机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：基本设计方法/电子信息与电气工程技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘金琨 著

图书标签:

• 机器人控制
• MATLAB仿真
• 控制系统设计
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• 电气工程
• 自动化
• 智能控制
• 机器人技术
• 仿真技术
• 工程技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302456964

版次：1

商品编码：12031551

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：306

字数：486000

编辑推荐

本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成，并删除、增加和更新了部分内容。全书共分为两册，本书为上册，即“基本设计方法”部分。本书共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力控制及重复控制设计方法。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB设计仿真程序。本书特色如下：
(1) 控制算法重点置于基础理论分析，针对机械手基本控制算法进行了深入剖析。
(2) 针对每种控制算法，均给出了完整的MATLAB仿真程序，同时也给出了程序的说明 和仿真结果，具有很强的可读性。
(3) 从应用的角度出发，理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。
(4) 书中介绍的各种控制算法及应用实例非常完整，程序结构设计简单明了，便于自学和进一步开发。
程序下载：全部仿真代码可到清华大学出版社网站本书页面下载。

内容简介

　　《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：基本设计方法（电子信息与电气工程技术丛书）》系统地介绍了机械手控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的*新成果。
　　本书以机械手的控制为论述对象，共包括10章，分别介绍了先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力控制、重复控制设计方法。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。
　　本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己的需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为高等院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。

作者简介

　　刘金琨，1965年生，辽宁省大连市瓦房店人。分别于1989年、1994年和1997年获东北大学工学学士、硕士和博士学位。1997—1999年在浙江大学工业控制技术研究所从事博士后研究工作。现为北京航空航天大学控制理论与控制工程专业教授、博士生导师。主要从事控制理论与应用的研究和教学工作。自从从事研究工作以来，主持国家自然基金等科研项目10余项，发表学术论文100余篇，出版著作10部。

内页插图

目录

前言Ⅰ
仿真程序使用说明Ⅲ
第1章绪论
1.1机器人控制方法简介
1.1.1机器人常用的控制方法
1.1.2不确定机器人系统的控制
1.2机器人动力学模型及其结构特性
1.3基于S函数的Simulink仿真
1.3.1S函数简介
1.3.2S函数使用步骤
1.3.3S函数的基本功能及重要参数设定
1.3.4S函数描述实例
第2章机械手PID控制
2.1机械手独立PD控制
2.1.1控制律设计
2.1.2收敛性分析
2.1.3仿真实例
2.2基于重力补偿的机械手PD控制
2.2.1控制律设计
2.2.2控制律分析
2.3基于模型补偿的机械手PD控制
2.3.1系统描述
2.3.2控制器的设计
2.3.3仿真实例
参考文献
第3章机械手神经网络自适应控制
3.1一种简单的RBF网络自适应滑模控制
3.1.1问题描述
3.1.2RBF网络原理
3.1.3控制算法设计与分析
3.1.4仿真实例
3.2基于RBF网络逼近的机械手自适应控制
3.2.1问题的提出
3.2.2基于RBF神经网络逼近的控制器
3.2.3针对f(x)中各项分别进行神经网络逼近
3.2.4仿真实例
参考文献
第4章机械手模糊自适应控制
4.1单力臂机械手直接自适应模糊控制
4.1.1问题描述
4.1.2模糊控制器的设计
4.1.3自适应律的设计
4.1.4仿真实例
4.2单力臂机械手间接自适应模糊控制
4.2.1问题描述
4.2.2自适应模糊滑模控制器设计
4.2.3稳定性分析
4.2.4仿真实例
4.3单级倒立摆的监督模糊控制
4.3.1模糊系统的设计
4.3.2模糊监督控制器的设计
4.3.3稳定性分析
4.3.4仿真实例
4.4基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制
4.4.1系统描述
4.4.2基于传统模糊补偿的控制
4.4.3基于模型信息已知的模糊补偿控制
4.4.4仿真实例
4.5基于线性矩阵不等式的单级倒立摆T�睸模糊控制
4.5.1基于LMI的T�睸型模糊系统控制器设计
4.5.2LMI不等式的设计及分析
4.5.3不等式的转换
4.5.4LMI设计实例说明
4.5.5单级倒立摆的T�睸模型模糊控制
参考文献
第5章机械手迭代学习控制及重复控制
5.1迭代学习控制的数学基础
5.1.1矩阵的迹及初等性质
5.1.2向量范数和矩阵范数
5.2迭代学习控制方法介绍
5.2.1迭代学习控制基本原理
5.2.2基本的迭代学习控制算法
5.2.3迭代学习控制主要分析方法
5.2.4迭代学习控制的关键技术
5.3机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例
5.3.1控制器设计
5.3.2仿真实例
5.4线性时变连续系统迭代学习控制
5.4.1系统描述
5.4.2控制器设计及收敛性分析
5.4.3仿真实例
5.5任意初始状态下的迭代学习控制
5.5.1问题的提出
5.5.2控制器的设计
5.5.3仿真实例
参考文献
第6章机械手反演控制
6.1简单反演控制器设计
6.1.1基本原理
6.1.2仿真实例
6.2单关节机械手的反演控制
6.2.1系统描述
6.2.2反演控制器设计
6.2.3仿真实例
6.3双耦合电机的反演控制
6.3.1系统描述
6.3.2反演控制器设计
6.3.3仿真实例
参考文献
第7章机械手滑模控制
7.1机械手动力学模型及特性
7.2基于计算力矩法的滑模控制
7.2.1系统描述
7.2.2控制律设计
7.2.3仿真实例
7.3基于输入输出稳定性理论的滑模控制
7.3.1系统描述
7.3.2控制律设计
7.3.3仿真实例
7.4基于LMI的指数收敛非线性干扰观测器的控制
7.4.1非线性干扰观测器的问题描述
7.4.2非线性干扰观测器的设计
7.4.3LMI不等式的求解
7.4.4计算力矩法的滑模控制
7.4.5仿真实例
7.5欠驱动两杆机械臂Pendubot滑模控制
7.5.1Pendubot控制问题
7.5.2Pendubot机械臂建模
7.5.3Pendubot动力学模型
7.5.4Pendubot模型的分析
7.5.5滑模控制律设计
7.5.6闭环稳定性分析
7.5.7基于Hurwitz的参数设计
7.5.8仿真实例
参考文献
第8章机械手自适应鲁棒控制
8.1单力臂机械系统的鲁棒自适应控制
8.1.1问题描述
8.1.2鲁棒模型参考自适应控制
8.1.3仿真实例
8.2二级倒立摆的H∞鲁棒控制
8.2.1系统的描述
8.2.2基于LMI的控制律的设计
8.2.3二级倒立摆系统的描述
8.2.4仿真实例
参考文献
第9章机械手末端轨迹及力的连续切换滑模控制
9.1基于双曲正切函数切换的滑模控制
9.1.1双曲正切函数的特性
9.1.2仿真实例
9.1.3基于双曲正切函数的滑模控制
9.1.4仿真实例
9.2基于位置动力学模型的机械手末端轨迹滑模控制
9.2.1工作空间直角坐标与关节角位置的转换
9.2.2机械手在工作空间的建模
9.2.3滑模控制器的设计
9.2.4仿真实例
9.3基于角度动力学模型的机械手末端轨迹滑模控制
9.3.1机械手在工作空间的建模
9.3.2工作空间直角坐标与关节角位置的转换
9.3.3滑模控制器的设计
9.3.4仿真实例
9.4工作空间中双关节机械手末端的阻抗滑模控制
9.4.1问题的提出
9.4.2阻抗模型的建立
9.4.3滑模控制器的设计
9.4.4仿真实例
9.5受约束条件下双关节机械手末端力及关节角度的滑模控制
9.5.1问题的提出
9.5.2模型的降阶
9.5.3控制律的设计
9.5.4稳定性分析
9.5.5仿真实例
参考文献
第10章重复控制基本原理及设计方法
10.1重复控制的基本原理
10.1.1重复控制的理论基础
10.1.2基本的重复控制系统结构
10.1.3基本重复控制系统稳定性分析
10.1.4仿真实例
10.2一种具有多路周期指令信号的数字重复控制
10.2.1系统的结构
10.2.2重复控制器的设计
10.2.3仿真实例
参考文献

前言/序言

　　有关机器人控制理论及其工程应用，近年来已有大量的论文发表。作者多年来一直从事控制理论及应用方面的教学和研究工作，为了促进机器人控制和自动化技术的进步，反映机器人控制设计与应用中的最新研究成果，并使广大研究人员和工程技术人员能了解、掌握和应用这一领域的最新技术，学会用MATLAB语言进行各种机器人控制算法的分析和设计，作者编写了这本书，以抛砖引玉，供广大读者学习参考。
　　本书是在总结作者多年研究成果的基础上，进一步理论化、系统化、规范化、实用化而成的，特点如下：
　　(1)控制算法取材新颖，内容先进，重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法和新技术，取材着重于基本概念、基本理论和基本方法。
　　(2)针对每种控制算法给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。
　　(3)着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及结果分析，为读者提供了有益的借鉴。
　　(4)所给出的各种控制算法完整，程序设计结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。
　　(5)所介绍的方法不局限于机械手的控制，同时也适合解决运动控制领域其他背景的控制问题。
　　本书主要以机器人力臂为被控对象，此外，为了介绍一些新的运动控制方法，本书还以机械系统、电机、倒立摆为被控对象来辅助说明。
　　本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的，并增加、修改和删除了部分内容。全书共分为上下册，本书作为上册，共包括10章。第1章为绪论，介绍机械手的几种控制方法及模型特性；第2章介绍机械手PID控制的几种基本设计方法，通过仿真和分析进行了说明；第3章介绍机械手神经网络自适应控制的几种设计方法；第4章介绍基于LMI的模糊鲁棒控制方法和几种机械手模糊自适应控制器的设计方法；第5章介绍机械手迭代学习控制和重复控制的设计方法；第6章介绍机械手反演控制的设计方法；第7章介绍机械手滑模控制基本设计方法；第8章介绍机械手自适应鲁棒控制方法，包括鲁棒控制器和自适应控制器的设计；第9章介绍机械手末端轨迹及力控制设计方法；第10章介绍重复控制的基本原理及设计方法。
　　本书介绍的控制方法有些选自于高水平国际杂志和著作中的经典控制方法，并对其中的一些算法进行了修正或补充。通过对一些典型控制器设计方法进行详细的理论分析和仿真分析，使一些深奥的控制理论易于掌握，为读者的深入研究打下基础。
　　本书是基于英文版MATLAB环境下开发(书中仿真图的图字均为英文)。书中各章节的内容具有很强的独立性，读者可以结合自己的方向深入地进行研究。
　　作者在研究过程中，东北大学徐心和教授和薛定宇教授在机器人控制及仿真等方面给予作者很多的指点，北京航空航天大学尔联洁教授给予作者在控制理论方面多年的指导，在此深表感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免存在一些不足和错误之处，真诚欢迎广大读者批评指正。若读者有指正或需与作者商讨，或对控制算法及仿真程序有疑问，请通过电子邮件与作者联系。作者相信，通过与广大同行的交流，可以得到许多有益的建议，从而再版时将本书完善。
　　刘金琨2016年12月于北京航空航天大学

《智能装备核心：机器人运动控制系统构建与实战》 引言 在飞速发展的智能制造与自动化浪潮中，机器人技术扮演着日益关键的角色。它们不仅是工业生产效率提升的引擎，更是服务业、医疗、科研等领域突破创新的助推器。而机器人之所以能够精准、灵活地执行各种任务，其核心在于强大的运动控制系统。本书正是聚焦于机器人运动控制系统的设计与实现，旨在为读者提供一套系统、深入且实用的学习路径，帮助您掌握构建高性能机器人控制系统的关键技术与实践经验。 本书并非仅仅是理论的堆砌，而是以“从原理到实践”为主线，将复杂的控制理论与实际的工程应用紧密结合。我们深知，理论的理解是构建坚实基础的必要步骤，而扎实的工程实践则是将理论转化为现实的关键。因此，本书在讲解经典控制算法的同时，更注重其在机器人运动控制中的具体落地。我们将一起探索如何将数学模型转化为可执行的控制策略，如何应对实际机器人系统中的各种非线性、不确定性以及动态变化，最终实现机器人平稳、高效、可靠的运动。 第一部分：机器人运动控制基础理论与建模 本部分将为您打下坚实的理论基础，让您理解机器人运动控制的“为什么”和“是什么”。 第一章 机器人运动学与动力学基础 正逆运动学： 深入剖析机器人连杆结构、关节类型以及坐标系转换。我们将从最基本的机器人手臂开始，逐步讲解如何计算机器人末端执行器的位置和姿态（正运动学），以及如何根据期望的末端姿态反推出各关节的角度（逆运动学）。这一章节将涉及齐次变换矩阵、雅可比矩阵等核心概念，并通过丰富的图示和实例，帮助您直观理解这些抽象的数学工具。 机器人动力学模型： 探索描述机器人运动与力的关系的拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程等经典方法。您将学习如何建立机器人的惯性矩阵、科里奥利力/离心力矩阵、重力向量以及摩擦力模型。理解动力学模型是设计精确控制器的前提，特别是在需要高速、高精度运动的场景下，动力学模型的准确性直接影响到控制性能。我们将重点讲解各物理量对机器人运动的影响，并提供简化模型构建的思路。 第二章 经典PID控制算法解析 PID控制器原理： 详细阐述比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节的作用及其对系统响应的影响。我们将从最简单的比例控制器开始，解释其优点和局限性，然后逐步引入积分环节以消除稳态误差，再引入微分环节以预测未来趋势，提高系统的动态响应速度和稳定性。 PID参数整定方法： 介绍多种实用的PID参数整定策略，包括经验法（如Ziegler-Nichols方法）、试凑法以及基于模型的优化方法。您将学习如何根据系统的实际响应特性，通过这些方法找到最优的PID参数组合，以实现最佳的控制效果。我们将分析不同整定方法在不同场景下的适用性，并提供调参过程中的注意事项。 PID在机器人关节控制中的应用： 结合具体的机器人关节模型，演示如何设计和实现基于PID的关节位置、速度和力矩控制。您将看到PID控制器如何有效地克服外部扰动和模型不确定性，实现关节的精确控制。 第二部分：高级机器人运动控制策略 在掌握了基础控制理论后，本部分将引领您进入更高级、更具挑战性的机器人运动控制领域。 第三章 基于模型的先进控制方法 模型预测控制（MPC）： 深入讲解MPC的核心思想——利用系统的模型预测未来一段时间内的输出，并通过优化算法求解控制输入，以实现对系统状态的精确控制并满足各种约束条件。我们将探讨MPC在轨迹跟踪、约束优化等方面的强大能力，以及其在处理多输入多输出（MIMO）系统时的优势。 滑模变结构控制（SMC）： 介绍SMC的鲁棒性特点，以及如何通过设计滑模面和切换律来保证系统在存在模型不确定性和外部扰动的情况下依然能够稳定运行。我们将分析SMC的优缺点，并探讨如何减少抖振现象。 反馈线性化控制： 阐述如何通过非线性变换将复杂的非线性机器人动力学模型转化为线性系统，从而应用成熟的线性控制技术进行设计。我们将分析反馈线性化在机器人控制中的应用场景和挑战。 第四章 机器人轨迹规划与生成 点到点轨迹规划： 讲解如何生成平滑、高效的关节空间或笛卡尔空间轨迹，以实现机器人从一个起始点到目标点的运动。我们将介绍多项式插值、B样条曲线等常用的轨迹生成方法，并分析如何保证轨迹的速度、加速度的连续性。 连续路径跟踪： 探讨机器人如何在实际环境中沿着预定的路径进行精确跟踪，包括如何处理路径上的障碍物以及如何实时调整控制策略。我们将介绍基于视觉反馈、传感器融合等方法的路径跟踪技术。 优化轨迹生成： 介绍如何考虑机器人动力学约束、关节限制、能量消耗等因素，生成最优的运动轨迹。例如，如何生成最短时间轨迹、最低能量消耗轨迹等。 第三部分：机器人控制系统软硬件实现与仿真 理论知识的掌握最终需要通过实际的软硬件来实现。本部分将带您深入了解机器人控制系统的工程实现细节。 第五章 机器人控制系统架构设计 分层控制结构： 讲解机器人控制系统通常采用的分层架构，包括低层关节控制器、中层任务规划器以及高层决策与感知系统。我们将分析不同层级之间的信息交互和控制指令传递。 实时操作系统（RTOS）在机器人控制中的应用： 介绍RTOS的关键特性（如任务调度、中断处理、时间同步等），以及其在保证机器人控制系统实时性和可靠性方面的重要性。 硬件平台选择与接口设计： 探讨常见的机器人控制器硬件平台（如工控机、嵌入式系统、DSP等），以及如何进行传感器、执行器等外围设备的接口设计和驱动开发。 第六章 机器人仿真平台与工具 主流机器人仿真软件介绍： 详细介绍如Gazebo, V-REP (CoppeliaSim), PyBullet等流行的机器人仿真平台，分析它们的特点、优势以及适用场景。 建立机器人模型与环境： 指导您如何使用这些仿真工具导入或创建机器人模型，搭建逼真的仿真环境，包括场景建模、传感器配置、物理引擎设置等。 仿真中的控制算法验证： 演示如何在仿真环境中集成您设计的控制算法，进行离线验证和调试。您将学习如何利用仿真平台进行参数调整、性能评估以及应对各种异常情况。 仿真到实际的迁移策略： 探讨如何将仿真环境中验证通过的控制算法有效地移植到实际的机器人硬件上，包括模型参数的校准、通信协议的适配等，最大限度地减少“仿真-真实”的差异。 第四部分：机器人控制系统的工程实践与进阶 在掌握了基础理论和仿真技术后，本部分将深入探讨实际工程中的关键问题和前沿技术。 第七章 机器人感知与反馈控制 传感器数据融合： 介绍如何融合来自多种传感器（如编码器、IMU、视觉传感器、力/力矩传感器等）的数据，以获取机器人更准确、更可靠的状态估计。 视觉伺服控制（Visual Servoing）： 详细讲解如何利用摄像机捕捉到的图像信息来驱动机器人实现精确的位姿控制，包括基于图像特征的方法和基于三维模型的方法。 力/力矩控制与柔顺控制： 探讨机器人如何感知并响应外部力，实现安全的人机交互、装配等任务。我们将介绍阻抗控制、导纳控制等柔顺控制策略。 第八章 机器人控制系统的鲁棒性与自适应性 模型不确定性处理： 分析机器人系统中常见的模型不确定性来源（如参数变化、未知负载、磨损等），并介绍如何设计鲁棒控制器来应对这些不确定性。 自适应控制技术： 讲解自适应控制的基本原理，包括参数在线估计和控制器参数的实时调整，以应对机器人系统参数随时间变化的挑战。 故障检测与容错控制： 探讨如何检测机器人控制系统中的潜在故障，并设计相应的容错策略，确保机器人在部分组件失效的情况下仍能继续安全运行。 第九章 机器人控制前沿技术展望 机器学习在机器人控制中的应用： 介绍深度学习、强化学习等技术如何用于机器人姿态估计、环境感知、运动规划以及控制策略优化。 分布式与协同控制： 展望多机器人系统中的分布式控制架构和协同任务执行，以及相关的通信协议和协调算法。 人机交互与共享控制： 探讨如何实现更自然、更直观的人机交互方式，以及人与机器人协同完成任务的共享控制模式。 结论 本书力求提供一套全面、深入且面向实践的机器人运动控制系统设计方法。通过理论学习、仿真实践和工程案例的结合，您将能够独立设计、实现和优化各种机器人系统的运动控制解决方案。无论您是希望进入机器人研发领域的研究生，还是希望提升自动化生产线控制水平的工程师，本书都将是您宝贵的参考资源。我们鼓励读者积极动手实践，将书中的知识转化为解决实际问题的能力，共同推动机器人技术的进步与发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就让我眼前一亮，作为一名初涉机器人控制领域的学生，我一直在寻找一本既能深入讲解理论，又能提供实践指导的教材。这本书的副标题“基本设计方法”让我觉得它会是一本非常扎实的入门读物，能够帮助我打好坚实的基础。我特别看重理论与实践的结合，而“MATLAB仿真”这个关键词则让我对这本书充满了期待。我知道MATLAB在工程仿真领域有着举足轻重的地位，能够通过仿真来验证和优化机器人控制算法，这对于我理解复杂的控制原理非常有帮助。我希望这本书能够循序渐进地讲解，从最基础的机器人动力学建模，到PID控制、状态空间控制等经典控制方法，再到更高级的自适应控制、模糊控制等，都能有详实的阐述。同时，我希望书中提供的MATLAB仿真实例能够清晰易懂，并且具有一定的通用性，让我可以根据自己的需求进行修改和扩展。我非常期待这本书能让我对机器人控制系统有一个全面而深入的认识，并且能够运用MATLAB将其付诸实践，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在关注机器人控制领域的发展，尤其是看到很多优秀的机器人产品都能实现如此精准和灵活的运动，着实让我感到惊叹。这本书的名字《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》恰好触及了我最感兴趣的部分。我希望它不仅仅停留在理论的讲解，更能深入到实际的设计过程。例如，如何根据机器人的具体应用场景（如工业机器人、服务机器人、无人机等）来选择合适的控制方法？如何进行控制器的参数整定以达到最优的性能？这些都是我迫切想了解的。另外，“MATLAB仿真”这部分更是让我眼前一亮。我知道MATLAB是一个强大的工程计算和仿真平台，能够帮助工程师在设计初期就进行大量的模拟测试，从而降低开发成本和风险。我非常期待书中能提供一些实际的案例，展示如何利用MATLAB搭建机器人模型，并实现各种控制算法的仿真，例如如何进行轨迹规划、路径跟踪、抗干扰控制等。如果这本书能够将理论与仿真紧密结合，提供可操作的仿真代码和详细的步骤讲解，那将是对我而言极具价值的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对自动化和智能制造感兴趣的工程师，一直在寻找能够系统性提升我在这方面能力的专业书籍。《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：基本设计方法》这个书名直接点出了我的需求。我希望这本书能够提供一套完整的机器人控制系统设计流程，从需求分析、系统建模，到控制器设计、参数优化，再到仿真验证和硬件实现。特别是“基本设计方法”这个部分，我希望它能够涵盖一些最经典、最有效的控制理论和技术，比如PID控制、前馈补偿、反馈线性化等，并解释这些方法的原理、优缺点以及适用范围。同时，“MATLAB仿真”的加入让我看到了这本书的实践价值。我希望书中能够提供大量的实际仿真案例，涵盖不同类型的机器人（如关节机器人、移动机器人）和不同的控制任务（如位置控制、速度控制、力控制）。我希望能够通过这些仿真案例，学习如何在MATLAB环境中进行机器人模型的建立、控制算法的实现、以及性能的评估。如果这本书能够做到理论严谨、实践性强，并配备丰富的仿真资源，那么它必将成为我提升专业技能的重要助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件工程师，我对如何让机器“动起来”以及如何精确地控制它们一直充满好奇。这本书的标题《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》给了我一个非常明确的信号：它不仅仅是理论的堆砌，更包含了实际的操作指导。我尤其看重“基本设计方法”这个子标题，它预示着这本书会从根基出发，为我打下坚实的理论基础，让我明白为什么这样设计，而不是简单地给出一堆公式。我希望能从书中学习到机器人是如何被建模的，例如运动学、动力学模型是如何建立的，这些模型在控制设计中扮演怎样的角色。此外，我对各种控制算法的直观理解有着强烈需求，例如PID控制器是如何通过调整比例、积分、微分参数来实现对机器人行为的精细控制，以及更先进的控制策略是如何克服复杂工况下的挑战。最令我兴奋的是“MATLAB仿真”部分，我期待能够看到具体的仿真代码和步骤，学习如何利用MATLAB将抽象的控制算法转化为可视化的机器人行为，并以此来验证设计的合理性。如果这本书能够提供丰富的仿真示例，让我能够亲手实践，那么它将极大地满足我对机器人控制从概念到实现的求知欲。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器人技术充满热情但又缺乏系统性知识的学习者，我一直渴望找到一本能够带我入门并逐步深入的参考书。这本书的名称《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》立刻吸引了我的注意，尤其是“基本设计方法”这几个字，让我觉得它能为我提供一条清晰的学习路径。我非常希望这本书能从机器人本身的基本概念讲起，比如不同类型机器人的结构特点、运动学和动力学分析等，这些都是设计控制系统的前提。然后，我希望它能详细介绍各种常用的控制策略，例如经典的PID控制，如何根据机器人系统的特性进行参数整定，以及更高级的如模糊逻辑控制、神经网络控制等，这些都能为我打开新的视野。更重要的是，我非常看重“MATLAB仿真”这一部分，因为理论知识再扎实，如果不能通过实践来验证，总觉得不够过瘾。我期待书中能提供丰富的MATLAB仿真示例，能够直观地展示不同控制算法在机器人模型上的表现，甚至能够引导我进行一些简单的仿真实验，加深对控制原理的理解。如果这本书能够做到这一点，那么它无疑将成为我学习机器人控制的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

书里面有很多代码，需要慢慢来研读了。

评分☆☆☆☆☆

买了好几本书，到货非常快，京东自营送货又快又好，京东搞活动力度也大，赞

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，希望对他有用。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

先买来藏的，我是囤书小霸王

评分☆☆☆☆☆

书不错，附带程序，

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，打算好好学习学习！

评分☆☆☆☆☆

先买来藏的，我是囤书小霸王

评分☆☆☆☆☆

还没有认真读