面向光电跟踪系统的先进运动控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任彦著 著

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• 优化
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• 自动化
• 嵌入式系统
• 跟踪技术

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030521781

商品编码：13530088317

出版时间：2017-05-01

作  者:任彦 著 著作 定  价:75 出 版 社:科学出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:191 装  帧:平装 ISBN:9787030521781 ●前言
●第1章绪论1
●1.1概述1
●1.2光电跟踪技术的价值与意义2
●1.2.1应用需求2
●1.2.2理论意义7
●1.3国内外发展与研究现状8
●1.3.1光电跟踪系统的结构形式与发展9
●1.3.2光电跟踪系统伺服控制问题11
●1.3.3已有研究存在的问题15
●1.4本书内容安排16
●第2章相关预备知识18
●2.1相关基础数学知识18
●2.2系统稳定性理论19
●2.2.1Lyapunov定义下的稳定19
●2.2.2Lyapunov稳定性的判别定理20
●2.3有限时间稳定系统21
●2.3.1有限时间稳定的概念21
●2.3.2齐次系统的概念22
●2.4加性分解理论23
●部分目录

内容简介

光电跟踪伺服系统的研究具有重要的战略意义，是靠前外研究的热点。这类系统中存在视轴能否实现稳定跟的问题，这类问题严重影响了成像系统的成像质量和跟踪精度。传统的研究方法对此类问题解决途径相对独立，通用性较低，因此成像和跟踪效果不理想。本书立足于国防技术前沿，以光电稳定平台为研究对象，从伺服控制角度出发，将视轴稳定和目标跟踪归结为两类控制问题，分别以干扰抑制和跟踪控制为突破点进行研究，为这一研究课题的进一步实用化提供了丰富的理论知识和技术储备。作为一类典型的高精度伺服控制系统，应用于光电稳定平台的控制方法可以推广到大型数控加工、重型车载设备、雷达及机器人等领域，具有较广泛的实用价值。《面向光电跟踪系统的优选运动控制》主要为从事伺服控制专业的科研人员和工程技术人员提供理论和实践指导，也适合作为高等学校自动控制、电子信息、导航、制导与控制等相关专业的大学高年级本科生和研究生的教学参考用书，也可作为相等

《智能制造中的机器人协同与优化》 一、 核心论题与背景 在蓬勃发展的智能制造浪潮中，机器人不再是孤立的执行单元，而是日益演化为高度协同、智能决策的有机整体。传统的机器人应用侧重于单机的自动化和精确性，而现代智能制造则聚焦于多机器人、人机协作以及与整个生产流程的深度融合。本书《智能制造中的机器人协同与优化》正是围绕这一核心议题展开，旨在深入探讨如何在复杂的制造环境中实现机器人系统的智能化协同，并通过精细化的优化策略，显著提升生产效率、产品质量、柔性生产能力以及整体的经济效益。 本书的写作背景，源于当前制造业面临的严峻挑战与巨大机遇。一方面，全球竞争加剧、客户需求日益个性化和定制化，迫使制造企业必须具备更高的生产柔性、更快的响应速度和更强的成本控制能力。另一方面，人工智能、大数据、物联网等新兴技术的飞速发展，为机器人技术的革新提供了前所未有的技术支撑，使得实现高级别的机器人协同成为可能。从自动化生产线到高度柔性的智能工厂，机器人系统的演进速度远超预期，其应用边界也在不断拓展。 二、 内容纲要与章节设计 本书的结构设计旨在为读者构建一个系统、深入的认知框架，从理论基础到实践应用，层层递进，全面覆盖智能制造中机器人协同与优化的关键环节。 第一部分：智能制造与机器人协同的基础理论 第一章：智能制造的演进与机器人角色的变迁 介绍智能制造的定义、核心特征及发展历程，重点阐述从工业1.0到工业4.0的演进脉络。 分析传统自动化时代机器人应用的局限性，以及在智能制造语境下机器人从“执行者”向“协同者”、“决策者”的身份转变。 探讨智能制造对机器人系统提出的新要求，如高精度感知、自主学习、实时通信、协同决策等。 第二章：机器人协同的基本原理与模型 深入剖析机器人协同的内涵：任务分配、路径规划、资源共享、信息交互、冲突避免等。 介绍经典的机器人协同模型，如基于中心控制、分布式控制、混合控制的模型，并分析各自的优缺点。 探讨不同类型机器人（工业机器人、协作机器人、移动机器人、无人机等）在协同任务中的特性与挑战。 介绍用于描述和分析机器人协同的数学工具和方法。 第三章：感知与认知在机器人协同中的作用 阐述机器人感知系统（视觉、力觉、触觉、激光雷达等）在协同任务中的重要性，包括环境建模、目标识别、状态监测等。 探讨机器人的认知能力，如理解复杂场景、推断任务意图、预测其他机器人的行为等。 介绍多传感器融合技术，如何整合来自不同传感器的数据，提升机器人对环境和任务的整体认知能力。 讨论基于机器学习和深度学习的感知与认知方法在机器人协同中的应用。 第二部分：机器人协同的关键技术与方法 第四章：分布式任务分配与调度策略 研究在多机器人系统中，如何根据任务的优先级、紧迫性、机器人能力等因素，进行高效的任务分配。 介绍经典的分配算法，如匈牙利算法、拍卖机制、基于博弈论的方法等，并探讨其在动态环境下的改进。 重点探讨任务调度的挑战，如资源冲突、死锁、死循环等，并提出相应的调度算法与预防机制。 分析实时性要求高的制造场景下的分布式调度问题。 第五章：多机器人路径规划与协同导航 解决单个机器人在复杂、动态环境中安全高效移动的问题。 介绍静态和动态路径规划算法，如A算法、D Lite算法、RRT算法等，以及在多机器人协同下的扩展。 深入探讨多机器人协同导航的技术：避免碰撞、协同避障、保持队形、协同搜索与跟踪等。 分析在GPS信号受限或缺失的环境（如室内工厂）下的导航挑战与解决方案。 第六章：人机协作的模式与安全保障 聚焦于协作机器人（Cobots）在智能制造中的应用，以及与人类工人协同工作的模式。 探讨人机交互界面设计、指令理解与执行、任务职责划分等关键问题。 深入分析人机协同中的安全保障技术，包括安全区域监测、力觉反馈、紧急停止机制、风险评估等。 研究如何通过智能算法，让机器人更好地适应人类工人的节奏和习惯，实现无缝协作。 第七章：通信协议与协同通信网络 探讨机器人协同所需的通信基础设施与协议。 介绍ROS (Robot Operating System) 等机器人中间件在实现机器人间通信和协同中的作用。 讨论实时数据交换、消息队列、服务通信等机制。 分析在分布式、异构机器人网络中，如何保证通信的可靠性、实时性和安全性。 探讨与物联网（IoT）平台的集成，实现机器人与更广泛的智能制造系统的互联互通。 第三部分：机器人协同的优化与应用 第八章：基于仿真的机器人协同系统设计与验证 介绍仿真技术在机器人协同系统开发中的重要性，包括模型构建、场景模拟、性能评估。 探讨常用的机器人仿真平台（如Gazebo, CoppeliaSim, V-REP等）及其在协同任务设计中的应用。 研究如何利用仿真结果，优化任务分配、路径规划和调度策略，从而降低实际部署的风险和成本。 分析仿真数据与实际运行数据的对比验证方法。 第九章：智能优化算法在机器人协同中的应用 将优化理论与方法应用于解决机器人协同中的复杂问题。 介绍遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等群体智能优化算法，以及它们在任务分配、路径规划、调度优化中的应用。 探讨基于模型预测控制（MPC）等反馈优化方法，实现机器人系统对动态环境的鲁棒响应。 研究深度强化学习在学习最优协同策略方面的潜力。 第十章：面向具体制造场景的机器人协同案例分析 通过具体的应用案例，展示机器人协同在不同制造环节的落地。 案例一：智能仓储与物流 - 仓库内AGV（自动导引车）或AMR（自主移动机器人）的协同搬运、路径规划与调度，实现高效的物料流转。 案例二：柔性装配线 - 多台工业机器人或协作机器人在装配线上的协同作业，如工件的传递、定位、抓取、装配等，实现产品快速换线与定制化生产。 案例三：智能焊接与检测 - 机器人集群协同完成大型工件的焊接、打磨、表面处理，以及协同进行自动化质量检测。 案例四：车间内部的AGV/AMR与固定机器人的协同 - 探讨移动机器人与固定机器人协同完成更复杂的生产任务，如工件的自动化上下料、过程监控等。 第十一章：未来展望与挑战 展望机器人协同在智能制造领域的未来发展趋势，如更高级别的自主性、更强的通用性、更广泛的跨领域应用。 探讨在实现更高级别协同过程中面临的技术挑战，如实时性、可扩展性、鲁棒性、安全性、标准化等。 讨论伦理、法律和社会层面的影响，以及如何应对可能出现的挑战。 为研究人员和工程师提供未来研究方向和实践建议。 三、 目标读者与价值体现 本书的目标读者群体十分广泛，包括但不限于： 高校与科研院所的学生和研究人员：为他们在机器人技术、智能制造、自动化控制等领域的学习和研究提供坚实的理论基础和前沿的视角。 企业中的工程师与技术人员：为他们在设计、实施、优化机器人系统，尤其是多机器人协同系统方面提供实用的技术指导和解决方案。 企业管理者与决策者：帮助他们理解机器人协同在智能制造中的战略价值，以及如何通过引入先进的机器人协同技术来提升企业的核心竞争力。 对智能制造和机器人技术感兴趣的专业人士：为他们提供一个全面了解机器人协同领域发展现状和未来趋势的窗口。 本书的价值在于： 系统性：本书提供了一个关于机器人协同与优化的完整知识体系，从理论到实践，面面俱到。 前沿性：紧密跟踪人工智能、大数据等新兴技术在机器人领域的最新进展，探讨最前沿的协同与优化方法。 实践性：通过大量的案例分析，将抽象的技术概念与具体的工程应用相结合，帮助读者理解如何将理论知识转化为实际的生产力。 前瞻性：不仅关注当前的技术现状，更着眼于未来发展趋势，为读者提供未来的发展方向和启示。 四、 结论 《智能制造中的机器人协同与优化》是一本深入探讨如何在智能制造时代实现机器人系统智能化协同与精细化优化的专业著作。本书系统阐述了机器人协同的基础理论、关键技术、优化方法，并通过丰富的案例分析，展示了其在不同制造场景下的应用价值。随着智能制造的深入发展，机器人协同与优化已成为提升制造业整体竞争力的关键要素。本书旨在为读者提供一条清晰的学习路径，帮助他们掌握这一核心技术，从而更好地应对未来的挑战，抓住发展的机遇。

评分☆☆☆☆☆

读到《面向光电跟踪系统的先进运动控制》这个书名，我立即联想到它可能是一本能够填补我知识空白的读物。我目前在研究中遇到了一些关于如何提升光电跟踪系统动态响应速度和降低跟踪误差的问题，我希望这本书能够提供一些突破性的思路。我设想，书中可能会详细介绍一些能够显著提高控制精度的方法，比如前馈补偿、干扰抑制技术，甚至是如何利用传感器数据进行实时的系统辨识和模型修正。另外，光电跟踪系统往往需要处理多自由度的复杂运动，因此，多变量控制和解耦技术也应该会是书中重点探讨的内容。我期待能够从中学习到如何有效地处理系统之间的耦合关系，实现各个运动轴的独立控制，从而最大限度地发挥系统的运动性能。这本书是否能够提供一些可供参考的仿真平台和工具，帮助我更好地理解和验证这些复杂的控制策略，也是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它可能具有很强的专业性和深度。我猜测，《面向光电跟踪系统的先进运动控制》会深入探讨运动控制理论的核心概念，并将其与光电跟踪系统的特有需求相结合。我期待书中能够详细介绍各种控制算法的数学原理、推导过程以及它们各自的优缺点。例如，在讨论PID控制时，是否会深入讲解其参数整定的各种方法，如Ziegler-Nichols法、临界比例法等，并分析它们在不同情境下的适用性？而对于更先进的控制方法，比如滑模控制、模糊神经网络控制等，书中是否会提供清晰的数学模型和控制律推导，以及如何进行稳定性分析？我尤其希望能够看到一些关于如何权衡控制性能、计算复杂度以及硬件实现成本的讨论，因为这直接关系到控制方案的可行性和推广应用。如果书中能够提供一些关于先进运动控制算法在实际光电跟踪设备上的成功案例，并分析其背后的设计思路和关键技术，那将对我非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

初拿到《面向光电跟踪系统的先进运动控制》这本书，我心里其实是怀着一丝好奇与期待的。毕竟，光电跟踪系统在现代军事、航空航天以及科研领域扮演着至关重要的角色，而“先进运动控制”这个词汇又自带了一种技术前沿的吸引力。我期望它能深入浅出地剖析如何通过精妙的控制算法，实现对高速、高精度运动目标的精准捕捉和稳定跟踪。想象中，书中应该会详细介绍PID控制、模糊控制、自适应控制等经典和现代控制理论在光电跟踪系统中的具体应用，并重点阐述如何应对由环境干扰、传感器噪声、系统非线性等因素带来的挑战。我特别好奇的是，书中是否会涉及到一些最新的研究成果，例如基于深度学习的预测控制、强化学习在运动规划中的应用，抑或是对新型执行器和传感器的整合控制策略。毕竟，时代的进步总是伴随着技术的革新，我渴望这本书能为我打开一扇了解行业最新动态的窗户，让我能够更深刻地理解其背后的理论支撑和工程实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，简洁而富有科技感，让我对内容充满了遐想。我脑海中勾勒出的画面是，它会详细讲解光电跟踪系统的基本架构，包括目标探测、信息融合、运动预测以及伺服控制等各个环节。我期待书中能有一部分专门讨论不同类型的光电跟踪系统，比如雷达跟踪、红外跟踪、激光跟踪等，并分析它们在运动控制方面各自的特点和难点。同时，我也希望它能深入探讨运动控制的数学模型建立，如何将复杂的物理运动转化为可控的数学方程，以及如何利用这些模型设计出鲁棒且高效的控制器。对于控制器的性能评估，书中是否会提供详细的仿真和实验方法？是否会给出一些具体的案例研究，展示如何在实际的光电跟踪系统中实现高性能的运动控制？这些都是我非常关注的方面，因为理论的深度最终需要通过实践来检验和升华。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，《面向光电跟踪系统的先进运动控制》似乎将目光聚焦在“先进”二字上，这让我对书中可能包含的高阶控制策略产生了浓厚的兴趣。我预设的内容会包含一些当下热门的控制理论，比如模型预测控制（MPC），它能够预见未来的系统状态并进行最优控制，这对于需要实时响应和精准预测的光电跟踪系统来说至关重要。此外，我也在思考书中是否会深入讲解鲁棒控制和自适应控制技术，以应对系统参数变化和外部干扰带来的不确定性。例如，如何设计一个能够在不同工作模式下保持稳定性的控制器？如何让控制器能够自动调整参数以适应环境变化？如果书中能够提供一些关于这些先进控制方法在光电跟踪系统中的具体实现细节，例如算法流程、参数整定方法，甚至是一些优化技巧，那将极大地提升这本书的实用价值，让我能够将其中的理论知识转化为解决实际工程问题的利器。