機器人控製係統的設計與MATLAB仿真(基本設計方法)/電子信息與電氣工程技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉金琨 編

圖書標籤:

• 機器人控製
• MATLAB仿真
• 控製係統設計
• 電子信息
• 電氣工程
• 自動化
• 智能控製
• 機器人技術
• 仿真技術
• 工程技術

店鋪： 土星圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302456964

商品編碼：26312176059

開本：16

齣版時間：2016-12-01

基本信息

• 商品名稱：機器人控製係統的設計與MATLAB仿真(基本設計方法)/電子信息與電氣工程技術叢書
• 作者：劉金琨
• 定價：69
• 齣版社：清華大學
• ISBN號：9787302456964

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-12-01
• 印刷時間：2016-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：306
• 字數：486韆字

內容提要

《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真(基本設 計方法)》係統地介紹瞭機械手控製的幾種**設計 方法，是作者劉金琨多年來從事機器人控製係統教學 和科研工作的結晶，同時融入瞭**外同行近年來所 取得的*新成果。
     本書以機械手的控製為論述對象，共包括10章， 分彆介紹瞭**PID控製、神經網絡自適應控製、模 糊自適應控製、迭代學習控製、反演控製、滑模控製 、自適應魯棒控製、末端軌跡及力控製、重復控製設 計方法。每種方法都給齣瞭算法推導、實例分析和相 應的MATLAB仿真設計程序。
     本書各部分內容既相互聯係又相互獨立，讀者可 根據自己的需要選擇學習。本書適用於從事生産過程 自動化、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域工 作的工程技術人員閱讀，也可作為高等院校工業自動 化、自動控製、機械電子、自動化儀錶、計算機應用 等專業的教學參考書。
    

作者簡介

劉金琨，1965年生，遼寜省大連市瓦房店人。分彆於1989年、1994年和1997年獲東北大學工學學士、碩士和博士學位。1997-1999年在浙江大學工業控製技術研究所從事博士後研究工作。現為北京航空航天大學控製理論與控製工程專業教授、博士生導師。主要從事控製理論與應用的研究和教學工作。自從從事研究工作以來，主持**自然基金等科研項目10餘項，發錶學術論文100餘篇，齣版著作10部。

目錄

前言
仿真程序使用說明
第1章 緒論
1.1 機器人控製方法簡介
1.1.1 機器人常用的控製方法
1.1.2 不確定機器人係統的控製
1.2 機器人動力學模型及其結構特性
1.3 基於S函數的Simulink仿真
1.3.1 S函數簡介
1.3.2 S函數使用步驟
1.3.3 S函數的基本功能及重要參數設定
1.3.4 S函數描述實例
第2章 機械手PID控製
2.1 機械手獨立PD控製
2.1.1 控製律設計
2.1.2 收斂性分析
2.1.3 仿真實例
2.2 基於重力補償的機械手PD控製
2.2.1 控製律設計
2.2.2 控製律分析
2.3 基於模型補償的機械手PD控製
2.3.1 係統描述
2.3.2 控製器的設計
2.3.3 仿真實例
參考文獻
第3章 機械手神經網絡自適應控製
3.1 一種簡單的RBF網絡自適應滑模控製
3.1.1 問題描述
3.1.2 RBF網絡原理
3.1.3 控製算法設計與分析
3.1.4 仿真實例
3.2 基於RBF網絡逼近的機械手自適應控製
3.2.1 問題的提齣
3.2.2 基於RBF神經網絡逼近的控製器
3.2.3 針對f(x)中各項分彆進行神經網絡逼近
3.2.4 仿真實例
參考文獻
第4章 機械手模糊自適應控製
4.1 單力臂機械手直接自適應模糊控製
4.1.1 問題描述
4.1.2 模糊控製器的設計
4.1.3 自適應律的設計
4.1.4 仿真實例
4.2 單力臂機械手間接自適應模糊控製
4.2.1 問題描述
4.2.2 自適應模糊滑模控製器設計
4.2.3 穩定性分析
4.2.4 仿真實例
4.3 單級倒立擺的監督模糊控製
4.3.1 模糊係統的設計
4.3.2 模糊監督控製器的設計
4.3.3 穩定性分析
4.3.4 仿真實例
4.4 基於模糊補償的機械手自適應模糊控製
4.4.1 係統描述
4.4.2 基於傳統模糊補償的控製
4.4.3 基於模型信息已知的模糊補償控製
4.4.4 仿真實例
4.5 基於綫性矩陣不等式的單級倒立擺T�睸模糊控製
4.5.1 基於LMI的T�睸型模糊係統控製器設計
4.5.2 LMI不等式的設計及分析
4.5.3 不等式的轉換
4.5.4 LMI設計實例說明
4.5.5 單級倒立擺的T�睸模型模糊控製
參考文獻
第5章 機械手迭代學習控製及重復控製
5.1 迭代學習控製的數學基礎
5.1.1 矩陣的跡及初等性質
5.1.2 嚮量範數和矩陣範數
5.2 迭代學習控製方法介紹
5.2.1 迭代學習控製基本原理
5.2.2 基本的迭代學習控製算法
5.2.3 迭代學習控製主要分析方法
5.2.4 迭代學習控製的關鍵技術
5.3 機械手軌跡跟蹤迭代學習控製仿真實例
5.3.1 控製器設計
5.3.2 仿真實例
5.4 綫性時變連續係統迭代學習控製
5.4.1 係統描述
5.4.2 控製器設計及收斂性分析
5.4.3 仿真實例
5.5 任意初始狀態下的迭代學習控製
5.5.1 問題的提齣
5.5.2 控製器的設計
5.5.3 仿真實例
參考文獻
第6章 機械手反演控製
6.1 簡單反演控製器設計
6.1.1 基本原理
6.1.2 仿真實例
6.2 單關節機械手的反演控製
6.2.1 係統描述
6.2.2 反演控製器設計
6.2.3 仿真實例
6.3 雙耦閤電機的反演控製
6.3.1 係統描述
6.3.2 反演控製器設計
6.3.3 仿真實例
參考文獻
第7章 機械手滑模控製
7.1 機械手動力學模型及特性
7.2 基於計算力矩法的滑模控製
7.2.1 係統描述
7.2.2 控製律設計
7.2.3 仿真實例
7.3 基於輸入輸齣穩定性理論的滑模控製
7.3.1 係統描述
7.3.2 控製律設計
7.3.3 仿真實例
7.4 基於LMI的指數收斂非綫性乾擾觀測器的控製
7.4.1 非綫性乾擾觀測器的問題描述
7.4.2 非綫性乾擾觀測器的設計
7.4.3 LMI不等式的求解
7.4.4 計算力矩法的滑模控製
7.4.5 仿真實例
7.5 欠驅動兩杆機械臂Pendubot滑模控製
7.5.1 Pendubot控製問題
7.5.2 Pendubot機械臂建模
7.5.3 Pendubot動力學模型
7.5.4 Pendubot模型的分析
7.5.5 滑模控製律設計
7.5.6 閉環穩定性分析
7.5.7 基於Hurwitz的參數設計
7.5.8 仿真實例
參考文獻
第8章 機械手自適應魯棒控製
8.1 單力臂機械係統的魯棒自適應控製
8.1.1 問題描述
8.1.2 魯棒模型參考自適應控製
8.1.3 仿真實例
8.2 二級倒立擺的H∞魯棒控製
8.2.1 係統的描述
8.2.2 基於LMI的控製律的設計
8.2.3 二級倒立擺係統的描述
8.2.4 仿真實例
參考文獻
第9章 機械手末端軌跡及力的連續切換滑模控製
9.1 基於雙麯正切函數切換的滑模控製
9.1.1 雙麯正切函數的特性
9.1.2 仿真實例
9.1.3 基於雙麯正切函數的滑模控製
9.1.4 仿真實例
9.2 基於位置動力學模型的機械手末端軌跡滑模控製
9.2.1 工作空間直角坐標與關節角位置的轉換
9.2.2 機械手在工作空間的建模
9.2.3 滑模控製器的設計
9.2.4 仿真實例
9.3 基於角度動力學模型的機械手末端軌跡滑模控製
9.3.1 機械手在工作空間的建模
9.3.2 工作空間直角坐標與關節角位置的轉換
9.3.3 滑模控製器的設計
9.3.4 仿真實例
9.4 工作空間中雙關節機械手末端的阻抗滑模控製
9.4.1 問題的提齣
9.4.2 阻抗模型的建立
9.4.3 滑模控製器的設計
9.4.4 仿真實例
9.5 受約束條件下雙關節機械手末端力及關節角度的滑模控製
9.5.1 問題的提齣
9.5.2 模型的降階
9.5.3 控製律的設計
9.5.4 穩定性分析
9.5.5 仿真實例
參考文獻
**0章 重復控製基本原理及設計方法
10.1 重復控製的基本原理
10.1.1 重復控製的理論基礎
10.1.2 基本的重復控製係統結構
10.1.3 基本重復控製係統穩定性分析
10.1.4 仿真實例
10.2 一種具有多路周期指令信號的數字重復控製
10.2.1 係統的結構
10.2.2 重復控製器的設計
10.2.3 仿真實例
參考文獻

《精通機器人運動規劃與控製》 內容簡介： 本書係統闡述瞭現代機器人係統中至關重要的運動規劃與控製理論與技術。我們將深入探討如何讓機器人理解並執行復雜任務，從路徑規劃到精準的軌跡跟蹤，再到應對動態環境的挑戰。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，並提供實用的工程實踐指導，使讀者能夠獨立設計和實現高性能的機器人控製係統。 第一部分：機器人運動規劃的基礎 第一章：機器人運動學與動力學概述 本章將為讀者打下堅實的機器人學基礎。我們將從機器人運動學的基本概念入手，包括機器人連杆的描述、關節空間的錶示、正嚮運動學和逆嚮運動學。我們將詳細講解齊次變換矩陣在機器人位姿描述中的應用，並介紹機器人工作空間的概念。 隨後，我們將進入機器人動力學的範疇。我們將討論牛頓-歐拉法和拉格朗日法這兩種主流的動力學建模方法，分析不同方法在建模精度和計算效率上的優劣。重點在於理解機器人的慣性力、科裏奧利力和離心力、重力以及關節力矩之間的關係。我們還將探討柔性關節機器人動力學模型的特殊性，並介紹考慮關節柔性的影響。 第二章：路徑規劃算法 路徑規劃是機器人自主導航的核心問題。本章將涵蓋多種經典的與現代的路徑規劃算法。 基於搜索的算法： 我們將深入講解A算法及其變種，分析其在柵格地圖或狀態空間中的應用。Dijkstra算法作為基礎，將是理解A算法的重要鋪墊。我們將討論這些算法的性能評估指標，如搜索效率和路徑質量。 基於采樣的方法： 快速探索隨機樹（RRT）及其改進算法，如RRT，因其在連續空間中的高效性而受到廣泛關注。我們將詳細解析RRT的生成機製，以及RRT如何通過優化路徑來提高規劃質量。 基於勢場的方法： 勢場法以其直觀性和實時性在避障領域占有重要地位。我們將分析人工勢場法的原理，討論其吸引力與斥力場的構建，並分析其可能遇到的局部最小值問題及其解決方案。 全局路徑規劃與局部路徑規劃的結閤： 在實際應用中，往往需要結閤全局路徑規劃的全局最優性和局部路徑規劃的實時避障能力。我們將探討如何有效地融閤不同的規劃策略。 第三章：軌跡生成 路徑規劃解決瞭“從哪裏到哪裏”的問題，而軌跡生成則關注“如何以何種速度和姿態”到達目標。本章將聚焦於各種軌跡生成技術。 多項式插值： 我們將講解如何利用三次、五次多項式在路徑點之間生成平滑的速度和加速度麯綫，以滿足連續性和邊界條件的要求。 B樣條麯綫和NURBS麯綫： 這些麯綫在生成光滑、可控的運動軌跡方麵具有顯著優勢。我們將介紹B樣條和NURBS的基本概念，以及如何在機器人軌跡生成中使用它們。 基於優化方法的軌跡生成： 約束優化在生成滿足機器人動力學、關節限製以及避障等多種約束的軌跡方麵扮演著重要角色。我們將探討如何將軌跡生成問題轉化為優化問題，並介紹一些常見的求解方法。 時間參數化： 如何為規劃好的路徑賦予時間信息，從而生成具有特定速度和加速度剖麵的軌跡，我們將對此進行詳細闡述。 第二部分：機器人控製技術 第四章：PID控製器設計與調優 比例-積分-微分（PID）控製器作為最經典和廣泛應用的反饋控製策略，在本章中將得到深入剖析。 PID控製器原理： 我們將詳細講解比例（P）、積分（I）和微分（D）三個環節的作用，以及它們如何共同作用來校正係統的誤差。 PID控製器設計： 從理論上講，我們將探討如何根據係統的模型特性選擇閤適的PID參數。 PID控製器調優： 實際應用中，PID參數的調優至關重要。我們將介紹Ziegler-Nichols方法、臨界比例法等經典調優方法，並討論如何通過仿真和實驗來優化PID參數，以獲得最佳的控製性能。 PID控製器的局限性與改進： 討論PID控製器在處理非綫性係統、時滯係統以及高階係統時的不足，並介紹一些改進的PID控製策略，如增量式PID、位置式PID以及模糊PID等。 第五章：模型預測控製（MPC） 模型預測控製（MPC）是一種先進的控製策略，能夠顯著提升機器人係統的性能，尤其是在麵對約束和不確定性時。 MPC基本原理： 我們將深入理解MPC的核心思想，即利用係統的模型預測未來一段時間內的係統行為，並在預測區間內求解最優控製序列。 MPC的預測模型： 討論如何構建係統的預測模型，包括綫性模型和非綫性模型，以及如何處理模型不確定性。 MPC的優化問題： 詳細解析MPC中的目標函數和約束條件，包括狀態約束、輸入約束以及輸齣約束。我們將探討如何求解這個在綫優化問題。 MPC在機器人控製中的應用： 介紹MPC在軌跡跟蹤、避障、多機器人協調等方麵的應用實例，並分析其相對於傳統控製方法的優勢。 第六章：反饋綫性化與魯棒控製 對於具有復雜非綫性動力學的機器人係統，反饋綫性化和魯棒控製是實現高性能控製的有效手段。 反饋綫性化： 我們將從微分幾何的角度，介紹狀態反饋綫性化和輸入-狀態綫性化的概念。重點在於如何通過坐標變換和狀態反饋，將非綫性係統轉化為等效的綫性係統，從而利用成熟的綫性控製技術。 魯棒控製基礎： 討論係統不確定性和外部擾動對控製性能的影響，並介紹魯棒控製的基本思想，即設計一個控製器，使其在不確定性存在的情況下仍能保證係統的穩定性與性能。 H-無窮（H∞）控製： 作為一種經典的魯棒控製方法，我們將詳細講解H∞控製的原理，包括如何構建不確定性模型，如何設計H∞控製器以最小化係統對擾動的敏感度。 滑模控製（SMC）： 滑模控製以其對模型不確定性和外部擾動的強魯棒性而聞名。我們將介紹滑模麵的設計、滑模律的構造，並分析其存在的抖振現象及其抑製方法。 第七章：智能控製方法 本章將介紹一些將人工智能技術融入機器人控製的智能控製方法。 模糊邏輯控製（FLC）： 介紹模糊邏輯的基本概念，包括模糊化、模糊推理和解模糊。我們將演示如何構建模糊規則庫，並將其應用於機器人控製，以處理復雜的、難以建模的係統。 神經網絡控製： 探討神經網絡在學習機器人係統模型、逼近非綫性函數以及生成控製信號方麵的能力。我們將介紹前饋神經網絡、循環神經網絡等在機器人控製中的應用，並討論其訓練方法。 強化學習（RL）在機器人控製中的應用： 隨著計算能力的提升，強化學習在機器人領域展現齣強大的潛力。我們將介紹強化學習的基本框架，包括智能體、環境、狀態、動作、奬勵等概念，並探討如何利用深度強化學習（DRL）實現機器人的自主學習與決策，例如在抓取、行走等任務中。 第三部分：高級主題與實踐 第八章：多機器人協同控製 在許多實際應用中，多個機器人需要協同工作以完成更復雜的任務。本章將關注多機器人係統的協同控製問題。 一緻性算法： 介紹如何在分布式環境中，使多個機器人能夠就某些狀態量（如位置、速度）達成一緻。 任務分配與協調： 探討如何有效地將任務分配給不同的機器人，並協調它們的行動以避免衝突，提高整體效率。 編隊控製： 介紹如何使機器人保持特定的相對位置和姿態，形成穩定的編隊，用於協同偵察、搬運等任務。 分布式模型預測控製（DMPC）： 將MPC的思想擴展到多機器人係統，實現分布式下的協同優化控製。 第九章：機器人感知與控製的集成 感知是機器人理解環境的基礎，而控製則是機器人與環境交互的手段。本章將探討如何將機器人感知信息有效地集成到控製係統中。 狀態估計與濾波： 介紹卡爾曼濾波器（KF）、擴展卡爾曼濾波器（EKF）、無跡卡爾曼濾波器（UKF）等濾波算法，用於融閤傳感器數據，提供準確的機器人狀態估計。 視覺伺服控製： 講解如何利用相機圖像信息來驅動機器人的運動，實現精準的定位與抓取。我們將介紹基於特徵的視覺伺服和基於圖像的視覺伺服。 傳感器融閤在控製中的應用： 討論如何融閤來自不同傳感器（如激光雷達、攝像頭、IMU）的數據，以增強機器人的環境感知能力，並將其反饋給控製係統。 第十章：機器人仿真平颱與實驗平颱 理論的實現離不開仿真和實驗。本章將介紹常用的機器人仿真平颱和實驗平颱，並指導讀者如何進行仿真與實驗。 主流仿真軟件介紹： 詳細介紹Gazebo、PyBullet、 CoppeliaSim等機器人仿真軟件的特點、功能和使用方法。 仿真環境搭建： 指導讀者如何在仿真環境中創建機器人模型、配置傳感器、設置環境參數，並進行運動學和動力學仿真。 實驗平颱搭建與實踐： 介紹實際機器人實驗平颱的構建，包括硬件選型、傳感器集成、控製闆配置等。 仿真與實驗結果分析： 強調仿真結果與實驗結果的比對分析，以及如何根據實驗反饋優化控製策略。 本書特點： 理論深度與實踐廣度並重： 本書不僅深入闡述瞭機器人控製的理論基礎，還結閤瞭大量的工程實踐案例，為讀者提供瞭一個從理論到實踐的完整視角。 算法清晰、邏輯嚴謹： 各章節的算法講解清晰明瞭，數學推導嚴謹，力求讓讀者真正理解算法背後的原理。 關注前沿技術： 本書涵蓋瞭模型預測控製、強化學習等機器人控製領域的最新研究進展。 豐富的圖示與案例： 大量圖示和具體的機器人應用案例，有助於讀者更好地理解抽象的理論概念。 適用讀者： 本書適閤於自動化、機器人、機械工程、計算機科學等相關專業的本科生、研究生，以及從事機器人研發、係統集成、自動化控製工程師等相關工作的專業人士。通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握機器人運動規劃與控製的核心技術，為開發高性能、智能化的機器人係統奠定堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就特彆吸引我，我一直對機器人技術和控製係統非常感興趣，尤其是想瞭解其中的“設計”和“仿真”這兩個關鍵環節。雖然我還沒有機會拿到這本書，但從書名“機器人控製係統的設計與MATLAB仿真”以及副標題“電子信息與電氣工程技術叢書”來看，它應該是一本非常實用且技術性很強的著作。我設想的內容是，這本書會從機器人控製係統的基本原理齣發，循序漸進地講解如何進行係統設計。這可能包括瞭對機器人本體結構、傳感器選擇、執行器匹配以及控製算法設計的詳細闡述。我特彆期待書中能涵蓋不同類型的機器人，比如工業機器人、服務機器人，甚至人形機器人，並且針對它們的特點和應用場景，提齣相應的控製係統設計方案。而“MATLAB仿真”部分，我更是翹首以盼，因為MATLAB是工程領域非常強大的仿真工具，我希望這本書能教會我如何利用MATLAB搭建機器人控製係統的模型，進行動態仿真，並通過仿真結果來驗證設計的閤理性，優化控製參數，甚至在實際製造之前發現並解決潛在的問題。能夠學習到如何將理論知識轉化為實際的仿真模型，這對於我提升實踐能力，理解復雜的控製邏輯非常有幫助。我腦海裏浮現的畫麵是，書中會有大量的圖示、公式和MATLAB代碼示例，能夠幫助我這種動手能力較強的讀者快速掌握相關技能，並且能夠將學到的知識應用到我的項目開發中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》觸動瞭我學習機器人控製係統的內在動力。我一直認為，理論學習固然重要，但最終還是要落到實踐。而“設計”和“仿真”正是連接理論與實踐的橋梁。我希望這本書能夠提供一些工程實踐中的“軟技能”，比如如何進行故障診斷和容錯控製的設計，以及如何考慮機器人的安全性問題。在“MATLAB仿真”這塊，我希望它不僅僅是給齣一些基礎的仿真腳本，而是能夠引導讀者去理解仿真的本質，如何通過仿真來預測真實係統的行為，並從中學習到一些工程上的“竅門”和“技巧”。例如，如何有效地利用MATLAB的工具箱來加速仿真過程，如何進行多目標優化，甚至是如何將仿真模型與實際硬件進行對接（hardware-in-the-loop）。我期待書中能夠提供一些案例研究，展示如何利用MATLAB仿真成功解決瞭實際機器人控製中的難題，這樣能夠給我帶來更多的啓發和信心。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多地集中在它能否提供一個係統性的學習框架。書名《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》恰好滿足瞭我的這一需求。我希望它不僅僅是零散的知識點介紹，而是能夠構成一個完整的知識體係。從“設計”的角度，我推測書中會詳細講解控製係統的分層結構，例如高層決策、中層路徑規劃和低層軌跡跟蹤等。這對於理解一個復雜的機器人係統是如何協同工作的至關重要。我期望書中能深入探討不同傳感器（如編碼器、IMU、攝像頭）的數據融閤與處理，以及如何利用這些信息來估計機器人的狀態。在“MATLAB仿真”方麵，我希望能看到一些高級的應用，比如如何利用MATLAB的Simulink環境來快速搭建和仿真復雜的控製係統。我期待書中能夠演示如何進行參數整定，如何進行魯棒性分析，以及如何在仿真中模擬各種外部乾擾和不確定性，從而使我能夠設計齣更加可靠和適應性強的控製係統。這種對仿真能力的深度挖掘，能夠幫助我更好地應對實際工程中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的目錄在網上偶然瞥到，立刻激起瞭我深入瞭解的欲望。雖然我還沒有深入閱讀，但書名《機器人控製係統的設計與MATLAB仿真》已經勾勒齣一個清晰的學習路徑，仿佛為我指明瞭方嚮。我特彆關注到“設計”二字，這不僅僅是理論的堆砌，更意味著一種創造和解決問題的過程。我預感這本書會從工程實踐的角度齣發，帶領讀者一步步構建一個完整的機器人控製係統。這可能包含瞭從需求分析、係統架構設計，到具體算法的選擇和實現。我期望書中能夠詳細講解PID控製、模糊控製、神經網絡控製等常見且有效的控製策略，並分析它們在機器人領域各自的優劣勢和適用範圍。更重要的是，“MATLAB仿真”部分，我寄予瞭厚望。我希望這本書能成為我通往MATLAB機器人仿真世界的一本“百科全書”。我期待它能提供清晰的步驟和豐富的示例，教會我如何在MATLAB環境中構建機器人模型，包括其動力學模型、運動學模型，以及如何將傳感器和執行器集成進去。通過仿真，我希望能直觀地看到不同控製算法對機器人運動軌跡、穩定性和響應速度的影響，從而掌握如何通過仿真來優化控製器的設計，提升機器人的性能。這種理論與實踐相結閤的學習方式，對我來說是極具吸引力的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我選擇這本書，主要是被“機器人控製係統”和“MATLAB仿真”這兩個關鍵詞吸引。這錶明瞭它是一個非常具體且具有實際應用價值的領域。我希望這本書能夠引領我進入一個更加廣闊的機器人技術世界。從“設計”的角度，我猜想書中會涉及一些前沿的控製技術，比如自適應控製、預測控製，甚至是一些機器學習在機器人控製中的應用。我期待書中能給齣清晰的理論解釋，並結閤具體的機器人應用場景，給齣相應的控製策略。而“MATLAB仿真”部分，我希望能夠看到一些更深入的內容，比如如何利用MATLAB的Robotics System Toolbox來快速構建和仿真機器人模型，如何進行路徑規劃和運動控製的仿真，以及如何利用仿真結果來生成控製器代碼，為實際部署做好準備。我非常看重這種從理論到仿真，再到初步的代碼生成的全流程學習體驗。它能夠幫助我建立起一個完整的知識鏈條，為我未來深入研究機器人控製打下堅實的基礎。