机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/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 著

图书标签:

• 机器人控制
• MATLAB仿真
• 控制系统设计
• 先进控制
• 电子信息
• 电气工程
• 智能控制
• 机器人技术
• 仿真技术
• 工程技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302470083

版次：1

商品编码：12244915

包装：平装

丛书名： 电子信息与电气工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：485

字数：743000

编辑推荐

适读人群 ：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

　　《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/电子信息与电气工程技术丛书》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，并删除、增加和更新了部分内容。全书共分为两册，本书为上册，即“基本设计方法”部分。本书共分10章，包括先进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、末端轨迹及力控制及重复控制设计方法。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB设计仿真程序。本书特色如下：
　　(1)控制算法重点置于基础理论分析，针对机械手基本控制算法进行了深入剖析。
　　(2)针对每种控制算法，均给出了完整的MATLAB仿真程序，同时也给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。
　　(3)从应用的角度出发，理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。
　　(4)《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/电子信息与电气工程技术丛书》中介绍的各种控制算法及应用实例非常完整，程序结构设计简单明了，便于自学和进一步开发。
　　程序下载：全部仿真代码可到清华大学出版社网站本书页面下载。

内容简介

　　《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/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。
　　《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/电子信息与电气工程技术丛书》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。《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/电子信息与电气工程技术丛书》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。
　　《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/电子信息与电气工程技术丛书》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。《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法/电子信息与电气工程技术丛书》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。

目录

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最优轨迹的设计
3.3单关节机械手最优轨迹控制
3.3.1问题的提出
3.3.2最优轨迹的优化
3.3.3仿真实例
3.4双关节机械手最优轨迹控制
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�
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�
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

精彩书摘

第5章机械手自适应迭代学习控制
迭代学习控制是通过迭代修正改善某种控制目标，它的算法较为简单，且能在给定的时间范围内实现未知对象实际运行轨迹以高精度跟踪给定期望轨迹，且不依赖系统的精确数学模型。因而一经推出，就在机器人控制领域得到了广泛的运用。
迭代学习控制(ILC,iterative learning control)是智能控制中具有严格数学描述的一个分支。1984年，Arimoto［1］等人提出了迭代学习控制的概念，该控制方法适合于具有重复运动性质的被控对象，它不依赖于系统的精确数学模型，能以非常简单的方式处理不确定度相当高的非线性强耦合动态系统。目前,迭代学习控制在学习算法、收敛性、鲁棒性、学习速度及工程应用研究上取得了巨大的进展［2,3］。
5.1控制器增益自适应整定的机械手迭代学习控制
本节通过对文献［4］的控制方法进行详细推导及仿真分析，研究一类机械手力臂自适应迭代学习控制的设计方法。并针对该控制算法存在的问题，提出了相应的改进算法。
5.1.1问题的提出
考虑n关节机械手，其动态方程如下：
D(qj(t))q¨j(t)+C(qj(t),
q·j(t))q·j(t)+G(qj(t),q·j(t))+Ta(t)
=Tj(t)(5.1)
其中j为迭代次数，t∈［0,tf］，q·j(t)∈Rn和
q¨j(t)∈Rn分别为关节角度，角速度和角加速度，D(qj(t))∈Rn×n为惯性项，C(qj(t),q·j(t))q·j(t)∈Rn表示离心力和哥氏力，G(qj(t),q·j(t))∈Rn为重力加摩擦力项，Ta(t)∈Rn为可重复的未知干扰，Tj(t)∈Rn为控制输入。
……

前言/序言

有关机器人控制理论及其工程应用，近年来已有大量的论文发表。作者多年来一直从事控制理论及应用方面的教学和研究工作，为了促进机器人控制和自动化技术的进步，反映机器人控制设计与应用中的最新研究成果，并使广大研究人员和工程技术人员能够了解、掌握和应用这一领域的最新技术，学会用MATLAB语言进行各种机器人控制算法的分析和设计，作者编写了这本书，以抛砖引玉，供广大读者学习参考。
本书是作者在总结多年研究成果的基础上，进一步理论化、系统化、规范化、实用化而成的，其特点是：
（1） 控制算法取材新颖，内容先进，重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍有潜力的新思想、新方法和新技术，取材着重于基本概念、基本理论和基本方法。
（2） 针对每种控制算法，给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。
（3） 着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及其结果分析，为读者提供了有益的借鉴。
（4） 所给出的各种控制算法完整，程序结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。
（5） 书中介绍的方法不局限于机械手的控制，同时也适合于解决运动控制领域其他背景的控制问题。
本书主要以机械手为被控对象，此外，为了介绍一些新的运动控制方法，本书还以机械系统、电机、倒立摆和四旋翼飞行器为被控对象来辅助说明。
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。本书以电机、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，其中第1~第2章以单入单出的电机为被控对象，其中第1章介绍了控制系统输出受限的设计方法，第2章介绍了控制系统输入受限的设计方法，第3章介绍了基于轨迹规划的双关节机械手控制的设计方法，第4章介绍了机械手模糊自适应反演控制的设计方法，第5章介绍了基于迭代学习算法的机械手控制方法，第6章介绍了柔性机械手反演及动态面控制的设计方法，第7章介绍了柔性机械臂分布式参数建模和边界控制设计方法，第8章介绍了基于反演控制和迭代学习理论的移动机器人轨迹跟踪控制方法，第9章和第10章介绍了基于双闭环控制系统的设计方法，其中第9章介绍了移动机器人双环轨迹跟踪控制方法，第10章介绍了四旋翼飞行器轨迹控制方法，第11章和第12章分别介绍了基于线性矩阵不等式的控制系统设计方法和倒立摆T�睸模糊控制方法，第13章介绍了执行器容错控制方法。
书中介绍的控制方法有些选自于高水平国际杂志和著作中的经典控制方法，并对其中的一些算法进行了修正或补充。通过对一些典型控制器设计方法较详细的理论分析和仿真分析，使一些深奥的控制理论易于掌握，为读者的深入研究打下基础。
本书是基于当前的MATLAB环境本书采用的MATLAB为英文版，故书中仿真图为英文。下开发的，各个章节的内容具有很强的独立性，读者可以结合自己的方向深入地进行研究。
由于作者水平有限，书中难免存在一些不足和错误之处，真诚欢迎广大读者批评指正。若读者有指正或需与作者商讨，或对控制算法及仿真程序有疑问，可通过电子邮件ljk@buaa.edu.cn与作者联系。相信通过与广大同行的交流，作者会得到许多新的有益的建议，从而将本书写得更好。
刘金琨
2017年7月于北京航空航天大学

《机器人控制：理论、实践与前沿技术》 本书深入探讨机器人控制系统的核心理论、关键技术及其在实际应用中的挑战与解决方案。从基础的运动学与动力学建模，到高级的感知、规划与执行一体化控制，本书为读者勾勒出一幅全面的机器人控制蓝图。全书旨在提供一个严谨而富有洞察力的视角，帮助读者理解如何设计、实现和优化各类机器人系统的控制策略，以应对日益复杂的工业、服务及科研需求。 第一部分：机器人控制系统基础 本部分将从最根本的层面入手，为读者奠定坚实的理论基础。 第一章：机器人运动学与动力学基础 1.1 连杆机器人运动学 1.1.1 齐次坐标与变换矩阵：详细介绍使用齐次坐标表示机器人关节与末端执行器的空间位姿，并阐述齐次变换矩阵在描述机器人姿态与位置转换中的作用。将涵盖平移、旋转以及复合变换的数学表达。 1.1.2 机器人正运动学：讲解如何根据机器人各关节的位姿参数（如关节角度或滑移量），利用变换矩阵的乘积，推导出机器人末端执行器的绝对位姿。通过解析不同类型机器人（如SCARA、D-H参数模型）的正运动学推导过程，帮助读者理解关节变量与末端执行器位姿之间的映射关系。 1.1.3 机器人逆运动学：深入研究如何根据给定的末端执行器目标位姿，计算出满足该位姿所需的各关节变量。将分析解析法（如几何法、代数法）和数值法（如雅可比法、牛顿-拉夫逊法）的原理、优缺点及适用范围，并讨论多解性、奇异位形等问题。 1.1.4 雅可比矩阵及其应用：定义并推导机器人雅可比矩阵，阐述其在关联关节速度与末端执行器线速度、角速度之间的关系。分析雅可比矩阵的几何意义，以及在速度控制、奇异性检测、力控制等方面的应用。 1.2 机器人动力学 1.2.1 牛顿-欧拉法：介绍基于牛顿第二定律和欧拉方程的动力学建模方法。详细讲解如何从末端执行器开始，逐级向前计算连杆的力和力矩，最终得到关节力矩。分析其计算效率和直观性。 1.2.2 拉格朗日法：阐述基于虚功原理和拉格朗日方程的动力学建模方法。介绍动能和势能的计算，以及如何推导出机器人关节力矩与关节加速度、速度、位姿之间的动力学方程。对比牛顿-欧拉法，分析其优势和劣势。 1.2.3 动力学方程的形式：展示机器人动力学方程的标准形式 $M(q)ddot{q} + C(q, dot{q})dot{q} + G(q) = au$。详细解释其中各项的含义：惯性矩阵 $M(q)$、科里奥利力与离心力项 $C(q, dot{q})$、重力项 $G(q)$ 以及关节力矩 $ au$。 1.2.4 运动学与动力学间的耦合：探讨在复杂机器人系统中，运动学约束如何影响动力学行为，以及动力学参数如何影响运动的精确性。 第二章：机器人控制器的基本原理 2.1 PID 控制器 2.1.1 比例、积分、微分控制原理：详细阐述PID控制器中比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节的作用。解释它们如何分别响应误差的大小、累积误差以及误差的变化率，以实现对系统输出的调节。 2.1.2 PID 参数整定方法：介绍常用的PID参数整定方法，包括试凑法、临界比例法、衰减振荡法，以及更系统化的Ziegler-Nichols方法。分析不同方法的适用场景和局限性。 2.1.3 机器人控制中的PID应用：举例说明PID控制器在机器人关节位置控制、速度控制以及力控制等方面的具体实现与调试过程，并讨论其在实际应用中的局限性（如对非线性、时变系统的鲁棒性不足）。 2.2 状态空间控制 2.2.1 状态空间模型：介绍系统的状态空间表示方法，即使用一组一阶微分方程来描述系统的动态行为。讲解状态向量、状态方程和输出方程的含义。 2.2.2 线性二次调节器（LQR）：阐述LQR控制器的设计原理，通过最小化二次型性能指标来获得最优的线性状态反馈增益。讨论其在系统稳定性和性能指标权衡上的优势。 2.2.3 可控性与可观性：定义并分析系统的可控性和可观性。解释这两个概念对于状态空间控制器设计的重要性，以及如何通过相关矩阵来判断系统的可控性和可观性。 2.2.4 状态观测器：介绍状态观测器的概念与设计，当系统状态不能直接测量时，如何利用系统的输入输出信息来估计系统的状态。重点介绍Luenberger观测器。 2.3 前馈控制与反馈控制的结合 2.3.1 前馈控制的原理与优势：讲解前馈控制如何利用系统的模型信息来预测并补偿系统的不确定性或已知干扰，从而提高系统的响应速度和精度。 2.3.2 前馈与反馈的协同设计：分析如何将前馈控制与反馈控制相结合，以充分发挥各自的优势。例如，在前馈控制提供基础补偿的同时，反馈控制处理残余误差和外部干扰。 第二部分：高级机器人控制技术 本部分将深入探讨更复杂的机器人控制策略，以应对更具挑战性的应用场景。 第三章：机器人运动规划与轨迹生成 3.1 任务空间与关节空间规划 3.1.1 运动学约束下的规划：讨论在考虑机器人运动学限制（如关节限位、速度限位）下的路径规划问题。 3.1.2 动力学约束下的规划：讲解在考虑机器人动力学特性（如惯性、关节力矩限制）下的轨迹生成。分析动力学对路径可行性的影响。 3.2 常用轨迹生成方法 3.2.1 多项式插值：介绍如何使用多项式（如三次、五次多项式）来生成平滑的关节轨迹，以满足位置、速度和加速度的连续性要求。 3.2.2 参数化曲线：探讨使用B样条、NURBS等参数化曲线进行轨迹生成的方法，以获得更灵活的路径形状和控制。 3.2.3 基于优化的轨迹生成：介绍利用优化算法（如二次规划）来生成最优轨迹，以最小化能量消耗、运动时间或其他性能指标。 3.3 避障规划 3.3.1 全局避障方法：阐述基于地图的全局路径规划算法，如A算法、D Lite算法，以及它们在静态环境中的应用。 3.3.2 局部避障方法：介绍动态窗口法（DWA）、人工势场法等局部避障算法，用于在未知或动态环境中实时规避障碍物。 3.3.3 混合式避障策略：探讨如何结合全局与局部避障方法，以实现鲁棒的运动规划。 第四章：机器人感知与感知反馈控制 4.1 传感器技术与数据融合 4.1.1 视觉传感器：介绍相机、深度相机等视觉传感器的工作原理，以及图像处理技术在机器人感知中的应用。 4.1.2 激光雷达（LiDAR）：阐述LiDAR的工作原理，以及其在环境测绘、物体检测和定位中的作用。 4.1.3 力/触觉传感器：讲解力传感器、触觉传感器在机器人与环境交互中的应用，以及它们如何提供触觉反馈信息。 4.1.4 多传感器数据融合：介绍卡尔曼滤波器（EKF, UKF）、粒子滤波器等方法，如何融合来自不同传感器的信息，以提高感知的准确性和鲁棒性。 4.2 感知反馈控制策略 4.2.1 基于视觉的伺服（Visual Servoing）：详细讲解如何利用相机图像信息来控制机器人的运动，以实现精确的位姿跟踪或抓取。区分基于图像特征的方法和基于姿态的方法。 4.2.2 基于力的伺服（Force Servoing）：介绍如何利用力/触觉传感器信息来控制机器人的接触力，实现诸如装配、打磨等需要精确力控的任务。 4.2.3 传感器信息与运动规划的结合：探讨如何将实时感知到的环境信息反馈到运动规划器中，以实现动态避障和自适应路径调整。 第五章：先进机器人控制理论与技术 5.1 自适应控制 5.1.1 鲁棒自适应控制：介绍在机器人模型参数不确定或时变的情况下，如何设计控制器来保证系统的稳定性和性能。 5.1.2 基于梯度的方法：阐述使用梯度下降等方法来实时调整控制器参数，以适应机器人动力学或环境的变化。 5.2 神经网络与深度学习在机器人控制中的应用 5.2.1 学习型控制器：介绍如何使用神经网络来学习机器人系统的动力学模型或直接学习控制策略，以应对复杂的非线性系统。 5.2.2 强化学习在机器人控制中的应用：深入探讨强化学习方法（如Q-learning, Deep Q-Networks, Actor-Critic）在机器人自主学习、运动控制和决策中的应用前景，以及其在复杂任务中的优势。 5.2.3 监督学习与迁移学习：分析如何利用已有的数据训练机器人控制器，以及如何将在一个任务或环境中学习到的知识迁移到新的任务或环境中。 5.3 阻抗控制与交互控制 5.3.1 阻抗控制原理：介绍如何设计控制器使机器人表现出一定的机械阻抗特性，从而实现与环境的柔顺交互。 5.3.2 混合阻抗控制：讨论如何根据任务需求，混合控制机器人的力或位移响应，以实现更精细的交互行为。 5.3.3 虚拟现实与远程操作中的交互控制：分析在虚拟现实环境中，如何通过力反馈实现沉浸式交互；以及在远程操作中，如何确保操作者与远程机器人之间的安全有效交互。 5.4 机器人系统中的不确定性与容错控制 5.4.1 不确定性建模与分析：探讨机器人系统中各种不确定性的来源（如传感器噪声、执行器误差、环境扰动），以及如何对其进行量化和建模。 5.4.2 容错控制策略：介绍当机器人发生部分故障（如执行器失效、传感器损坏）时，如何设计控制器以维持系统的基本功能或安全运行。 第三部分：机器人控制系统的工程实践 本部分将聚焦于机器人控制系统的实际开发和应用，提供工程实现上的指导。 第六章：机器人控制系统的硬件与软件架构 6.1 机器人硬件平台：介绍不同类型的机器人硬件平台（如串联式、并联式、移动式机器人），以及其关键组件（如电机、传感器、控制器）。 6.2 控制器硬件选择：讨论嵌入式控制器（如DSP、FPGA）、工控机、PLC等硬件在机器人控制系统中的选择与集成。 6.3 实时操作系统（RTOS）：阐述RTOS在机器人控制中的重要性，包括任务调度、中断处理、同步与通信机制。 6.4 机器人软件框架：介绍ROS（Robot Operating System）等流行的机器人软件框架，包括其模块化设计、通信机制、工具链以及如何在ROS下开发机器人控制算法。 6.5 嵌入式系统开发：讲解在资源受限的嵌入式平台上实现机器人控制算法的设计、优化和部署。 第七章：机器人控制系统的仿真与实验验证 7.1 仿真环境搭建：介绍常用的机器人仿真软件（如Gazebo, V-REP/CoppeliaSim, PyBullet）的功能和使用方法，以及如何建立机器人模型和仿真场景。 7.2 仿真驱动的控制设计：阐述如何利用仿真环境对设计的控制算法进行初步验证和参数调优，以降低实际实验的风险和成本。 7.3 实验平台搭建与调试：指导读者如何搭建实际的机器人实验平台，包括硬件连接、传感器标定、控制器配置等。 7.4 实验数据分析与性能评估：介绍如何采集实验数据，并使用统计学和图形化方法对机器人控制系统的性能进行客观评估，如精度、速度、鲁棒性等。 7.5 模型与实际的差距分析：讨论仿真模型与真实世界机器人之间可能存在的差距，以及如何通过实验反馈来改进模型和控制策略。 第八章：机器人控制的应用案例分析 8.1 工业自动化领域的机器人控制： 8.1.1 搬运与装配机器人：详细分析工业搬运和装配机器人（如ABB, KUKA, FANUC）的典型控制策略，包括轨迹跟踪、力控装配、视觉引导抓取等。 8.1.2 焊接与喷涂机器人：讲解在焊接和喷涂过程中，对路径精度、速度一致性以及喷涂力度等控制的要求和实现方法。 8.2 服务机器人与特种机器人 8.2.1 移动服务机器人：讨论导航、定位、避障以及人机交互等核心控制技术在服务机器人（如扫地机器人、配送机器人）中的应用。 8.2.2 医疗与手术机器人：分析在微创手术机器人中，对高精度、低延迟、力反馈以及安全冗余等方面的严格控制要求。 8.2.3 搜救与特种作业机器人：讲解在复杂、危险环境中，机器人如何通过自主控制和远程操作完成搜救、侦察等任务。 8.3 智能人机协作 8.3.1 安全的协作区域设计：探讨如何通过传感器和控制算法，确保人与协作机器人（Cobots）在共享工作空间中的安全共存。 8.3.2 意图识别与响应：介绍如何让机器人理解人类的操作意图，并作出相应的协作响应，以实现更高效的协同工作。 本书内容详实，结构严谨，既有理论深度，又不乏工程实践指导，旨在为机器人控制领域的学生、研究人员及工程师提供一本全面而实用的参考书，助力其在机器人控制的道路上不断探索与创新。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次技术交流会上听同行推荐的这本书，当时他们提到这本书在理论深度和实践指导性上都做得相当不错，而且对于当前机器人控制领域的一些热点问题都有涉及。我本身是一名算法工程师，主要负责机器人路径规划和运动控制模块的开发，但一直觉得在底层控制理论方面有所欠缺，尤其是在处理复杂动力学和非线性系统时，感觉自己能运用的工具不够多。 这本书的标题《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法》让我觉得非常契合我的需求。我特别看重“先进设计方法”这几个字，它暗示着这本书会介绍一些当前比较前沿和有效的控制策略，而不是泛泛而谈。我希望能够从中学习到一些关于如何设计更精确、更灵活的运动控制器，以及如何处理机器人姿态控制、力控制等问题。 MATLAB仿真这部分对我来说也是一个重要的考量因素。我平时的工作离不开MATLAB，能够有一本结合了理论讲解和仿真实践的书籍，能够大大提高我的学习效率。我希望书中能够提供一些可运行的MATLAB代码示例，并且详细解释代码的实现原理和仿真过程。比如，我希望看到关于如何用MATLAB实现模型预测控制（MPC）的仿真，或者如何对不同类型的机器人进行动力学建模和仿真。 我也对书中关于如何处理机器人系统中的不确定性非常感兴趣。在实际的机器人项目中，模型参数的误差、外部环境的扰动以及执行器的非线性等因素，往往是影响控制性能的关键。我希望这本书能够提供一些行之有效的解决方案，比如如何设计鲁棒控制器或自适应控制器，并且通过仿真来验证这些方法的有效性。 总而言之，我希望通过这本书，能够获得一套系统性的机器人控制系统设计理论和实践指导，提升自己在复杂机器人控制方面的设计能力，并能够将学到的知识转化为实际的工程应用，为项目的成功提供有力的技术支持。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能够深入理解现代机器人控制领域的前沿动态，尤其是那些能够显著提升机器人性能的算法。过去几年，我一直在关注机器学习在机器人控制中的应用，但总觉得缺乏一个系统性的框架来整合这些技术。我之前阅读过一些零散的文章，对强化学习、深度学习在轨迹规划和姿态估计上的潜力有所耳闻，但如何将它们与传统的反馈控制理论相结合，形成一个完整的、可落地的解决方案，一直是我心中的一个疑问。 这本书的书名中“先进设计方法”以及“电子信息与电气工程技术丛书”的定位，让我对它寄予了厚望。我希望它能提供一些关于如何将人工智能技术与传统控制理论进行融合的思路和方法。例如，是否会介绍如何利用深度学习来逼近复杂的非线性动力学模型，或者如何使用强化学习来优化PID控制器参数，甚至是如何实现端到端的控制策略。MATLAB仿真能力的附带，更是为我提供了一个绝佳的实验平台，让我能够将书中的理论知识转化为可执行的代码，并通过仿真来直观地感受这些方法的实际效果。 我对于书中关于模型不确定性和扰动抑制的章节尤为感兴趣。在实际的机器人应用中，模型参数的不确定性、外部环境的扰动以及执行器的非线性等因素，都会对控制系统的性能产生显著影响。而传统的PID控制在处理这些复杂工况时往往显得力不从心。因此，我非常期待这本书能够深入探讨一些更鲁棒、更自适应的控制策略，例如滑模控制、自适应模糊控制等，并能结合MATLAB仿真来展示这些方法的优势。 我尤其关注书中是否会提及一些关于分布式控制和协同控制的理念。随着机器人系统的日益复杂化和多任务化，如何有效地协调多个机器人或机器人内部多个子系统的工作，已成为一个重要的研究方向。如果书中能够提供一些关于如何设计分布式控制算法，以及如何利用通信网络实现机器人之间的协同，我将觉得这本书的价值会得到极大的提升。 坦白说，我一直觉得机器人控制系统设计是一个既有理论深度又有实践广度的学科。这本书的出现，让我看到了一个将两者完美结合的可能。我希望通过阅读这本书，能够拓宽我的技术视野，掌握更多解决实际问题的工具和方法，并在未来的工作中能够设计出更加智能、高效、可靠的机器人控制系统。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，主要是被其“先进设计方法”和“MATLAB仿真”这两个标签所吸引。作为一名在工业自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我深知机器人控制系统设计的重要性，也见证了其技术发展的日新月异。我渴望能够跟上时代的步伐，掌握一些能够显著提升机器人性能的最新控制策略。 书名中“机器人控制系统”和“电子信息与电气工程技术丛书”的定位，让我对这本书的内容深度和广度都有了很高的期待。我希望它不仅能深入浅出地讲解控制理论，还能涵盖与电子信息、电气工程相关的技术细节，帮助我构建一个更全面的认知体系。我尤其关注书中是否会探讨如何将一些新兴的控制理论，比如基于深度学习的控制，或者是优化控制算法，应用到实际的机器人系统中。 MATLAB仿真部分对我来说是关键。很多时候，理论知识的学习总是显得有些抽象，而通过仿真，我能够将理论付诸实践，直观地看到算法的运行效果。我期待书中能够提供一些具体的仿真案例，详细地展示如何利用MATLAB搭建机器人模型，实现各种先进的控制算法，并且能够对仿真结果进行深入的分析。例如，我希望看到关于如何利用MATLAB进行模型预测控制（MPC）的仿真，或者是如何针对具有复杂动力学特性的机器人进行轨迹跟踪优化。 我对于书中是否会涉及如何处理机器人控制系统中的不确定性和鲁棒性问题尤为关注。在实际的工业环境中，机器人常常会面临各种未知的干扰和参数变化，一个能够适应这些变化的控制器将极大地提升系统的可靠性和稳定性。我希望书中能够提供一些关于如何设计鲁棒控制器或者自适应控制器的指导，并且能够通过仿真来验证这些方法的有效性。 总的来说，我希望通过这本书，能够获得一套系统性的机器人控制系统设计方法论，并且能够熟练运用MATLAB进行仿真和验证，从而能够更自信地设计和实现高性能、高可靠性的机器人控制系统，为我的工作带来新的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书我买回来有段时间了，一直想找个时间好好啃一下，毕竟“机器人控制系统”这个主题本身就很有吸引力，加上“先进设计方法”这个词，感觉内容应该相当硬核。我本身是做自动化相关工作的，平时接触的PLC和一些基础的工业机器人控制，但总感觉在原理层面有些欠缺，尤其是在更复杂的动态系统和算法的应用上。所以，我非常期待这本书能在这方面给我带来突破。 我看了一下目录，感觉里面涵盖了很多我之前只在一些期刊文章或者高级课程中看到过的概念，比如一些关于模型预测控制（MPC）的介绍，还有关于滑模控制、自适应控制这些针对非线性系统和不确定性的控制策略。这正是我目前急需了解和掌握的，因为我们项目里有一些需要处理强耦合、非线性动力学的机器人，传统的PID控制已经显得力不从心。书中的“MATLAB仿真”部分也让我眼前一亮，我平时就经常用MATLAB进行算法验证和系统模拟，如果能有现成的仿真案例和代码示例，那无疑能大大加快我的学习进程，并且能够直观地理解这些先进控制算法的实际效果，避免纸上谈兵。 我个人对这种将理论与实践紧密结合的书籍情有独钟。很多控制理论的书籍，虽然原理讲得很透彻，但脱离了实际的应用场景，总感觉有些虚无缥缈。而这本书恰恰弥补了这一点，它不仅提供了先进的控制理论，还结合了MATLAB仿真，这让理论的实现变得触手可及。我特别关注的是书中关于机器人动力学建模的部分，一个准确的动力学模型是设计高性能控制器的基础，而这本书的“先进设计方法”听起来就意味着它会在这方面有独到的见解，比如会涉及到如何处理模型的不确定性，或者如何进行模型辨识。 对于我这种需要将理论知识转化为实际工程应用的读者来说，这本书的价值是毋庸置疑的。我希望能在这本书中找到如何将这些复杂的控制理论应用于具体的机器人系统中，例如多自由度机械臂、移动机器人等，并且能够通过MATLAB仿真来验证这些设计的鲁棒性和有效性。书中是否会提供一些具体的工程案例分析，比如如何针对某种特定的机器人进行系统设计和参数整定，这将是我非常看重的一部分。如果能够有详细的仿真步骤和结果分析，那将极大地帮助我理解和掌握这些技术。 这本书的另一个亮点在于其“电子信息与电气工程技术丛书”的定位，这说明它不仅仅局限于纯粹的控制理论，而是会更侧重于与电子信息和电气工程的结合。这对我来说非常重要，因为机器人控制系统涉及到大量的传感器、执行器、驱动器以及通信协议等，如何将这些软硬件有机地整合起来，并在此基础上实现高效的控制，是实际工程中常常面临的挑战。我希望能在这本书中找到关于这些跨学科知识的整合和应用指导，从而能够更全面地理解和设计出完整的机器人控制系统。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，主要是因为我目前的项目涉及到一些对实时性和精度要求非常高的机器人应用场景。过去，我们主要依赖于经验和一些基础的控制方法，但随着任务复杂度的增加，我们发现传统的方案已经很难满足需求。我一直在寻找一些能够从根本上提升控制性能的理论和方法。 “先进设计方法”这个词，让我认为这本书不仅仅是罗列一些控制算法，而是会从更深层次去探讨如何设计一个高效、鲁棒的控制系统。我尤其关心书中关于如何进行系统辨识、如何建立准确的动力学模型，以及如何利用这些模型来设计更优化的控制器。例如，是否会介绍一些如何处理非线性、时变系统的方法，或者如何利用先进的优化算法来求解控制问题。 我一直认为，仿真在机器人控制领域扮演着至关重要的角色。书中的MATLAB仿真部分，让我非常期待。我希望书中不仅提供理论，还能给出具体的仿真案例，详细讲解如何搭建仿真环境、如何实现算法，以及如何分析仿真结果。这对于我快速掌握并应用这些技术非常有帮助。我希望能够看到一些关于如何利用MATLAB进行模型预测控制（MPC）的仿真，或者如何针对具体机器人模型进行轨迹跟踪优化的例子。 我个人对自适应控制和鲁棒控制技术比较感兴趣。因为在实际应用中，机器人的动力学参数可能会发生变化，外部环境也会有不可预测的干扰。我希望书中能够详细介绍如何设计能够应对这些不确定性的控制策略，并且通过仿真来验证这些方法的有效性。例如，是否会讲解如何设计一个能够根据实际工况自动调整控制器参数的自适应控制器，或者如何设计一个能够抵抗外部扰动的鲁棒控制器。 这本书的出现，给了我一个学习和实践先进机器人控制技术的绝佳机会。我希望通过阅读这本书，能够掌握一套完整的机器人控制系统设计方法论，并且能够熟练运用MATLAB进行仿真和验证，最终将这些先进技术成功应用于我的实际项目中，解决当前面临的技术难题。

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经典书籍，好好学习，天天向上

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买完降价就不好了

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