移动机器人原理与设计（原书第2版）

图书标准信息

• 作者 [法]吕克·若兰（Luc Jaulin）
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2021-08
• 版次 1
• ISBN 9787111688600
• 定价 89.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 字数 153千字

【内容简介】

介绍相关基础知识和分析工具，主要内容包括三维建模、反馈线性化、无模型控制、导引、实时定位、辨识和卡尔曼滤波等，涵盖执行器、传感器、导航和控制理论等方面。

【作者简介】

作者简介

吕克? 若兰（Luc Jaulin） 机器人学教授，现任职于法国国立布列塔尼高等先进技术学校(ENSTA-Bretagne)STICC实验室，主要从事水中机器人和帆船机器人领域的研究。

译者简介

王世伟  淮南师范学院工程训练中心主任，主要从事机电一体化和智能机器人控制方向的研究和教学工作。目前已指导学生参加多项国际、国内机器人大赛并取得优异成绩。

谢广明  北京大学工学院和海洋研究院教授、博士生导师，研究方向为机器人和自动化。国际水中机器人联盟创始主席，中国自动化学会机器人竞赛工作委员会副主任，中国人工智能学会智能空天系统专业委员会委员。

【目录】

译者序

前言

第1章　三维建模  1

1.1　旋转矩阵  1

1.1.1　定义  1

1.1.2　李群  2

1.1.3　李代数  3

1.1.4　旋转向量  3

1.1.5　伴随矩阵  4

1.1.6　罗德里格斯旋转公式  5

1.1.7　坐标系变换  6

1.2　欧拉角  8

1.2.1　定义  8

1.2.2　运动欧拉矩阵的旋转向量  9

1.3　惯性单元  10

1.4　动力学建模  13

1.4.1　原理  13

1.4.2　四旋翼建模  13

1.5　习题  14

1.6　习题参考答案  25

第2章　反馈线性化  45

2.1　控制一个积分链  45

2.1.1　比例–微分控制器  45

2.1.2　比例–积分–微分控制器  46

2.2　引例  47

2.3　反馈线性化方法的原理  48

2.3.1　原理  48

2.3.2　相对次数  49

2.3.3　微分延迟矩阵  50

2.3.4　奇异点  50

2.4　二轮车  52

2.4.1　一阶模型  52

2.4.2　二阶模型  53

2.5　控制三轮车  55

2.5.1　速度和转向模型  55

2.5.2　位置控制  56

2.5.3　选择另一个输出  56

2.6　帆船  57

2.6.1　极坐标曲线  58

2.6.2　微分延迟  58

2.6.3　反馈线性化方法  59

2.6.4　极坐标曲线控制  60

2.7　滑动模态  61

2.8　运动学模型和动力学模型  63

2.8.1　原理  63

2.8.2　倒立摆系统  63

2.8.3　伺服电动机  66

2.9　习题  66

2.10　习题参考答案  74

第3章　无模型控制  93

3.1　无人车的无模型控制  93

3.1.1　方向和速度的比例控制器  94

3.1.2　方向的比例–微分控制器  95

3.2　雪橇车  96

3.2.1　模型  96

3.2.2　正弦驱动控制  98

3.2.3　推力控制  98

3.2.4　快速动态特性的简化  99

3.3　帆船  101

3.3.1　问题  101

3.3.2　控制器  102

3.3.3　导航  106

3.3.4　实验  107

3.4　习题  108

3.5　习题参考答案  118

第4章　导引  129

4.1　球面上的导引  129

4.2　路径规划  131

4.2.1　简单示例  132

4.2.2　贝塞尔多项式  132

4.3　维诺图  133

4.4　人工势场法  134

4.5　习题  135

4.6　习题参考答案  141

第5章　实时定位  155

5.1　传感器  155

5.2　测角定位  157

5.2.1　问题描述  157

5.2.2　内接角  158

5.2.3　平面机器人的静态三角测量  159

5.2.4　动态三角测量  160

5.3　多点定位  161

5.4　习题  162

5.5　习题参考答案  164

第6章　辨识  170

6.1　二次函数  170

6.1.1　定义  170

6.1.2　二次型的导数  171

6.1.3　二次函数的特征值  171

6.1.4　二次函数的小化  171

6.2　小二乘法  172

6.2.1　线性情形  172

6.2.2　非线性情形  173

6.3　习题  175

6.4　习题参考答案  177

第7章　卡尔曼滤波器  185

7.1　协方差矩阵  185

7.1.1　定义和解释  185

7.1.2　性质  187

7.1.3　置信椭圆  187

7.1.4　生成高斯随机向量  189

7.2　无偏正交估计器  190

7.3　线性估计的应用  192

7.4　卡尔曼滤波器  193

7.5　卡布滤波器  196

7.6　扩展卡尔曼滤波器  198

7.7　习题  199

7.8　习题参考答案  209

第8章　贝叶斯滤波器  232

8.1　引言  232

8.2　概率的基本概念  232

8.3　贝叶斯滤波器  234

8.4　贝叶斯平滑器  236

8.5　卡尔曼平滑器  236

8.5.1　卡尔曼平滑器的方程  236

8.5.2　实现  237

8.6　习题  238

8.7　习题参考答案  243

参考文献  252

索引  254