移動機器人原理與設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[法] 呂剋·若蘭（Luc Jaulin） 著，王世偉，謝廣明 譯

圖書標籤:

• 移動機器人
• 機器人學
• 控製工程
• 路徑規劃
• 傳感器
• SLAM
• ROS
• 嵌入式係統
• 機械設計
• 人工智能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111591863

版次：1

商品編碼：12342610

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 機器人學譯叢

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：218

正文語種：中文

內容簡介

　　移動機器人在軍事、醫療和農業等領域發展迅速，空中無人機、水中探測機器人和清潔機器人等應用不斷升級。移動機器人學著眼於移動機器人的設計，涉及自動控製、信號處理、力學、計算和電子等多個學科的知識。
　　《移動機器人原理與設計》麵嚮工程應用，介紹相關基礎知識和分析工具，主要內容包括三維建模、反饋綫性化、無模型控製、導引、實時定位、辨識和卡爾曼濾波等，涵蓋執行器、傳感器、導航和控製理論等方麵。書中原理部分較為簡潔，不展開建模過程的細節。設計部分側重於通過實踐來掌握不同方法，每章都包含豐富的習題和詳盡的解答，特彆是結閤作者在水中機器人和帆船機器人領域的研究和教學經驗，提供瞭大量有價值的實例。

內頁插圖

目錄

譯者序
前言
第1章 三維建模
1．1 鏇轉矩陣
1．1．1 定義
1．1．2 鏇轉嚮量
1．1．3 伴隨矩陣
1．1．4 坐標係變換
1．2 歐拉角
1．2．1 定義
1．2．2 歐拉矩陣的導數
1．2．3 歐拉矩陣的鏇轉嚮量
1．3 剛性機器人的運動學模型
1．4 習題
1．5 參考答案

第2章 反饋綫性化
2．1 控製積分鏈
2．1．1 比例微分控製器
2．1．2 比例積分微分控製器
2．2 引例
2．3 方法的原理
2．3．1 原理
2．3．2 相對次數
2．3．3 微分延遲矩陣
2．3．4 奇異點
2．4 二輪車
2．4．1 一階模型
2．4．2 二階模型
2．5 控製三輪車
2．5．1 速度和轉嚮控製
2．5．2 位置控製
2．5．3 選擇另一個輸齣
2．6 帆船
2．6．1 極坐標麯綫
2．6．2 微分延遲
2．6．3 反饋綫性化的方法
2．6．4 極坐標麯綫控製
2．7 運動學模型和動力學模型
2．7．1 原理
2．7．2 倒立擺係統
2．7．3 伺服電機
2．8 習題
2．9 參考答案

第3章 無模型控製
3．1 無人車的無模型控製
3．1．1 方嚮和速度的比例控製器
3．1．2 方嚮的比例微分控製器
3．2 雪橇車
3．2．1 模型
3．2．2 正弦驅動控製
3．2．3 最大推力控製
3．2．4 快速動態特性的簡化
3．3 帆船
3．3．1 問題
3．3．2 控製器
3．3．3 導航
3．3．4 實驗
3．4 習題
3．5 參考答案

第4章 導引
4．1 球麵上的導引
4．2 路徑規劃
4．2．1 簡單示例
4．2．2 貝塞爾多項式
4．3 維諾圖
4．4 人工勢場法
4．5 習題
4．6 參考答案

第5章 實時定位
5．1 傳感器
5．2 測角定位
5．2．1 問題描述
5．2．2 內接角
5．2．3 平麵機器人的靜態三角測量
5．2．4 動態三角測量
5．3 多點定位
5．4 習題
5．5 參考答案

第6章 辨識
6．1 二次型函數
6．1．1 定義
6．1．2 二次型的導數
6．1．3 二次型函數的特徵值
6．1．4 二次型函數的最小化
6．2 最小二乘法
6．2．1 綫性情形
6．2．2 非綫性情形
6．3 習題
6．4 參考答案

第7章 卡爾曼濾波器
7．1 協方差矩陣
7．1．1 定義和解釋
7．1．2 性質
7．1．3 置信橢圓
7．1．4 生成高斯隨機嚮量
7．2 無偏正交估計
7．3 綫性估計的應用
7．4 卡爾曼濾波器
7．5 卡爾曼平滑器
7．6 習題
7．7 參考答案
參考文獻
索引

前言/序言

　　移動機器人可以被定義為一個能夠在其所處的環境中自主移動的機械係統。為瞭實現這個目標，它必須裝備：
　　·傳感器，幫助獲得關於其周圍環境的知識（這些知識它或多或少知道一些）並確定
　　它的位置。
　　·執行器，使得機器人能夠運動起來。
　　·智能（算法或調節器），基於傳感器收集到的數據，計算齣移動指令並發送到執行
　　器，以完成給定的任務。
　　最後，我們還必須加上移動機器人所處的環境和它的使命。前者對應於機器人所處的不斷變化的世界，後者對應於機器人必須要完成的任務。從21世紀初以來，移動機器人在軍事領域（空中無人機[BEA12]、水中機器人[（2RE14]等）乃至醫療和農業領域都取得瞭持續不斷的進展。在某些領域中，執行任務對人類而言是痛苦或者危險的，這些領域對機器人的需求非常高。例如這樣一些情形：清除地雷、在海底搜索失事飛機的黑匣子以及行星探測等。人造衛星、發射器（如阿裏安五號運載火箭）、無人駕駛地鐵和自動電梯都是移動機器人的典型案例。飛機、火車和汽車以一種持續的方式不斷嚮改進著的自主係統演化，並且非常有可能在接下來的幾十年內變成移動機器人。
　　移動機器人學是著眼於移動機器人設計的學科[LAU01]。它基於自動控製、信號處理、力學、計算和電子等多個學科。本書的主要目標是概述機器人學中有助於移動機器人設計的有關方法和工具。機器人將由狀態方程描述，即一組一階（通常為非綫性的）微分方程。這些狀態方程可以運用力學定律獲得。我們的目標不包括詳細講授機器人建模的方法（可參考文獻[JAU05]和[JAU15]獲得更多相關主題的信息），而是僅僅迴顧相關基本原理。對於建模，我們這裏指得到狀態方程，這一步是機器人仿真以及控製器設計的必要前提。不過，在第1章中我們會刻意舉一些三維（3D）案例來闡述建模的基本原理。這是為瞭介紹機器人學中的一些重要基本概念，如歐拉角和鏇轉矩陣。例如，我們將討論一個車輪的動力學過程和一個水中機器人的運動學過程。移動機器人都是強非綫性係統，並且隻有一類非綫性方法可以構造有效的控製器。此類構造過程是第2章和第3章的主題。第2章主要以依賴於機器人模型的控製方法為基礎，這個方法將利用反饋綫性化的概念，我們將通過多個例子進行介紹和闡述。第3章提齣一些更實用的方法，這些方法不會用到機器人的狀態模型，而是歸為無模型或者模仿。該類方法采用一類對機器人的更直觀的描述，適用於機器人相對簡單且可以遠程控製的情形，例如車輛、帆船或者飛機。第4章關注導引問題，其處於比控製更高的層麵。換句話說，將重點放在導引、監控那些經由第2章和第3章所列工具控製之下的係統。因此，這裏將著重強調如何獲得指令並提供給控製器，以便機器人能夠完成給定的任務。那麼，這些導引必須考慮到周遭環境的知識、障礙物的齣現以及環形的地球錶麵。非綫性控製和導引方法需要關於係統狀態變量的優良知識，例如那些定義機器人位置的變量。這些位置變量是最難獲得的，因此第5章關注定位問題。這一章引入一些經典的非綫性方法，長期以來人們一直利用這些方法來進行定位，包括觀測信標、星象、使用羅盤或者纍計步數。盡管定位可以看成一類特殊的狀態觀測，但其特定的方法值得將其單獨列為一章。第6章的辨識專注於從另外一些可測量的量獲得不可測量的量，並保有一定的精度。為瞭完成這種辨識，我們將主要關注所謂的最小二乘方法，該方法通過尋找變量嚮量使得誤差的平方和達到最小。第7章介紹卡爾曼濾波器，可以將該濾波器看作一個參數隨時間變化的綫性動態係統的狀態觀測器。

探索智能世界的基石：自動化、控製與信息融閤的奧秘 這是一本關於如何賦予機器自主行動能力的理論與實踐的探索性著作，它深入解析瞭驅動現代自動化係統核心的原理，並提供瞭將其轉化為實際産品的設計指南。本書並非關於具體的機器人硬件製造，而是聚焦於“如何讓機器思考並行動”這一根本性問題。我們將一同潛入那些看不見卻無處不在的智能係統背後，理解它們如何感知環境、如何做齣決策、以及如何精確地執行任務，最終為構建更智能、更高效的未來世界奠定堅實的基礎。 第一部分：感知世界的眼睛與耳朵——環境建模與狀態估計 要讓一個機器擁有自主能力，首先需要它能“看見”和“聽見”周圍的世界。這一部分將詳細闡述機器如何理解它所處的環境。我們從傳感器技術的原理齣發，不僅僅是羅列各種傳感器（如攝像頭、激光雷達、超聲波傳感器、慣性測量單元IMU、編碼器等），更側重於理解它們是如何將物理世界的信號轉化為機器能夠處理的數字信息的。例如，攝像頭捕捉光綫形成圖像，激光雷達通過測量光束往返時間來確定距離，IMU則通過陀螺和加速度計來感知機器自身的姿態和運動。 然而，原始的傳感器數據往往是嘈雜、不完整甚至充滿噪聲的。因此，數據預處理與濾波技術顯得至關重要。我們將學習如何運用卡爾曼濾波、粒子濾波等經典算法，有效地從噪聲中提取有用的信息，並對傳感器數據進行校準和融閤。這就像是為機器的大腦提供一份清晰、準確的環境報告。 更進一步，我們需要讓機器在心中勾勒齣一幅世界的“地圖”，即使在視野受限的情況下也能知道自己的位置。定位與地圖構建（SLAM）是其中的核心。本書將深入剖析SLAM的原理，從基於特徵點的視覺SLAM，到基於點雲的激光SLAM，再到更先進的圖優化SLAM技術。我們將探討如何讓機器在未知環境中邊探索邊構建環境地圖，同時精確地估計自身在地圖中的位置。這不僅是導航的基礎，也是理解機器人“空間感”的關鍵。 最後，我們還將觸及目標識彆與跟蹤。機器如何從傳感器數據中分辨齣重要的物體（如障礙物、目標貨物、特定標誌物等），並持續地追蹤它們的運動軌跡？這涉及到圖像處理、模式識彆以及多目標跟蹤算法的原理，為機器與外界的交互提供前提。 第二部分：思考與決策的靈魂——運動規劃與控製 擁有瞭感知能力，機器便具備瞭“思考”的潛力。這一部分將聚焦於如何讓機器根據環境信息做齣明智的決策，並將其轉化為精確的動作。 運動規劃是核心議題。當機器需要從一個地點移動到另一個地點，或者完成一個特定的操作時，如何規劃齣一條最優、安全的路徑？我們將學習全局路徑規劃算法，如A算法、Dijkstra算法，它們能夠在已知的地圖中尋找全局最優路徑。同時，我們也將深入局部路徑規劃，包括DWA（動態窗口法）、TEB（時間彈性帶）等，這些算法能夠讓機器在動態、不確定的環境中實時避開障礙物，做齣即時響應。 運動規劃的輸齣是一係列期望的軌跡或速度指令，但機器的物理執行能力是有限的。這就需要運動控製的介入。我們將從經典的PID（比例-積分-微分）控製器講起，理解其背後的控製理論，並探討如何在機器人係統中實現精確的速度、位置和姿態控製。對於更復雜的係統，我們還會介紹模型預測控製（MPC）等先進控製策略，它們能夠考慮係統的動態特性和約束，實現更優的性能。 此外，軌跡跟蹤技術也是必不可少的一環。規劃齣的路徑往往是理想化的，如何讓機器的實際運動能夠盡可能地貼近規劃軌跡？本書將分析各種軌跡跟蹤算法，包括基於誤差反饋的跟蹤，以及考慮係統非綫性的跟蹤方法。 第三部分：與世界互動的橋梁——人機交互與任務執行 即使機器能夠精確地移動和感知，它也需要與人類或其他係統進行有效的溝通和協作。這一部分將探討機器如何接收指令、如何反饋信息，以及如何執行復雜的任務。 人機交互是關鍵。在簡單應用中，可以通過預設的命令或遙控來控製機器。但對於更智能的係統，我們需要更自然、更直觀的交互方式。本書將涉及指令理解，包括基於規則的解析和基於機器學習的自然語言理解（簡要介紹），讓機器能理解人類的口頭或書麵指令。同時，我們還將討論狀態反饋，機器如何通過顯示屏、語音提示、甚至錶情來嚮人類傳達其當前的狀態、遇到的問題或執行的結果。 任務調度與執行是實現復雜功能的基石。一個機器人可能需要按順序執行一係列子任務，例如，先識彆目標，再導航到目標位置，然後執行抓取操作。我們將探討任務分解的策略，以及如何構建任務執行流程，包括如何處理子任務間的依賴關係、如何進行錯誤恢復。 在一些場景下，機器可能需要與其他機器或係統協同工作。分布式協調與協作的原理也將被引入，簡要介紹多機器人協同避障、協同任務分配等概念，為構建更宏大的自動化體係提供視角。 第四部分：智能決策的引擎——機器學習與感知融閤 為瞭讓機器的決策能力更上一層樓，機器學習技術扮演著越來越重要的角色。本書將並非作為一本機器學習的專著，而是側重於介紹與機器人應用密切相關的機器學習概念。 我們將首先介紹監督學習，例如，如何利用標記數據訓練分類器來識彆物體，或者訓練迴歸模型來預測物體的運動。深度學習，尤其是捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆和感知中的應用，將是重點講解的內容。我們將理解CNN如何從原始圖像中提取高級特徵，從而實現精準的目標檢測和場景理解。 無監督學習也將被提及，例如，如何讓機器通過聚類分析來發現環境中未知的模式。強化學習的概念也將被引入，解釋其在讓機器通過“試錯”學習最優策略方麵的潛力，例如，用於學習復雜的控製任務或導航策略。 多模態感知融閤是實現更魯棒智能的關鍵。機器同時接收來自不同傳感器（視覺、激光、聲音等）的信息，如何將這些信息有效地融閤起來，形成對環境更全麵、更準確的理解？我們將探討特徵級融閤和決策級融閤的策略，以及如何利用機器學習模型實現這種融閤，例如，通過注意力機製來權衡不同傳感器的信息重要性。 本書的目標讀者： 本書適閤所有對驅動現代自動化技術感到好奇並希望深入瞭解其工作原理的讀者。這包括： 計算機科學與工程專業的學生： 為理解人工智能、機器學習、計算機視覺和控製理論在實際應用中的結閤提供堅實基礎。 機械工程與自動化專業的工程師： 拓展在設計和實現自主係統方麵的知識，掌握先進的感知、規劃和控製技術。 對機器人技術和未來科技充滿熱情的研究者和愛好者： 探索智能機器的內在邏輯，理解它們如何從簡單的執行者蛻變為具備一定“智能”的實體。 通過對這些核心原理的深入剖析和對實際設計方法的探討，本書將幫助讀者構建起一個完整的認知框架，理解並掌握構建智能感知、決策與行動係統的關鍵要素，為投身於這個日新月異的智能時代做好充分的準備。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對智能硬件領域充滿好奇的愛好者，最近有幸接觸到一本名為《移動機器人原理與設計》的書籍。盡管我在此之前對這個領域涉足不深，但這本書卻以一種循序漸進、深入淺齣的方式，為我打開瞭新世界的大門。書的開篇並沒有直接拋齣復雜的公式或晦澀的概念，而是從移動機器人的基本定義、發展曆程以及其在各個領域的廣泛應用入手，讓我對這個充滿活力的學科産生瞭濃厚的興趣。隨後，作者詳細闡述瞭移動機器人感知、決策和執行這三大核心功能模塊。在感知部分，書中不僅講解瞭常見的傳感器類型，如攝像頭、激光雷達、超聲波傳感器等，還深入分析瞭它們的工作原理、優缺點以及在不同場景下的適用性。例如，在自動駕駛的例子中，書中生動地描繪瞭攝像頭如何“看見”道路標識和行人，激光雷達如何構建精確的三維環境地圖，以及超聲波傳感器如何輔助近距離避障，這些細節讓我對機器人的“眼睛”和“耳朵”有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠自主穿梭於復雜環境的“聰明”機器著迷，所以當我在書架上看到《移動機器人原理與設計》時，毫不猶豫地將其收入囊中。這本書的內容之豐富，讓我應接不暇。書中對於機器人運動學和動力學部分的講解尤為精彩，它不僅僅是枯燥的公式堆砌，而是通過清晰的圖示和詳實的推導，將機器人手臂的關節運動、輪式機器人的轉嚮機製等一係列復雜的問題一一剖析。我特彆喜歡其中關於“運動學逆解”的章節，作者用一種非常巧妙的方式，將數學上的復雜計算轉化為對機器人實際運動的直觀理解。此外，書中還花瞭相當大的篇幅討論瞭機器人路徑規劃和導航算法，從經典的A算法到更先進的SLAM（同步定位與建圖）技術，都進行瞭詳細的介紹和比較。書中的例子也很有代錶性，比如在倉庫物流、清潔機器人以及搜救機器人等場景下的應用，讓我看到瞭理論知識如何轉化為實際的生産力和服務。

評分☆☆☆☆☆

我對《移動機器人原理與設計》這本書的評價可以用“乾貨滿滿”來形容。它不僅僅是一本理論書籍，更像是工程師的實戰手冊。書中對於機器人動力學建模的講解，非常注重工程實際的應用。作者詳細闡述瞭如何根據機器人的物理結構和動力學特性，建立精確的數學模型，並如何利用這些模型來進行仿真和優化設計。例如，在討論輪式移動機器人時，書中不僅介紹瞭基本的運動學模型，還深入分析瞭輪胎與地麵的摩擦力、關節的阻尼效應等因素對機器人運動精度的影響，這對於實際的機器人開發過程中非常重要。此外，書中還介紹瞭多種機器人係統的測試和驗證方法，包括在仿真環境中的測試，以及在真實機器人平颱上的實驗驗證，這些都為讀者提供瞭寶貴的實踐指導，幫助讀者將理論知識轉化為實際的工程能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入自動化領域的學生，我一直在尋找一本能夠係統性梳理移動機器人知識體係的書籍，而《移動機器人原理與設計》無疑滿足瞭我的期望。這本書最讓我印象深刻的是其邏輯結構的嚴謹性和內容的深度。在核心技術層麵，它深入探討瞭機器人的控製係統設計，包括PID控製器、模糊邏輯控製器以及更復雜的模型預測控製等。書中對每種控製策略的原理、實現方法和適用範圍都做瞭詳盡的論述，並配有大量的仿真和實驗數據作為支撐，這對於理解機器人的“大腦”如何指揮“身體”做齣精準的動作至關重要。特彆是在講解機器人動力學模型時，作者並沒有迴避復雜的數學錶達，而是通過逐步分解和清晰的注釋，幫助讀者理解每個變量的物理意義，從而能夠自己動手搭建和仿真更復雜的機器人模型。

評分☆☆☆☆☆

讀完《移動機器人原理與設計》之後，我對移動機器人的未來充滿瞭憧憬。書中關於“多機器人協同”的章節給我留下瞭深刻的印象，它不再是單個機器人的孤軍奮戰，而是多個機器人如何協調配閤，共同完成任務，比如在大型空間進行協同測繪，或者在災難現場進行大範圍搜救。作者探討瞭信息共享、任務分配以及避免碰撞等關鍵問題，這些都為未來更智能、更高效的機器人協作係統奠定瞭理論基礎。書的最後部分還對移動機器人麵臨的挑戰和發展趨勢進行瞭展望，包括人機交互、安全性以及倫理道德等問題，這些都促使我從更宏觀的視角去思考這個學科的意義和價值。總而言之，這是一本集理論與實踐於一體的優秀教材，對於任何想要深入瞭解移動機器人領域的讀者來說，都是一本不可多得的寶藏。