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| 內容簡介： |
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本书较全面地介绍了机器人控制的理论基础，除第1章机器人机构与控制概述外，共分为三篇，第1篇为机器人控制的力学基础，介绍了机器人机构的运动学、动力学和可操作性；第2篇为机器人传统控制方法的理论基础，介绍了机器人的位置和力的控制，以及冗余度机器人的控制；第3篇为机器人高级控制方法的理论基础，介绍了机器人的学习控制、基于视觉的机器人控制、机器人的稳定性控制、机器人的滑模控制、机器人的神经网络控制、多机器人的协同控制。本书可以作为高等工科院校机械电子工程、机械工程及自动化、自动化技术、机器人工程等专业学生使用的机器人技术课程的教材，也可供从事机器人研究的科技工作者使用和参考。
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| 目錄：
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前言第1章机器人机构与控制概述111机器人的机构112机器人的控制413有关的矩阵理论和稳定性理论7131广义逆矩阵7132奇异值分解8133李雅普诺夫稳定性理论1014控制中常用的传感器12141外部传感器13142内部传感器13143机器人控制中的传感器1415本章作业20第1篇机器人控制的力学基础第2章机器人机构运动学2221物体的位置与姿态22211物体坐标系22212旋转矩阵23213欧拉角25214滚转角、倾斜角、俯仰角2722坐标变换28221齐次变换28222变换的积与逆变换3023关节变量与机器人末端位置31231一般的关系31232连杆参数33233连杆坐标系34234正运动学问题的解法3724逆运动学问题4025雅可比矩阵45251物体的运动速度45252雅可比矩阵的定义48253机器人机构各连杆间的速度关系49254雅可比矩阵Jv的一般表达式51255实现给定机器人末端速度的关节速度53256奇异位形5426静力学与雅可比矩阵56261不同直角坐标系中表示的等效力56262末端载荷与等效关节驱动力5827本章作业59第3章机器人机构动力学6031动力学分析方法概述6032力学基础知识60321牛顿欧拉运动方程60322虚功原理63323拉格朗日运动方程6533基于拉格朗日法的运动方程66331n自由度机器人机构68332并行驱动的2自由度机器人机构7234基于牛顿欧拉法的运动方程73341推导的基本过程73342各连杆之间的加速度关系74343n自由度机器人机构7535运动方程的运用与计算效率79351实时控制——逆动力学问题79352仿真——正动力学问题8036机器人机构的参数辨识81361机器人机构的参数辨识问题81362基于拉格朗日方程的辨识方法81363末端载荷的辨识8637本章作业87第4章机器人机构可操作性8841可操作性椭球与可操作度8842常见机器人的可操作度分析924212关节连杆机构92422SCARA机器人93423PUMA机器人94424直角坐标型机器人、圆柱坐标型机器人和极坐标型机器人95425具有4个关节的机器人9543各种其他可操作性指标9644动力学可操作性97441动力学可操作性椭球与可操作度974422关节连杆机构10045本章作业103目录第2篇机器人传统控制方法的理论基础第5章机器人的位置控制10551目标路径与目标轨迹105511根据关节变量确定路径的方法105512根据末端位置确定轨迹的方法10852线性反馈控制111521线性反馈控制规律的有效性111522位置或速度反馈控制规律的稳定性11253基于线性化补偿原理的双闭环控制113531基本思想113532控制系统的构成116533并行计算方式11754伺服补偿器的设计与评价120541线性伺服系统理论120542稳定余度及灵敏度12355速度输入下的位置控制125551单关节的动作控制126552多关节机器人的动作控制12956转矩输入下的位置控制129561单关节的动作控制129562多关节机器人的动作控制13457本章作业136第6章机器人的力控制13761柔顺控制137611被动柔顺138612主动柔顺13962阻抗控制141621被动阻抗法141622主动阻抗控制法——单自由度的情形142623主动阻抗控制法——一般情形145624导纳控制14763混合控制法148631基于反馈补偿的控制148632动力学混合控制15064约束运动156641刚性环境156642柔性环境15965本章作业160第7章冗余度机器人的控制16171冗余度机器人16172控制问题的数学模型161721基于顺序优先级的任务作业表示161722问题的数学描述和基本方程162723按目标轨迹给定的情形162724按评价函数给定的情形163725瞬时化问题的数学描述16373避障与避奇异位形164731避障164732避奇异位形16574关节目标速度的数值计算法16675本章作业167第3篇机器人高级控制方法的理论基础第8章机器人的学习控制16981学习控制的前提条件16982D型学习控制（线性系统）17083机器人中的D型学习控制17584P型学习控制17885带有忘却因子的学习控制18086具有记忆选择功能的学习控制18387机器人控制中的强化学习185871控制中强化学习的分类185872闭环交互式学习方法186873直接方法19188学习控制的应用19489本章作业196第9章基于视觉的机器人控制19791图像处理197911图像分割198912图像解释20192位形获取202921解析解202922映射矩阵20593相机标定20794机器人视觉伺服控制209941基于位置的视觉伺服210942基于图像的视觉伺服21295机器人复合视觉伺服控制21596本章作业220第10章机器人的稳定性控制221101
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| 內容試閱：
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机器人一词早由剧作家卡雷尔·恰佩克在1920年的戏剧《罗素姆机器人》（Rossum’s Universal Robots）中首次提出，原本是工作的意思。在此之后，机器人一词被广泛应用于各种具有自主操作能力的设备中，如水下机器人、四足式机器人、扑翼式机器人等。在本书中，机器人是指由计算机控制的工业机器人（也称为机械臂操作器）。与科幻电影、小说中的机器人相比，这种由计算机控制的机械臂显得没有那么酷炫与智能，甚至显得有些笨拙与呆板。但这种工业机器人却是一种适应工业环境并具有较高可靠性的复杂机电系统，可以代替人类完成一些枯燥、重复或危险的工作，是目前为止为可靠的机器人平台，极具发展潜力和研究价值。从技术上来说，机器人技术需要综合运用机械、传感器、驱动器和计算机来实现人类某些方面的功能。显然，这是一项庞大的任务，需要运用各种“传统”领域的技术成果。而如果深入到理论知识层面，则会发现机器人所需的理论知识更为纷繁复杂，不仅需要电气工程、机械工程、工业工程、计算机科学、力学、数学等方面的知识，而且还需要应用工程、知识工程等新兴学科的知识，故很难在一本书中囊括机器人领域所需的全部知识。进一步来说，考虑到机器人的控制系统设计的合理性、与机械结构的融合度，都与机器人功能的实现息息相关。显然，控制系统设计时的理论依据越充分，机器人就会显得越“灵巧”“聪明”，反之，机器人则会显得比较“笨拙”。因此，了解和学习机器人控制理论具有重要的意义，对机器人控制理论的梳理和总结很有必要。在本书中，编者选择机器人控制作为切入点，对与机器人控制相关的理论知识和分析方法进行总结，并结合近年来在机器人控制理论方面的研究成果，力求体现一定的时代特点，为读者提供一个学习机器人控制理论的良好途径。本书涵盖的内容如下：第1章为机器人机构与控制概述。该章简要介绍了常见的机器人操作器形式和控制系统形式，对机器人控制所依据的矩阵理论和稳定性分析理论进行了说明，并介绍了控制中常见的传感器。第2章为机器人机构运动学。该章对机器人机构的运动学进行了论述，即从几何学的观点研究操作器连杆和作业对象的运动关系。以介绍机构的位置、姿态和速度的表达方法为基础，对机器人机构正运动学、逆运动学和静力学进行了论述。第3章为机器人机构动力学。该章采用两种常见的方法对机器人机构的动力学方程进行了推导，并对动力学实时计算的实现方法和计算量进行了讨论。第4章为机器人机构可操作性。该章从运动学和动力学的观点出发，对机器人的可操作能力进行了分析和评价，并引出了可操作性的概念。第5章为机器人的位置控制。该章给出了确定末端路径和规划关节轨迹的方法，并对位置控制中常用的控制方法进行了论述。第6章为机器人的力控制。在控制末端器位置的基础上，也需要控制机器人与物体的接触力。本章对常用的柔顺控制、阻抗控制、导纳控制和混合控制等力控制方法进行了介绍，并简要介绍了基于力控制的实现机器人机构约束动运的控制方法。第7章为冗余度机器人的控制。该章对冗余度机器人的控制方法进行了介绍，并讲述了利用冗余度提高机器人灵活性的方法。第8章为机器人的学习控制。该章从学习控制的基础开始，讨论了各种学习控制方法及在机器人系统中的有效性，并对强化学习方法在机器人控制中的应用进行了简要介绍。第9章为基于视觉的机器人控制。该章针对视觉控制中的图像处理、目标位姿获取、相机标定和基于视觉的伺服控制方法进行了论述。第10章为机器人的稳定性控制。该章对机器人控制稳定性理论进行了介绍，并对基于状态观测及补偿的机器人稳定控制、针对建模误差的机器人稳定控制进行了论述。第11章为机器人的滑模控制。该章介绍了滑模控制的特点，并基于名义模型、计算力矩法和输入输出稳定性理论介绍了滑模控制在机器人控制中的应用。第12章为机器人的神经网络控制。该章介绍了神经网络控制的定理和引理，并介绍了基于不确定逼近的RBF神经网络自适应控制方法。第13章为多机器人的协同控制。该章介绍了多机器人协同系统的基础理论知识，给出了多机器人协同系统的运动学模型、动力学模型、载荷分配和控制方法。本书的编写目的在于把机器人控制中所需的理论知识介绍给从事机器人学研究、新型机器人应用与开发的研究人员、技术人员及相关专业的本科生和研究生，帮助他们学习和掌握机器人控制所需的理论和知识，并在实践中应用这些知识。本书的介绍由浅入深，尽可能减少高深的数学推导以便于读者学习和理解。本书的出版，是对机器人工程教学的一次探索，希望在抛砖引玉的同时，能够在一定程度上推动我国机器人领域的人才培养。本书由杨洋、苏鹏、郑昱共同编写。其中，第1～7章由杨洋编写，第10～12章由苏鹏编写，第8、9、13章由郑昱编写，全书由杨洋统稿。限于编者的水平，本书中疏漏在所难免，恳请各位读者批评指正。编者
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