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刘金琨 著

图书标签:

• 机器人控制系统
• MATLAB仿真
• 控制系统设计
• 先进控制
• 基本控制
• 自动化
• 电机控制
• 智能控制
• 算法
• 工程应用

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302470083

商品编码：20406629722

YL11732  9787302470083 9787302456964  机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法 +基本设计方法

机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法

本书系统地介绍了机械手为主的先进控制器的设计和分析方法，是作者多年从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的*新成果。

本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的。全书分为上下两册，作为下册，本册以电机、机械手、倒立摆、移动机器人和四旋翼飞行器为对象，共分13章，包括控制系统输出受限控制、控制输入受限控制、基于轨迹规划的机械手控制、机械手模糊自适应反演控制、机械手迭代学习控制、柔性机械手反演及动态面控制、柔性机械臂分布式参数边界控制、移动机器人的轨迹跟踪控制、移动机器人双环轨迹跟踪控制、四旋翼飞行器轨迹控制、基于LMI的控制系统设计、基于线性矩阵不等式的倒立摆T�睸模糊控制和执行器容错控制。每种控制方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为高等院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等**的教学参考书。

第1章控制系统输出受限控制

1.1输出受限引理

1.2位置输出受限控制

1.2.1系统描述

1.2.2控制器设计

1.2.3仿真实例

1.3位置及速度输出受限控制

1.3.1多状态输出受限引理

1.3.2系统描述

1.3.3控制器设计与分析

1.3.4仿真实例

1.4按设定误差性能指标收敛控制

1.4.1问题描述

1.4.2跟踪误差性能函数设计

1.4.3收敛性分析

1.4.4仿真实例

参考文献

第2章控制系统输入受限控制

2.1基于双曲正切的控制输入受限控制

2.1.1定理及分析

2.1.2基于双曲正切的控制输入受限控制

2.1.3仿真实例

2.2负载未知下的控制输入受限控制

2.2.1问题的提出

2.2.2自适应控制律设计

2.2.3闭环系统稳定性分析

2.2.4仿真实例

2.3带扰动的控制输入受限控制

2.3.1系统描述

2.3.2指数收敛干扰观测器设计

2.3.3控制器的设计及分析

2.3.4仿真实例

2.4基于反演的非线性系统控制输入受限控制

2.4.1系统描述

2.4.2双曲正切光滑函数特点

2.4.3控制输入受限方法

2.4.4基于反演的控制算法设计

2.4.5仿真实例

2.5基于输出受限和输入受限的控制

2.5.1系统描述

2.5.2控制器设计

2.5.3基于反演的控制算法设计

2.5.4仿真实例

2.6基于反演的控制输入及变化率受限控制

2.6.1系统描述

2.6.2控制输入受限方法

2.6.3基于反演的控制算法设计

2.6.4仿真实例

2.7基于反演的控制输入及变化率受限轨迹跟踪控制

2.7.1系统描述

2.7.2控制输入受限方法

2.7.3基于反演的控制算法设计

2.7.4仿真实例

2.8基于反演的控制输入及变化率受限鲁棒控制

2.8.1系统描述

2.8.2控制输入受限方法

2.8.3基于反演的控制算法设计

2.9基于Nussbaum函数的控制输入受限控制

2.9.1系统描述

2.9.2输入受限控制方法

2.9.3基于反演的输入受限控制算法设计

2.9.4仿真实例

附录

参考文献

第3章基于轨迹规划的机械手控制

3.1差分进化算法

3.1.1差分进化算法的提出

3.1.2标准差分进化算法

3.1.3差分进化算法的基本流程

3.1.4差分进化算法的参数设置

3.1.5基于差分进化算法的函数优化

3.2轨迹规划算法的设计

3.2.1一个简单的样条插值实例

3.2.2轨迹规划算法介绍

3.2.3*优轨迹的设计

3.3单关节机械手*优轨迹控制

3.3.1问题的提出

3.3.2*优轨迹的优化

3.3.3仿真实例

3.4双关节机械手*优轨迹控制

3.4.1系统描述

3.4.2规划器设计

3.4.3仿真实例

参考文献

第4章机械手模糊自适应反演控制

4.1基于反演方法的单关节机器人自适应模糊控制

4.1.1系统描述

4.1.2Backstepping控制器设计

4.1.3基于Backstepping的自适应模糊控制

4.1.4仿真实例

4.2双关节机械臂的自适应模糊反演控制

4.2.1系统描述

4.2.2传统Backstepping控制器设计及稳定性分析

4.2.3仿真实例

参考文献

第5章机械手自适应迭代学习控制

5.1控制器增益自适应整定的机械手迭代学习控制

5.1.1问题的提出

5.1.2控制器设计

5.1.3收敛性分析

5.1.4仿真实例

5.2基于增益自适应整定的机械手迭代学习控制的改进

5.2.1算法的改进

5.2.2仿真实例

5.3基于切换增益的单关节机械手迭代学习控制

5.3.1问题描述

5.3.2自适应迭代学习控制器设计

5.3.3收敛性分析

5.3.4仿真实例

5.4基于切换增益的多关节机械手迭代学习控制

5.4.1问题的提出

5.4.2三个定理及收敛性分析

5.4.3仿真实例

附录

参考文献

第6章柔性机械手反演及动态面控制

6.1柔性机械手的反演控制

6.1.1系统描述

6.1.2反演控制器设计

6.1.3仿真实例

6.2柔性机械手动态面控制

6.2.1系统描述

6.2.2控制律设计

6.2.3稳定性分析

6.2.4仿真实例

6.3柔性关节机械手K�补鄄馄魃杓萍胺治鯸r

6.3.1K�补鄄馄魃杓圃�理

6.3.2柔性关节机械手模型描述与变换

6.3.3柔性关节机械手K�补鄄馄魃杓朴敕治鯸r

6.3.4按A0为Hurwitz进行K的设计

6.3.5仿真实例

6.4基于K�补鄄馄鞯娜嵝怨亟诨�械手动态面控制

6.4.1控制算法设计

6.4.2稳定性分析

6.4.3仿真实例

6.5柔性机械手神经网络反演控制

6.5.1系统描述

6.5.2反演控制器设计

6.5.3仿真实例

参考文献

第7章柔性机械臂分布式参数边界控制

7.1柔性机械臂的偏微分方程动力学建模

7.1.1柔性机械臂的控制问题

7.1.2柔性机械臂的偏微分方程建模

7.2柔性机械臂分布式参数边界控制——指数收敛方法

7.2.1引理

7.2.2边界控制律的设计 

7.2.3仿真实例

7.3柔性机械臂分布式参数边界控制�睱aSalle分析方法

7.3.1模型描述

7.3.2模型的空间转换

7.3.3闭环系统耗散性分析 

7.3.4半群和紧凑性分析

7.3.5收敛性分析

7.3.6仿真实例

附录

参考文献

第8章移动机器人的轨迹跟踪控制

8.1移动机器人运动学反演控制

8.1.1运动学模型的建立

8.1.2反演控制器设计

8.1.3仿真实例

8.2移动机器人动力学反演控制

8.2.1动力学模型的建立

8.2.2反演控制器设计

8.2.3仿真实例

8.3移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制

8.3.1数学基础

8.3.2系统描述

8.3.3控制律设计及收敛性分析

8.3.4仿真实例

参考文献

第9章移动机器人双环轨迹跟踪控制

9.1移动机器人的滑模轨迹跟踪控制

9.1.1移动机器人运动学模型

9.1.2位置控制律设计（外环）

9.1.3姿态控制律设计（内环）

9.1.4闭环系统的设计关键

9.1.5仿真实例

9.2基于全局稳定的移动机器人双环轨迹跟踪控制

9.2.1移动机器人运动学模型

9.2.2动态系统全局渐近稳定定理

9.2.3控制系统设计

9.2.4整个闭环稳定性分析

9.2.5仿真实例

9.3移动机器人双环编队控制

9.3.1移动机器人运动学模型

9.3.2控制系统设计

9.3.3整个闭环稳定性分析

9.3.4仿真实例

参考文献

第10章四旋翼飞行器轨迹控制

10.1基于内外环的四旋翼飞行器的PD控制

10.1.1四旋翼飞行器动力学模型

10.1.2位置控制律设计

10.1.3虚拟姿态角度求解

10.1.4姿态控制律设计

10.1.5闭环系统的设计关键

10.1.6仿真实例

10.2基于双闭环的四旋翼飞行器速度控制

10.2.1四旋翼飞行器动力学模型

10.2.2四旋翼飞行器速度控制

10.2.3虚拟姿态角度求解

10.2.4姿态控制律设计

10.2.5闭环系统的设计关键

10.2.6仿真实例

10.3基于双闭环的四旋翼飞行器编队控制

10.3.1四旋翼飞行器动力学模型

10.3.2四旋翼飞行器编队控制

10.3.3虚拟姿态角度求解

10.3.4姿态控制律设计

10.3.5闭环系统的设计关键

10.3.6仿真实例

参考文献

第11章基于LMI的控制系统设计

11.1控制系统LMI控制算法设计

11.1.1系统描述

11.1.2控制器设计与分析

11.1.3仿真实例

11.2位置跟踪控制系统LMI算法设计

11.2.1系统描述

11.2.2控制器设计

11.2.3控制器设计与分析

11.2.4仿真实例

11.3带扰动的控制系统LMI控制算法设计

11.3.1系统描述

11.3.2基于H∞指标控制器设计与分析

11.3.3LMI设计

11.3.4仿真实例

11.4带扰动的控制系统LMI跟踪控制算法设计

11.4.1系统描述

11.4.2仿真实例

11.5控制输入受限下的LMI控制算法设计

11.5.1系统描述

11.5.2控制器的设计与分析

11.5.3LMI设计

11.5.4仿真实例

11.6控制输入受限下位置跟踪LMI控制算法

11.6.1系统描述

11.6.2控制器设计

11.6.3控制器设计与分析

11.6.4仿真实例

11.7控制输入受限下的LMI倒立摆系统镇定

11.7.1系统描述

11.7.2控制器设计与分析

11.7.3仿真实例

11.8基于LMI的控制输入及其变化率受限控制算法

11.8.1系统描述

11.8.2控制器的设计与分析

11.8.3仿真实例

附录

参考文献

第12章基于LMI的倒立摆T�睸模糊控制

12.1单级倒立摆的T�睸模糊建模

12.1.1T�睸型模糊系统

12.1.2倒立摆系统的控制问题

12.1.3基于2条模糊规则的设计

12.1.4基于4条模糊规则的设计

12.2基于极点配置的单级倒立摆T�睸模糊控制

12.2.1基于2条模糊规则的控制器设计

12.2.2基于4条模糊规则的控制器设计

12.3基于LMI的单级倒立摆T�睸模糊控制 

12.3.1LMI不等式的设计及分析

12.3.2不等式的转换

12.3.3LMI的设计实例

12.3.4基于LMI的单级倒立摆T�睸模糊控制

参考文献

 

第13章执行器自适应容错控制

13.1SISO系统执行器自适应容错控制

13.1.1控制问题描述

13.1.2控制律的设计与分析

13.1.3仿真实例

13.2MISO系统执行器自适应容错控制

13.2.1控制问题描述

13.2.2控制律的设计与分析

13.2.3仿真实例

13.3带执行器卡死的MISO系统自适应容错控制

13.3.1控制问题描述

13.3.2控制律的设计与分析

13.3.3仿真实例

13.4基于状态输出受限性能的切换容错控制

13.4.1多状态输出受限引理

13.4.2系统描述

13.4.3基于Barrier Lyapunov的状态输出受限控制

13.4.4监控函数设计

13.4.5仿真实例

附录

参考文献

机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：基本设计方法

《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：基本设计方法（电子信息与电气工程技术丛书）》系统地介绍了机械手控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的*新成果。 
　　本书以机械手的控制为论述对象，共包括10章，分别介绍了先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力控制、重复控制设计方法。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 
　　本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己的需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为高等院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等**的教学参考书。
前言Ⅰ 
仿真程序使用说明Ⅲ 
第1章绪论 
1.1机器人控制方法简介 
1.1.1机器人常用的控制方法 
1.1.2不确定机器人系统的控制 
1.2机器人动力学模型及其结构特性 
1.3基于S函数的Simulink仿真 
1.3.1S函数简介 
1.3.2S函数使用步骤 
1.3.3S函数的基本功能及重要参数设定 
1.3.4S函数描述实例 
第2章机械手PID控制 
2.1机械手独立PD控制 
2.1.1控制律设计 
2.1.2收敛性分析 
2.1.3仿真实例 
2.2基于重力补偿的机械手PD控制 
2.2.1控制律设计 
2.2.2控制律分析 
2.3基于模型补偿的机械手PD控制 
2.3.1系统描述 
2.3.2控制器的设计 
2.3.3仿真实例 
参考文献 
第3章机械手神经网络自适应控制 
3.1一种简单的RBF网络自适应滑模控制 
3.1.1问题描述 
3.1.2RBF网络原理 
3.1.3控制算法设计与分析 
3.1.4仿真实例 
3.2基于RBF网络逼近的机械手自适应控制 
3.2.1问题的提出 
3.2.2基于RBF神经网络逼近的控制器 
3.2.3针对f(x)中各项分别进行神经网络逼近 
3.2.4仿真实例 
参考文献 
第4章机械手模糊自适应控制 
4.1单力臂机械手直接自适应模糊控制 
4.1.1问题描述 
4.1.2模糊控制器的设计 
4.1.3自适应律的设计 
4.1.4仿真实例 
4.2单力臂机械手间接自适应模糊控制 
4.2.1问题描述 
4.2.2自适应模糊滑模控制器设计 
4.2.3稳定性分析 
4.2.4仿真实例 
4.3单级倒立摆的监督模糊控制 
4.3.1模糊系统的设计 
4.3.2模糊监督控制器的设计 
4.3.3稳定性分析 
4.3.4仿真实例 
4.4基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制 
4.4.1系统描述 
4.4.2基于传统模糊补偿的控制 
4.4.3基于模型信息已知的模糊补偿控制 
4.4.4仿真实例 
4.5基于线性矩阵不等式的单级倒立摆T�睸模糊控制 
4.5.1基于LMI的T�睸型模糊系统控制器设计 
4.5.2LMI不等式的设计及分析 
4.5.3不等式的转换 
4.5.4LMI设计实例说明 
4.5.5单级倒立摆的T�睸模型模糊控制 
参考文献 
第5章机械手迭代学习控制及重复控制 
5.1迭代学习控制的数学基础 
5.1.1矩阵的迹及初等性质 
5.1.2向量范数和矩阵范数 
5.2迭代学习控制方法介绍 
5.2.1迭代学习控制基本原理 
5.2.2基本的迭代学习控制算法 
5.2.3迭代学习控制主要分析方法 
5.2.4迭代学习控制的关键技术 
5.3机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例 
5.3.1控制器设计 
5.3.2仿真实例 
5.4线性时变连续系统迭代学习控制 
5.4.1系统描述 
5.4.2控制器设计及收敛性分析 
5.4.3仿真实例 
5.5任意初始状态下的迭代学习控制 
5.5.1问题的提出 
5.5.2控制器的设计 
5.5.3仿真实例 
参考文献 
第6章机械手反演控制 
6.1简单反演控制器设计 
6.1.1基本原理 
6.1.2仿真实例 
6.2单关节机械手的反演控制 
6.2.1系统描述 
6.2.2反演控制器设计 
6.2.3仿真实例 
6.3双耦合电机的反演控制 
6.3.1系统描述 
6.3.2反演控制器设计 
6.3.3仿真实例 
参考文献 
第7章机械手滑模控制 
7.1机械手动力学模型及特性 
7.2基于计算力矩法的滑模控制 
7.2.1系统描述 
7.2.2控制律设计 
7.2.3仿真实例 
7.3基于输入输出稳定性理论的滑模控制 
7.3.1系统描述 
7.3.2控制律设计 
7.3.3仿真实例 
7.4基于LMI的指数收敛非线性干扰观测器的控制 
7.4.1非线性干扰观测器的问题描述 
7.4.2非线性干扰观测器的设计 
7.4.3LMI不等式的求解 
7.4.4计算力矩法的滑模控制 
7.4.5仿真实例 
7.5欠驱动两杆机械臂Pendubot滑模控制 
7.5.1Pendubot控制问题 
7.5.2Pendubot机械臂建模 
7.5.3Pendubot动力学模型 
7.5.4Pendubot模型的分析 
7.5.5滑模控制律设计 
7.5.6闭环稳定性分析 
7.5.7基于Hurwitz的参数设计 
7.5.8仿真实例 
参考文献 
第8章机械手自适应鲁棒控制 
8.1单力臂机械系统的鲁棒自适应控制 
8.1.1问题描述 
8.1.2鲁棒模型参考自适应控制 
8.1.3仿真实例 
8.2二级倒立摆的H∞鲁棒控制 
8.2.1系统的描述 
8.2.2基于LMI的控制律的设计 
8.2.3二级倒立摆系统的描述 
8.2.4仿真实例 
参考文献 
第9章机械手末端轨迹及力的连续切换滑模控制 
9.1基于双曲正切函数切换的滑模控制 
9.1.1双曲正切函数的特性 
9.1.2仿真实例 
9.1.3基于双曲正切函数的滑模控制 
9.1.4仿真实例 
9.2基于位置动力学模型的机械手末端轨迹滑模控制 
9.2.1工作空间直角坐标与关节角位置的转换 
9.2.2机械手在工作空间的建模 
9.2.3滑模控制器的设计 
9.2.4仿真实例 
9.3基于角度动力学模型的机械手末端轨迹滑模控制 
9.3.1机械手在工作空间的建模 
9.3.2工作空间直角坐标与关节角位置的转换 
9.3.3滑模控制器的设计 
9.3.4仿真实例 
9.4工作空间中双关节机械手末端的阻抗滑模控制 
9.4.1问题的提出 
9.4.2阻抗模型的建立 
9.4.3滑模控制器的设计 
9.4.4仿真实例 
9.5受约束条件下双关节机械手末端力及关节角度的滑模控制 
9.5.1问题的提出 
9.5.2模型的降阶 
9.5.3控制律的设计 
9.5.4稳定性分析 
9.5.5仿真实例 
参考文献 
第10章重复控制基本原理及设计方法 
10.1重复控制的基本原理 
10.1.1重复控制的理论基础 
10.1.2基本的重复控制系统结构 
10.1.3基本重复控制系统稳定性分析 
10.1.4仿真实例 
10.2一种具有多路周期指令信号的数字重复控制 
10.2.1系统的结构 
10.2.2重复控制器的设计 
10.2.3仿真实例 
参考文献 

 

自动化浪潮下的智慧驱动：走进机器人控制的奥秘与实践 在日新月异的科技浪潮中，机器人已不再是科幻电影中的遥远想象，而是渗透到工业生产、医疗健康、科学探索乃至日常生活方方面面的关键力量。它们以精准、高效、不知疲倦的特质，极大地拓展了人类的能力边界，也对我们的生活方式产生了深远的影响。这一切的实现，离不开其核心——精妙绝伦的机器人控制系统。本书旨在为广大工程师、研究者、学生以及对机器人技术充满热情的爱好者，提供一个系统、深入的视角，去理解、设计、实现并优化这些赋予机器“生命”与“智慧”的控制系统。 一、 探寻控制的底层逻辑：从基础理论到先进理念 任何复杂的系统，都建立在坚实的理论基础之上。本书将带您从机器人控制的基石——系统建模出发，逐步深入。我们将详细探讨不同类型的机器人（如关节式机器人、移动机器人、串联柔性机器人等）的动力学建模方法，包括牛顿-欧拉法、拉格朗日法等，重点解析如何准确地描述机器人的运动特性、惯性、重力、摩擦等影响因素。理解了模型，才能更好地进行控制。 接着，我们将聚焦于经典的控制理论，如PID（比例-积分-微分）控制。虽然PID看似基础，但其在实际工程中的应用却极其广泛且效果显著。本书将深入剖析PID控制器的原理，包括其参数整定方法（如Ziegler-Nichols方法、试凑法等），以及在不同场景下的调优技巧，帮助您掌握这一“万能药”的精髓。此外，我们还将触及状态空间法、李雅普诺夫稳定性理论等更具理论深度的概念，为理解更复杂的控制策略奠定坚实基础。 然而，随着机器人性能要求的不断提高，传统控制方法有时会显得力不从心。因此，本书还将重点介绍一系列先进的控制理论和技术，以应对现代机器人控制面临的挑战。我们将深入探讨： 自适应控制： 机器人及其工作环境往往充满不确定性，例如负载变化、参数漂移等。自适应控制能够根据系统的实时反馈信息，自动调整控制器参数，以维持系统性能的稳定。本书将介绍多种自适应控制策略，如基于梯度下降的自适应律、模型参考自适应控制（MRAC）等，并结合实例分析其应用场景。 鲁棒控制： 在面对模型不确定性、外部干扰等不利因素时，鲁棒控制能够保证系统在一定范围内保持稳定性和性能。我们将详细讲解H∞控制、LMI（线性矩阵不等式）方法等，帮助您设计出在严苛环境下依然可靠的控制器。 滑模变结构控制（SMC）： SMC以其对参数变化和外部干扰的强鲁棒性而闻名，特别适用于高动态、非线性系统。本书将深入阐述滑模面的设计、切换函数生成以及如何克服抖振现象，使其在实际应用中更具可行性。 模糊逻辑控制（FLC）： FLC是一种模仿人类模糊思维的控制方法，擅长处理难以用精确数学模型描述的系统。本书将介绍模糊化、模糊推理、解模糊等核心概念，并演示如何将其应用于机器人系统的路径规划、避障等方面。 神经网络控制（NNC）： 神经网络凭借其强大的学习和逼近能力，能够处理高度非线性和复杂的系统。我们将探讨各种神经网络结构（如前馈神经网络、循环神经网络等）在机器人控制中的应用，包括参数辨识、非线性补偿以及智能决策等方面。 模型预测控制（MPC）： MPC是一种基于模型的优化控制方法，它能够预见未来系统的动态行为，并在当前时刻优化一系列控制输入，以满足未来的目标。本书将详细解析MPC的原理、预测模型构建、滚动优化等关键环节，并探讨其在机器人轨迹跟踪、多机器人协作等复杂任务中的应用。 力/阻抗控制： 在机器人与环境交互的应用中（如装配、打磨、人机协作），控制机器人施加的力或阻抗至关重要。本书将区分位置控制、力控制和阻抗控制，并介绍实现这些控制策略的常用方法，如基于力传感器的反馈、模型补偿等。 二、 走向实践的桥梁：MATLAB仿真平台的强大应用 理论的翅膀需要实践的土壤来承载。MATLAB作为一款强大的工程计算和仿真软件，是机器人控制系统设计与验证不可或缺的利器。本书将贯穿始终地展示如何利用MATLAB及其丰富的工具箱，将理论知识转化为可操作的仿真。 系统建模的MATLAB实现： 我们将演示如何使用MATLAB的符号计算工具箱进行动力学方程推导，以及如何利用Simulink构建图形化的机器人模型，直观地展示其运动过程。 控制算法的仿真与调优： 您将学习如何在Simulink中搭建各种控制器的模型，并进行参数的整定与优化。我们将展示如何利用MATLAB的优化工具箱，自动化PID参数的搜索，或求解鲁棒控制器的增益。 高级控制策略的仿真平台： 对于自适应控制、MPC等复杂的控制策略，本书将提供详细的MATLAB/Simulink仿真框架，帮助您理解其内部工作机制，并根据具体需求进行修改和扩展。 仿真结果的分析与评估： 我们将教授如何利用MATLAB强大的数据可视化能力，对仿真结果进行多维度分析，如生成轨迹图、误差图、性能指标曲线等，以便全面评估控制系统的性能。 硬件在环（HIL）仿真的入门： 在更高级的阶段，本书还将简要介绍如何利用MATLAB/Simulink结合实时硬件，进行硬件在环仿真，为最终的实际部署奠定基础。 三、 深入理解设计流程：从需求分析到系统集成 本书不仅仅是理论与工具的堆砌，更注重于引导读者建立完整的机器人控制系统设计思维。我们将跟随一个典型项目的设计流程，从需求分析到最终实现： 明确控制目标： 首先，我们将强调理解机器人应用场景和预期性能的重要性，以此来确定控制系统的具体目标，如精度、速度、鲁棒性、能耗等。 选择合适的建模方法： 根据机器人类型和应用需求，选择最适合的建模方法，并分析其优缺点。 设计基础控制器： 从PID等基础控制器入手，通过仿真验证其基本性能，并进行初步调优。 引入先进控制策略： 当基础控制器不足以满足需求时，本书将指导您如何选择和应用更高级的控制理论，如自适应、鲁棒、MPC等，并分析这些策略的优势和适用性。 考虑实际约束： 机器人控制系统往往需要在实际约束下工作，如执行器饱和、传感器噪声、计算资源限制等。本书将探讨如何将这些约束纳入控制系统设计，并利用仿真进行验证。 系统集成与测试： 简要介绍如何将设计的控制算法集成到机器人硬件平台，并进行实际的测试与调试。 四、 展望未来：智能化的驱动力 本书在介绍现有先进控制技术的同时，也着眼于机器人控制的未来发展趋势。我们将简要探讨人工智能（AI）与机器人控制的融合，如强化学习在机器人策略学习中的应用，以及深度学习在感知与控制一体化中的潜力。这些前沿性的探讨，将激发读者对机器人控制未来发展的思考与探索。 本书特色： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解理论知识，并辅以详实的MATLAB/Simulink仿真案例，真正做到学以致用。 系统性强： 从基础到高级，从建模到控制，再到仿真验证，构建完整的知识体系。 方法全面： 涵盖了机器人控制领域经典的与前沿的各种控制方法。 面向工程应用： 强调解决实际工程问题，提供可操作的设计思路和仿真技巧。 无论您是希望掌握机器人控制的精髓，还是希望将复杂的控制理论应用于实际项目，本书都将是您不可多得的良师益友。让我们一起，在自动化浪潮中，用智慧驱动机器人，开启无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，嗯，挺有意思的，“包邮 机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法+基本设计方法”。首先，这个“包邮”字眼，虽然有点接地气，但反过来想，可能也暗示着这本书的内容非常实在，物有所值，能真正解决读者在机器人控制设计中的实际问题，而不是空泛的理论堆砌。 我之前接触过一些关于机器人控制的书籍，很多时候讲解得过于抽象，对于我这种实践型学习者来说，需要花费大量的时间去消化和理解。所以，这本书的“MATLAB仿真”部分，对我来说是极具吸引力的。我非常期待它能够提供清晰、完整的仿真代码和详细的步骤解析，让我能够直接上手，搭建自己的仿真模型，去验证各种控制算法的有效性。 而且，它区分了“先进设计方法”和“基本设计方法”，这说明作者是有清晰的教学思路的。对于初学者，我希望它能从最基础的机器人动力学建模、PID控制器的设计和整定开始，讲透原理，并且通过简单的例子让新手能够快速掌握。对于有一定基础的人，那“先进设计方法”部分就显得尤为重要了，我希望能在这里看到一些当前机器人控制领域的前沿技术，比如深度强化学习在机器人控制中的应用，或者一些新型的优化控制策略。 我觉得，如果这本书能在理论讲解清晰的基础上，辅以大量高质量的仿真案例，并且能够展现出不同控制方法在应对不同机器人任务时的优缺点，那它就绝对是一本值得推荐的佳作。我希望通过阅读这本书，能够系统地提升我的机器人控制设计能力，并且在MATLAB仿真方面也能够达到一个更高的水平，真正实现理论与实践的完美结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就透露着一股“干货满满”的气息，尤其是“包邮”两个字，虽然有些网购的意味，但恰恰体现了它面向实际应用、解决实际问题的出发点。我个人在学习机器人控制的过程中，经常会遇到理论和实际操作脱节的情况，很多书本上的知识讲得头头是道，但实际应用时却摸不着头脑。 我特别关注书中关于“基本设计方法”的部分，因为我目前正处于打基础的阶段。我希望它能够详细地介绍PID控制、模糊控制等经典控制器的原理、设计步骤以及在机器人上的具体应用。更重要的是，我希望它能提供一些详细的MATLAB仿真实例，让我能够一步步地跟着操作，理解这些基本控制器的参数整定方法，以及它们在不同场景下的表现。 而“先进设计方法”则为我指明了未来的学习方向。随着机器人技术的不断发展，传统的控制方法已经难以满足日益复杂的应用需求。我渴望了解一些更高级的控制理论，比如模型预测控制、自适应控制、滑模控制等等，以及它们在提高机器人性能、鲁棒性、智能化方面的优势。如果书中能够对这些先进方法进行清晰的阐述，并给出相应的仿真示例，那将对我非常有价值。 总而言之，这本书的结构安排似乎非常合理，能够兼顾不同层次的读者。我期待它能够帮助我建立起完整的机器人控制知识体系，从入门到进阶，都能有所收获。尤其是在仿真方面，我希望能够通过这本书，真正掌握利用MATLAB解决实际控制问题的能力，为我将来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，很有意思，“包邮”两个字，虽然有点网购的调调，但可能也暗示着这本书的内容非常实用，能让你物超所值。我对于机器人控制一直抱着浓厚的兴趣，尤其是那种能够将理论知识转化为实际应用的技术，更是让我着迷。 我一直觉得，学习机器人控制，光有理论是不够的，更重要的是要能动手去实现，去验证。所以，这本书的“MATLAB仿真”这一块，对我来说简直是点睛之笔。我非常期待它能提供详细的仿真案例，能够一步步地指导我如何在MATLAB中搭建机器人模型，实现各种控制算法，并且能够直观地看到不同参数设置下控制效果的差异。 而“先进设计方法”和“基本设计方法”的组合，则意味着这本书的内容非常全面。我希望它能从最基础的机器人动力学建模、反馈控制原理讲起，循序渐进，让初学者也能轻松入门。同时，对于有一定基础的读者，它也能提供更深入的探讨，比如一些前沿的控制策略，甚至是一些AI与机器人控制相结合的最新研究方向。 我相信，一本优秀的机器人控制书籍，不仅要讲解理论，更要教会读者如何去思考，如何去解决问题。我希望这本书能够提供一些实际的工程设计思路，让我能够理解在实际应用中会遇到的各种挑战，以及如何通过合理的设计和仿真来克服它们。总而言之，我非常期待这本书能够成为我学习机器人控制路上的一本宝典，让我能够学有所成，并且在实际应用中取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，乍一看，还挺吸引眼球的。“包邮”这个词，虽然有些戏谑，但也许正说明了这本书内容非常“实在”，能让你真正学到东西，而不是花冤枉钱。我对机器人控制系统以及如何用MATLAB进行仿真一直都很有兴趣，所以看到这个题目，自然而然地就被吸引了。 在我看来，一本好的技术书籍，最关键的在于它能否清晰地阐述复杂的概念，并提供可操作的实践指导。这本书的标题中明确提到了“设计”和“仿真”，这正是我非常看重的两个方面。我希望它不仅仅是理论的罗列，更能教会我如何从零开始设计一个机器人控制系统，并且能够利用MATLAB这个强大的工具，将我的设计想法付诸实践，通过仿真来验证和优化。 “先进设计方法”和“基本设计方法”的并存，也让我觉得这本书的内容会比较全面。我可能会先从“基本设计方法”入手，比如一些经典的控制算法，如PID、模糊逻辑控制等，希望书中能对这些方法进行深入浅出的讲解，并且提供易于理解的MATLAB仿真示例，让我能够快速上手。接着，我希望能够接触到“先进设计方法”，了解一些当前最前沿的控制技术，比如模型预测控制、人工智能在机器人控制中的应用等等。 总的来说，我期待这本书能够为我提供一个系统性的学习路径，帮助我建立起对机器人控制系统的全面认识。我尤其看重它在MATLAB仿真方面的实践指导，希望通过它，我能够真正掌握利用仿真工具解决实际问题的能力，并且能够自信地将所学知识应用到实际的机器人开发项目中。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器人控制领域充满好奇，尤其是它如何在现实世界中应用。这次偶然翻阅到这本《包邮 机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法+基本设计方法》，虽然我还没有时间深入研读，但从目录和部分章节的浏览来看，它涵盖的知识面相当广阔，从基础的控制理论到一些前沿的设计理念，似乎都能找到踪迹。 尤其是其中提到的MATLAB仿真部分，这对我来说是一个极大的吸引点。我一直认为，理论知识再扎实，如果不能通过实践去验证和优化，那终究是纸上谈兵。MATLAB作为一种强大的工程计算和仿真工具，在机器人控制领域有着举足轻重的地位。我期待它能提供清晰易懂的仿真案例，让我能够亲手搭建模型，观察控制器的性能，甚至尝试一些参数的调整，从而更直观地理解各种控制策略的优劣。 另外，书名中“先进设计方法”和“基本设计方法”的并列，也预示着这本书的受众群会比较广泛。对于初学者来说，可以从基本方法入手，打下坚实的基础；而对于有一定经验的工程师或研究者，则可以从中学习到更先进、更具创新性的设计思路。这种循序渐进的教学模式，能够很好地满足不同层次读者的需求，避免了入门的门槛过高或者内容过于陈旧的问题。 总的来说，我对这本书的整体印象非常好。它提供了一个系统学习机器人控制设计的平台，并且结合了理论与实践，使得学习过程更加生动有趣，也更容易掌握。我迫不及待地想抽出时间，逐字逐句地去品读其中的精髓，相信它会为我的机器人控制学习之旅带来很大的帮助，让我能够更自信地去探索这个充满挑战与机遇的领域。