。在本科教学中，学生同时接触机器人的分析和应用是很有必要的，因此需要一本能同时将这两方面都讲清楚的书。
　　本书主要用于机械电气工程和计算机科学专业的本科学生学习机器人学，同时也适用于硕士和博士学习机器人运动学、动力学和控制的的高级课程。本书提供的材料还适用于没有接触过机器人学的实践工程师来使用、维护，甚至是设计机器人。事实上，本书中的众多例子和习题很适合学生准备机器人学的考试。
　　本书与其他同期的机器人学书相比具有以下特点：
　　（1）内容连贯。内容的安排是为了让学生能够有逻辑地抓住要点，例如当我们接触新事物的时候.会很好奇它的外形和功能，因此在第1、2章中介绍了不同机器人的用途及分类。
　　（2）符合人们对机器人的认知过程。在了解了机器人的用途后，人们会对机器人的组成感兴趣。因此在第3、4章中介绍了驱动器和传感器。在学习了机器人结构和组成之后，人们会很自然地想知道机器人是如何移动的，是什么力导致它运动，因此需要了解机器人的位置变换，运动学、静力学和动力学，这些内容分别在5～8章中阐述。第9章阐述了机器人的控制原理。当机器人准备实际运用时，用户需要决定如何针对一个特定的任务来控制机器人的动作，因此，机器人的运动规划在第10章中得到阐述。最后在第11章中讲述了驱动机器人的硬件和软件。
　　（3）每章后附有基于网络/MATI.AB的习题和课后习题。这些习题会帮助学生与国际上机器人学发生的事件保持同步，同时也从实践上熟悉如何使用数学概念来解决实际问题。
　　整本书的组织结构如下：
　　第1章：绪论本章依据机器人的应用领域和规模等分种类介绍。
　　第2章：串联机器人本章阐述了串联机器人分类的方法。
　　第3章：驱动器本章介绍了不同的驱动器，例如气动、液压和电气驱动器及其如何选型。
　　第4章：传感器传感器作为机器人系统的重要部件在本章讲述。
　　第5章：空间变换本章定义了机器人的结构，介绍了机器人姿态的数学描述以及末端执行器的位置、姿态与DH参数。
　　第6章：运动学本章是机器人设计和控制的基础。和笛卡尔坐标有关的末端执行器关节坐标方程在本章中推导。
　　第7章：静力学当机器人移动得足够慢时，只需考虑施加在机器人上的力而无须考虑力所产生的运动，这就是静力学。
　　第8章：动力学动力学有助于机器人系统的控制和虚拟实现。本章对欧拉一拉格朗日方程以及牛顿一欧拉方程等方法进行了推导。
　　第9章：控制线性控制，P、PD、PID控制规则，稳定性分析等在本章中阐述。
　　第10章：运动规划运动规划的几个方面在本章中提及。关节和基于笛卡尔空间的路径规划方程在本章节中进行推导。
　　第11章：机器人用计算机一旦算法被开发，将这些算法在电子硬件中实现是很重要的。因此不同的机器人程序例如ACL等在本章进行了介绍。
　　附录A：数学基础介绍了很多关于线性代数、控制理论和其他一些知识，以便使读者理解第5～9章的表达式。
　　附录B：MATLAB的使用介绍了MATLAB软件的使用方法。
　　参考文献包括本书中用到的各种书籍、论文和其他一些资源。

机器人学导论：开启智能机器时代的大门 在科技飞速发展的今天，机器人早已不再是科幻小说中的缥缈构想，而是深刻影响着我们生活、工作乃至整个社会的现实力量。从工厂车间的精密组装，到医疗手术的精准操作，再到无人驾驶的出行方式，机器人技术以其前所未有的速度和广度渗透进各行各业。理解机器人学的核心原理，掌握其前沿发展动态，洞悉其未来应用前景，已成为顺应时代潮流、把握未来机遇的关键。 《机器人学导论（翻译版）》 并非一本单纯的技术手册，它更像是一扇通往智能机器世界的大门，为读者系统性地、深入浅出地揭示了机器人学这一跨学科领域的精髓。本书旨在构建一个坚实的基础知识框架，让每一位对机器人技术心怀好奇、渴望探索的读者，都能轻松跨越入门的门槛，迈入这个充满无限可能的研究与应用领域。 一、 认识机器人的本质：从概念到构成 机器人究竟是什么？本书将首先从最根本的概念入手，廓清机器人学的定义边界。它不是一个单一的学科，而是集合了机械工程、电子工程、计算机科学、人工智能、控制理论、材料科学等多个学科的智慧结晶。我们将一同探讨机器人的基本构成要素，理解其如何通过感知、决策和执行这三个核心环节来与物理世界进行交互。 感知系统 (Perception Systems): 机器人如何“看见”、“听见”、“触摸”和“感受”周围的环境？本书将详细介绍各类传感器的工作原理与应用，包括视觉传感器（摄像头、激光雷达）、触觉传感器、力觉传感器、声学传感器等。我们将深入理解这些“眼睛”和“耳朵”如何将原始的物理信号转化为计算机可以理解的数据，为机器人的智能决策提供基础。例如，我们会学习图像识别的基本算法，了解如何让机器人识别物体、追踪运动，甚至理解场景的含义。 决策与控制系统 (Decision and Control Systems): 拥有了感知到的信息，机器人如何思考并做出判断？这便是决策与控制系统的核心任务。本书将涵盖机器人运动规划、路径规划、障碍物规避等关键技术。我们将接触到经典的控制理论，如PID控制，理解如何精确地控制机器人的关节运动，使其按照预定的轨迹平稳、准确地移动。同时，我们还会探讨更高级的决策算法，例如基于规则的系统、状态机，以及如何利用机器学习模型来让机器人自主学习和适应环境。 执行机构 (Actuation Systems): 如何将决策转化为实际的物理动作？执行机构是机器人的“身体”，是其实现功能的直接载体。本书将详细介绍各类驱动技术，包括电机（直流电机、步进电机、伺服电机）、液压系统、气动系统等，以及它们在机器人关节、末端执行器（如夹爪、手臂）中的应用。我们将理解不同驱动方式的优缺点，以及如何根据具体任务需求选择合适的执行机构，从而赋予机器人力量、灵活性和精度。 二、 机器人学的核心理论与数学基础 要深入理解机器人，数学和物理是不可或缺的语言。本书将系统地介绍支撑机器人学发展的关键数学工具和物理原理。 运动学 (Kinematics): 这是机器人学中最基础也是最重要的部分之一。我们将学习正向运动学和逆向运动学。正向运动学解答的是：当已知机器人各关节的角度时，其末端执行器（如机械臂的手）的位置和姿态如何？逆向运动学则更为复杂，它解决的是：当需要末端执行器达到某个特定的位置和姿态时，各个关节应该如何运动？本书将借助齐次变换矩阵、Denavit-Hartenberg (D-H) 参数等工具，帮助读者理解机器人连杆的运动轨迹和空间关系。 动力学 (Dynamics): 运动学描述的是运动本身，而动力学则关注产生运动的原因，即力与力矩。本书将介绍牛顿-欧拉法、拉格朗日法等经典动力学建模方法，帮助读者理解机器人运动过程中惯性、重力、摩擦力等因素的影响，并学会如何建立机器人的动力学模型。这对于精确控制机器人、预测其行为以及设计高效的运动轨迹至关重要。 控制理论 (Control Theory): 如何让机器人按照我们的意愿精确地执行任务？控制理论是实现这一目标的基石。我们将从基础的反馈控制概念入手，介绍如何设计控制器来稳定机器人系统、跟踪期望轨迹，并抑制外部干扰。PID控制器、最优控制、自适应控制等多种控制策略都将在本书中得到深入浅出的讲解，让读者理解如何为不同类型的机器人设计有效的控制方案。 三、 机器人学的关键技术领域 在扎实的理论基础上，本书将进一步深入探讨机器人学的几个关键技术分支，展现其在不同场景下的应用潜力。 机器人导航与定位 (Robot Navigation and Localization): 机器人如何在未知或复杂的环境中自主移动并确定自身位置？本书将介绍SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技术，即“同步定位与地图构建”。我们将学习不同的SLAM算法，如基于激光雷达的SLAM、基于视觉的SLAM，理解机器人如何一边构建环境地图，一边估计自身在地图中的位置。这对于自动驾驶汽车、无人机、服务机器人等至关重要。 机器人视觉与识别 (Robot Vision and Recognition): 机器人的“眼睛”如何理解所看到的世界？本书将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、物体识别、场景理解等。我们将探讨深度学习在机器人视觉领域的应用，如卷积神经网络（CNNs）如何帮助机器人识别行人、交通标志、商品等。 人机交互 (Human-Robot Interaction - HRI): 机器人如何与人类安全、高效、自然地协同工作？本书将探讨人机交互的设计原则和技术挑战，包括自然语言处理（NLP）让机器人理解人类的指令，手势识别，以及如何设计友好的用户界面。随着机器人越来越多地进入家庭和工作场所，HRI已成为机器人学发展的重要方向。 群体机器人学 (Multi-Robot Systems): 如何让多个机器人协同工作，共同完成复杂的任务？本书将介绍群体机器人学的基本概念，如协调、通信、分布式控制等。我们将探讨如何设计算法让机器人编队飞行、协同搬运、集体感知，以实现比单个机器人更强大的能力。 四、 机器人学的未来展望与伦理考量 展望未来，机器人技术将如何演进，又将带来怎样的变革？本书不会止步于当前的技术介绍，还会对机器人学的未来发展趋势进行探讨。 人工智能的深度融合: 随着人工智能技术的飞速发展，机器人将变得越来越智能，具备更强的自主学习、推理和决策能力。通用人工智能（AGI）的实现是否会为机器人带来革命性的变化？ 软体机器人与生物启发机器人: 传统的刚性机器人正在向更具柔性和适应性的软体机器人发展，模仿生物体的运动方式，并在医疗、探索等领域展现出独特的优势。 机器人伦理与社会影响: 随着机器人能力的增强，其对就业、隐私、安全以及社会结构可能带来的影响也日益受到关注。本书将引导读者思考机器人技术发展中的伦理挑战，以及如何负责任地开发和应用机器人技术。 《机器人学导论（翻译版）》 是一本集理论深度、技术广度和前沿视野于一体的权威著作。它以严谨的学术态度，清晰的逻辑结构，丰富的案例分析，为读者提供了一场关于机器人学的全面而深入的探索之旅。无论您是学生、研究者、工程师，还是仅仅对未来科技充满好奇的爱好者，本书都将是您了解、学习和参与机器人技术发展不可多得的宝贵资源。翻开它，您将不仅仅是阅读一本图书，更是踏上了一段探索智能机器时代奥秘的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

作为一个业余爱好者，我一直对各种新奇的科技产品充满了热情。最近几年，机器人技术的发展速度令我惊叹，从家用扫地机器人到工业生产线上的自动化设备，再到那些在科幻电影中出现的、具备高度智能的机器人，都让我着迷。我购买这本 introduction to robotics，并非为了深入研究某个技术细节，而是希望能够对整个机器人学领域有一个宏观的了解。我希望它能帮我理清不同类型的机器人，比如工业机器人、服务机器人、仿生机器人等，它们各自的特点和应用场景。我尤其想了解“机器人动力学”这一部分，虽然听起来很专业，但我猜想它与机器人的运动能力和稳定性息息相关，这对于理解一个机器人是如何“行动”至关重要。这本书能否用一种相对通俗易懂的方式，为我揭示机器人学背后那些有趣且令人兴奋的科学原理，我对此非常好奇，也很期待。

评分☆☆☆☆☆

这本 introduction to robotics，作为一本翻译过来的专业书籍，其语言风格确实比一些国内原创的教材要显得更加严谨和系统。我之所以选择它，是因为我听闻过其在国际机器人学界的名声，希望通过阅读它来提升自己对机器人学理论的理解深度。我特别关注书中关于“机器人规划与决策”的内容，因为这涉及到机器人如何根据自身目标和环境信息，制定一系列行动步骤，这在我看来是机器人智能化的核心体现。例如，书中对“路径规划算法”的讲解，不仅提供了理论上的支撑，还可能包含了一些具体的算法实现思路，这对于我进行相关的研究非常有价值。另外，我对“人机协作机器人”的章节也充满期待，因为我坚信未来的机器人不会是孤立的个体，而是会与人类协同工作，共同完成任务。这本书是否能够为我提供关于这种新型协作模式的深入洞察，以及相关的技术实现方法，是我最为关心的一点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域长期关注的观察者，我一直觉得“机器人学”这个词带有一种天然的科幻色彩，它预示着一个未来世界的图景，在那里，机器不再是简单的工具，而是具备一定智能、能够与人类互动的存在。这本书，introduction to robotics，以一种更加务实和系统的方式，将我脑海中那些零散的画面串联了起来。我尤其被“机器人传感器技术”这一章节所吸引，它详细阐述了机器人如何“看”、“听”和“感受”周围的世界，这不仅仅是简单的数据采集，更涉及到复杂的信号处理和信息融合。比如，书中提到的激光雷达和视觉传感器，我一直很好奇它们是如何协同工作的，又如何克服各自的局限性。此外，关于“机器人手臂的机械设计”和“运动学建模”的介绍，虽然听起来颇为技术化，但其背后蕴含的力学原理和数学模型，却让我联想到工业生产中的精密操作，以及未来医疗手术中机器人辅助的可能性。这本书似乎不只是在介绍机器人是什么，更是在探索机器人是如何“成为”它的，其背后有着怎样的工程智慧和科学原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很吸引人，硬壳封面，纸张厚实且泛着淡淡的书香，拿到手里就有一种沉甸甸的专业感。虽然我本人并非直接从事机器人研发的工程师，但我一直对这个领域充满好奇。在翻阅之前，我设想的是一本枯燥的技术手册，充斥着晦涩的公式和复杂的图表。然而，打开目录后，我发现它包含了一系列我从未接触过的、但听起来却颇为引人入胜的主题，比如“机器人感知系统”、“机器人动力学与控制”以及“机器人伦理与社会影响”。尤其是最后一个部分，让我感到非常惊喜，因为我一直认为机器人学仅仅是关于技术本身的，却忽略了它对人类社会可能产生的深远影响。这本翻译版的 introduction to robotics，似乎在努力为我这个门外汉打开一扇通往机器人世界的窗户，用一种相对易懂的方式介绍复杂的概念。我对其中关于“机器人运动规划”的章节特别感兴趣，因为我总觉得，让一个机器人在复杂环境中自主移动，一定是一项极其精妙的挑战，就像是赋予它一套“身体语言”。这本书能否成功地将这些理论化为我能理解的逻辑，我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校大学生，主修的是偏向软件开发的专业。平时接触的更多是算法、数据结构和编程语言，对于物理世界的交互和硬件层面的知识了解相对有限。因此，当我看到这本 introduction to robotics 并且知道它是翻译版时，我犹豫了很久是否要购买。我担心里面的内容对我来说太过高深，可能难以理解。但最终，我还是被它标题中“导论”这两个字吸引了。我希望这本书能够帮助我了解机器人学的基础知识，并为我未来可能接触到的机器人相关项目打下基础。尤其是我对“机器人与环境的交互”这个话题非常感兴趣，因为在我的认知里，一个真正有用的机器人，必然需要能够理解和适应它所处的物理环境，并能够与之进行有效的互动。书中关于“机器人导航算法”的介绍，让我看到了解决这个问题的可能性，我很好奇这些算法是如何通过数学模型来实现的，以及它们在实际应用中会遇到哪些挑战。这本书能否成为我进入机器人学领域的敲门砖，我对此充满期待。