先进机器人控制/中国科学院研究生院教材 [Advanced Robot Control] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谭民，徐德，王硕 等 著

图书标签:

• 机器人控制
• 先进控制
• 机器人学
• 控制理论
• 人工智能
• 自动化
• 中国科学院
• 研究生教材
• 控制系统
• 机器人技术

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040208832

版次：1

商品编码：11437102

包装：平装

丛书名： 中国科学院研究生院教材

外文名称：Advanced Robot Control

开本：16开

出版时间：2007-05-01

用纸：胶版纸

页数：459

正文语种：中文

内容简介

　　《先进机器人控制/中国科学院研究生院教材》从控制角度，系统地介绍了机器人学的基础知识和当前的发展状况。全书共分为12章，由基础篇、控制结构篇和先进控制篇构成。基础篇着重介绍串联关节机器人的运动学、运动规划和动力学。其中，运动学部分从坐标变换入手，介绍了正向运动学方程的建立，逆向运动学的求解，以及机器人的微分运动等内容。控制结构篇着重介绍机器人的传感技术、位置控制和力控制。针对机器人控制领域的研究动态和主要研究方向，先进控制篇介绍了传感信息融合、视觉控制、协调控制、移动机器人技术、智能控制方法等。全书以串联关节机器人为主，同时兼顾了移动机器人的控制问题。《先进机器人控制/中国科学院研究生院教材》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，了解机器人控制的主要研究方向。《先进机器人控制/中国科学院研究生院教材》可作为控制科学与工程、计算机等学科的研究生和高年级本科生教材，也可作为科研工作者和工程技术人员的参考书。

目录

基础篇
第1章 绪论
1.1 机器人的基本概念与发展历程
1.2 机器人学的研究领域
1.3 机器人的特点与基本结构
1.4 机器人控制的基本方法
1.4.1 根据控制量分类
1.4.2 根据控制算法分类
1.5 本领域的重要学术期刊与会议简介
参考文献
习题
第2章 机器人运动学
2.1 位置与姿态的表示
2.1.1 位置描述
2.1.2 姿态描述
2.1.3 位姿描述
2.2 坐标变换
2.2.1 坐标变换
2.2.2 齐次坐标变换
2.3 通用旋转变换
2.3.1 通用旋转变换
2.3.2 通用旋转变换的转轴与转角求取
2.4 连杆变换矩阵
2.4.1 关节与连杆
2.4.2 连杆坐标系
2.4.3 连杆变换矩阵
2.5 机器人正向运动学
2.5.1 PUMA 560机器人的正向运动学
2.5.2 MOTOMAN K10机器人的正向运动学
2.5.3 移动机器人的运动学与推算定位法
2.6 机器人逆向运动学
2.6.1 解析法
2.6.2 投影法与解析法相结合
2.7 机器人的微分运动
2.7.1 微分变换
2.7.2 雅可比矩阵
2.7.3 雅可比矩阵的求取实例
本章小结
参考文献
习题
第3章 机器人的运动规划
3.1 工业机器人的运动
3.1.1 点到点运动
3.1.2 轨迹跟踪运动
3.2 工业机器人的关节空间运动规划
3.2.1 关节空间运动规划
3.2.2 3次多项式插值
3.2.3 过路径点的3次多项式插值
3.2.4 高阶多项式插值
3.2.5 用抛物线过渡的线性插值
3.2.6 过路径点的抛物线过渡线性插值
3.2.7 B样条插值
3.3 工业机器人的笛卡儿空间运动规划
3.3.1 位置规划
3.3.2 姿态规划
3.4 移动机器人路径规划
3.4.1 基于栅格的方法
3.4.2 基于行为的方法
本章小结
参考文献
习题
第4章 机器人动力学分析
4.1 拉格朗日-欧拉法
4.1.1 机器人的连杆速度
4.1.2 机器人的动能
4.1.3 机器人的势能
4.1.4 机器人的动力学方程
4.1.5 两自由度机器人的动力学方程实例
4.2 牛顿-欧拉法
4.2.1 转动坐标系和平移坐标系
4.2.2 杆件的运动学
4.2.3 机器人的递归动力学方程
4.2.4 两自由度机器人的动力学方程实例
本章小结
参考文献
习题

控制结构篇
第5章 机器人传感器
5.1 位置传感器
5.1.1 电阻式电位器
5.1.2 编码器
5.1.3 线性可变差接变压器
5.1.4 基于磁效应的位移传感器
5.1.5 微动开关
5.2 速度与加速度传感器
5.2.1 测速发电机
5.2.2 基于编码器的速度测量
5.2.3 基于多普勒效应的测速系统
5.2.4 加速度传感器
5.3 陀螺
5.3.1 机械陀螺
5.3.2 压电陀螺
5.3.3 光学陀螺
5.3.4 微机械电子陀螺
5.4 力和力矩传感器
5.4.1 通过电机电流检测力
5.4.2 力敏电阻
5.4.3 压电式力传感器
5.4.4 应变片
5.4.5 三维力和力矩传感器
5.5 接近传感器
5.6 地磁场传感器
5.6.1 机械式方向磁罗盘
5.6.2 磁通门式罗盘
5.6.3 霍尔效应式罗盘
5.6.4 磁阻式罗盘
5.7 距离传感器
5.7.1 渡越时间测量距离方法
5.7.2 三角测量方法
5.7.3 基于结构光的距离测量方法
5.8 视觉传感器
5.8.1 光导管摄像机
5.8.2 数码摄像机
5.9 接触和触觉传感器
5.9.1 接触传感器
5.9.2 压阻式触觉传感器
5.9.3 电容式触觉传感器
本章小结
参考文献
习题
第6章 机器人的位置控制
6.1 工业机器人的关节空间位置控制
6.1.1 单关节位置控制
6.1.2 多关节位置控制
6.1.3 关节位置控制实例
6.2 工业机器人的笛卡儿空间位置控制
6.2.1 笛卡儿空间位置控制器
6.2.2 控制系统软件
6.2.3 笛卡儿位置控制实验结果
6.3 基于网络的机器人实时位置控制
6.3.1 多层次结构的实时控制系统框架
6.3.2 单机实时控制系统硬件构成
6.3.3 控制系统软件
6.3.4 实验结果
6.4 机器人的位置控制实例
6.4.1 掩模传输系统简介
6.4.2 掩模传输机器人的结构
6.4.3 掩模传输机器人的控制系统
6.4.4 传输与对准控制
6.4.5 实验与结果
6.5 移动机器人的位置控制
6.5.1 基于行为的移动机器人位置控制
6.5.2 基于行为的位置控制性能
6.5.3 实验与结果
本章小结
参考文献
习题
第7章 机器人的力控制
7.1 刚度与柔顺
7.1.1 机器人的刚度
7.1.2 机器人的柔顺
7.2 工业机器人的笛卡儿空间静力与关节空间静力的转换
7.2.1 不同坐标系间的静力变换
7.2.2 笛卡儿空间与关节空间的静力变换
7.2.3 主动刚性控制
7.3 阻抗控制主动柔顺
7.3.1 力反馈型阻抗控制
7.3.2 位置型阻抗控制
7.3.3 柔顺型阻抗控制
7.4 力和位置混合控制
7.4.1 R-C力和位置混合控制
7.4.2 改进的R-C力和位置混合控制
本章小结
参考文献
习题
……

先进控制篇

精彩书摘

　　6.4.3 掩模传输机器人的控制系统
　　1.掩模传输控制系统硬件结构
　　掩模传输控制系统的结构。系统由上位机、可编程控制器、伺服电机驱动器、步进电机驱动器、伺服电机、步进电机、光栅尺、四象限传感器等组成。上位机可用于编程和监控等。主机为可编程控制器，主机上选配有网络通信模块（ETN模块）、模拟量输入模块（A/D模块）、伺服电机控制模块（MC模块），以及步进电机模块（NC模块）等，可以实现上位机和主机之间的高速通信，模拟量信号的输入以及实现伺服电机和步进电机的控制。从四象限传感器来的电压值信号，通过A/D模块采人，由主机CPU内运行的程序生成各轴的控制信号，通过MC模块和NC模块实现各轴的运动。MC模块控制机械手沿X、Y、Z轴的平移运动，均采用伺服电机驱动。其中，X、Y两轴的位置反馈由光栅尺输入MC模块，速度反馈由电机上的旋转编码器输入伺服驱动器；Z轴的速度反馈由电机上的旋转编码器输入伺服驱动器，位置反馈由伺服驱动器上分出的电机旋转编码器信号输入MC模块。NC模块控制机械手沿Z轴的旋转运动，Z轴的旋转运动由步进电机驱动，没有位置反馈。
　　PLC控制系统的信号流框图，其中，运动控制器（1）为伺服电机运动控制器，运动控制器（2）为步进电机运动控制器。上位机通过以太网和以太网通信单元，与控制系统进行通信。由于在通信过程中，以太网通信单元作为服务器在使用，因而能够实现多机对该掩模传输控制系统的远程管理和操作。此外，PLC的总线具有很好的扩展性能，它能够根据系统的需要，增加一些特殊功能模块，扩展该系统的功能。因此，该控制系统是一个开放式的控制系统。
　　2.掩模传输系统软件结构
　　根据掩模传输系统的工艺要求，将掩模传输系统的软件分为7个模块，分别为通信模块、初始化模块、掩模版存在检测模块、参数检测模块、上版模块、卸版模块、结束处理模块。掩模传输系统软件结构。
　　（1）与上位机的通信软件模块 根据系统选用的以太网通信模块的要求，PLC与上位机的通信，可以采用UDP和TCP两种通信方式，其中TCP的通信方式较为稳定。根据模块通信格式的要求，可以采用C-Code或者Fins格式。
　　……

《机器人控制系统设计与优化》 内容简介 本书深入探讨了机器人控制系统的理论基础、设计方法、关键技术及其在实际应用中的优化策略。它旨在为机器人工程、自动化、机械电子等领域的学生、研究人员和工程师提供一套系统、全面的学习和参考资料，帮助读者理解并掌握先进机器人控制的核心理念与实践技巧。 第一章 机器人运动学与动力学基础 本章将从机器人运动学的基本概念入手，详细阐述机器人连杆的齐次变换、运动学正逆解的计算方法，并介绍机器人末端执行器的位姿描述及其对运动学求解的影响。重点分析不同类型机器人（如串联机器人、并联机器人）的运动学特性与求解难点。 接着，本章将转向机器人动力学。我们将介绍牛顿-欧拉法和拉格朗日法等建立机器人动力学方程的关键方法，并详细推导其通用形式。在此基础上，将深入分析惯性矩阵、科里奥利力/向心力和重力等动力学参数的物理意义及其对机器人运动的影响。理解动力学方程是设计高性能控制器的前提，本章将为后续的控制算法研究奠定坚实的理论基础。 第二章 经典机器人控制器设计 本章聚焦于机器人控制领域中最经典、最常用的控制器设计方法。首先，我们将详细介绍PID（比例-积分-微分）控制器。除了讲解PID控制的基本原理、参数整定方法（如Ziegler-Nichols方法、手动整定法）外，还将讨论PID控制在机器人运动控制中的优势、局限性以及如何针对机器人系统的特点进行改进，例如引入抗饱和、抗积分饱和等技术。 随后，本章将深入探讨基于模型的经典控制方法。这包括比例-导数（PD）和比例-积分-导数（PID）控制器在考虑机器人动力学特性时的应用。我们将分析如何利用逆动力学模型补偿重力、科里奥利力和惯性力，从而实现更精确的跟踪控制。在此过程中，会引入先进的“前馈+反馈”控制结构，以增强系统的鲁棒性和动态性能。 此外，本章还将介绍如何利用系统辨识技术来获取机器人的动态模型参数，并在此基础上设计出更有效的经典控制器。对于时滞、非线性等常见系统特性，本章也将探讨相应的经典控制策略，如Smith预估器等。 第三章 现代机器人控制器设计 本章将带领读者进入现代机器人控制的广阔领域，介绍更高级、更具弹性的控制理论及其在机器人系统中的应用。 我们将首先详细讲解自适应控制。重点阐述参数自适应和结构自适应控制的原理，以及如何利用Lyapunov稳定性理论来保证自适应控制器的稳定性。我们将分析自适应控制在应对机器人模型不确定性、负载变化等问题上的优势，并讨论其在机器人抓取、装配等任务中的应用实例。 接着，本章将深入探讨鲁棒控制。我们将介绍H∞控制和滑模控制等代表性方法。H∞控制旨在最小化系统在各种扰动下的性能损失，我们将讲解其设计流程和稳定性保证。滑模控制则以其出色的鲁棒性而闻名，本章将详细介绍滑模控制器的设计步骤，包括滑模面的选择、切换律的设计，以及如何克服抖振现象。 此外，本章还将介绍模型预测控制（MPC）。MPC是一种基于模型、具有滚动优化的控制策略，它能够预测系统未来的行为并提前做出最优控制决策。我们将讲解MPC的基本原理、预测模型、成本函数的设计以及优化求解过程。重点分析MPC在机器人路径跟踪、避障以及多机器人协同等复杂任务中的强大能力，并讨论其计算量和实时性问题。 第四章 机器人先进控制技术 本章将进一步深入探讨当前机器人控制研究中的前沿技术，旨在为读者提供解决更复杂、更具挑战性控制问题的工具。 智能控制是本章的重要组成部分。我们将介绍基于模糊逻辑的机器人控制器设计，包括模糊规则的构建、模糊推理的实现以及模糊控制器与传统控制器的结合。 Fuzzy Logic Control (FLC) 在处理非线性、不确定性以及缺乏精确模型的情况下表现出色。我们还将深入探讨人工神经网络（ANN）在机器人控制中的应用，包括神经网络的结构设计、训练算法（如反向传播算法）以及如何利用神经网络实现模型学习、轨迹跟踪和运动规划。我们将重点介绍径向基函数（RBF）网络、多层感知机（MLP）等常用网络模型，并探讨神经网络与PID、自适应控制等方法的融合。 学习控制（Learning Control）也是本章的重点。我们将阐述学习控制的基本思想，即通过重复执行任务来不断提高控制性能。我们将详细介绍重复学习控制（Repetitive Learning Control, RLC）的原理，包括其在周期性任务中的应用，以及不同类型的RLC算法（如迭代学习控制ILC）。我们将分析学习控制在机器人装配、精密加工等领域的重要性。 此外，本章还将介绍基于视觉的机器人控制。我们将讲解如何利用图像信息来估计机器人的位姿、识别目标物体，并将其反馈到控制系统中。我们将讨论视觉伺服（Visual Servoing）的原理，包括眼在手上（Eye-in-Hand）和眼在脚上（Eye-to-Hand）两种配置，以及基于特征和基于图像的视觉伺服方法。本章将为实现机器人与环境的交互式控制提供关键技术。 第五章 机器人系统的鲁棒性和稳定性分析 本章将回归控制理论的核心，深入探讨机器人控制系统的鲁棒性与稳定性分析。 我们将从稳定性理论出发，详细讲解李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性分析方法，包括直接法和间接法。我们将应用李雅普诺夫函数来证明连续时间和离散时间机器人控制系统的稳定性，并分析系统在各种扰动下的稳定性保持能力。 接着，我们将深入探讨鲁棒性分析。我们将介绍如何量化系统对模型不确定性、外部干扰等因素的敏感性，并分析常见的鲁棒性指标。我们将讲解不同控制方法（如H∞控制、滑模控制）在提高系统鲁棒性方面的机制。 此外，本章还将介绍线性矩阵不等式（LMIs）在控制系统分析与设计中的应用。LMIs提供了一种强大的数学工具，可以用于解决许多控制问题，包括稳定性分析、鲁棒控制器的设计等。我们将介绍如何将控制问题转化为LMI形式，并利用现有的求解器来获得最优解。 第六章 机器人控制系统的仿真与实验 本章旨在将理论知识转化为实践，指导读者如何对机器人控制系统进行仿真和实验验证。 我们将介绍常用的机器人仿真平台，如MATLAB/Simulink、Gazebo、ROS（Robot Operating System）等，并讲解如何利用这些平台建立机器人模型、设计控制器以及进行仿真测试。我们将重点演示如何搭建仿真环境，导入机器人模型，并实现前面章节介绍的各种控制算法。 在实验验证方面，本章将指导读者如何进行实际机器人系统的搭建和测试。我们将讨论实验平台的选择、传感器和执行器的配置，以及如何进行数据采集和分析。我们将详细介绍实验设计的基本流程，包括目标设定、实验步骤、结果记录与分析。 此外，本章还将讨论性能评估指标。我们将介绍如何量化控制系统的性能，例如跟踪误差、响应速度、超调量、能量消耗等，并指导读者如何根据具体应用场景选择合适的评估指标。 第七章 机器人控制的应用与发展趋势 本章将带领读者放眼未来，探讨机器人控制在各个领域的广泛应用以及该领域的最新发展趋势。 我们将详细介绍机器人控制在工业自动化中的应用，包括生产线上的机器人协作、精密装配、焊接、喷涂等。我们将分析不同应用场景对控制技术的要求，以及如何通过先进控制策略来提高生产效率和产品质量。 接着，我们将探讨服务机器人的控制挑战与解决方案。这包括家庭服务机器人、医疗机器人、农业机器人、水下机器人等的运动控制、人机交互、环境感知与导航等。我们将分析这些领域对控制系统的实时性、安全性、智能化以及与人协同的要求。 此外，本章还将关注下一代机器人控制技术的发展。这包括： 人机共融控制：如何在保证安全的前提下，实现机器人与人的自然、高效的协同工作。 柔顺与弹性控制：如何设计能够适应未知环境、具有良好碰撞检测和恢复能力的机器人控制器。 群体机器人控制：如何协调多个机器人完成复杂任务，实现分布式感知、决策与执行。 基于深度学习的控制：如何利用深度强化学习等技术，让机器人通过与环境的交互自主学习最优控制策略。 安全与可靠性：如何确保机器人控制系统的安全可靠运行，防止潜在的故障和意外。 本书通过系统性的讲解和深入的分析，力求为读者构建一个扎实的机器人控制理论基础，并引导读者掌握解决实际问题的先进技术。希望本书能够激发读者在机器人控制领域的探索热情，为推动机器人技术的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

在我眼中，这本《先进机器人控制》宛如一位经验丰富的向导，即将带领我穿越机器人控制领域的重重迷雾。书名中的“先进”二字，就足以点燃我内心深处对知识的渴望。我预设这本书的扉页将开启一段引人入胜的旅程，从基础的动力学建模，逐步深入到各种前沿的控制理论和算法。我期待着，作者能够以一种清晰、系统且富有逻辑的方式，阐述如何设计出高性能的机器人控制器，使得机器人能够以更高的精度、更快的速度、以及更强的鲁棒性来完成各种任务。书中可能出现的那些高阶的数学工具，例如张量分析、李群与李代数，都让我充满期待，我相信它们是理解高级控制算法的钥匙。我尤其好奇书中是否会涉及一些最新的研究成果，比如利用机器学习和深度学习技术来改进机器人控制的性能，或者是在分布式控制、协同控制等方面的新进展。这本书的价值，在于它能够填补我在机器人控制领域的知识空白，让我能够更好地理解和设计未来的机器人系统，并为我自己在该领域的深入研究奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《先进机器人控制》这本书，代表着机器人领域最前沿的研究方向和技术精华。我一直坚信，机器人之所以能够成为我们生活中的得力助手，甚至在某些极端环境中扮演着不可或缺的角色，其背后的控制技术功不可没。我迫不及待地想要翻开这本书，去探索那些让机器人变得“聪明”和“能干”的奥秘。我预设，书中将会深入讲解各种先进的控制算法，它们如何能够让机器人精确地感知环境、做出决策，并以优雅而高效的方式执行任务。我尤其期待书中能够探讨那些能够应对复杂非线性系统、外部干扰以及模型不确定性的控制方法。我想象着，通过这本书的学习，我将能够掌握如何设计出既鲁棒又高效的机器人控制器，从而更好地理解和参与到未来机器人技术的创新与发展中。这本书对我而言，不仅仅是知识的积累，更是一种能力的飞跃，是对我探索机器人技术更深层奥秘的有力支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我手中，仿佛开启了一扇通往未来世界的大门。我一直对机器人技术的发展充满着无限的憧憬，而“先进机器人控制”无疑是实现这一憧憬的核心驱动力。我迫不及待地想要翻开这本书，去探索那些让机器人从简单的机械装置，蜕变成能够自主思考、精准行动的智能体。我猜想，书中会深入讲解各种前沿的控制理论，例如如何构建精确的机器人动力学模型，如何设计出能够应对非线性、时变、以及不确定性的鲁棒控制器，甚至是如何利用人工智能技术来提升机器人的学习和决策能力。我期待着，通过阅读这本书，我能够更深刻地理解机器人控制的本质，掌握解决复杂控制问题的关键技术，并为我未来在机器人领域的学习和创新提供源源不断的灵感和动力。这本书对我而言，是一种知识的升级，更是一种技术视野的拓宽。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我便仿佛踏入了一个精密而有序的科学殿堂。我一直对机器人技术的发展前景充满期待，而“先进机器人控制”无疑是驱动这一前景的核心技术之一。我猜想，这本书将系统地梳理和阐述一系列复杂的控制理论和算法，它们是如何赋予机器人“智慧”和“行动力”的。我期待着，书中能够详细介绍那些能够让机器人实现高精度运动、稳定抓取、以及在不确定环境中自主导航的关键技术。我尤其对书中可能涉及的先进控制方法，例如基于模型的预测控制、自适应控制、或者甚至结合了人工智能技术的控制策略，感到无比好奇。我相信，通过研读这本书，我将能够更深刻地理解机器人控制系统的设计原理，掌握解决实际工程问题的关键技术，并为我未来在机器人领域的学习和研究提供坚实的理论基础和实践指导。这本书对我而言，是一种知识的启迪，更是一种技术视野的拓展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字在我的书架上熠熠生辉，静静地躺在那里，仿佛一个沉睡的巨人，等待着我去唤醒它隐藏的智慧。初次翻开它，我被那严谨的排版和细致的插图所吸引，仿佛进入了一个高度有序的数字世界。每个章节的开篇都带着一种邀请，邀请我深入探索那些让机器人能够精准、高效、甚至是“智能”地完成任务的奥秘。我能想象，一旦我踏入这本书的知识海洋，那些曾经令我望而却步的复杂算法和理论，都会在作者的引导下变得清晰明了。我期待着书中所描绘的那些先进控制策略，它们是如何巧妙地处理模型不确定性、外部干扰，以及如何实现鲁棒性和最优性兼备的控制。我脑海中已经勾勒出那些模拟场景，机器人手臂在重力作用下依然能精确抓取轻柔物体，无人驾驶车辆在复杂交通环境中游刃有余地穿梭。这本书不仅仅是理论的堆砌，我坚信它会为我提供一套构建和分析复杂机器人系统的强大工具箱。我相信，通过这本书的学习，我将能更深刻地理解机器人系统设计的核心挑战，并掌握解决这些挑战的创新方法。无论是对于学术研究还是工程实践，这本书都无疑是一座宝贵的知识矿藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题本身就散发着一种技术前沿的气息，吸引着我不断想要深入了解。我一直对机器人如何在复杂环境中做出精确、流畅的动作感到惊叹，而这背后必然离不开一套精密的控制系统。我期待着，这本书能够为我揭示这些“幕后英雄”的运作原理。我设想，书中会详细介绍各种高级的控制理论，例如如何处理机器人动力学的非线性特性，如何应对外界的干扰和不确定性，以及如何实现最优的运动规划和轨迹跟踪。我尤其想知道，书中是否会涉及一些利用机器学习或者深度学习来增强机器人控制能力的方法。我相信，通过这本书的学习，我不仅能够提升我对机器人控制的理论认知，更能为我将来在实际的机器人项目开发中提供宝贵的指导和启示。这本书对我而言，是一种探索未知领域的引路灯，一种激发创新思维的催化剂。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起这本书时，我感受到的是一份沉甸甸的学术分量。作为一个对机器人技术怀有浓厚兴趣的读者，我深知“先进机器人控制”这一领域的重要性，它直接关系到机器人能否在复杂多变的环境中安全、高效地工作。我期待这本书能够为我打开一扇通往更深层次理解的窗户，让我能够掌握那些能够让机器人“思考”和“行动”的核心技术。我设想书中会详细介绍各种先进的控制算法，例如能够处理非线性动力学和时变参数的控制方法，以及那些能够应对模型不确定性和外部干扰的鲁棒控制策略。我也希望这本书能够提供一些实际的案例分析，展示这些控制理论是如何被成功应用于各种类型的机器人，如工业机器人、服务机器人、甚至仿人机器人。我渴望通过这本书的学习，能够更深刻地理解如何设计和实现满足特定性能要求的机器人控制器，并能够为未来的机器人研发提供理论指导和技术支持。这本书对我而言，不仅仅是知识的获取，更是一种能力的提升，是对我未来研究方向的指引。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，更多的是源于对未来科技发展趋势的好奇心。在我看来，机器人技术已经不再是科幻电影中的遥远想象，而是实实在在影响我们生活各个层面的强大力量。而“先进机器人控制”，这个词本身就充满了未来感和技术深度。我迫不及待地想知道，那些曾经只存在于实验室中的高级控制理论，是如何被系统化地呈现在这本书中的。我猜想，书中一定会深入探讨诸如模型预测控制、自适应控制、滑模控制等一系列高端技术，它们是如何让机器人从简单的执行者，进化为能够自主决策和适应环境的“智能体”。我期待着书中能够提供详实的数学推导和清晰的物理模型，让我能够理解这些控制方法背后的原理，并能够将它们应用到实际的机器人设计中。想象一下，通过这本书，我或许能够掌握如何设计出能够进行复杂人机协作的机器人，或者开发出能够在恶劣环境中独立执行任务的搜救机器人。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一扇通往机器人技术前沿的大门，我渴望在那里找到启发和答案。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我手中，仿佛是一份来自未来世界的邀请函。我一直对机器人技术，特别是其控制层面有着莫名的着迷。我总觉得，机器人之所以能够如此逼真地模仿人类的动作，甚至在某些方面超越人类，其核心奥秘就在于其背后那精妙绝伦的控制系统。我期望在这本书中，能够找到那些让我恍然大悟的答案。我猜想，书中会深入剖析各种复杂的控制策略，从经典的PID控制到前沿的强化学习控制，作者会以一种循序渐进的方式，将这些高深的理论娓娓道来。我期待着，通过对书中内容的学习，我能够更好地理解如何设计出能够应对动态变化、具有高度适应性的机器人控制器。我也设想，书中会涉及一些实际的工程问题，比如如何在有限的计算资源下实现最优控制，或者如何保证机器人在高精度操作时的稳定性。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的洗礼，一次对未知领域探索的启迪，让我能够更自信地迈向机器人控制的未来。

评分☆☆☆☆☆

当我将这本书从书架上取下时，我感受到的是一种对知识的敬畏和对未知的好奇。作为一名对机器人技术抱有极大热情的读者，我深知“先进机器人控制”是实现强大、智能机器人系统的关键。我期待着，这本书能够为我揭示那些让机器人能够灵活、精确地执行各种复杂任务的奥秘。我预设，书中将系统地介绍各种先进的控制算法，从基础的动力学建模，到高级的自适应控制、模糊控制、神经网络控制等，作者将以严谨的逻辑和清晰的语言，带领我一步步深入理解。我尤其好奇书中是否会包含一些实际的工程案例，展示这些理论是如何被应用于解决现实世界中的机器人控制难题。我相信，通过这本书的学习，我将能够构建起对先进机器人控制技术更加全面和深入的认识，并为我未来在机器人领域的学习和研究奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

书还是不错的。就是价格太高大上。学校等地方明明不送货上门，不知道为什么还有六块运费。只能三星，不能多了。

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好评，书是正版，也没有破损。