移动机器人自主控制理论与技术 沈林成 等 9787030304551 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈林成 等 著

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• 机器人学
• 高等教育

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030304551

商品编码：29313567934

包装：平装

出版时间：2011-04-01

基本信息

书名：移动机器人自主控制理论与技术

定价：70.00元

作者：沈林成 等

出版社：科学出版社

出版日期：2011-04-01

ISBN：9787030304551

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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内容提要

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移动机器人技术在工业、农业、军事和交通运输业中具有广泛的应用前景，是国家工业化与信息化进程中的关键技术和重要推动力。由于应用环境和任务的复杂性，提高移动机器人自主行为能力的自主控制理论与技术是当前机器人学研究的前沿和热点领域。本书内容结合作者多年来的研究成果，围绕移动机器人自主控制的若干核心问题展开论述。内容包括空中、地面与水下移动机器人自主控制的新理论、新技术及其应用概况，重点阐述了无人机自主控制、旋翼飞行机器人自主控制、多无人机协同控制、地面无人车辆自主驾驶的关键理论与技术，动力学约束下基于微分平坦的智能车辆轨迹规划、水下机器人仿生流场适应性控制、移动机器人SLAM技术，提高移动机器人自主行为能力的增强学习理论与方法等方面的内容。本书反映了作者在相关领域的*研究工作，具有新颖性、前沿性、理论与应用密切结合的特点。

本书可作为高等学校与科研院所中从事机器人与智能控制、模式识别等专业领域的研究用书，也可作为自动化、计算机领域其他相关专业师生及科研人员的参考用书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能机器人动力学与控制：理论、方法及应用》 内容概述： 本书深入探讨了智能机器人动力学与控制领域的核心理论、先进方法以及实际应用。旨在为读者构建一个全面、系统的知识体系，理解机器人如何感知环境、进行决策并执行复杂任务。全书分为三个主要部分：第一部分聚焦于机器人动力学的建模与分析，第二部分深入研究各类智能控制策略，第三部分则展示了这些理论与技术在机器人实际应用中的落地。 第一部分：机器人动力学建模与分析 本部分为理解机器人运动与交互的基础。我们将从最基础的机器人运动学出发，详细解析连杆机器人、移动机器人等典型系统的运动学正逆解计算。运动学主要关注机器人执行器（如关节、轮子）的运动如何转化为末端执行器（如机械臂末端、机器人本体）的位置和姿态。我们将介绍多种数学表示方法，包括齐次坐标、旋转矩阵、欧拉角、四元数等，并讲解它们在描述机器人位姿时的优劣。 在此基础上，我们将进一步引入机器人动力学。动力学是研究机器人运动状态（如速度、加速度）与作用在机器人上的力（如重力、关节力矩、外力）之间关系的学科。我们将详细推导不同类型的机器人动力学模型，包括基于牛顿-欧拉方法和拉格朗日方程的方法。这两种方法各有侧重，牛顿-欧拉方法更直观，强调力的平衡；拉格朗日方程方法则基于能量守恒原理，推导过程更为系统。我们将分析这些模型在不同机器人结构（如串联机器人、并联机器人）下的特点，并讨论如何处理惯性、科里奥利力、离心力和重力等复杂动力学效应。 理解动力学模型对于设计精确的控制器至关重要。模型的不确定性，例如未知的质量、摩擦以及外部干扰，是机器人控制中的一个普遍挑战。因此，本部分还将介绍不确定性建模的技术，包括参数不确定性、结构不确定性以及外部干扰的建模方法。我们将探讨如何量化这些不确定性，并为后续的鲁棒控制设计奠定基础。 第二部分：智能机器人控制策略 本部分是本书的核心，着重于介绍和分析各种适用于智能机器人的先进控制技术。我们将在经典控制理论的基础上，引入和阐述一系列能够处理非线性、不确定性和动态环境的智能控制方法。 首先，我们将回顾经典的PID（比例-积分-微分）控制原理，并分析其在机器人控制中的适用范围和局限性。接着，我们将深入探讨基于模型的控制方法，如逆动力学控制。逆动力学控制旨在通过计算实现期望的轨迹，但对模型的准确性要求很高。针对模型不确定性问题，我们将介绍自适应控制技术。自适应控制器能够根据机器人的实际表现实时调整控制参数，从而克服模型误差和外部干扰。我们会详细讲解参数自适应律的设计，包括基于Lyapunov稳定性理论的方法，以及在线参数辨识技术。 此外，为了处理机器人系统固有的非线性以及可能出现的奇点问题，我们将引入滑模控制。滑模控制以其对不确定性和扰动的强鲁棒性而闻名，我们将在书中详细阐述滑模面设计、切换律选择等关键技术，并分析其可能存在的抖振现象及其抑制方法。 随着人工智能的发展，机器学习和深度学习在机器人控制领域展现出巨大潜力。本部分还将介绍基于学习的控制方法。我们将讨论监督学习、强化学习在机器人轨迹跟踪、姿态控制以及决策制定方面的应用。特别是强化学习，它能够让机器人通过与环境的交互学习最优控制策略，无需预先知道精确的动力学模型。我们将介绍Q-learning、DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）等主流的强化学习算法，并探讨其在机器人控制中的具体实现思路。 非线性控制技术也是机器人控制的重要组成部分。我们将介绍反馈线性化、模糊逻辑控制、神经网络控制等方法。反馈线性化技术通过巧妙的反馈变换，将非线性系统转化为线性系统进行控制。模糊逻辑控制则模仿人类的模糊推理能力，处理难以用精确数学模型描述的变量。神经网络控制利用神经网络强大的逼全能力，逼近复杂的非线性动态。 最后，在多机器人协同控制方面，我们将探讨分布式控制、集中式控制以及混合控制的策略。对于多机器人系统，协同完成任务需要精密的协调与通信。我们将讨论如何通过一致性算法、博弈论等方法实现多机器人之间的协同感知、路径规划与避障。 第三部分：智能机器人应用实践 本部分将理论与实践相结合，展示本书所介绍的动力学建模与智能控制技术在各种机器人应用中的落地。我们将选取若干典型的机器人应用场景，深入分析如何根据具体需求设计和实现机器人系统。 1. 工业机器人自动化： 详细介绍工业机器人（如机械臂）在装配、焊接、搬运等场景下的控制技术。我们将讨论如何实现高精度的轨迹跟踪，如何处理负载变化带来的动力学变化，以及如何进行人机协作安全控制。对于工业自动化流水线上的协作机器人，我们将重点分析其安全性保障和任务协同机制。 2. 移动机器人导航与避障： 重点阐述移动机器人在未知环境中的自主导航技术。这包括环境感知（如激光雷达、视觉传感器）、地图构建（如SLAM——同步定位与地图构建）、路径规划（如A算法、D Lite算法）以及运动控制。我们将深入分析如何利用本书介绍的控制方法，实现移动机器人在复杂地形下的稳定运动和高效避障。 3. 服务机器人与人机交互： 探讨服务机器人在家庭、医院、公共场所等环境中的应用。我们将关注如何让服务机器人具备更强的环境适应能力，如何实现自然流畅的人机交互，以及如何进行情感识别与响应。这部分将结合多模态感知与控制技术，如语音识别、手势识别与肢体语言理解。 4. 无人机（UAV）的自主飞行与任务执行： 介绍无人机在航拍、巡检、物流配送等领域的应用。我们将分析无人机的气动动力学模型，以及如何利用先进的控制算法实现姿态稳定、航点导航、以及在复杂风场环境下的精准控制。我们将探讨无人机协同飞行的技术，例如编队飞行和协同侦察。 5. 医疗与康复机器人： 关注医疗领域中的机器人应用，如手术机器人、康复机器人等。我们将探讨如何实现高精度、高可靠性的手术操作，以及如何设计能够辅助患者进行康复训练的机器人。这部分将涉及人机共融控制和安全交互的深入研究。 6. 仿生机器人与特种机器人： 简要介绍仿生机器人（如四足机器人、蛇形机器人）以及在特殊环境下工作的特种机器人（如水下机器人、深空探测机器人）的动力学建模与控制挑战。我们将分析这些机器人独特结构带来的控制难题，以及相应的解决方案。 总结： 《智能机器人动力学与控制：理论、方法及应用》力求为读者提供一个从理论到实践的完整学习路径。通过对机器人动力学建模的深入剖析，以及对各种先进智能控制策略的详细阐述，本书将帮助读者理解机器人如何具备“思考”和“行动”的能力。最后，通过丰富的应用案例，读者将能够将所学知识应用于解决实际的机器人工程问题，推动智能机器人技术的不断发展与创新。本书适合从事机器人技术研发、工程应用、以及对智能机器人领域感兴趣的本科生、研究生和工程技术人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的软件工程专业的学生，平时比较关注人工智能和物联网等前沿技术，也经常在一些技术论坛和博客上看到关于移动机器人的讨论，特别是关于它们在物流、仓储、以及一些特殊场景（如灾难救援、太空探索）的应用。我个人对如何构建一个能够独立工作的智能系统非常着迷。我猜想这本书可能会从底层硬件接口、传感器数据融合，到上层的决策规划算法，再到系统集成和测试，都有涉及。我特别期待书中能够详细介绍一些经典的自主控制理论，比如状态机、行为树、或者更现代的基于模型的控制方法，以及它们在移动机器人上的具体应用案例。当然，如果能有相关的实验平台或者仿真环境的介绍，那就更加完美了，这样我就可以在理论学习之余，通过实践来验证和巩固所学知识。

评分☆☆☆☆☆

最近在学习一些关于机器学习算法的知识，也接触了一些关于强化学习的内容，发现这些内容在很多应用领域都有广泛的落地潜力，尤其是在自动驾驶和智能制造方面。我一直对移动机器人的自主导航和路径规划非常感兴趣，感觉这方面的内容与我正在学习的算法有很强的关联性。我希望这本书能够深入探讨如何将这些先进的算法应用到移动机器人上，例如如何让机器人通过传感器数据来理解周围的环境，如何利用深度学习模型来预测和规划最优的运动轨迹，以及如何处理不确定性和动态变化的环境。如果书中能提供一些具体的算法实现框架或者伪代码，那就更好了，这样我不仅能理解理论，还能动手实践，加深对知识的掌握。我对书中关于“自主控制”的理解，不仅仅停留在简单的避障，而是希望看到更高级别的决策能力，比如多机器人协作、任务分配甚至是自主学习和适应新环境的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工业自动化领域工作多年的工程师，我亲眼见证了机器人技术的发展，也深知稳定可靠的自主控制系统对于工业生产的意义。在我们的工厂里，我们一直在探索如何让AGV（自动导引车）等移动设备在复杂多变的生产线上实现更高效、更灵活的自主运行，减少对人工干预的依赖。我希望这本书能提供一些关于机器人运动学和动力学的详细解析，以及如何利用这些知识来设计精确的运动控制算法。同时，我也对书中关于机器人定位、建图（SLAM）和导航的技术细节很感兴趣，因为这些是实现自主导航的基础。此外，如果书中能探讨一些在实际工业环境中可能遇到的挑战，比如传感器噪声、执行器误差、或者突发故障时的应对策略，并提供相应的解决方案，那这本书对我来说将具有非常高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对科学史和技术发展史有着浓厚兴趣的读者。我一直对人类如何一步步攻克技术难关，最终实现诸如“让机器拥有智慧”这样的宏大目标感到好奇。从早期的自动机到如今高度智能化的机器人，这是一个漫长而充满智慧的演进过程。我猜想这本书可能不仅仅会讲解当前最先进的理论和技术，也可能会对移动机器人自主控制领域的发展脉络进行梳理，从早期的概念提出，到关键理论的突破，再到如今技术的广泛应用，形成一个完整的图景。我期待书中能够提及一些里程碑式的技术成就，以及那些为之奋斗的科学家的故事。了解这些，不仅能让我更深刻地理解技术的本质，也能从中汲取灵感，为未来的探索提供方向。我希望这本书能让我看到，机器人自主控制是如何从一个科幻的梦想，逐渐变成触手可及的现实的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种非常专业且严谨的感觉，深蓝色的主色调搭配银色的字体，传递出一种科技感和深度。拿到手中，纸张的质感也相当不错，厚实且有一定的韧性，翻阅起来很舒适，印刷清晰，没有毛边或者模糊不清的字迹，这对于一本技术类的书籍来说非常重要，能够保证阅读的顺畅度和准确性。封底的简介虽然没有具体展开内容，但“移动机器人”、“自主控制”、“理论与技术”这些关键词已经足够吸引我，让我对这本书的潜在价值产生了极大的好奇。我本身对机器人技术就有浓厚的兴趣，尤其是在人工智能日益发展的今天，对机器人如何实现“自主”这一点尤为关注，这本书的出现无疑填补了我在这方面知识体系中的空白。我猜想，书中会详细阐述机器人感知环境、做出决策并执行任务的整个过程，并且会从理论高度进行剖析，同时也会涉及具体的实现技术，这正是我所期待的。