机器人科学与技术丛书机器人控制运动学.控制器设计.人机交互与应
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作者杨辰光,程龙,李杰 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302553649
出版时间2020-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数392页
字数99999千字
定价99元
货号8397606
上书时间2024-12-04
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基本信息
书名:机器人科学与技术丛书机器人控制/运动学.控制器设计.人机交互与应用实例
定价：99元
作者:杨辰光,程龙,李杰 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2020-08-01
ISBN：9787302553649
字数：637000
页码：392
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
适读人群 ：自动控制、计算机相关专业的高年级本科生、研究生以及高校教师； 机器人研发人员和相关工程技术人员 本书将理论与实际相结合，是较为少见的完整的从基础知识到应用实践的机器人控制系列书籍。初学者可以从中学习机器人控制的基础理论，而相关领域的科研人员可以通过这本书接触到当前机器人控制的先进技术，适合不同层次的机器人爱好者学习。
内容提要
目前同类图书大多侧重于对机器人控制相关理论知识的介绍和研究，比较抽象，同时也难以培养读者的动手能力，因此难以取得良好的实践效果。《机器人控制：运动学、控制器设计、人机交互与应用实例/机器人科学与技术丛书》注重理论与应用的结合，力求使读者能够尽快掌握机器人控制技术，了解其主要研究方向。 全书分为三篇，分别介绍机器人学相关的基础理论知识、常用控制方法，以及作者在机器人控制领域的新研究成果，阐述机器人控制技术在人机交互方面的应用。 《机器人控制：运动学、控制器设计、人机交互与应用实例/机器人科学与技术丛书》可作为高校自动控制、计算机相关专业的高年级本科生、研究生以及高校教师的教材或教辅，同时也可作为机器人研发人员和相关工程技术人员的参考用书。
目录
篇 基 础 篇章 机器人学数学基础 ……………………………… 31.1 刚体的位姿描述 … 31.1.1 位置描述 … 31.1.2 姿态描述 … 31.1.3 坐标系的描述 ……………………………… 41.2 坐标变换 ………… 41.2.1 平移坐标变换 ……………………………… 51.2.2 旋转坐标变换 ……………………………… 51.2.3 一般坐标变换 ……………………………… 61.3 齐次变换 ………… 61.3.1 齐次变换矩阵 ……………………………… 61.3.2 齐次变换矩阵的逆 ………………………… 71.4 运动算子: 平移、旋转和变换 ……………………… 81.4.1 平移算子 … 81.4.2 旋转算子 … 91.4.3 变换算子 101.5 姿态的其他描述方法 ……………………………… 111.5.1 X-Y-Z 固定角坐标系 …………………… 111.5.2 Z-Y-X 欧拉角坐标系 …………………… 111.5.3 Z-Y-Z 欧拉角坐标系 …………………… 121.5.4 等效轴角坐标系 ………………………… 131.6 本章小结 ………… 14第2章 机器人运动学建模 ……………………………… 152.1 连杆描述和关节变量 ……………………………… 152.1.1 机械臂的构成 …………………………… 152.1.2 连杆描述 162.1.3 连杆连接的描述 ………………………… 162.2 D-H参数法建立关节坐标系 ……………………… 172.2.1 确定和建立坐标系的原则 ……………… 182.2.2 D-H参数 182.2.3 连杆坐标系建立的步骤 ………………… 192.3 机械臂正运动学方程 ……………………………… 20Ⅻ2.3.1 连杆变换矩阵 …………………………… 202.3.2 运动学方程的建立 ……………………… 202.4 正运动学方程举例 212.5 机械臂逆运动学 … 252.5.1 关节空间与工作空间 …………………… 252.5.2 逆运动学问题的多解性与可解性 ……… 252.5.3 逆运动学方程的求解 …………………… 262.6 本章小结 ………… 30第3章 机器人微分运动学 ……………………………… 313.1 机器人微分运动 … 313.1.1 雅可比矩阵的定义 ……………………… 313.1.2 旋转矩阵的导数 ………………………… 323.1.3 连杆速度 333.2 雅可比矩阵的计算 343.2.1 对线速度的作用 ………………………… 343.2.2 对角速度的作用 ………………………… 353.2.3 雅可比矩阵的逆 ………………………… 363.3 雅可比矩阵的计算举例 …………………………… 363.3.1 平面三连杆机械臂 ……………………… 363.3.2 拟人机械臂 ……………………………… 373.3.3 球形腕机械臂 …………………………… 383.4 本章小结 ………… 39第4章 机器人动力学建模 ……………………………… 404.1 用牛顿-欧拉法建立机器人动力学方程 ………… 404.1.1 机器人刚体的加速度 …………………… 404.1.2 机器人刚体的质量分布 ………………… 414.1.3 牛顿-欧拉递推动力学方程 ……………… 424.2 用拉格朗日法建立机器人动力学方程 …………… 434.2.1 状态空间方程 …………………………… 434.2.2 拉格朗日法 ……………………………… 434.3 机器人动力学建模举例 …………………………… 444.4 本章小结 ………… 46第5章 机器人轨迹规划 475.1 机器人轨迹规划概述 ……………………………… 475.1.1 运动、路径和轨迹规划 …………………… 475.1.2 轨迹规划的一般性问题 ………………… 485.1.3 轨迹的生成方式 ………………………… 495.2 关节空间的轨迹规划 ……………………………… 495.2.1 三次多项式插值 ………………………… 495.2.2 过路径点的三次多项式插值 …………… 515.2.3 高阶多项式插值 ………………………… 525.2.4 用抛物线过渡的线性插值 ……………… 535.3 直角坐标空间的轨迹规划 ………………………… 565.3.1 直线插补 565.3.2 圆弧插补 575.4 本章小结 ………… 58第6章 机器人力和位置控制 ………………………… 596.1 机器人控制系统概述 ……………………………… 596.1.1 机器人控制系统的特点 ………………… 596.1.2 机器人控制系统的功能 ………………… 606.1.3 机器人的控制方式 ……………………… 606.2 机器人的位置控制 616.2.1 单关节位置控制 ………………………… 626.2.2 机器人的多关节控制 …………………… 656.3 机器人的力控制 … 666.4 机器人的力/位混合控制 ………………………… 686.4.1 力/位混合控制问题的提出 ……………… 686.4.2 以坐标系{C}为基准的直角坐标机械臂的力/位混合控制系统 ………………………… 696.4.3 应用于一般机械臂的力/位混合控制系统 696.5 本章小结 ………… 71第二篇 方法篇: 控制器设计与仿真第7章 神经网络控制 … 757.1 神经网络控制基本原理 …………………………… 757.1.1 神经网络控制的基本思想 ……………… 757.1.2 神经网络控制的特点 …………………… 767.1.3 神经网络控制的分类 …………………… 767.2 未知动态下机械臂全局神经网络控制器设计 …… 807.2.1 背景 …… 807.2.2 全局自适应神经网络控制器设计 ……… 817.2.3 仿真实验 857.3 一种具有输出约束的机械臂轨迹跟踪神经网络控制 ……………………………………………… 877.3.1 机械臂数学模型 ………………………… 887.3.2 控制器设计 ……………………………… 897.3.3 控制器仿真 ……………………………… 917.4 基于有限时间收敛的机械臂全局自适应神经网络控制 …………………………………………… 977.4.1 问题描述 977.4.2 控制器设计 ……………………………… 987.4.3 仿真 …… 1037.5 本章小结 ……… 106第8章 自适应控制…… 1078.1 自适应控制基本原理 …………………………… 1078.1.1 自适应控制系统的原理 ………………… 1078.1.2 自适应控制系统的分类 ………………… 1088.2 基于神经自适应观测器的柔性关节机器人控制 1118.2.1 自适应观测器设计 ……………………… 1128.2.2 柔性关节机器人控制器设计 …………… 1158.2.3 仿真 …… 1218.3 基于在线模糊参数整定的双臂自适应控制 …… 1238.3.1 问题描述 1238.3.2 控制器设计 ……………………………… 1258.3.3 仿真结果 1288.4 基于有限时间收敛的机器人自适应参数估计与控制 …………………………………………… 1298.4.1 机器运动学和动力学建模 ……………… 1308.4.2 有限时间参数辨识 ……………………… 1328.4.3 有限时间自适应控制器设计 …………… 1368.4.4 仿真与实验 ……………………………… 1378.4.5 相关拓展 1448.5 神经网络自适应导纳控制 ……………………… 1458.5.1 问题描述 1468.5.2 基于神经网络的自适应控制器设计 …… 1478.5.3 仿真控制 1518.6 本章小结 ……… 158第9章 其他控制方法 1599.1 其他控制方法介绍 ……………………………… 1599.1.1 滑模控制 1599.1.2 模糊控制 1609.1.3 学习控制 1649.1.4 径向基函数神经网络 …………………… 1659.2 基于输出受限的自适应控制器的机械臂参考轨迹调节 ………………………………………… 1669.2.1 背景 …… 1669.2.2 轨迹跟踪控制器设计 …………………… 1679.2.3 轨迹跟踪自适应模块设计 ……………… 1759.2.4 仿真设计 1779.3 机械臂双臂协调的视觉伺服控制 ……………… 1889.3.1 背景 …… 1889.3.2 视觉伺服控制 …………………………… 1889.3.3 实验 …… 1929.4 基于神经网络的未知机械臂导纳控制 ………… 1939.4.1 力观测器 1949.4.2 控制器设计 ……………………………… 1979.4.3 仿真验证 2009.5 基于输入饱和的机械臂增强导纳控制 ………… 2059.5.1 饱和约束问题描述 ……………………… 2069.5.2 观测器设计 ……………………………… 2069.5.3 控制器设计 ……………………………… 2079.5.4 仿真验证 2099.6 基于人工势场法的全向移动机器人路径规划 … 2129.6.1 全向轮运动学和动力学建模 …………… 2129.6.2 人工势场法 ……………………………… 2179.6.3 全向移动机器人的模型预测控制器设计 2189.6.4 仿真与结果 ……………………………… 2239.7 基于牛顿-欧拉模型的自适应迭代学习控制 …… 2259.7.1 问题描述 2269.7.2 学习控制器设计 ………………………… 2299.7.3 仿真 …… 2319.8 本章小结 ……… 233第三篇 应用篇: 机器人控制技术在人机交互中的应用0章 人机交互 …… 23710.1 基于视触觉融合的虚拟现实人机交互平台 … 23810.1.1 虚拟现实 …………………………… 23810.1.2 基于视触觉融合的虚拟现实人机交互平台设计 …………………………………… 23910.1.3 基于视触觉融合的虚拟现实人机交互平台的搭建 ………………………………… 24110.2 应用于生物反馈的人机交互技术研究 ……… 24310.2.1 脑电模式识别算法研究与设计 …… 24310.2.2 游戏设计与实现 …………………… 24610.2.3 实验过程与结果分析 ……………… 25110.3 应用于人机情景交互的视觉图像处理技术研究 ……………………………………………… 25610.3.1 图像处理算法简介 ………………… 25610.3.2 基于人机情景交互的图像处理算法设计 …………………………………………… 26210.3.3 图像处理研究实验过程及其结果 … 26710.4 生物反馈增强型多媒体游戏的开发 ………… 27210.4.1 BCI的设计 ………………………… 27310.4.2 多媒体游戏的设计 ………………… 27610.5 本章小结 …… 2791章 机器人遥操作技术 ………………………… 28011.1 基于视觉融合技术的机械臂三维遥操作系统 28111.1.1 背景 28111.1.2 脑机接口设计 ……………………… 28211.1.3 机械臂三维遥操作系统控制部分设计 ……………………………………………… 28611.1.4 机械臂三维遥操作系统的视觉伺服部分设计 ……………………………………… 28811.2 基于肌电信号的移动机器人遥操作控制 …… 29211.2.1 遥操作系统结构 …………………… 29311.2.2 基于表面肌电信号的人机遥操作控制 ……………………………………………… 29411.2.3 实验 29611.3 基于表面肌电信号的人机书写技能传递 …… 29811.3.1 人体臂关节 ………………………… 29811.3.2 实验设计 …………………………… 30111.3.3 人-机器人技能传递 ………………… 30311.4 基于触觉反馈的Baxter机器人遥操作控制 … 30411.4.1 遥操作控制系统 …………………… 30511.4.2 肌肉活动提取 ……………………… 30711.4.3 基于sEMG的变增益控制 ………… 30811.4.4 实验设计 …………………………… 30911.5 基于人体运动跟踪的Baxter机器人遥操作控制 ……………………………………………… 31311.5.1 遥操作系统 ………………………… 31311.5.2 遥操作控制系统设计 ……………… 31511.5.3 实验 31811.6 基于RBF神经网络和波变量的双臂协同遥操作控制 ………………………………………… 31911.6.1 双臂协同控制遥操作系统建模 …… 32011.6.2 从端控制器设计 …………………… 32111.6.3 实验 32311.7 本章小结 …… 3272章 机器人示教 … 32812.1 应用于人机示教的运动技能扑捉、传递与拓展 32812.1.1 实验仿真平台介绍 ………………… 32812.1.2 人机示教系统设计 ………………… 32912.1.3 神经网络控制器设计 ……………… 33312.1.4 仿真及实验 ………………………… 33412.1.5 小结 34212.2 机器人自适应操作技能学习 ………………… 34212.2.1 人机技能泛化框架 ………………… 34212.2.2 实验验证 …………………………… 34712.2.3 小结 35012.3 基于动态运动原语的机器人技能学习与泛化 35112.3.1 方法 35112.3.2 实验验证 …………………………… 35412.3.3 小结 35812.4 基于EMG估计的肌肉疲劳度在机器人示教中的应用 ……………………………………… 35812.4.1 基于EMG评估肌肉疲劳 ………… 35812.4.2 机器人从多次示教中学习 ………… 35912.4.3 实验与结果 ………………………… 36112.4.4 小结 36412.5 本章小结 …… 3643章 其他应用 …… 36513.1 基于阻抗匹配策略的物理人机交互控制 …… 36513.1.1 人机交互系统 ……………………… 36513.1.2 人手臂阻抗参数识别 ……………… 36713.1.3 机器人阻抗控制模型 ……………… 36913.1.4 基于函数逼近的自适应控制器 …… 37013.1.5 仿真 37113.2 基于视觉交互和RBF神经网络的机器人遥操作系统 ………………………………………… 37413.2.1 机器人遥操作系统 ………………… 37413.2.2 遥操作系统中关键算法 …………… 37613.2.3 仿真实验 …………………………… 37913.3 基于零空间的机器人柔顺控制 ……………… 38213.3.1 系统描述 …………………………… 38313.3.2 控制器设计 ………………………… 38513.3.3 仿真 38713.4 本章小结 …… 389参考文献 ………………… 390
作者介绍
杨辰光，广东省智能系统控制工程技术研究中心主任，入选gj级青年人才计划，欧盟“玛丽 居里”个人学者国际引进计划。曾开创性地提出仿人机器人变阻抗控制方法，获得机器人领域d级期刊IEEE Transactions oRobotics论文奖，以及IEEE信息自动化年会等十余个国际会议论文奖，入选科睿唯安全球高被引科学家。担任美国IEEE高级会员，多个IEEE Transactions等国际知名期刊编委。
序言
本书将理论与实际相结合，完整地阐述从基础知识到应用实践的机器人控制理论。初学者可以从中学习机器人控制的基础知识，而相关领域的科研人员可以通过这本书接触到当前机器人控制的先进技术，因而适合不同层次的机器人爱好者学习。
——陈义明 新加坡工程院院士、IEEE Fellow、ASME Fellow、新加坡南洋理工大学教授
本书是一部机器人控制领域实用且前沿的图书。书中不仅有机器人控制相关的基本理论，还结合作者在该方向的较新研究成果进行更深入的阐述，由浅入深，内容翔实，是一本难得的佳作！
——施阳 加拿大工程研究院院士、IEEE Fellow、ASME Fellow、加拿大维多利亚大学教授
本书从基础、理论和应用三个方面，层层递进，详细地介绍了机器人控制器的设计方法及其应用实例，极具实用性和参考价值。
——张建伟 德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学教授
本书内容详尽，涵盖了机器人控制领域常用且主流的控制方法，融合了作者在人机交互领域多年研究的心得，是一本机器人控制方面的指导性著作，具有很高的参考价值。
——侯增广 IEEE Fellow、国家杰出青年科学基金获得者、中国科学院研究员
本书系统而深入地介绍了机器人控制方向的先进技术、方法以及实际应用。内容新颖，注重理论与实际应用相结合，方便读者理解和掌握抽象难懂的控制理论及其实现过程。
——喻俊志 国家杰出青年科学基金获得者、北京大学教授
这本关于机器人控制技术的著作，不仅适合机器人控制领域的初学者，也适合科研人员研究学习。书中集成了作者在机器人控制方向的诸多研究成果，从基本理论、方法到具体实例，内容丰富，研究方法新颖主流，是机器人控制和人机交互领域极具代表性的著作。
——黄攀峰 国家杰出青年基金获得者、西北工业大学自动化学院院长
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