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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
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本书以讲授机器人智能控制基础知识为目标，为相关专业提供最新的机器人智能控制理论、方法、算法及其应用的介绍。全书共分为9章，系统地介绍了机器人智能控制的核心内容。首先，详细阐述了智能控制的定义、机器人系统的组成、机器人控制的发展历程与趋势，为后续内容奠定了基础。其次，深入探讨了机器人轨迹规划和路径规划的基本原理，包括运动学建模、关节空间和笛卡儿空间的轨迹规划方法，以及基于采样和基于搜索的路径规划及其在多机器人系统中的应用。然后，分析了机器人基础运动控制的方法，涵盖了单关节和多关节的控制技术，并介绍了操作空间控制。柔顺控制部分详细介绍了阻抗控制和力位混合控制的原理及其仿真与应用实例，强调了机器人与外界环境的柔顺交互能力。在智能自适应控制方面，涵盖了模型参考自适应控制、自适应神经网络控制和自适应模糊控制等内容，并配有实际仿真实例。机器人学习控制章节探讨了强化学习、模仿学习和深度学习在机器人控制中的应用，展示了如何通过学习机器人能够适应新的环境和任务。机器人视觉控制技术部分覆盖了手眼标定、视觉伺服控制和视觉-阻抗控制等内容，深入探讨了如何利用视觉信息进行精确的机器人控制。最后，对多机器人协同控制的理论与实践进行了深入分析，包括一致性算法、编队控制等关键技术。 本书可作为普通高等院校机器人工程、自动化、人工智能、计算机等相关专业的教材，也可作为从事机器人、人工智能等行业开发和应用人员的参考书。
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序前言第1章 绪论 11.1 智能控制的定义 11.2 机器人系统的组成 41.3 机器人控制的发展历程与趋势 7本章小结 17参考文献 17第2章 机器人轨迹规划 192.1 机器人轨迹规划概述 192.2 基本概念 202.2.1 机械臂位姿的描述方法 202.2.2 机械臂运动学建模（D-H参数法） 212.2.3 正运动学求解 242.2.4 逆运动学求解 242.3 关节空间轨迹规划 262.3.1 问题描述 262.3.2 三次多项式插值轨迹规划 272.3.3 高阶多项式插值轨迹规划 272.3.4 梯形速度插值轨迹规划 292.3.5 三次样条轨迹规划 312.3.6 MATLAB仿真实现 322.4 笛卡儿空间轨迹规划 352.4.1 问题描述 352.4.2 点到点轨迹规划 352.4.3 连续跟踪轨迹规划 372.4.4 运动学约束下的轨迹优化 422.4.5 MATLAB仿真实现 43本章小结 44参考文献 45第3章 机器人路径规划 463.1 机器人路径规划概述 463.1.1 引言 463.1.2 路径规划的分类 473.1.3 路径规划的关键技术 473.1.4 路径规划的应用与挑战 483.2 基于采样的路径规划 483.2.1 问题描述 483.2.2 基于RRT算法的路径规划 503.2.3 基于Informed-RRT*算法的路径规划 523.2.4 基于安全通道的FMT*路径规划算法 543.2.5 MATLAB仿真实现 603.3 基于搜索的路径规划 613.3.1 问题描述 613.3.2 基于A*算法的单机器人路径规划 633.3.3 基于算法的单机器人路径规划 673.3.4 基于CBS算法的多机器人路径规划 683.3.5 MATLAB仿真实现 723.4 轨迹生成与优化 753.4.1 轨迹生成 753.4.2 轨迹优化 77本章小结 83参考文献 83第4章 机器人基础运动控制 854.1 机器人的控制概述 854.2 机器人单关节控制 864.2.1 机器人单关节建模 874.2.2 机器人单关节PID控制 894.2.3 机器人传动系统动力学控制 914.2.4 机器人单关节控制系统状态空间设计方法 934.3 机器人多关节控制 954.3.1 机器人重力补偿PD控制 964.3.2 机器人分解运动控制 974.3.3 机器人逆动力学控制 994.4 机器人操作空间控制 1014.4.1 操作空间总体控制方案 1024.4.2 机器人操作空间重力补偿PD控制 1034.4.3 机器人操作空间逆动力学控制 104本章小结 105参考文献 105第5章 机器人柔顺控制 1075.1 机器人柔顺控制的基本概念 1075.1.1 机器人柔顺末端执行器 1085.1.2 机器人阻抗控制 1105.1.3 机器人力位混合控制 1115.2 机器人阻抗控制 1125.2.1 阻抗控制 1125.2.2 导纳控制 1165.3 机器人力位混合控制 1195.3.1 机器人笛卡儿空间力控制 1205.3.2 基于位置的混合控制 1215.3.3 基于任务空间线性反馈的力位混合控制 1235.3.4 基于速度导纳控制的复合控制器 1245.4 机器人柔顺控制仿真与应用实例 126本章小结 130参考文献 131第6章 机器人智能自适应控制 1326.1 自适应控制理论概述和发展历程 1326.2 模型参考自适应控制 1356.2.1 模型参考自适应控制系统的基本架构 1356.2.2 自适应参数调整策略 1376.3 机器人自适应神经网络控制 1386.3.1 神经网络理论基础 1386.3.2 前向神经网络 1406.3.3 反馈神经网络 1446.3.4 神经网络控制 1466.3.5 机器人RBF自适应神经网络控制 1486.3.6 机器人自适应神经网络控制设计仿真实例 1536.4 机器人自适应模糊控制 1616.4.1 模糊控制的基本原理 1626.4.2 机器人直接自适应模糊控制器设计 1676.4.3 机器人间接自适应模糊控制器设计 1716.4.4 机器人自适应模糊控制设计仿真实例 173本章小结 178参考文献 179第7章 机器人学习控制系统 1807.1 机器人强化学习控制算法 1807.1.1 机器人强化学习概述 1807.1.2 Q学习控制 1817.1.3 Actor-Critic控制 1947.1.4 机器人强化学习设计仿真实例 2017.2 机器人模仿学习控制 2047.2.1 动态运动基元 2057.2.2 高斯混合模型 2107.2.3 贝叶斯交互基元 2207.3 机器人深度学习智能控制与应用 2237.3.1 深度学习的发展历程 2237.3.2 深度学习框架 2247.3.3 经典深度学习算法介绍 2307.3.4 基于深度学习的机器人抓取设计仿真实例 235本章小结 240参考文献 240第8章 机器人视觉控制 2428.1 机器人视觉控制的基本原理 2438.1.1 手眼标定原理 2438.1.2 眼在手上的手眼标定 2448.1.3 眼在手外的手眼标定 2478.2 基于图像的视觉伺服控制 2478.2.1 视觉伺服基本控制 2478.2.2 图像交互矩阵 2488.2.3 稳定性分析 2508.3 基于位置的视觉伺服控制 2508.4 机器人混合视觉伺服控制 2518.5 基于图像的无标定视觉伺服控制 2538.5.1 机器人雅可比矩阵 2538.5.2 图像雅可比矩阵 2548.5.3 图像雅可比矩阵的估计 2548.6 机器人视觉-阻抗控制 2568.6.1 动力学模型 2568.6.2 视觉-阻抗控制框架 2578.7 机器人视觉伺服仿真实例 259本章小结 267参考文献 267第9章 多机器人协同控制 2699.1 代数图论基础 2719.1.1 图的定义 2719.1.2 简单图 2729.1.3 图的矩阵表示 2749.2 一阶一致性算法 2769.2.1 连续时间系统一致性算法 2769.2.2 离散时间系统一致性算法 2819.3 二阶一致性算法 2829.3.1 基于位置/速度局部节点状态的二阶一致性分析 2839.3.2 基于位置/速度全局节点状态的二阶一致性分析 2869.3.3 编队控制二阶协议 2869.4 多机械臂姿态同步控制 2889.5 非完整移动机器人领航-跟随编队分布式控制 2959.5.1 预备知识 2969.5.2 领航机器人状态分布式估计 2989.5.3 基于估计器的编队控制 2989.5.4 仿真和实验验证 301例子与练习 306本章小结 306参考文献 307
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随着机器人技术的迅猛发展，机器人已在工业、医疗、农业、服务等多个领域发挥着重要作用，成为智能制造和高端装备的核心工具。同时，机器人在重大基础设施建设和运维方面也发挥着不可替代的重要作用。随着制造业的转型升级和人类社会老龄化趋势的加深，劳动力短缺的问题日益突出，进一步加速了机器人技术的发展。中国、美国、德国和日本是推动机器人技术发展最迅速的国家，发布了多个智能机器人相关的产业规划。例如我国的《“十四五”机器人产业发展规划》。美国注重多机器人协作和人机协同；德国作为工业制造大国，着力发展工业制造和智能工厂、智能车间；日本在服务机器人和医疗机器人方面表现出色；欧盟则特别重视农业发展，通过机器人技术推动农业的进步；我国也出台了一系列政策，推动机器人技术的转型和发展，使其成为推动数字经济发展的重要引擎。 机器人技术的发展，使得机器人成为一种集成了感知、规划、决策和控制等功能的一体化机械装置。通过感知、规划、决策和控制等功能的结合，机器人能够在复杂的环境中实现智能化操作。这种智能化操作不仅提高了生产效率和产品质量，还大大降低了人力成本，提升了企业的市场竞争力。例如，工业机器人在汽车制造、电子产品生产及航空航天等领域中，已成为不可或缺的重要设备。高精度的控制和灵活的操作能力，使得机器人能够胜任各种高难度、高精度的任务，推动了高端装备制造业的不断进步。随着技术的不断进步，机器人正逐步从工业领域向日常生活扩展，例如服务机器人已经进入家庭，为人们提供清洁、陪护等服务。 在这种背景下，高等院校自动化、电子、电气、计算机、机械等相关专业纷纷开设机器人智能控制课程。然而，作为新兴领域，市场上缺乏系统化介绍机器人智能控制专业知识的书籍，读者需求迫切。本书旨在为相关专业的学生和科技人员提供系统的机器人智能控制理论、方法、算法及其应用的介绍。本书内容源于作者多年来为博士、硕士研究生讲授智能感知与控制系统等课程的讲稿，并参考了国内外最新文献。 全书共分为9章。第1章介绍了智能控制的定义、机器人系统的组成以及机器人控制的发展历程与趋势。第2章详细阐述了机器人轨迹规划的基本概念、关节空间和笛卡儿空间轨迹规划的方法及其仿真实现。第3章探讨了机器人路径规划的基本原理，重点介绍了基于采样和基于搜索的路径规划及其在多机器人系统中的应用。第4章深入分析了机器人基础运动控制，包括单关节和多关节控制方法以及操作空间控制。第5章探讨了机器人柔顺控制，介绍了阻抗控制和力位混合控制的原理及其仿真实现。第6章介绍了机器人智能自适应控制，涵盖了模型参考自适应控制、自适应神经网络控制和自适应模糊控制等内容。第7章讲解了机器人学习控制系统，包括强化学习、模仿学习和深度学习在机器人控制中的应用。第8章详细讲解了机器人视觉控制技术，涵盖了手眼标定、视觉伺服控制和视觉-阻抗控制等方面的内容。第9章对多机器人协同控制进行了深入探讨，介绍了代数图论基础、一阶和二阶一致性算法、多机械臂姿态同步控制，以及非完整移动机器人领航-跟随编队分布式控制。 由于机器人智能控制是一门正在发展中的学科，尚未形成完善的理论体系，很多理论方法与工程应用问题仍需进一步研究和发展，加之编者学识水平和写作时间有限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者批评指正。 编 者
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