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[美] 约翰·克雷格（John Craig） 著

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• 机器人学
• 机器人
• 人工智能
• 控制系统
• 机械工程
• 自动化
• 第四版
• 英文教材
• 高等教育
• 工程学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586722

版次：4

商品编码：12299020

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经典原版书库

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：432

内容简介

《机器人学导论》一直是国外大学教育机器人教学的主要教材，曾作为美国斯坦福大学机器人学导论的教材。本书(原书第4版)在第3版的基础上进行了修订，除了系统地讲解操作臂运动学、操作臂运动学、轨迹生成、操作比的线性/非线性控制等理论知识，还在各章末尾增加了编程习题和MATLAB作业，并就目前人-机接口的新进展进行了描述。本书可作为高年级本科生或者低年级研究生的课程用书，也可供机器人学领域的机械工程师、研发工程师、电气工程师参考。

目录

目　　录
1　概述1
2　空间描述和变换21
3　操作臂运动学67
4　操作臂逆运动学109
5　雅克比：速度和静力145
6　操作臂动力学177
7　轨迹生成215
8　操作臂的机构设计245
9　操作臂的线性控制285
10　操作臂的非线性控制315
11　操作臂的力控制351
12　机器人编程语言及编程系统375
13　离线编程系统389
附录A　三角恒等式409
附录B　24种角度组合411
附录C　运动学公式415
精选习题答案417
Contents
1Introduction1
2 Spatial Descriptions and Transformations21
3 Manipulator Kinematics67
4 Inverse Manipulator Kinematics109
5 Jacobians: Velocities and Static Forces145
6 Manipulator Dynamics177
7 Trajectory Generation215
8 Manipulator-Mechanism Design245
9 Linear Control of Manipulators285
10 Nonlinear Control of Manipulators315
11 Force Control of Manipulators351
12 Robot Progrmming Languages and Systems375
13 Off-Line Programming Systems389
A Trigonometric Identities409
B The 24 Angle-Set Conventions411
C Some Inverse-Kinematic Formulas415
Solutions to Selected Exercises417

前言/序言

前　　言科学家们常会感到自己通过研究工作能够不断地认识自我。物理学家认识到了这一点，同样，心理学家和化学家也认识到了这一点。在机器人学的研究中，研究领域和研究者自身之间的关系尤为明显。与仅追求分析的自然科学不同，当前机器人学所追求的是倾向于综合的工程学科。也许正是这个原因，这个领域才让我们当中的许多人为之着迷。
机器人学研究的是怎样综合运用机械、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，它必然需要运用各种“传统”领域的研究思想。
现今，机器人学诸方面的研究工作都是由不同领域的专家们进行的。通常没有一个人能够完全掌握机器人领域的所有知识。因此，自然有必要对这个研究领域进行划分。在更高的层次上，可把机器人学划分为四个主要领域：机械操作、移动、计算机视觉和人工智能。
本书介绍机械操作的理论和工程知识。这是机器人学的分支学科，它是建立在几个传统学科基础之上的。主要的相关学科有力学、控制理论和计算机科学。在本书中，第1～8章介绍机械工程和数学的主题，第9～11章为控制理论的题材，第12章和第13章属于计算机科学的内容。另外，本书始终强调通过计算解决问题，例如，与力学密切相关的每一章都有一节简要介绍计算方面的问题。
本书源于斯坦福大学1983～1985年秋季学期的“机器人学导论”课程的讲稿。前3版在1986～2016年期间为许多大学所采用。第4版得益于这些教材的广泛应用，并且根据多方面的反馈意见做了修正和改进。在此，向对本书作者提出修正意见的所有人表示感谢。
本书适用于高年级本科生或者低年级研究生课程。选修此课程的学生如果学过静力学和动力学这两门基础课程，同时学习过线性代数，并且能够使用计算机高级语言编程，将有助于他们的学习。此外，虽然不必先修控制理论方面的入门课程，但学过这门课程也是有益的。本书的目标之一是以简单、直观的方式介绍机器人学的知识。特别需要指出的是，虽然本书很多内容选自机械工程领域，但并不要求本书的读者一定得是机械工程师。在斯坦福大学，很多电气工程师、计算机科学家、数学家都认为本书具有很强的可读性。
虽然本书直接由机器人系统的研发工程师使用，但是任何将要从事机器人研究工作的人，应将本书内容看作重要的背景资料。同样，至少从事过某种硬件的软件开发人员以及不直接参与机器人的机械和控制的研究人员，应当具备一些本书提供的背景知识。
与第3版一样，第4版分为13章。本书的材料适合于用一学期的时间来讲授，如果要在半学期内讲授，教师需要略去一些章节。即便如此，仍然无法深入讲解所有专题。本书在编写时从某些方面考虑了这一点，例如，多数章节只采用一种方法去解决常见的问题。编写本书的主要问题之一就是尽量在限定的教学时间内为每个主题合理地分配时间。为此，我的办法是只考虑那些直接影响机器人机械操作学习的材料。
在每章的最后都有一组习题。每道习题题号后的方括号中给出了习题的难度系数。难度系数在[00]和[50]之间。[00]是最简单的题目，[50]是尚未解决的研究性问题。当然，一个人认为困难的问题在另一个人看来可能会觉得容易，因此，一些读者会发现那些难度系数在某些情况下会引起误解。不过，我们尽力评价了这些习题的难度。
每章的末尾都有一个编程作业，学生可以把相应章节的知识应用到一个简单的三关节平面操作臂中。这个简单的操作臂足以用来证明大多数一般操作臂的所有原理，而不必使学生陷入过于复杂的问题中。每个编程作业都建立在前一个作业的基础上，到课程结束时，学生就会得到一个完整的操作臂软件程序库。
第1～9章共有12道使用MATLAB的习题。这些习题由俄亥俄大学的Robert L. Williams II教授编写，我对他所作的贡献深表感谢。这些习题可以配合澳大利亚CSIRO首席研究科学家Peter Corke编写的MATLAB Robotics Toolbox使用。
第1章是机器人学的概述，介绍一些背景资料、基本思想和本书所使用的符号，并预览后面各章的内容。
第2章包括描述三维空间中位置与方法的数学知识。这是极为重要的内容：通过定义机械操作本身与周围空间的移动物体（工件、工具、机器人自身）联系起来。我们需要用一种易于理解并且尽可能直观的方式来描述这些动作。
第3章和第4章讨论机械操作臂的几何问题。介绍机械工程学科中的运动学分支，这个分支研究运动但不考虑引起这种运动的力。在这两章里，我们讨论操作臂运动学，但把研究范围限定在静态定位问题上。
第5章将运动学的研究范围扩展到速度和静力方面。
第6章开始研究引起操作臂运动的力和力矩。这就是操作臂动力学问题。
第7章描述操作臂在空间的运动轨迹。
第8章涉及许多与操作臂机械设计有关的问题。例如，设计多少关节是适宜的、关节的类型应是什么以及如何对它们进行布局。
第9章和第10章研究操作臂的控制方法（通常利用计算机），以准确地跟踪预先设定的空间轨迹。第9章研究线性控制方法，第10章将研究拓展到非线性领域。
第11章讨论操作臂的主动力控制。也就是研究如

《机器人学导论（英文版·第4版）》图书简介 《机器人学导论（英文版·第4版）》是一部全面而深入的机器人学领域权威著作，旨在为读者构建扎实的理论基础与丰富的实践认知。本书第四版在继承前几版经典内容的基础上，紧密结合当前机器人技术发展的最新动态和前沿研究，对原有体系进行了精细打磨与革新，力求为本科生、研究生以及相关领域的工程师和研究人员提供一份清晰、准确、且具有前瞻性的学习指南。 本书内容涵盖了机器人学的核心概念、关键技术以及新兴应用，从最基础的数学工具铺陈，逐步深入到机器人运动学、动力学、控制理论、感知系统、规划与导航，直至人机交互和特定应用领域的机器人技术。其结构设计逻辑严谨，循序渐进，能够有效地引导读者逐步掌握机器人学的各个重要环节。 第一部分：基础与数学工具 本书开篇便为读者奠定了坚实的数学基础，这是理解后续复杂机器人学概念的基石。详细阐述了线性代数、向量微积分、概率论与统计等在机器人学中必不可少的数学工具。作者通过清晰的数学推导和与机器人学应用的联系，帮助读者理解这些工具的物理意义和实际作用。例如，在描述机器人姿态时，作者会细致讲解旋转矩阵、欧拉角、四元数等概念，并解释它们在表示和计算机器人运动中的优势与局限。此外，对坐标系变换、齐次坐标等概念的深入解析，为理解机器人链式运动的表达打下了基础。 第二部分：机器人运动学 运动学是机器人学研究的起点，它主要关注机器人运动的几何学描述，而不考虑产生运动的力。本书对机器人正运动学和逆运动学进行了详尽的论述。 正运动学：讲解如何根据关节变量（如角度或位移）来确定机器人末端执行器（如机械手夹爪）在空间中的位置和姿态。作者详细介绍了连杆坐标系的建立方法（如Denavit-Hartenberg参数），并通过清晰的示例展示如何将相邻连杆的坐标变换链式连接起来，最终得到机器人基座坐标系到末端执行器坐标系的完整变换。 逆运动学：则探讨了如何根据期望的末端执行器位置和姿态，求解出所需的关节变量。这一过程往往比正运动学更为复杂，因为可能存在多解、无解或奇异解。本书系统介绍了代数法、几何法以及数值优化等求解逆运动学的方法，并讨论了在实际应用中如何处理这些复杂情况，例如使用雅可比矩阵来分析和求解。 第三部分：机器人动力学 在理解了机器人的运动学之后，本书进一步深入到动力学领域，研究产生机器人运动的力与加速度之间的关系。动力学是实现精确控制和预测机器人行为的关键。 牛顿-欧拉法：该方法基于牛顿第二定律和欧拉方程，通过逐级推导连杆的力和力矩，最终获得机器人整体的动力学方程。本书详细分解了如何计算每个连杆的质心力、质心力矩、关节力矩以及关节反作用力，并展示了如何整合这些信息。 拉格朗日法：这是一种基于能量的动力学建模方法，通过计算机器人的动能和势能，利用拉格朗日方程直接推导出动力学方程。本书会详细介绍如何计算连杆的动能和势能，以及如何进行偏导数运算，最终得到机器人关节力矩与关节加速度、关节速度、关节位置之间的关系。 雅可比矩阵与相关概念：雅可比矩阵在机器人学中扮演着至关重要的角色，它不仅连接了关节速度与末端执行器速度，还被用于分析机器人的速度和力传播，以及求解逆运动学。本书将深入探讨雅可比矩阵的计算、性质以及在机器人学中的各种应用，包括奇异性分析。 第四部分：机器人控制 机器人控制是实现机器人自主运动和执行任务的核心技术。本书系统讲解了机器人控制的基本原理和常用方法。 PID控制：作为最经典和广泛应用的反馈控制方法，PID控制器在机器人控制中发挥着重要作用。本书将深入分析比例（P）、积分（I）和微分（D）三个组成部分的原理，以及如何整定PID参数以获得最优的控制效果。 轨迹跟踪控制：介绍如何设计控制器，使得机器人的末端执行器能够精确地沿着预定的轨迹运动。这涉及到对参考轨迹的分析、误差的计算以及控制信号的生成。 先进控制策略：在经典PID控制的基础上，本书还会引入更先进的控制方法，如自适应控制、鲁棒控制、模型预测控制等，用于处理机器人系统中的非线性和不确定性，提升控制性能。 第五部分：机器人感知 感知是机器人与环境交互的基础，它使机器人能够“看见”和“理解”周围的世界。本书详细介绍了机器人常用的感知技术。 传感器技术：涵盖了多种关键传感器，包括编码器（用于关节角度测量）、惯性测量单元（IMU，用于姿态和角速度测量）、力/力矩传感器（用于力反馈）、以及视觉传感器（如摄像头、深度相机）等。本书会分析这些传感器的原理、性能特点以及在机器人系统中的应用。 计算机视觉：作为机器人视觉感知的重要组成部分，本书深入探讨了图像处理、特征提取、目标识别、三维重建等技术。读者将学习如何从图像信息中提取有用的几何和语义信息，以支持机器人的导航和操作。 点云处理：对于深度相机或激光雷达等获取的三维点云数据，本书将介绍点云的滤波、分割、配准、特征提取以及三维物体识别等处理技术，为机器人理解三维环境提供支持。 第六部分：机器人规划与导航 规划与导航使机器人能够在复杂环境中自主移动并完成任务。 路径规划：介绍如何在已知或未知环境中，为机器人找到一条从起点到终点的无碰撞路径。本书会讲解多种经典算法，如A算法、Dijkstra算法、PRM（概率路径图）和RRT（快速探索随机树）等，并分析它们的优缺点。 局部定位与地图构建（SLAM）：SLAM技术是实现机器人自主导航的关键。本书将深入讲解如何利用传感器数据（如激光雷达、摄像头）来同时估计机器人的位姿并构建环境地图。会介绍基于滤波（如EKF-SLAM、UKF-SLAM）和基于优化（如图优化SLAM）的常用算法。 运动规划：在找到路径之后，还需要进行细致的运动规划，以生成平滑、安全的关节轨迹。本书将介绍如何考虑机器人的动力学约束、碰撞避免以及平滑性要求。 第七部分：机器人体系结构与操作系统 机器人软件体系结构：讨论了如何组织和设计机器人软件系统，以支持模块化、可重用性和可扩展性。 机器人操作系统（ROS）：作为当前机器人领域最主流的开源软件平台，本书将详细介绍ROS的核心概念、工具以及如何利用ROS构建复杂的机器人应用。读者将学习ROS的节点、话题、服务、动作等通信机制，以及常用的ROS包和开发流程。 第八部分：特殊机器人系统与新兴应用 本书的最后部分将目光投向了当前机器人学的一些前沿领域和应用方向，展示了机器人技术在各个领域的巨大潜力。 人机交互：探讨了如何设计机器人与人类之间安全、自然、高效的交互方式，包括触觉反馈、语音识别、手势识别以及情感识别等。 机器学习在机器人学中的应用：深入介绍了如何利用机器学习技术（如深度学习、强化学习）来提升机器人的感知、决策和控制能力，例如用于物体识别、姿态估计、强化学习驱动的运动控制等。 无人机与自主车辆：介绍了无人机和自主车辆在感知、定位、导航、路径规划等方面的独特挑战和技术解决方案。 服务机器人与工业机器人：分析了服务机器人（如医疗机器人、家用机器人）和工业机器人（如自动化生产线上的机械臂）在设计、控制和应用上的区别与联系，以及它们在各自领域的最新发展。 《机器人学导论（英文版·第4版）》以其严谨的理论体系、丰富的实例分析和前瞻性的内容，为读者提供了一个全面了解和深入学习机器人学的宝贵平台。本书的语言清晰，逻辑性强，即使是初学者也能从中受益匪浅，而对于有一定基础的研究人员和工程师来说，它更是不可多得的参考工具。通过阅读本书，读者将能够深刻理解机器人学的核心原理，掌握关键技术，并为未来机器人技术的创新与发展奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

《机器人学导论（英文版·第4版）》是一本非常有深度且极具前瞻性的著作，它不仅涵盖了机器人学的经典理论，更对未来的发展趋势进行了深刻的洞察。作为一名在机器人领域工作多年的研究人员，我深知技术更新换代的迅猛，一本优秀的教材需要既能打牢基础，又能引领方向。这本书在这方面做得非常出色。它在对机器人运动学、动力学、控制理论等基础知识进行严谨论述的同时，还深入探讨了当前人工智能、机器学习、深度学习等前沿技术在机器人领域的融合应用。我尤其对书中关于“具身智能”和“类人机器人”的章节印象深刻，作者不仅分析了实现这些目标所面临的挑战，还提出了切实可行的研究方向和技术路径。此外，书中对仿生机器人、软体机器人等新兴领域的介绍，也为我提供了新的研究思路。让我惊喜的是，本书还对机器人安全的伦理和社会影响进行了深刻的探讨，这在当前技术高速发展的同时，显得尤为重要。这本书无疑是我近期阅读过的最能启发思考、最能拓展视野的学术专著之一，对于任何希望在机器人领域深耕的研究者和工程师来说，都具有不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器人学导论（英文版·第4版）》完全超出了我的预期，它不只是一本教科书，更像是一本激发思考的百科全书。作为一名资深的机器人工程师，我长期以来一直致力于工业机器人自动化生产线的开发与维护。虽然我对机器人的一些基础原理了如指掌，但总觉得在宏观层面，对整个机器人技术的发展脉络和未来走向缺乏更全面的认识。这本书恰好填补了我的知识盲区。它不仅仅是技术细节的堆砌，更着重于从历史、哲学、伦理等多个维度探讨机器人技术。书中对人工智能与机器人学的交叉融合、人机协作的未来形态、以及机器人伦理问题等方面的深入分析，让我对这项技术有了更深刻的哲学思考。我特别欣赏作者对“通用人工智能”和“强人工智能”的辩证讨论，以及对机器人未来社会角色的前瞻性预测。这些内容，虽然不直接涉及到具体的代码实现或算法优化，但却为我指明了技术发展的方向，让我能够更好地规划个人的职业发展和公司的技术战略。这本书的价值，远超其印刷成本。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器人学导论（英文版·第4版）》简直是我近期遇到的最令人振奋的学术读物之一！作为一个非科班出身，却对机器人技术怀揣浓厚兴趣的爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地、循序渐进地引导我入门的教材。市面上充斥着各种零散的教程和碎片化的信息，让人难以建立起完整的知识体系。而这本书，真的就像一位循循善诱的老师，从最基础的概念讲起，比如机器人学的定义、发展历程、基本构成要素，以及不同类型的机器人及其应用场景。作者并没有一开始就抛出晦涩的数学公式和复杂的算法，而是用清晰易懂的语言，辅以大量生动的插图和案例，让我能够轻松地理解那些看似高深的原理。我尤其喜欢它在介绍机械臂运动学时，那种层层剥离、化繁为简的处理方式，从关节空间到笛卡尔空间，从正向运动学到逆向运动学，每一步都讲解得非常到位，让我这个初学者也能逐渐掌握其中的逻辑。而且，书中对最新技术发展趋势的探讨也让我受益匪浅，它让我看到了机器人学未来的无限可能，也激发了我深入学习的动力。总而言之，这是一本非常适合想要系统学习机器人学，但又担心无从下手的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《机器人学导论（英文版·第4版）》在理论深度和实践指导性上达到了一个令人赞叹的平衡点。我是一名正在攻读机器人相关专业的研究生，在学习过程中，经常会遇到一些理论知识与实际应用脱节的情况。这本书恰恰弥补了这一不足，它不仅深入浅出地讲解了机器人学的核心理论，如传感器技术、驱动系统、控制理论等，更重要的是，它将这些理论与实际的工程问题紧密结合起来。书中提供了大量的代码示例和仿真实验，让我可以在理论学习的同时，动手实践，验证所学知识。例如，在介绍路径规划算法时，书中不仅详细阐述了A算法、D算法等经典算法的原理，还提供了相应的Python代码实现，让我能够直接运行并观察其效果。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和理解深度。此外，本书对机器人感知、决策与控制等关键技术进行了全面的梳理，并提供了对未来发展方向的深刻见解，这对于我撰写研究论文和开展课题研究非常有启发。这本书绝对是机器人学专业学生必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《机器人学导论（英文版·第4版）》是一本真正意义上的“导论”，它为零基础的读者打开了一扇通往机器人世界的奇妙大门。我是一名非技术背景的创业者，我的创业项目涉及到一些智能硬件的研发，对机器人技术有一些初步的了解，但缺乏系统性的知识。这本书的语言风格非常亲切，没有使用过多晦涩难懂的专业术语，而是通过生动的比喻和形象的图示，将复杂的概念解释得一目了然。我特别喜欢它对机器人“感知-决策-行动”这一核心流程的讲解，从视觉、听觉到触觉的各种传感器，再到机器学习和深度学习在决策中的应用，以及各种执行机构的协同工作，整个过程被描绘得逻辑清晰，易于理解。即使是一些涉及数学的部分，作者也做了很好的引导，让我能够理解其背后的意义，而不会感到被公式吓退。这本书帮助我建立起对机器人技术整体的认知框架，让我能够更好地理解我的技术团队的讨论，也为我与潜在的技术合作伙伴沟通提供了坚实的基础。对于想要快速了解机器人技术全貌，并将其应用于实际商业场景的朋友，这本书是极佳的选择。