麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任彥著 著

圖書標籤:

• 運動控製
• 光電跟蹤
• 太陽能
• 控製係統
• 算法
• 優化
• 機器人
• 自動化
• 嵌入式係統
• 跟蹤技術

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030521781

商品編碼：13530088317

齣版時間：2017-05-01

作  者:任彥 著 著作 定  價:75 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:191 裝  幀:平裝 ISBN:9787030521781 ●前言
●第1章緒論1
●1.1概述1
●1.2光電跟蹤技術的價值與意義2
●1.2.1應用需求2
●1.2.2理論意義7
●1.3國內外發展與研究現狀8
●1.3.1光電跟蹤係統的結構形式與發展9
●1.3.2光電跟蹤係統伺服控製問題11
●1.3.3已有研究存在的問題15
●1.4本書內容安排16
●第2章相關預備知識18
●2.1相關基礎數學知識18
●2.2係統穩定性理論19
●2.2.1Lyapunov定義下的穩定19
●2.2.2Lyapunov穩定性的判彆定理20
●2.3有限時間穩定係統21
●2.3.1有限時間穩定的概念21
●2.3.2齊次係統的概念22
●2.4加性分解理論23
●部分目錄

內容簡介

光電跟蹤伺服係統的研究具有重要的戰略意義，是靠前外研究的熱點。這類係統中存在視軸能否實現穩定跟的問題，這類問題嚴重影響瞭成像係統的成像質量和跟蹤精度。傳統的研究方法對此類問題解決途徑相對獨立，通用性較低，因此成像和跟蹤效果不理想。本書立足於國防技術前沿，以光電穩定平颱為研究對象，從伺服控製角度齣發，將視軸穩定和目標跟蹤歸結為兩類控製問題，分彆以乾擾抑製和跟蹤控製為突破點進行研究，為這一研究課題的進一步實用化提供瞭豐富的理論知識和技術儲備。作為一類典型的高精度伺服控製係統，應用於光電穩定平颱的控製方法可以推廣到大型數控加工、重型車載設備、雷達及機器人等領域，具有較廣泛的實用價值。《麵嚮光電跟蹤係統的優選運動控製》主要為從事伺服控製專業的科研人員和工程技術人員提供理論和實踐指導，也適閤作為高等學校自動控製、電子信息、導航、製導與控製等相關專業的大學高年級本科生和研究生的教學參考用書，也可作為相等

《智能製造中的機器人協同與優化》 一、 核心論題與背景 在蓬勃發展的智能製造浪潮中，機器人不再是孤立的執行單元，而是日益演化為高度協同、智能決策的有機整體。傳統的機器人應用側重於單機的自動化和精確性，而現代智能製造則聚焦於多機器人、人機協作以及與整個生産流程的深度融閤。本書《智能製造中的機器人協同與優化》正是圍繞這一核心議題展開，旨在深入探討如何在復雜的製造環境中實現機器人係統的智能化協同，並通過精細化的優化策略，顯著提升生産效率、産品質量、柔性生産能力以及整體的經濟效益。 本書的寫作背景，源於當前製造業麵臨的嚴峻挑戰與巨大機遇。一方麵，全球競爭加劇、客戶需求日益個性化和定製化，迫使製造企業必須具備更高的生産柔性、更快的響應速度和更強的成本控製能力。另一方麵，人工智能、大數據、物聯網等新興技術的飛速發展，為機器人技術的革新提供瞭前所未有的技術支撐，使得實現高級彆的機器人協同成為可能。從自動化生産綫到高度柔性的智能工廠，機器人係統的演進速度遠超預期，其應用邊界也在不斷拓展。 二、 內容綱要與章節設計 本書的結構設計旨在為讀者構建一個係統、深入的認知框架，從理論基礎到實踐應用，層層遞進，全麵覆蓋智能製造中機器人協同與優化的關鍵環節。 第一部分：智能製造與機器人協同的基礎理論 第一章：智能製造的演進與機器人角色的變遷 介紹智能製造的定義、核心特徵及發展曆程，重點闡述從工業1.0到工業4.0的演進脈絡。 分析傳統自動化時代機器人應用的局限性，以及在智能製造語境下機器人從“執行者”嚮“協同者”、“決策者”的身份轉變。 探討智能製造對機器人係統提齣的新要求，如高精度感知、自主學習、實時通信、協同決策等。 第二章：機器人協同的基本原理與模型 深入剖析機器人協同的內涵：任務分配、路徑規劃、資源共享、信息交互、衝突避免等。 介紹經典的機器人協同模型，如基於中心控製、分布式控製、混閤控製的模型，並分析各自的優缺點。 探討不同類型機器人（工業機器人、協作機器人、移動機器人、無人機等）在協同任務中的特性與挑戰。 介紹用於描述和分析機器人協同的數學工具和方法。 第三章：感知與認知在機器人協同中的作用 闡述機器人感知係統（視覺、力覺、觸覺、激光雷達等）在協同任務中的重要性，包括環境建模、目標識彆、狀態監測等。 探討機器人的認知能力，如理解復雜場景、推斷任務意圖、預測其他機器人的行為等。 介紹多傳感器融閤技術，如何整閤來自不同傳感器的數據，提升機器人對環境和任務的整體認知能力。 討論基於機器學習和深度學習的感知與認知方法在機器人協同中的應用。 第二部分：機器人協同的關鍵技術與方法 第四章：分布式任務分配與調度策略 研究在多機器人係統中，如何根據任務的優先級、緊迫性、機器人能力等因素，進行高效的任務分配。 介紹經典的分配算法，如匈牙利算法、拍賣機製、基於博弈論的方法等，並探討其在動態環境下的改進。 重點探討任務調度的挑戰，如資源衝突、死鎖、死循環等，並提齣相應的調度算法與預防機製。 分析實時性要求高的製造場景下的分布式調度問題。 第五章：多機器人路徑規劃與協同導航 解決單個機器人在復雜、動態環境中安全高效移動的問題。 介紹靜態和動態路徑規劃算法，如A算法、D Lite算法、RRT算法等，以及在多機器人協同下的擴展。 深入探討多機器人協同導航的技術：避免碰撞、協同避障、保持隊形、協同搜索與跟蹤等。 分析在GPS信號受限或缺失的環境（如室內工廠）下的導航挑戰與解決方案。 第六章：人機協作的模式與安全保障 聚焦於協作機器人（Cobots）在智能製造中的應用，以及與人類工人協同工作的模式。 探討人機交互界麵設計、指令理解與執行、任務職責劃分等關鍵問題。 深入分析人機協同中的安全保障技術，包括安全區域監測、力覺反饋、緊急停止機製、風險評估等。 研究如何通過智能算法，讓機器人更好地適應人類工人的節奏和習慣，實現無縫協作。 第七章：通信協議與協同通信網絡 探討機器人協同所需的通信基礎設施與協議。 介紹ROS (Robot Operating System) 等機器人中間件在實現機器人間通信和協同中的作用。 討論實時數據交換、消息隊列、服務通信等機製。 分析在分布式、異構機器人網絡中，如何保證通信的可靠性、實時性和安全性。 探討與物聯網（IoT）平颱的集成，實現機器人與更廣泛的智能製造係統的互聯互通。 第三部分：機器人協同的優化與應用 第八章：基於仿真的機器人協同係統設計與驗證 介紹仿真技術在機器人協同係統開發中的重要性，包括模型構建、場景模擬、性能評估。 探討常用的機器人仿真平颱（如Gazebo, CoppeliaSim, V-REP等）及其在協同任務設計中的應用。 研究如何利用仿真結果，優化任務分配、路徑規劃和調度策略，從而降低實際部署的風險和成本。 分析仿真數據與實際運行數據的對比驗證方法。 第九章：智能優化算法在機器人協同中的應用 將優化理論與方法應用於解決機器人協同中的復雜問題。 介紹遺傳算法、粒子群優化、蟻群算法等群體智能優化算法，以及它們在任務分配、路徑規劃、調度優化中的應用。 探討基於模型預測控製（MPC）等反饋優化方法，實現機器人係統對動態環境的魯棒響應。 研究深度強化學習在學習最優協同策略方麵的潛力。 第十章：麵嚮具體製造場景的機器人協同案例分析 通過具體的應用案例，展示機器人協同在不同製造環節的落地。 案例一：智能倉儲與物流 - 倉庫內AGV（自動導引車）或AMR（自主移動機器人）的協同搬運、路徑規劃與調度，實現高效的物料流轉。 案例二：柔性裝配綫 - 多颱工業機器人或協作機器人在裝配綫上的協同作業，如工件的傳遞、定位、抓取、裝配等，實現産品快速換綫與定製化生産。 案例三：智能焊接與檢測 - 機器人集群協同完成大型工件的焊接、打磨、錶麵處理，以及協同進行自動化質量檢測。 案例四：車間內部的AGV/AMR與固定機器人的協同 - 探討移動機器人與固定機器人協同完成更復雜的生産任務，如工件的自動化上下料、過程監控等。 第十一章：未來展望與挑戰 展望機器人協同在智能製造領域的未來發展趨勢，如更高級彆的自主性、更強的通用性、更廣泛的跨領域應用。 探討在實現更高級彆協同過程中麵臨的技術挑戰，如實時性、可擴展性、魯棒性、安全性、標準化等。 討論倫理、法律和社會層麵的影響，以及如何應對可能齣現的挑戰。 為研究人員和工程師提供未來研究方嚮和實踐建議。 三、 目標讀者與價值體現 本書的目標讀者群體十分廣泛，包括但不限於： 高校與科研院所的學生和研究人員：為他們在機器人技術、智能製造、自動化控製等領域的學習和研究提供堅實的理論基礎和前沿的視角。 企業中的工程師與技術人員：為他們在設計、實施、優化機器人係統，尤其是多機器人協同係統方麵提供實用的技術指導和解決方案。 企業管理者與決策者：幫助他們理解機器人協同在智能製造中的戰略價值，以及如何通過引入先進的機器人協同技術來提升企業的核心競爭力。 對智能製造和機器人技術感興趣的專業人士：為他們提供一個全麵瞭解機器人協同領域發展現狀和未來趨勢的窗口。 本書的價值在於： 係統性：本書提供瞭一個關於機器人協同與優化的完整知識體係，從理論到實踐，麵麵俱到。 前沿性：緊密跟蹤人工智能、大數據等新興技術在機器人領域的最新進展，探討最前沿的協同與優化方法。 實踐性：通過大量的案例分析，將抽象的技術概念與具體的工程應用相結閤，幫助讀者理解如何將理論知識轉化為實際的生産力。 前瞻性：不僅關注當前的技術現狀，更著眼於未來發展趨勢，為讀者提供未來的發展方嚮和啓示。 四、 結論 《智能製造中的機器人協同與優化》是一本深入探討如何在智能製造時代實現機器人係統智能化協同與精細化優化的專業著作。本書係統闡述瞭機器人協同的基礎理論、關鍵技術、優化方法，並通過豐富的案例分析，展示瞭其在不同製造場景下的應用價值。隨著智能製造的深入發展，機器人協同與優化已成為提升製造業整體競爭力的關鍵要素。本書旨在為讀者提供一條清晰的學習路徑，幫助他們掌握這一核心技術，從而更好地應對未來的挑戰，抓住發展的機遇。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》似乎將目光聚焦在“先進”二字上，這讓我對書中可能包含的高階控製策略産生瞭濃厚的興趣。我預設的內容會包含一些當下熱門的控製理論，比如模型預測控製（MPC），它能夠預見未來的係統狀態並進行最優控製，這對於需要實時響應和精準預測的光電跟蹤係統來說至關重要。此外，我也在思考書中是否會深入講解魯棒控製和自適應控製技術，以應對係統參數變化和外部乾擾帶來的不確定性。例如，如何設計一個能夠在不同工作模式下保持穩定性的控製器？如何讓控製器能夠自動調整參數以適應環境變化？如果書中能夠提供一些關於這些先進控製方法在光電跟蹤係統中的具體實現細節，例如算法流程、參數整定方法，甚至是一些優化技巧，那將極大地提升這本書的實用價值，讓我能夠將其中的理論知識轉化為解決實際工程問題的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，簡潔而富有科技感，讓我對內容充滿瞭遐想。我腦海中勾勒齣的畫麵是，它會詳細講解光電跟蹤係統的基本架構，包括目標探測、信息融閤、運動預測以及伺服控製等各個環節。我期待書中能有一部分專門討論不同類型的光電跟蹤係統，比如雷達跟蹤、紅外跟蹤、激光跟蹤等，並分析它們在運動控製方麵各自的特點和難點。同時，我也希望它能深入探討運動控製的數學模型建立，如何將復雜的物理運動轉化為可控的數學方程，以及如何利用這些模型設計齣魯棒且高效的控製器。對於控製器的性能評估，書中是否會提供詳細的仿真和實驗方法？是否會給齣一些具體的案例研究，展示如何在實際的光電跟蹤係統中實現高性能的運動控製？這些都是我非常關注的方麵，因為理論的深度最終需要通過實踐來檢驗和升華。

評分☆☆☆☆☆

讀到《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》這個書名，我立即聯想到它可能是一本能夠填補我知識空白的讀物。我目前在研究中遇到瞭一些關於如何提升光電跟蹤係統動態響應速度和降低跟蹤誤差的問題，我希望這本書能夠提供一些突破性的思路。我設想，書中可能會詳細介紹一些能夠顯著提高控製精度的方法，比如前饋補償、乾擾抑製技術，甚至是如何利用傳感器數據進行實時的係統辨識和模型修正。另外，光電跟蹤係統往往需要處理多自由度的復雜運動，因此，多變量控製和解耦技術也應該會是書中重點探討的內容。我期待能夠從中學習到如何有效地處理係統之間的耦閤關係，實現各個運動軸的獨立控製，從而最大限度地發揮係統的運動性能。這本書是否能夠提供一些可供參考的仿真平颱和工具，幫助我更好地理解和驗證這些復雜的控製策略，也是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它可能具有很強的專業性和深度。我猜測，《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》會深入探討運動控製理論的核心概念，並將其與光電跟蹤係統的特有需求相結閤。我期待書中能夠詳細介紹各種控製算法的數學原理、推導過程以及它們各自的優缺點。例如，在討論PID控製時，是否會深入講解其參數整定的各種方法，如Ziegler-Nichols法、臨界比例法等，並分析它們在不同情境下的適用性？而對於更先進的控製方法，比如滑模控製、模糊神經網絡控製等，書中是否會提供清晰的數學模型和控製律推導，以及如何進行穩定性分析？我尤其希望能夠看到一些關於如何權衡控製性能、計算復雜度以及硬件實現成本的討論，因為這直接關係到控製方案的可行性和推廣應用。如果書中能夠提供一些關於先進運動控製算法在實際光電跟蹤設備上的成功案例，並分析其背後的設計思路和關鍵技術，那將對我非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

初拿到《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》這本書，我心裏其實是懷著一絲好奇與期待的。畢竟，光電跟蹤係統在現代軍事、航空航天以及科研領域扮演著至關重要的角色，而“先進運動控製”這個詞匯又自帶瞭一種技術前沿的吸引力。我期望它能深入淺齣地剖析如何通過精妙的控製算法，實現對高速、高精度運動目標的精準捕捉和穩定跟蹤。想象中，書中應該會詳細介紹PID控製、模糊控製、自適應控製等經典和現代控製理論在光電跟蹤係統中的具體應用，並重點闡述如何應對由環境乾擾、傳感器噪聲、係統非綫性等因素帶來的挑戰。我特彆好奇的是，書中是否會涉及到一些最新的研究成果，例如基於深度學習的預測控製、強化學習在運動規劃中的應用，抑或是對新型執行器和傳感器的整閤控製策略。畢竟，時代的進步總是伴隨著技術的革新，我渴望這本書能為我打開一扇瞭解行業最新動態的窗戶，讓我能夠更深刻地理解其背後的理論支撐和工程實踐。