(特价书)移动机器人原理与设计
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移动机器人在军事、医疗和农业等领域发展迅速，空中无人机、水中探测机器人和清洁机器人等应用不断升级。移动机器人学着眼于移动机器人的设计，涉及自动控制、信号处理、力学、计算和电子等多个学科的知识。
基本信息
- 原书名：Mobile Robotics
编辑推荐
移动机器人在军事、医疗和农业等领域发展迅速，空中无人机、水中探测机器人和清洁机器人等应用不断升级。移动机器人学着眼于移动机器人的设计，涉及自动控制、信号处理、力学、计算和电子等多个学科的知识。
本书面向工程应用，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。书中原理部分较为简洁，不展开建模过程的细节。设计部分侧重于通过实践来掌握不同方法，每章都包含丰富的习题和详尽的解答，特别是结合作者在水中机器人和帆船机器人领域的研究和教学经验，提供了大量有价值的实例。
全书配有MATLAB仿真程序和MOOC视频，可访问本书主页www.ensta-bretagne.fr/jaulin/isterob.html查看和获取。
内容简介
作译者
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。
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
11旋转矩阵
111定义
112旋转向量
113伴随矩阵
114坐标系变换
12欧拉角
121定义
122欧拉矩阵的导数
123欧拉矩阵的旋转向量
13刚性机器人的运动学模型
14习题
15参考答案
第2章反馈线性化
21控制积分链
211比例微分控制器
212比例积分微分控制器
22引例
前言
第1章三维建模
11旋转矩阵
111定义
112旋转向量
113伴随矩阵
114坐标系变换
12欧拉角
121定义
122欧拉矩阵的导数
123欧拉矩阵的旋转向量
13刚性机器人的运动学模型
14习题
15参考答案
第2章反馈线性化
21控制积分链
211比例微分控制器
212比例积分微分控制器
22引例
译者序
让机器人在一定范围的工作空间内敏捷、精确地移动，是机器人技术应用的基本前提之一。具备移动能力的机器人称为移动机器人，其中包含工作空间坐标表示、机器人动力学建模、移动控制算法设计、空间定位与导航、信号滤波等关键技术。经过多年的发展，移动机器人的相关理论与方法已逐渐成熟，本书的主要目标是概述机器人学中有助于移动机器人设计的相关理论和方法。
研究机器人技术，必须强调理论联系实践。本书列举了陆地机器人、空中机器人和水中机器人等，基于多个实际案例展开理论分析，并辅以实践效果作为验证。这对于教师和学生做移动机器人的理论分析和实际工程应用而言，均是很好的借鉴，同时，对于培养移动机器人方向的工程应用型人才也具有参考价值。
希望本书能够为学习移动机器人的本科生和研究生提供面向工程应用所需要的基础知识和分析工具。总体而言，本书作为工程应用型教材，既适合本科高年级学生阅读学习，又适合研究生作为科研入门的参考工具。
最后，特别感谢在本书翻译过程中为我们提供帮助的李建武和李东武两位学者，以及其他提出宝贵意见的人。
欢迎读者批评指正。
译者
2018年2月
研究机器人技术，必须强调理论联系实践。本书列举了陆地机器人、空中机器人和水中机器人等，基于多个实际案例展开理论分析，并辅以实践效果作为验证。这对于教师和学生做移动机器人的理论分析和实际工程应用而言，均是很好的借鉴，同时，对于培养移动机器人方向的工程应用型人才也具有参考价值。
希望本书能够为学习移动机器人的本科生和研究生提供面向工程应用所需要的基础知识和分析工具。总体而言，本书作为工程应用型教材，既适合本科高年级学生阅读学习，又适合研究生作为科研入门的参考工具。
最后，特别感谢在本书翻译过程中为我们提供帮助的李建武和李东武两位学者，以及其他提出宝贵意见的人。
欢迎读者批评指正。
译者
2018年2月
前言
移动机器人可以被定义为一个能够在其所处的环境中自主移动的机械系统。为了实现这个目标，它必须装备：
●传感器，帮助获得关于其周围环境的知识（这些知识它或多或少知道一些）并确定它的位置。
●执行器，使得机器人能够运动起来。
●智能（算法或调节器），基于传感器收集到的数据，计算出移动指令并发送到执行器，以完成给定的任务。
最后，我们还必须加上移动机器人所处的环境和它的使命。前者对应于机器人所处的不断变化的世界，后者对应于机器人必须要完成的任务。从21世纪初以来，移动机器人在军事领域（空中无人机［BEA 12］、水中机器人［CRE 14］等）乃至医疗和农业领域都取得了持续不断的进展。在某些领域中，执行任务对人类而言是痛苦或者危险的，这些领域对机器人的需求非常高。例如这样一些情形：清除地雷、在海底搜索失事飞机的黑匣子以及行星探测等。人造卫星、发射器（如阿里安五号运载火箭）、无人驾驶地铁和自动电梯都是移动机器人的典型案例。飞机、火车和汽车以一种持续的方式不断向改进着的自主系统演化，并且非常有可能在接下来的几十年内变成移动机器人。
移动机器人学是着眼于移动机器人设计的学科［LAU 01］。它基于自动控制、信号处理、力学、计算和电子等多个学科。本书的主要目标是概述机器人学中有助于移动机器人设计的有关方法和工具。机器人将由状态方程描述，即一组一阶（通常为非线性的）微分方程。这些状态方程可以运用力学定律获得。我们的目标不包括详细讲授机器人建模的方法（可参考文献 ［JAU 05］和［JAU 15］ 获得更多相关主题的信息），而是仅仅回顾相关基本原理。对于建模，我们这里指得到状态方程，这一步是机器人仿真以及控制器设计的必要前提。不过，在第1章中我们会刻意举一些三维（3D）案例来阐述建模的基本原理。这是为了介绍机器人学中的一些重要基本概念，如欧拉角和旋转矩阵。例如，我们将讨论一个车轮的动力学过程和一个水中机器人的运动学过程。移动机器人都是强非线性系统，并且只有一类非线性方法可以构造有效的控制器。此类构造过程是第2章和第3章的主题。第2章主要以依赖于机器人模型的控制方法为基础，这个方法将利用反馈线性化的概念，我们将通过多个例子进行介绍和阐述。第3章提出一些更实用的方法，这些方法不会用到机器人的状态模型，而是归为无模型或者模仿。该类方法采用一类对机器人的更直观的描述，适用于机器人相对简单且可以远程控制的情形，例如车辆、帆船或者飞机。第4章关注导引问题，其处于比控制更高的层面。换句话说，将重点放在导引、监控那些经由第2章和第3章所列工具控制之下的系统。因此，这里将着重强调如何获得指令并提供给控制器，以便机器人能够完成给定的任务。那么，这些导引必须考虑到周遭环境的知识、障碍物的出现以及环形的地球表面。非线性控制和导引方法需要关于系统状态变量的优良知识，例如那些定义机器人位置的变量。这些位置变量是最难获得的，因此第5章关注定位问题。这一章引入一些经典的非线性方法，长期以来人们一直利用这些方法来进行定位，包括观测信标、星象、使用罗盘或者累计步数。尽管定位可以看成一类特殊的状态观测，但其特定的方法值得将其单独列为一章。第6章的辨识专注于从另外一些可测量的量获得不可测量的量，并保有一定的精度。为了完成这种辨识，我们将主要关注所谓的最小二乘方法，该方法通过寻找变量向量使得误差的平方和达到最小。第7章介绍卡尔曼滤波器，可以将该滤波器看作一个参数随时间变化的线性动态系统的状态观测器。
本书习题中的MATLAB代码及相关说明视频可以从下面的网站获得：www.ensta.bretagne.fr/jaulin/isterob.html。
●传感器，帮助获得关于其周围环境的知识（这些知识它或多或少知道一些）并确定它的位置。
●执行器，使得机器人能够运动起来。
●智能（算法或调节器），基于传感器收集到的数据，计算出移动指令并发送到执行器，以完成给定的任务。
最后，我们还必须加上移动机器人所处的环境和它的使命。前者对应于机器人所处的不断变化的世界，后者对应于机器人必须要完成的任务。从21世纪初以来，移动机器人在军事领域（空中无人机［BEA 12］、水中机器人［CRE 14］等）乃至医疗和农业领域都取得了持续不断的进展。在某些领域中，执行任务对人类而言是痛苦或者危险的，这些领域对机器人的需求非常高。例如这样一些情形：清除地雷、在海底搜索失事飞机的黑匣子以及行星探测等。人造卫星、发射器（如阿里安五号运载火箭）、无人驾驶地铁和自动电梯都是移动机器人的典型案例。飞机、火车和汽车以一种持续的方式不断向改进着的自主系统演化，并且非常有可能在接下来的几十年内变成移动机器人。
移动机器人学是着眼于移动机器人设计的学科［LAU 01］。它基于自动控制、信号处理、力学、计算和电子等多个学科。本书的主要目标是概述机器人学中有助于移动机器人设计的有关方法和工具。机器人将由状态方程描述，即一组一阶（通常为非线性的）微分方程。这些状态方程可以运用力学定律获得。我们的目标不包括详细讲授机器人建模的方法（可参考文献 ［JAU 05］和［JAU 15］ 获得更多相关主题的信息），而是仅仅回顾相关基本原理。对于建模，我们这里指得到状态方程，这一步是机器人仿真以及控制器设计的必要前提。不过，在第1章中我们会刻意举一些三维（3D）案例来阐述建模的基本原理。这是为了介绍机器人学中的一些重要基本概念，如欧拉角和旋转矩阵。例如，我们将讨论一个车轮的动力学过程和一个水中机器人的运动学过程。移动机器人都是强非线性系统，并且只有一类非线性方法可以构造有效的控制器。此类构造过程是第2章和第3章的主题。第2章主要以依赖于机器人模型的控制方法为基础，这个方法将利用反馈线性化的概念，我们将通过多个例子进行介绍和阐述。第3章提出一些更实用的方法，这些方法不会用到机器人的状态模型，而是归为无模型或者模仿。该类方法采用一类对机器人的更直观的描述，适用于机器人相对简单且可以远程控制的情形，例如车辆、帆船或者飞机。第4章关注导引问题，其处于比控制更高的层面。换句话说，将重点放在导引、监控那些经由第2章和第3章所列工具控制之下的系统。因此，这里将着重强调如何获得指令并提供给控制器，以便机器人能够完成给定的任务。那么，这些导引必须考虑到周遭环境的知识、障碍物的出现以及环形的地球表面。非线性控制和导引方法需要关于系统状态变量的优良知识，例如那些定义机器人位置的变量。这些位置变量是最难获得的，因此第5章关注定位问题。这一章引入一些经典的非线性方法，长期以来人们一直利用这些方法来进行定位，包括观测信标、星象、使用罗盘或者累计步数。尽管定位可以看成一类特殊的状态观测，但其特定的方法值得将其单独列为一章。第6章的辨识专注于从另外一些可测量的量获得不可测量的量，并保有一定的精度。为了完成这种辨识，我们将主要关注所谓的最小二乘方法，该方法通过寻找变量向量使得误差的平方和达到最小。第7章介绍卡尔曼滤波器，可以将该滤波器看作一个参数随时间变化的线性动态系统的状态观测器。
本书习题中的MATLAB代码及相关说明视频可以从下面的网站获得：www.ensta.bretagne.fr/jaulin/isterob.html。
