[套装书]移动机器人学：数学基础、模型构建及实现方法+机器人建模和控制（2册）

作者
[美] 阿朗佐·凯利（Alonzo Kelly）（美）马克W.斯庞（Mark W. Spong） 赛斯·哈钦森（Seth Hutchinson） M. 维德雅萨加（M. Vidyasagar）
丛书名
机器人学译丛
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782002281722
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------移动机器人学：数学基础、模型构建及实现方法--------------------------- 本书介绍与移动机器人的控制、感知和规划技术相关的数学基础、系统模型、传感器技术和算法。数学基础方面，涵盖矩阵理论、刚体变换、线性与非线性优化、微分代数与微分方程、最优估计等；系统模型方面，涵盖运动学和动力学模型、控制系统模型、传感器和环境模型等；传感器技术方面，涵盖常用的车轮里程计、超声波传感器、激光雷达以及各种视觉传感器；算法方面，涵盖位姿估计、观测误差估计、同步定位和地图构建、运动规划等。本书可作为机器人学相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供该领域的科研人员和工程技术人员参考。 ---------------------------机器人建模和控制--------------------------- 本书基于Spong和Vidyasagar两位教授所著的十分成功的经典教材《Robot Dynamics and Control》（Wiley，1989），对现代机器人的操作和控制进行了全面和精辟的论述，所介绍的初级和高级内容不仅易读，而且在数学推导上十分严谨。 本书适合机器人技术方面的多学季或单学期课程使用。前6章适合面向具有初步线性控制系统背景学生的初级/高级机器人技术介绍性课程使用，后6章适合机器人技术及控制方向的研究生阅读。
目录



---------------------------移动机器人学：数学基础、模型构建及实现方法---------------------------


译者序
前言
第1章　绪论 1
1.1　移动机器人应用 1
1.2　移动机器人分类 2
1.2.1　地面自主移动机器人 2
1.2.2　服务机器人 2
1.2.3　清洁和草坪护理机器人 3
1.2.4　社交机器人 3
1.2.5　野外机器人 4
1.2.6　检测、侦查、监控和勘探机器人 5
1.3　移动机器人工程 6
1.3.1　移动机器人子系统 6
1.3.2　全书概述 6
1.3.3　轮式移动机器人基础 8
1.3.4　参考文献与延伸阅读 9
1.3.5　习题 9
第2章　数学基础 10
2.1　约定和定义 10
2.1.1　符号约定 10
2.1.2　附体坐标系 14
2.1.3　参考文献与延伸阅读 16
2.2　矩阵基础 17
2.2.1　矩阵运算 17
2.2.2　矩阵函数 19
2.2.3　矩阵求逆 20
2.2.4　秩–零化度定理 22
2.2.5　矩阵代数 23
2.2.6　矩阵微积分 25
2.2.7　莱布尼茨法则 31
2.2.8　参考文献与延伸阅读 32
2.2.9　习题 32
2.3　刚体变换基础 33
2.3.1　定义 33
2.3.2　为什么使用齐次变换 33
2.3.3　语义和解释 34
2.3.4　参考文献与延伸阅读 43
2.3.5　习题 44
2.4　机构运动学 45
2.4.1　正运动学 45
2.4.2　逆运动学 49
2.4.3　微分运动学 52
2.4.4　参考文献与延伸阅读 54
2.4.5　习题 54
2.5　方向和角速度 55
2.5.1　欧拉角形式的方向表示 56
2.5.2　角速度和小角度 59
2.5.3　欧拉角形式的角速度与方向变化率 61
2.5.4　轴角形式的角速度与方向变化率 62
2.5.5　参考文献与延伸阅读 63
2.5.6　习题 64
2.6　传感器的运动学模型 64
2.6.1　摄像机的运动学模型 64
2.6.2　激光测距传感器的运动学模型 65
2.6.3　参考文献与延伸阅读 71
2.6.4　习题 71
2.7　变换图与位姿网络 71
2.7.1　关系变换 71
2.7.2　位姿网络求解 74
2.7.3　过约束网络 75
2.7.4　用于一般位置坐标系的微分运动学 77
2.7.5　参考文献与延伸阅读 81
2.7.6　习题 81
2.8　四元数 82
2.8.1　表示和符号 82
2.8.2　四元数乘法 83
2.8.3　其他四元数运算 85
2.8.4　三维旋转表示 86
2.8.5　姿态和角速度 88
2.8.6　参考文献与延伸阅读 90
2.8.7　习题 90
第3章　数值方法 92
3.1　向量函数的线性化和优化 92
3.1.1　线性化 93
3.1.2　目标函数优化 94
3.1.3　约束优化 98
3.1.4　参考文献与延伸阅读 103
3.1.5　习题 103
3.2　方程组 103
3.2.1　线性系统 103
3.2.2　非线性系统 108
3.2.3　参考文献与延伸阅读 110
3.2.4　习题 110
3.3　非线性优化和约束优化 111
3.3.1　非线性优化 111
3.3.2　约束优化 116
3.3.3　参考文献与延伸阅读 119
3.3.4　习题 120
3.4　微分代数系统 120
3.4.1　约束动力学 121
3.4.2　一阶和二阶约束运动学系统 123
3.4.3　拉格朗日动力学 125
3.4.4　约束 129
3.4.5　参考文献与延伸阅读 133
3.4.6　习题 133
3.5　微分方程的积分 134
3.5.1　状态空间中的动力学模型 134
3.5.2　状态空间模型的积分 134
3.5.3　参考文献与延伸阅读 137
3.5.4　习题 137
第4章　动力学 138
4.1　动坐标系 138
4.1.1　观测问题 138
4.1.2　改变参考系 139
4.1.3　应用实例：姿态稳定裕度估计 143
4.1.4　运动状态的递归变换 145
4.1.5　参考文献和延伸阅读 148
4.1.6　习题 149
4.2　轮式移动机器人运动学 149
4.2.1　刚体运动概况 150
4.2.2　轮式移动机器人固定接触点的速度运动学 152
4.2.3　常用转向系统配置 155
4.2.4　参考文献和延伸阅读 159
4.2.5　习题 160
4.3　约束运动学与动力学 160
4.3.1　禁止方向的约束 161
4.3.2　纯滚动（无侧滑）约束 165
4.3.3　拉格朗日动力学 168
4.3.4　地形接触 173
4.3.5　轨迹估计与预测 175
4.3.6　参考文献和延伸阅读 179
4.3.7　习题 180
4.4　线性系统理论概述 181
4.4.1　线性定常系统 181
4.4.2　线性动态系统的状态空间表示 187
4.4.3　非线性动态系统 190
4.4.4　非线性动态系统的扰动动力学 192
4.4.5　参考文献与延伸阅读 194
4.4.6　习题 195
4.5　预测模型与系统辨识 195
4.5.1　制动 196
4.5.2　转向 197
4.5.3　车辆翻倒 199
4.5.4　车轮打滑和偏航稳定性 202
4.5.5　动力学模型的参数化和线性化 204
4.5.6　系统辨识 207
4.5.7　参考文献与延伸阅读 213
4.5.8　习题 214
第5章　最优估计 215
5.1　随机变量、随机过程与随机变换 215
5.1.1　不确定性的表征 215
5.1.2　随机变量 216
5.1.3　不确定性变换 222
5.1.4　随机过程 229
5.1.5　参考文献与延伸阅读 234
5.1.6　习题 234
5.2　协方差传播与最优估计 235
5.2.1　连续积分与平均过程的方差 235
5.2.2　随机积分 239
5.2.3　最优估计 244
5.2.4　参考文献与延伸阅读 251
5.2.5　习题 251
5.3　状态空间卡尔曼滤波器 252
5.3.1　引言 252
5.3.2　线性离散时间卡尔曼滤波 254
5.3.3　非线性系统的卡尔曼滤波 256
5.3.4　简单应用实例：二维平面的移动机器人 260
5.3.5　关于卡尔曼滤波的实用信息 269
5.3.6　其他形式的卡尔曼滤波 274
5.3.7　参考文献与延伸阅读 274
5.3.8　习题 275
5.4　贝叶斯估计 276
5.4.1　定义 276
5.4.2　贝叶斯法则 278
5.4.3　贝叶斯滤波 282
5.4.4　贝叶斯建图 286
5.4.5　贝叶斯定位 292
5.4.6　参考文献与延伸阅读 295
5.4.7　习题 295
第6章　状态估计 296
6.1　位姿估计的数学基础 296
6.1.1　位姿修正与航位推算法 296
6.1.2　位姿修正 298
6.1.3　三角测量中的误差传播 300
6.1.4　实际位姿修正系统 307
6.1.5　航位推算法 308
6.1.6　实际航位推算系统 316
6.1.7　参考文献与延伸阅读 316
6.1.8　习题 317
6.2　用于状态估计的传感器 318
6.2.1　关节传感器 318
6.2.2　环境场传感器 319
6.2.3　惯性参考系 320
6.2.4　惯性传感器 322
6.2.5　参考文献与延伸阅读 327
6.2.6　习题 327
6.3　惯性导航系统 328
6.3.1　引言 328
6.3.2　惯性导航的数学原理 328
6.3.3　惯性导航中的误差和辅助系统 332
6.3.4　应用实例：简单的里程计辅助姿态航向基准系统 335
6.3.5　参考文献与延伸阅读 338
6.3.6　习题 338
6.4　卫星导航系统 339
6.4.1　引言 339
6.4.2　工作原理 339
6.4.3　状态测量 340
6.4.4　性能参数 343
6.4.5　运行模式 345
6.4.6　参考文献与延伸阅读 346
6.4.7　习题 346
第7章　控制 348
7.1　经典控制 348
7.1.1　引言 348
7.1.2　虚拟弹簧阻尼系统 351
7.1.3　反馈控制 353
7.1.4　参考模型和前馈控制 358
7.1.5　参考文献与延伸阅读 361
7.1.6　习题 361
7.2　状态空间控制 362
7.2.1　引言 362
7.2.2　状态空间反馈控制 363
7.2.3　应用实例：机器人轨迹跟踪 366
7.2.4　感知控制 370
7.2.5　转向轨迹生成 372
7.2.6　参考文献与延伸阅读 377
7.2.7　习题 378
7.3　预测控制的优化与建模 378
7.3.1　变分法 378
7.3.2　最优控制 381
7.3.3　模型预测控制 385
7.3.4　求解最优控制问题的方法 387
7.3.5　参数化最优控制 390
7.3.6　参考文献与延伸阅读 393
7.3.7　习题 394
7.4　智能控制 394
7.4.1　引言 395
7.4.2　评价 397
7.4.3　表达 399
7.4.4　搜索 405
7.4.5　参考文献与延伸阅读 409
7.4.6　习题 410
第8章　感知 411
8.1　图像处理算子与算法 411
8.1.1　计算机视觉算法分类 412
8.1.2　高通滤波算子 413
8.1.3　低通算子 417
8.1.4　信号和图像匹配 418
8.1.5　特征检测 420
8.1.6　区域处理 422
8.1.7　参考文献与延伸阅读 425
8.1.8　习题 425
8.2　非接触传感器的物理特性及原理 426
8.2.1　非接触传感器 426
8.2.2　测距技术 427
8.2.3　辐射信号 430
8.2.4　透镜、滤光片和反射镜 436
8.2.5　参考文献与延伸阅读 439
8.2.6　习题 440
8.3　感知传感器 440
8.3.1　激光测距传感器 440
8.3.2　超声波测距传感器 444
8.3.3　可见光摄像机 445
8.3.4　中远红外波长摄像机 447
8.3.5　雷达 449
8.3.6　参考文献与延伸阅读 451
8.3.7　习题 451
8.4　几何级与语义级计算机视觉概述 451
8.4.1　像素级分类 451
8.4.2　计算立体视觉 453
8.4.3　障碍物探测 456
8.4.4　参考文献与延伸阅读 459
8.4.5　习题 459
第9章　定位和地图构建 462
9.1　表示和问题 462
9.1.1　引言 462
9.1.2　表示 463
9.1.3　定时和运动问题 465
9.1.4　定位的相关问题 466
9.1.5　结构概述 468
9.1.6　应用实例：无人地面车辆的地形地图 469
9.1.7　参考文献与延伸阅读 473
9.1.8　习题 473
9.2　视觉定位和运动估计 473
9.2.1　引言 473
9.2.2　定位和运动估计的信号对准 479
9.2.3　用于定位和运动估计的特征匹配 483
9.2.4　搜索最优位姿 488
9.2.5　参考文献与延伸阅读 496
9.2.6　习题 497
9.3　同步定位与地图构建 498
9.3.1　引言 498
9.3.2　循环构建地图的全局一致性 499
9.3.3　回访检测 503
9.3.4　离散路标的EKF SLAM 505
9.3.5　应用实例：激光反射器的自动探测 508
9.3.6　参考文献与延伸阅读 510
9.3.7　习题 511
第10章　运动规划 512
10.1　引言 512
10.1.1　路径规划简介 513
10.1.2　路径规划的系统阐述 514
10.1.3　无障碍运动规划 515
10.1.4　参考文献与延伸阅读 516
10.1.5　习题 517
10.2　全局路径规划的表示与搜索 517
10.2.1　连续运动规划 517
10.2.2　最优搜索的重要创意 522
10.2.3　一致代价序贯规划算法 525
10.2.4　加权序贯规划 529
10.2.5　序贯运动规划的实现 536
10.2.6　参考文献与延伸阅读 538
10.2.7　习题 539
10.3　实时全局运动规划：在未知的动态环境中的移动 539
10.3.1　引言 539
10.3.2　有限深度搜索 541
10.3.3　实时方法 543
10.3.4　规划修正方法：D*算法 544
10.3.5　分层规划 551
10.3.6　参考文献与延伸阅读 553
10.3.7　习题 553
索引 554



---------------------------机器人建模和控制---------------------------


译者序
前言
第1章导论1
1.1机器人的数学模型2
1.1.1机器人的符号表示2
1.1.2位形空间3
1.1.3状态空间3
1.1.4工作空间3
1.2机器人作为一种机械装置4
1.2.1机器人机械臂的分类4
1.2.2机器人系统5
1.2.3精度和重复精度5
1.2.4手腕和末端执行器6
1.3常见的运动学配置7
1.3.1关节型机械臂(RRR)7
1.3.2球坐标机械臂(RRP)7
1.3.3SCARA型机械臂(RRP)8
1.3.4圆柱型机械臂(RPP)8
1.3.5笛卡儿型机械臂(PPP)9
1.3.6并联机械臂9
1.4本书概要10
习题14
附注与参考15
第2章刚性运动和齐次变换18
2.1位置的表示方法18
2.2旋转的表示方法19
2.2.1平面内的旋转19
2.2.2三维空间内的旋转21
2.3旋转变换22
2.3.1相似变换24
2.4旋转的叠加25
2.4.1相对于当前坐标系的旋转25
2.4.2相对于固定坐标系的旋转26
2.4.3旋转变换的叠加定律26
2.5旋转的参数化27
2.5.1欧拉角27
2.5.2滚动角、俯仰角和偏航角29
2.5.3转轴/角度表示29
2.6刚性运动31
2.7齐次变换32
2.8本章总结33
习题34
附注与参考37
第3章正运动学和逆运动学38
3.1运动链38
3.2DenavitHartenberg约定39
3.2.1存在和唯一性问题40
3.2.2坐标系的配置42
3.2.3实例43
3.3逆运动学49
3.3.1一般的逆运动学问题49
3.3.2运动解耦50
3.3.3逆向位置：一种几何方法51
3.3.4关节型位形52
3.3.5球坐标型位形54
3.3.6逆向姿态55
3.4本章总结57
习题58
附注与参考60
第4章速度运动学——雅可比矩阵61
4.1角速度：固定转轴情形61
4.2反对称矩阵62
4.2.1反对称矩阵的性质63
4.2.2旋转矩阵的导数63
4.3角速度：一般情况64
4.4角速度求和65
4.5移动坐标系上点的线速度66
4.6雅可比矩阵的推导67
4.6.1角速度67
4.6.2线速度68
4.6.3线速度和角速度雅可比矩阵的叠加69
4.7工具速度71
4.8分析雅可比矩阵72
4.9奇点73
4.9.1奇点解耦74
4.9.2手腕奇点75
4.9.3手臂奇点75
4.10静态力/力矩关系77
4.11逆速度和加速度78
4.12可操作性79
4.13本章总结81
习题82
附注与参考84
第5章路径和轨迹规划85
5.1位形空间85
5.2基于势场的路径规划88
5.2.1引力场88
5.2.2斥力场90
5.2.3将工作空间力映射到关节力矩91
5.2.4梯度下降规划93
5.3逃离局部最小值94
5.4概率路线图方法95
5.4.1位形空间内的采样96
5.4.2连接位形对96
5.4.3增强97
5.4.4路径光滑化97
5.5轨迹规划97
5.5.1点到点运动的轨迹98
5.5.2通过中间点确定的轨迹103
5.6本章总结105
习题106
附注与参考106
第6章独立关节控制108
6.1驱动器的动力学109
6.2独立关节模型110
6.3设定点跟踪111
6.3.1比例微分补偿控制器111
6.3.2比例积分微分补偿控制器113
6.3.3饱和与柔性的影响114
6.4前馈控制115
6.5传动系统的动力学116
6.6状态空间设计119
6.6.1状态反馈控制120
6.6.2观测器121
6.7本章总结123
习题124
附注与参考126
第7章动力学127
7.1欧拉拉格朗日方程127
7.1.1动机127
7.1.2完整约束和虚功129
7.1.3达朗贝尔原理131
7.2动能和势能133
7.2.1惯性张量133
7.2.2n连杆机器人的动能134
7.2.3n连杆机器人的势能135
7.3运动方程135
7.4一些常见位形136
7.5机器人动力学方程的性质142
7.5.1反对称性和无源性143
7.5.2惯性矩阵的界限144
7.5.3参数的线性化144
7.6牛顿欧拉方法145
7.6.1重温平面肘型机械臂149
7.7本章总结151
习题153
附注与参考154
第8章多变量控制155
8.1重温PD控制155
8.1.1关节柔性的影响157
8.2逆动力学158
8.2.1关节空间内的逆动力学158
8.2.2任务空间内的逆动力学160
8.3鲁棒和自适应运动控制161
8.3.1鲁棒逆运动学161
8.3.2自适应逆运动学164
8.4基于无源性的运动控制165
8.4.1基于无源性的鲁棒控制166
8.4.2基于无源性的自适应控制167
8.5本章总结168
习题171
附注与参考171
第9章力控制173
9.1坐标系和约束173
9.1.1对偶基174
9.1.2自然约束和人工约束175
9.2网络模型和阻抗176
9.2.1阻抗操作符177
9.2.2阻抗操作符的分类177
9.2.3戴维南和诺顿等效177
9.3任务空间内的动力学和控制178
9.3.1任务空间内的动力学178
9.3.2阻抗控制178
9.3.3混合阻抗控制179
9.4本章总结181
习题182
附注与参考182
第10章几何非线性控制183
10.1背景介绍183
10.1.1流形、向量场和分布183
10.1.2弗罗贝尼乌斯定理186
10.2反馈线性化187
10.3单输入系统188
10.4n连杆机器人的反馈线性化193
10.5非完整系统195
10.5.1对合和完整性196
10.5.2无碛控制系统196
10.5.3非完整系统实例197
10.6周氏定理199
10.7无碛系统的控制200
10.8本章总结201
习题202
附注与参考203
第11章计算机视觉204
11.1成像几何204
11.1.1相机坐标系204
11.1.2透视投影205
11.1.3成像平面和传感器阵列205
11.2相机标定206
11.2.1相机的外部参数206
11.2.2相机的内部参数206
11.2.3确定相机参数207
11.3阈值分割208
11.3.1简略的统计回顾209
11.3.2自动选择阈值210
11.4连通区域213
11.5位置和方向214
11.5.1图像矩215
11.5.2物体的质心和中心矩215
11.5.3物体的方向215
11.6本章总结217
习题217
附注与参考219
第12章基于视觉的控制220
12.1设计要点220
12.1.1相机位形220
12.1.2基于图像的方法与基于位置的方法221
12.2相机运动和交互作用矩阵221
12.3点特征的交互作用矩阵222
12.3.1固定点相对于移动相机的速度223
12.3.2构建交互作用矩阵224
12.3.3点间交互作用矩阵的性质225
12.3.4多点的交互作用矩阵226
12.4基于图像的控制律226
12.4.1计算相机运动227
12.4.2比例控制方案227
12.4.3基于图像的视觉伺服系统的表现228
12.5末端执行器和相机的运动230
12.6划分方法231
12.7运动感知233
12.8本章总结234
习题235
附注与参考236
附录A三角函数237
附录B线性代数238
附录C动态系统243
附录D李雅普诺夫稳定性245
参考文献250
索引259



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