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 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘金琨 编

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出版社： 清华大学

ISBN：9787302456964

商品编码：26312176059

开本：16

出版时间：2016-12-01

基本信息

• 商品名称：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
• 作者：刘金琨
• 定价：69
• 出版社：清华大学
• ISBN号：9787302456964

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-12-01
• 印刷时间：2016-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：306
• 字数：486千字

内容提要

《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真(基本设 计方法)》系统地介绍了机械手控制的几种**设计 方法，是作者刘金琨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**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**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 等专业的教学参考书。
    

作者简介

刘金琨，1965年生，辽宁省大连市瓦房店人。分别于1989年、1994年和1997年获东北大学工学学士、硕士和博士学位。1997-1999年在浙江大学工业控制技术研究所从事博士后研究工作。现为北京航空航天大学控制理论与控制工程专业教授、博士生导师。主要从事控制理论与应用的研究和教学工作。自从从事研究工作以来，主持**自然基金等科研项目10余项，发表学术论文100余篇，出版著作10部。

目录

前言
仿真程序使用说明
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
1.3.1 S函数简介
1.3.2 S函数使用步骤
1.3.3 S函数的基本功能及重要参数设定
1.3.4 S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
3.1.2 RBF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
4.5.2 LMI不等式的设计及分析
4.5.3 不等式的转换
4.5.4 LMI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
7.4.3 LMI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
7.5.1 Pendubot控制问题
7.5.2 Pendubot机械臂建模
7.5.3 Pendubot动力学模型
7.5.4 Pendubot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
**0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

《精通机器人运动规划与控制》 内容简介： 本书系统阐述了现代机器人系统中至关重要的运动规划与控制理论与技术。我们将深入探讨如何让机器人理解并执行复杂任务，从路径规划到精准的轨迹跟踪，再到应对动态环境的挑战。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并提供实用的工程实践指导，使读者能够独立设计和实现高性能的机器人控制系统。 第一部分：机器人运动规划的基础 第一章：机器人运动学与动力学概述 本章将为读者打下坚实的机器人学基础。我们将从机器人运动学的基本概念入手，包括机器人连杆的描述、关节空间的表示、正向运动学和逆向运动学。我们将详细讲解齐次变换矩阵在机器人位姿描述中的应用，并介绍机器人工作空间的概念。 随后，我们将进入机器人动力学的范畴。我们将讨论牛顿-欧拉法和拉格朗日法这两种主流的动力学建模方法，分析不同方法在建模精度和计算效率上的优劣。重点在于理解机器人的惯性力、科里奥利力和离心力、重力以及关节力矩之间的关系。我们还将探讨柔性关节机器人动力学模型的特殊性，并介绍考虑关节柔性的影响。 第二章：路径规划算法 路径规划是机器人自主导航的核心问题。本章将涵盖多种经典的与现代的路径规划算法。 基于搜索的算法： 我们将深入讲解A算法及其变种，分析其在栅格地图或状态空间中的应用。Dijkstra算法作为基础，将是理解A算法的重要铺垫。我们将讨论这些算法的性能评估指标，如搜索效率和路径质量。 基于采样的方法： 快速探索随机树（RRT）及其改进算法，如RRT，因其在连续空间中的高效性而受到广泛关注。我们将详细解析RRT的生成机制，以及RRT如何通过优化路径来提高规划质量。 基于势场的方法： 势场法以其直观性和实时性在避障领域占有重要地位。我们将分析人工势场法的原理，讨论其吸引力与斥力场的构建，并分析其可能遇到的局部最小值问题及其解决方案。 全局路径规划与局部路径规划的结合： 在实际应用中，往往需要结合全局路径规划的全局最优性和局部路径规划的实时避障能力。我们将探讨如何有效地融合不同的规划策略。 第三章：轨迹生成 路径规划解决了“从哪里到哪里”的问题，而轨迹生成则关注“如何以何种速度和姿态”到达目标。本章将聚焦于各种轨迹生成技术。 多项式插值： 我们将讲解如何利用三次、五次多项式在路径点之间生成平滑的速度和加速度曲线，以满足连续性和边界条件的要求。 B样条曲线和NURBS曲线： 这些曲线在生成光滑、可控的运动轨迹方面具有显著优势。我们将介绍B样条和NURBS的基本概念，以及如何在机器人轨迹生成中使用它们。 基于优化方法的轨迹生成： 约束优化在生成满足机器人动力学、关节限制以及避障等多种约束的轨迹方面扮演着重要角色。我们将探讨如何将轨迹生成问题转化为优化问题，并介绍一些常见的求解方法。 时间参数化： 如何为规划好的路径赋予时间信息，从而生成具有特定速度和加速度剖面的轨迹，我们将对此进行详细阐述。 第二部分：机器人控制技术 第四章：PID控制器设计与调优 比例-积分-微分（PID）控制器作为最经典和广泛应用的反馈控制策略，在本章中将得到深入剖析。 PID控制器原理： 我们将详细讲解比例（P）、积分（I）和微分（D）三个环节的作用，以及它们如何共同作用来校正系统的误差。 PID控制器设计： 从理论上讲，我们将探讨如何根据系统的模型特性选择合适的PID参数。 PID控制器调优： 实际应用中，PID参数的调优至关重要。我们将介绍Ziegler-Nichols方法、临界比例法等经典调优方法，并讨论如何通过仿真和实验来优化PID参数，以获得最佳的控制性能。 PID控制器的局限性与改进： 讨论PID控制器在处理非线性系统、时滞系统以及高阶系统时的不足，并介绍一些改进的PID控制策略，如增量式PID、位置式PID以及模糊PID等。 第五章：模型预测控制（MPC） 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，能够显著提升机器人系统的性能，尤其是在面对约束和不确定性时。 MPC基本原理： 我们将深入理解MPC的核心思想，即利用系统的模型预测未来一段时间内的系统行为，并在预测区间内求解最优控制序列。 MPC的预测模型： 讨论如何构建系统的预测模型，包括线性模型和非线性模型，以及如何处理模型不确定性。 MPC的优化问题： 详细解析MPC中的目标函数和约束条件，包括状态约束、输入约束以及输出约束。我们将探讨如何求解这个在线优化问题。 MPC在机器人控制中的应用： 介绍MPC在轨迹跟踪、避障、多机器人协调等方面的应用实例，并分析其相对于传统控制方法的优势。 第六章：反馈线性化与鲁棒控制 对于具有复杂非线性动力学的机器人系统，反馈线性化和鲁棒控制是实现高性能控制的有效手段。 反馈线性化： 我们将从微分几何的角度，介绍状态反馈线性化和输入-状态线性化的概念。重点在于如何通过坐标变换和状态反馈，将非线性系统转化为等效的线性系统，从而利用成熟的线性控制技术。 鲁棒控制基础： 讨论系统不确定性和外部扰动对控制性能的影响，并介绍鲁棒控制的基本思想，即设计一个控制器，使其在不确定性存在的情况下仍能保证系统的稳定性与性能。 H-无穷（H∞）控制： 作为一种经典的鲁棒控制方法，我们将详细讲解H∞控制的原理，包括如何构建不确定性模型，如何设计H∞控制器以最小化系统对扰动的敏感度。 滑模控制（SMC）： 滑模控制以其对模型不确定性和外部扰动的强鲁棒性而闻名。我们将介绍滑模面的设计、滑模律的构造，并分析其存在的抖振现象及其抑制方法。 第七章：智能控制方法 本章将介绍一些将人工智能技术融入机器人控制的智能控制方法。 模糊逻辑控制（FLC）： 介绍模糊逻辑的基本概念，包括模糊化、模糊推理和解模糊。我们将演示如何构建模糊规则库，并将其应用于机器人控制，以处理复杂的、难以建模的系统。 神经网络控制： 探讨神经网络在学习机器人系统模型、逼近非线性函数以及生成控制信号方面的能力。我们将介绍前馈神经网络、循环神经网络等在机器人控制中的应用，并讨论其训练方法。 强化学习（RL）在机器人控制中的应用： 随着计算能力的提升，强化学习在机器人领域展现出强大的潜力。我们将介绍强化学习的基本框架，包括智能体、环境、状态、动作、奖励等概念，并探讨如何利用深度强化学习（DRL）实现机器人的自主学习与决策，例如在抓取、行走等任务中。 第三部分：高级主题与实践 第八章：多机器人协同控制 在许多实际应用中，多个机器人需要协同工作以完成更复杂的任务。本章将关注多机器人系统的协同控制问题。 一致性算法： 介绍如何在分布式环境中，使多个机器人能够就某些状态量（如位置、速度）达成一致。 任务分配与协调： 探讨如何有效地将任务分配给不同的机器人，并协调它们的行动以避免冲突，提高整体效率。 编队控制： 介绍如何使机器人保持特定的相对位置和姿态，形成稳定的编队，用于协同侦察、搬运等任务。 分布式模型预测控制（DMPC）： 将MPC的思想扩展到多机器人系统，实现分布式下的协同优化控制。 第九章：机器人感知与控制的集成 感知是机器人理解环境的基础，而控制则是机器人与环境交互的手段。本章将探讨如何将机器人感知信息有效地集成到控制系统中。 状态估计与滤波： 介绍卡尔曼滤波器（KF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）等滤波算法，用于融合传感器数据，提供准确的机器人状态估计。 视觉伺服控制： 讲解如何利用相机图像信息来驱动机器人的运动，实现精准的定位与抓取。我们将介绍基于特征的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。 传感器融合在控制中的应用： 讨论如何融合来自不同传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）的数据，以增强机器人的环境感知能力，并将其反馈给控制系统。 第十章：机器人仿真平台与实验平台 理论的实现离不开仿真和实验。本章将介绍常用的机器人仿真平台和实验平台，并指导读者如何进行仿真与实验。 主流仿真软件介绍： 详细介绍Gazebo、PyBullet、 CoppeliaSim等机器人仿真软件的特点、功能和使用方法。 仿真环境搭建： 指导读者如何在仿真环境中创建机器人模型、配置传感器、设置环境参数，并进行运动学和动力学仿真。 实验平台搭建与实践： 介绍实际机器人实验平台的构建，包括硬件选型、传感器集成、控制板配置等。 仿真与实验结果分析： 强调仿真结果与实验结果的比对分析，以及如何根据实验反馈优化控制策略。 本书特点： 理论深度与实践广度并重： 本书不仅深入阐述了机器人控制的理论基础，还结合了大量的工程实践案例，为读者提供了一个从理论到实践的完整视角。 算法清晰、逻辑严谨： 各章节的算法讲解清晰明了，数学推导严谨，力求让读者真正理解算法背后的原理。 关注前沿技术： 本书涵盖了模型预测控制、强化学习等机器人控制领域的最新研究进展。 丰富的图示与案例： 大量图示和具体的机器人应用案例，有助于读者更好地理解抽象的理论概念。 适用读者： 本书适合于自动化、机器人、机械工程、计算机科学等相关专业的本科生、研究生，以及从事机器人研发、系统集成、自动化控制工程师等相关工作的专业人士。通过学习本书，读者将能够系统地掌握机器人运动规划与控制的核心技术，为开发高性能、智能化的机器人系统奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地集中在它能否提供一个系统性的学习框架。书名《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》恰好满足了我的这一需求。我希望它不仅仅是零散的知识点介绍，而是能够构成一个完整的知识体系。从“设计”的角度，我推测书中会详细讲解控制系统的分层结构，例如高层决策、中层路径规划和低层轨迹跟踪等。这对于理解一个复杂的机器人系统是如何协同工作的至关重要。我期望书中能深入探讨不同传感器（如编码器、IMU、摄像头）的数据融合与处理，以及如何利用这些信息来估计机器人的状态。在“MATLAB仿真”方面，我希望能看到一些高级的应用，比如如何利用MATLAB的Simulink环境来快速搭建和仿真复杂的控制系统。我期待书中能够演示如何进行参数整定，如何进行鲁棒性分析，以及如何在仿真中模拟各种外部干扰和不确定性，从而使我能够设计出更加可靠和适应性强的控制系统。这种对仿真能力的深度挖掘，能够帮助我更好地应对实际工程中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》触动了我学习机器人控制系统的内在动力。我一直认为，理论学习固然重要，但最终还是要落到实践。而“设计”和“仿真”正是连接理论与实践的桥梁。我希望这本书能够提供一些工程实践中的“软技能”，比如如何进行故障诊断和容错控制的设计，以及如何考虑机器人的安全性问题。在“MATLAB仿真”这块，我希望它不仅仅是给出一些基础的仿真脚本，而是能够引导读者去理解仿真的本质，如何通过仿真来预测真实系统的行为，并从中学习到一些工程上的“窍门”和“技巧”。例如，如何有效地利用MATLAB的工具箱来加速仿真过程，如何进行多目标优化，甚至是如何将仿真模型与实际硬件进行对接（hardware-in-the-loop）。我期待书中能够提供一些案例研究，展示如何利用MATLAB仿真成功解决了实际机器人控制中的难题，这样能够给我带来更多的启发和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就特别吸引我，我一直对机器人技术和控制系统非常感兴趣，尤其是想了解其中的“设计”和“仿真”这两个关键环节。虽然我还没有机会拿到这本书，但从书名“机器人控制系统的设计与MATLAB仿真”以及副标题“电子信息与电气工程技术丛书”来看，它应该是一本非常实用且技术性很强的著作。我设想的内容是，这本书会从机器人控制系统的基本原理出发，循序渐进地讲解如何进行系统设计。这可能包括了对机器人本体结构、传感器选择、执行器匹配以及控制算法设计的详细阐述。我特别期待书中能涵盖不同类型的机器人，比如工业机器人、服务机器人，甚至人形机器人，并且针对它们的特点和应用场景，提出相应的控制系统设计方案。而“MATLAB仿真”部分，我更是翘首以盼，因为MATLAB是工程领域非常强大的仿真工具，我希望这本书能教会我如何利用MATLAB搭建机器人控制系统的模型，进行动态仿真，并通过仿真结果来验证设计的合理性，优化控制参数，甚至在实际制造之前发现并解决潜在的问题。能够学习到如何将理论知识转化为实际的仿真模型，这对于我提升实践能力，理解复杂的控制逻辑非常有帮助。我脑海里浮现的画面是，书中会有大量的图示、公式和MATLAB代码示例，能够帮助我这种动手能力较强的读者快速掌握相关技能，并且能够将学到的知识应用到我的项目开发中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录在网上偶然瞥到，立刻激起了我深入了解的欲望。虽然我还没有深入阅读，但书名《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》已经勾勒出一个清晰的学习路径，仿佛为我指明了方向。我特别关注到“设计”二字，这不仅仅是理论的堆砌，更意味着一种创造和解决问题的过程。我预感这本书会从工程实践的角度出发，带领读者一步步构建一个完整的机器人控制系统。这可能包含了从需求分析、系统架构设计，到具体算法的选择和实现。我期望书中能够详细讲解PID控制、模糊控制、神经网络控制等常见且有效的控制策略，并分析它们在机器人领域各自的优劣势和适用范围。更重要的是，“MATLAB仿真”部分，我寄予了厚望。我希望这本书能成为我通往MATLAB机器人仿真世界的一本“百科全书”。我期待它能提供清晰的步骤和丰富的示例，教会我如何在MATLAB环境中构建机器人模型，包括其动力学模型、运动学模型，以及如何将传感器和执行器集成进去。通过仿真，我希望能直观地看到不同控制算法对机器人运动轨迹、稳定性和响应速度的影响，从而掌握如何通过仿真来优化控制器的设计，提升机器人的性能。这种理论与实践相结合的学习方式，对我来说是极具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择这本书，主要是被“机器人控制系统”和“MATLAB仿真”这两个关键词吸引。这表明了它是一个非常具体且具有实际应用价值的领域。我希望这本书能够引领我进入一个更加广阔的机器人技术世界。从“设计”的角度，我猜想书中会涉及一些前沿的控制技术，比如自适应控制、预测控制，甚至是一些机器学习在机器人控制中的应用。我期待书中能给出清晰的理论解释，并结合具体的机器人应用场景，给出相应的控制策略。而“MATLAB仿真”部分，我希望能够看到一些更深入的内容，比如如何利用MATLAB的Robotics System Toolbox来快速构建和仿真机器人模型，如何进行路径规划和运动控制的仿真，以及如何利用仿真结果来生成控制器代码，为实际部署做好准备。我非常看重这种从理论到仿真，再到初步的代码生成的全流程学习体验。它能够帮助我建立起一个完整的知识链条，为我未来深入研究机器人控制打下坚实的基础。