基本信息
- 作者： 杨洋 苏鹏 郑昱
- 丛书名： “十三五”国家重点出版物出版规划项目 现代机械工程系列精品教材
- 出版社：机械工业出版社*
- ISBN：9787111683834
- 上架时间：2021-10-9
- 出版日期：2021 年10月
- 开本：16开
- 版次：1-1
- 所属分类：计算机 > 人工智能
内容简介
书籍
计算机书籍
《机器人控制理论基础》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。
《机器人控制理论基础》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。
《机器人控制理论基础》结合作者近年来在机器人控制理论方面的研究成果，对与机器人控制相关的理论知识和分析方法进行了总结，力求体现一定的时代特点，能够帮助读者学习和掌握机器人控制所需的理论和知识，并在实践中加以应用。
《机器人控制理论基础》内容由浅入深，尽可能减少复杂的数学推导，以便于读者学习和理解，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，介绍机器人机构运动学、动力学和可操作性方面的理论知识；第2篇为机器人传统控制方法的理论基础，介绍了机器人位置控制和力控制的相关知识，以及冗余度机器人的控制理论：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和多机器人的协同控制。
计算机书籍
《机器人控制理论基础》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。
《机器人控制理论基础》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。
《机器人控制理论基础》结合作者近年来在机器人控制理论方面的研究成果，对与机器人控制相关的理论知识和分析方法进行了总结，力求体现一定的时代特点，能够帮助读者学习和掌握机器人控制所需的理论和知识，并在实践中加以应用。
《机器人控制理论基础》内容由浅入深，尽可能减少复杂的数学推导，以便于读者学习和理解，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，介绍机器人机构运动学、动力学和可操作性方面的理论知识；第2篇为机器人传统控制方法的理论基础，介绍了机器人位置控制和力控制的相关知识，以及冗余度机器人的控制理论：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和多机器人的协同控制。
作译者
杨洋，陕西岐山县人，工学博士，北京航空航天大学教授、博士研究生导师。毕业于北京航空航天大学机电工程系，师从张启先院士。曾在日本东京大学做博士后研究。长期从事机器人机构学、机器人控制、医疗机器人方面的研究工作，承担多项国家自然科学基金和科技部重点研发计划项目，在国内外期刊发表相关论文80余篇，获国家发明专利20余项，曾获轻工业部科技进步奖、国防科技发明奖等。翻译并出版《机器人技术手册》《机器人控制电子学》《人工智能新时代》等8部译著，主编《机器人控制理论基础》《机械设计基础实验教程》等3部教材。
目录
前言
第1章机器人机构与控制概述1
11机器人的机构1
12机器人的控制4
13有关的矩阵理论和稳定性理论7
131广义逆矩阵7
132奇异值分解8
133李雅普诺夫稳定性理论10
14控制中常用的传感器12
141外部传感器13
142内部传感器13
143机器人控制中的传感器14
15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22
21物体的位置与姿态22
211物体坐标系22
212旋转矩阵23
213欧拉角25
214滚转角、倾斜角、俯仰角27
22坐标变换28
第1章机器人机构与控制概述1
11机器人的机构1
12机器人的控制4
13有关的矩阵理论和稳定性理论7
131广义逆矩阵7
132奇异值分解8
133李雅普诺夫稳定性理论10
14控制中常用的传感器12
141外部传感器13
142内部传感器13
143机器人控制中的传感器14
15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22
21物体的位置与姿态22
211物体坐标系22
212旋转矩阵23
213欧拉角25
214滚转角、倾斜角、俯仰角27
22坐标变换28
前言
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。
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。
