冗余空间机器人操作臂：运动学、轨迹规划及控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

徐文福，梁斌 著

图书标签:

• 机器人学
• 冗余机器人
• 运动学
• 轨迹规划
• 控制
• 机械臂
• 空间机器人
• 机器人控制
• 冗余度
• 自动化

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030548283

版次：31

商品编码：12253747

包装：平装

开本：32开

出版时间：2017-11-01

页数：348

正文语种：中文

内容简介

本书对冗余空间(此处的“空间”，与“平面”相对应)机器人操作臂运动学、轨迹规划与控制等进行系统、深入的论述，包括冗余机器人构型设计、正运动学建模、解析逆运动学求解方法、奇异分析及奇异回避、障碍回避、容错控制、力柔顺控制等。所介绍的方法，可以解决各种典型结构的冗余机械臂，包括球腕及非球腕机械臂的相关问题。书中涉及的理论及方法大多已发表在国际**期刊上，或在**国际学术会议上宣读过，并已实际用于我国航天项目和工业领域中，具有较强的创新性与实用价值。

目录

序
前言

第1章 绪论
1.1 冗余机器人的概念及内涵
1.1.1 冗余机器人及冗余性
1.1.2 自运动
1.1.3 奇异性和逃逸性
1.2 冗余机械臂的必要性分析
1.3 冗余空间机器人国内外发展现状
1.3.1 国际空间站冗余机器人
1.3.2 自由飞行的冗余空间机器人
1.3.3 地面应用的冗余机械臂
1.4 冗余空间机器人研究中的热点问题
1.4.1 冗余空间机器人解析逆运动学
1.4.2 运动学奇异分析与奇异回避
1.4.3 冗余空间机器人障碍回避
1.4.4 冗余空间机器人被动柔顺控制
1.4.5 冗余空间机器人容错控制
1.5 小结

第2章 冗余空间机器人操作臂的构型设计
2.1 典型冗余机械臂构型分类
2.1.1 球腕冗余机械臂构型
2.1.2 非球腕冗余机械臂构型
2.2 球腕冗余机械臂最优构型设计
2.2.1 七自由度球腕冗余机械臂的设计依据
2.2.2 最优构型（无偏置SRS）的确定
2.2.3 肘部偏置式SRS机械臂臂型设计
2.3 非球腕冗余机械臂通用构型设计
2.3.1 常见的七自由度非球腕冗余机械臂构型
2.3.2 通用的非球腕冗余机械臂构型设计
2.4 小结

第3章 冗余空间机械臂运动学建模基础
3.1 变量及坐标系定义
3.1.1 刚体位置的描述
3.1.2 刚体姿态的表示
3.1.3 关节位置变量与末端位姿变量
3.1.4 关节速度变晕与末端速度变量
3.2 机器人D-H坐标系建立规则
3.2.1 D-H坐标系定义
3.2.2 D-H坐标系建立的步骤
3.3 位置级运动学方程
3.3.1 位置级正运动学方程
3.3.2 位置级逆运动学方程
3.4 速度级运动学方程
3.4.1 速度级正运动学方程
3.4.2 速度级逆运动学方程
3.5 冗余机器人速度级逆运动学求解方法
3.5.1 常规梯度投影法及其局限性
3.5.2 逆运动学实时计算法
3.6 小结

第4章 关节角参数化解析逆运动学求解
4.1 基于关节角的冗余参数描述
4.2 连续三轴平行冗余机械臂的关节角参数化
4.2.1 连续三轴平行机械臂关节角参数化方法
4.2.2 三轴平行型机械臂关节角参数化算例分析
4.3 两两垂直型冗余机械臂关节角参数化
4.3.1 两两垂直型冗余机械臂关节角参数化方法
4.3.2 两两垂直型机械臂逆运动学求解流程
4.3.3 两两垂直型机械臂关节角参数化算例分析
4.4 小结

第5章 臂型角参数化解析逆运动学求解
5.1 基于臂型角的冗余参数描述
5.2 臂型角参数化求解方法
5.2.1 肘部关节角的求解
5.2.2 初始姿态ORW=0的求解
5.2.3 肩部关节角的求解
5.2.4 腕部关节角的求解
5.2.5 臂型角参数化求解过程
5.3 无奇异双臂型角参数化方法
5.3.1 双臂型角的定义
5.3.2 双臂型角参数化求解方法
5.4 典型7DOF冗余机械臂逆运动学求解
5.4.1 SRS三轴平行型机械臂逆运动学
5.4.2 SRS两两垂直型机械臂逆运动学
5.4.3 SSRMS肩-肘-腕偏置型机械臂逆运动学
5.5 小结

第6章 冗余机器人路径规划方法
6.1 机器人规划的基本概念
6.1.1 机器人规划的层次划分
6.1.2 机器人的路径规划
6.1.3 机器人的路径规划与控制的关系
6.2 关节空间路径规划
6.2.1 梯形速度插值
6.2.2 用抛物线拟合的线性插值
6.2.3 三次多项式插值
6.2.4 五次多项式插值
6.2.5 三次样条插值
6.3 笛卡儿空问路径规划
6.3.1 基于位置级求逆的笛卡儿空问路径规划
6.3.2 基于速度级求逆的笛卡儿空间路径规划
6.3.3 基于驱动函数的笛卡儿直线轨迹规划
6.4 小结

第7章 基于Jacobian矩阵初等变换的运动学奇异分析
7.1 改造后的微分运动学方程
7.1.1 运动螺旋的改造
7.1.2 运动方程的改造
7.1.3 不同参考系对Jacobian矩阵奇异条件的影响
7.2 不改变关节独立性的Jacobian矩阵初等变换
7.2.1 初等行变换
7.2.2 初等列变换
7.3 球腕机械臂奇异构型分析
7.3.1 球腕机械臂改造后的Jacobian矩阵
7.3.2 Jacobian矩阵的初等变换
7.3 3球腕机械臂实例分析
7.4 非球腕机械臂奇异构型分析
7.4.1 非球腕机械臂改造后的Jacobian矩阵
7.4.2 Jacobian矩阵的初等变换
7.4.3 欧洲机械臂奇异条件分析实例
7.4.4 国际空间站遥操作机械臂的奇异条件分析
7.5 单关节锁定后退化的六自由度机械臂奇异分析
7.6 小结

第8章 冗余机器人运动空间分解及奇异回避
8.1 传统的奇异回避方法及其缺陷
8.1.1 Jacobian矩阵的奇异值分解
8.1.2 基于阻尼最小方差法的奇异回避路径规划
8.1.3 基于梯度投影法的奇异回避路径规划
8.1.4 其他常规方法
8.2 运动空间分解
8.3 单关节锁定下退化的六自由度机械臂奇异规避
8.3.1 阻尼最小二乘法求解子问题
8.3.2 基于阻尼倒数的实用方法
8.4 降阶的冗余机械臂奇异规避方法
8.4.1 降阶法原理
8.4.2 降阶的可操作性优化方法
8.4.3 降阶的分块主子式优化方法
8.4.4 奇异条件参数优化算法
8.4.5 计算量比较
8.4.6 奇异回避方法仿真验证
8.5 进一步讨论
8.5.1 算法的普适性
8.5.2 参考系的选取
8.6 小结

第9章 冗余机器人障碍回避方法
9.1 典型障碍物几何建模
9.1.1 典型设备轮廓分析
9.1.2 典型障碍物的建模
9.1.3 障碍物属性的定义及任意坐标系下的描述
9.2 避障规划
9.2.1 避障规划原理
9.2.2 障碍回避方法
9.3 避障规划仿真
9.3.1 球形避碰轨迹规划仿真
9.3.2 圆柱形避碰轨迹规划仿真
9.3.3 正方体避碰轨迹规划仿真
9.4 小结

第10章 冗余机器人力柔顺控制方法
10.1 机器人柔顺控制方法分类
10.2 冗余空间机械臂及接触建模
10.2.1 空间机械臂和ORU的构型及参数
10.2.2 空间机器人多体动力学建模
10.2.3 工作环境建模
10.3 冗余空间机械臂的阻抗控制方法的研究
10.3.1 阻抗控制的基本原理
10.3.2 基于位置的阻抗控制
10.3.3 基于力的阻抗控制
10.3.4 仿真验证
10.3.5 基于力与基于位置的阻抗控制方法对比
10.4 冗余空问机械臂的力／位混合控制方法
10.4.1 力／位混合控制的基本原理
10.4.2 选择矩阵的改进
10.4.3位置环控制
10.4.4 力环控制
10.4.5 仿真验证
10.4.6 阻抗控制与力／位混合控制对比
10.5 冗余空间机械臂力柔顺控制实验
10.5.1 实验设备
10.5.2 恒力位移实验
10.5.3 接触碰撞实验
10.6 小结

第11章 冗余机器人容错控制方法
11.1 容错控制技术概述
11.2 冗余机械臂容错性能分析
11.2.1 冗余机器人运动学优化
11.2.2 容错性能指标
11.3 冗余机械臂单关节故障下的运动学建模
11.3.1 单关节故障后重建D-H参数
11.3.2 基于重建D-H参数表的运动学分析
11.3.3 单关节故障情况下实例分析
11.4 冗余机械臂单关节故障下的动力学建模
11.4.1 单关节故障下机械臂的动力学参数
11.4.2 单关节故障下的拉格朗日动力学方程
11.5 冗余机械臂单关节故障下的轨迹规划和容错控制
11.5.1 自运动空间位置级轨迹规划
11.5.2 跟踪误差状态表达方程
11.5.3 基于H-∞棒控制器设计
11.5.4 MATLAB仿真实验结果分析
11.6 小结
参考文献

精彩书摘

　　1.2冗余机械臂的必要性分析
　　以在太空中开展在轨服务任务的机器人为例，空间机械臂执行的任务主要有货物运输（图1.4）、目标捕获、在轨可替换单元（OrbitalReplacementUnit，ORU）更换等。在执行这些任务时，要求对机械臂在笛卡儿空间进行连续路径规划，在运动学解算中，会遇到奇异问题。非冗余机械臂在避奇异轨迹规划方面能力有限，往往通过牺牲末端位姿精度来达到奇异回避的目标，而末端位姿精度的牺牲会影响某些任务（如目标捕获、精细操作等）的成功执行，因此，需要采用冗余机械臂，在保证末端位姿精度的同时，利用其冗余运动消除奇异问题对机械臂执行任务的影响。
　　另外，机械臂在轨执行任务的过程中，要求机械臂覆盖的工作空间尽可能大，由于其工作环境中会存在其他部件（如通信天线、观测相机、太阳帆板等），所以，从安全性的角度讲，需要在保证任务成功执行的同时，避免机械臂与这些部件以及机械臂自身各臂杆之间的碰撞。非冗余机械臂在进行避障规划时，可选择臂型较少，避障效率不高，耗时耗能量，不能够有效地提高机械臂在轨执行任务的效率。冗余机械臂的特点是除了执行基本任务，其冗余运动可优化其他指标，如避障、力矩优化等。
　　图1.4货物运输
　　对于7DOF冗余空间机械臂，其逆运动学方程有无穷多组解，在实际应用中，必须增加约束条件，方能求出有效解。所增加的约束条件可以为待优化的指标、几何约束、臂型角约束等。实际上，对于大部分常规任务，往往只需要6个关节角即可完成，但使用7DOF机械臂又是非常必要的，主要体现在以下几方面。
　　（1）关节备份。从应用可靠性讲，6个关节就能实现3D空间的定位和定姿，但受空间环境的影响，作为运动部件的关节发生故障的概率也很高，因此采用7个关节能实现单关节的冗余备份，确保在其中一个关节出现故障时机械臂仍具有6DOF的运动能力。
　　（2）障碍回避。机械臂在轨操作过程中，由于需要执行的任务复杂多样，有些还可能是设计阶段没有预料到而后期又必须增加的临时任务，在执行这些任务的过程中，机械臂的工作空间内常常存在障碍物，若不精心规划机械臂的轨迹，机械臂与障碍物之间，以及自身各臂杆之间会发生碰撞，因此需要利用7DOF机械臂实现执行任务的同时，回避障碍（6DOF机械臂在需要完成6DOF的控制任务时，只能通过从最多8组臂型中选择一种进行避障，有时可能8组臂型均不满足要求）。
　　（3）奇异回避。在笛卡儿轨迹规划过程中，不可避免会受到奇异臂型的影响，在奇异点处，机械臂损失一个或多个自由度，某些关节的运动速度将为无穷大，实际中不可能实现，意味着机械臂在奇异点处将损失笛卡儿轨迹跟踪的精度，对于某些对轨迹精度有严格要求的情况（如ORU插入和拔出过程、抓捕漂浮目标过程等），笛卡儿轨迹精度的损失会大大影响任务的执行；若采用7DOF冗余机械臂，其奇异回避的能力远远大于6DOF机械臂。
　　……

《多自由度机械臂的路径生成与避障策略研究》 本书深入探讨了多自由度机械臂在复杂动态环境中进行精确运动控制的关键技术。全书围绕着如何为机械臂设计高效、安全的运动路径，并有效规避潜在的碰撞风险展开，内容详实，理论与实践相结合，旨在为相关领域的研究人员、工程师以及高级学生提供一本具有参考价值的著作。 第一部分：基础理论与模型建立 本部分首先回顾了机器人学中的基本概念，包括机械臂的结构类型（串联、并联）、自由度及其对运动能力的影响。重点介绍了常见的机械臂运动学模型，包括正运动学和逆运动学。正运动学部分，我们将详细阐述如何通过关节变量计算出末端执行器的位置与姿态，并推导不同类型机械臂的正运动学方程，例如采用Denavit-Hartenberg（DH）参数法来系统地描述连杆之间的相对位姿。接着，我们将着重讲解逆运动学，这是路径规划与控制的基础，由于逆运动学问题通常不存在解析解或存在多解，我们将系统介绍代数法、几何法、数值迭代法（如Jacobian逆法、Damped Least Squares法）等多种求解策略，并分析它们各自的优缺点、收敛性及计算效率，为后续复杂路径的生成奠定理论基础。 在动力学建模方面，本书将深入分析机械臂的动力学特性，包括惯性力、科里奥利力、离心力和重力等对运动的影响。我们将详细讲解Lagrange法和Newton-Euler法这两种主要的动力学建模方法，并推导出相应的动力学方程。理解动力学特性对于进行精确的轨迹跟踪控制至关重要，因为它们直接影响到执行力和关节力矩的计算。此外，本部分还将讨论机械臂的运动学奇异点问题，分析奇异点出现的原因及其对机械臂运动能力和控制带来的挑战，并提出相应的避免或处理策略，例如通过优化关节空间冗余度来扩展无奇异工作空间。 第二部分：路径规划算法详解 路径规划是本书的核心内容之一。我们首先将介绍多种经典的路径规划算法，并根据机械臂的特点进行适配和优化。 基于采样的方法： 概率路线图（PRM）和快速探索随机树（RRT）及其变种（如RRT）是构建在配置空间中的连通路径的强大工具。我们将详细阐述这些算法的生成过程、采样策略、节点扩展机制以及路径平滑技术。重点分析RRT等最优采样算法在收敛性和找到近似最优路径方面的优势，并探讨如何根据机械臂的运动学和动力学约束来改进采样和扩展的策略，以生成更具实际意义的路径。 基于搜索的方法： A、D Lite等启发式搜索算法在离散化的状态空间中寻找最优路径。本书将介绍如何将连续的机械臂配置空间离散化（例如采用栅格地图或Voronoi图），并应用这些搜索算法。重点分析如何设计有效的启发式函数，以加速搜索过程并获得更短的路径。同时，我们将讨论如何处理动态环境下的路径重规划问题，例如在D Lite中引入局部代价图和回溯机制。 基于优化的方法： 轨迹优化技术，如梯度下降法、二次规划（QP）等，能够直接在连续的配置空间中优化路径，以满足特定的性能指标（如最短时间、最小能量消耗、最小关节力矩等）。我们将详细介绍如何构建目标函数和约束条件（包括运动学、动力学、关节限制、工作空间限制以及碰撞避免等），并介绍求解这些优化问题的常用算法。特别地，我们将重点讲解Model Predictive Control (MPC) 在动态轨迹优化中的应用，分析其在线性预测和滚动优化的优势。 曲线插值方法： 除了上述全局路径规划方法，本书还将介绍多种局部路径规划和轨迹平滑技术，包括样条插值（如B样条、NURBS）、多项式插值等。我们将分析如何利用这些插值方法来生成平滑、连续且满足速度和加速度限制的关节轨迹，确保机械臂的运动平稳，减少振动和冲击。 第三部分：碰撞检测与避障策略 在路径规划过程中，确保机械臂在运动过程中不与自身、工作环境中的障碍物发生碰撞是至关重要的。本部分将深入研究各种碰撞检测技术和高效的避障策略。 几何碰撞检测： 我们将介绍基于几何形状（如球、盒子、圆柱体、多面体）的碰撞检测算法，并讲解如何利用包围盒（AABB、OBB）、分离轴定理（SAT）、GJK算法等来高效判断两个几何体之间是否存在碰撞。 基于模型和传感器数据的碰撞检测： 针对实际机器人操作，我们将讨论如何利用机械臂的CAD模型构建碰撞模型，以及如何结合实时传感器数据（如深度相机、激光雷达）来构建环境地图，实现动态障碍物的检测。 局部避障方法： 在全局路径规划之后，为了应对未预期的动态障碍物或路径规划的粗糙性，我们将介绍多种局部避障算法，例如： 人工势场法（APF）： 详细阐述如何构建引力场和斥力场，以及如何克服局部极值问题，例如通过引入周期性函数或改进势场模型。 向量场直方图（VFH）及其变种： 分析如何利用传感器数据构建局部占用栅格图，并计算障碍物信息，然后基于直方图表示来选择无碰撞的移动方向。 动态窗口法（DWF）： 重点讲解如何将机械臂的动态约束（速度、加速度）转化为一个“动态窗口”，并在该窗口内搜索可行的运动指令，以实现实时避障。 基于优化的局部避障： 结合MPC等优化方法，在考虑实时障碍物信息的情况下，对短时期的轨迹进行在线优化，以生成避障路径。 全局与局部方法的结合： 本书将探讨如何有效地融合全局路径规划和局部避障策略，形成一种鲁棒的整体解决方案。例如，全局路径提供一个大致方向，局部避障算法负责在执行过程中处理突发情况，并根据需要对局部路径进行修正。 第四部分：轨迹跟踪控制 一旦生成了满足各种约束条件的运动轨迹，如何精确地让机械臂沿着这条轨迹运动就成为了控制器的任务。本部分将详细介绍各种轨迹跟踪控制技术。 PID控制及其改进： 作为最基础和广泛应用的控制器，我们将回顾PID控制的基本原理，并重点分析其在机械臂跟踪中的局限性，例如对参数选择敏感、无法处理非线性动力学等。在此基础上，我们将介绍PID的各种改进方法，如前馈补偿（Feedforward Compensation）、抗积分饱和、增量式PID等，以提高跟踪精度。 模型参照自适应控制（MRAC）： 针对机械臂模型参数不确定性或环境变化的情况，MRAC能够实时调整控制器参数，使被控对象（机械臂）的响应特性逼近参考模型。我们将详细阐述MRAC的设计原理和实现方法。 基于滑模的控制： 滑模控制（SMC）以其对外部扰动和模型不确定性的强鲁棒性而闻名。本书将深入剖析SMC的设计，包括滑模面的选取、切换函数的设计，以及如何克服抖振现象，例如采用高阶滑模或模糊滑模。 逆动力学控制： 利用前面建立的机械臂动力学模型，逆动力学控制方法能够计算出产生期望关节加速度所需的关节力矩。我们将详细介绍纯逆动力学控制和考虑了实际控制限制的反馈/前馈组合控制策略，并分析其在提高跟踪精度方面的优势。 模型预测控制（MPC）的应用： 在轨迹跟踪方面，MPC也扮演着重要角色。它能够在每个控制周期内，基于当前状态预测未来一段时间的系统行为，并求解一个优化问题，以计算出最优的控制输入序列。本书将重点介绍如何将MPC应用于机械臂的轨迹跟踪，并探讨其在处理多约束（如关节限制、碰撞约束）和实现软约束方面的灵活性。 柔顺控制与力/位混合控制： 针对需要与环境交互的任务，本书还将介绍柔顺控制（Compliance Control）的基本原理，包括阻抗控制（Impedance Control）和导纳控制（Admittance Control）。我们将分析它们如何在机械臂与环境接触时，通过调节刚度和阻尼特性，实现安全、稳定的交互，并结合轨迹跟踪，实现力/位混合控制。 第五部分：仿真与实验验证 理论研究的最终目的是为了在实际应用中取得成功。本部分将重点介绍如何利用仿真平台（如MATLAB/Simulink、Gazebo、ROS）对所提出的算法进行验证。我们将详细讲解如何在仿真环境中搭建机械臂模型，导入障碍物环境，设置仿真参数，并对路径规划和控制算法的效果进行评估。 此外，本书还将分享实际的实验案例，展示如何在真实的机器人硬件上实现所提出的路径规划与控制策略。我们将讨论实验平台搭建、传感器集成、算法部署以及实验数据的采集与分析。通过仿真与实验的紧密结合，本书旨在为读者提供一个完整的从理论到实践的流程。 总结 《多自由度机械臂的路径生成与避障策略研究》致力于为读者提供一个全面、深入的知识体系，帮助理解和掌握多自由度机械臂在复杂环境中进行精确、安全运动的关键技术。本书内容紧扣实际应用需求，涵盖了从基础理论到先进算法，从仿真验证到实验实施的全过程，希望能为机器人领域的研究和发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《冗余空间机器人操作臂：运动学、轨迹规划及控制》听起来非常有深度，让我对机器人在复杂环境下的精准操作充满了好奇。我一直觉得，机器人手臂不仅仅是简单的机械臂，它更像是一个能够理解并执行精细任务的“手”。这本书的名字让我联想到，在一些狭小、充满障碍的空间里，比如工业生产线上的密集布置，或者未来探索未知星系的极端环境，机器人手臂如何才能灵活自如地完成各种复杂的抓取、焊接、装配等动作。 我特别期待书中关于“冗余空间”的讲解。这究竟意味着什么？是指机器人手臂拥有比完成任务所需的关节更多的自由度吗？如果是这样，那么这种额外的自由度是如何被利用来规避障碍、优化路径，甚至实现一些人手也难以完成的精细动作的呢？我想象着，在拥挤的工厂车间，机器人手臂能够像一个身手矫健的舞者，在密集的机器设备之间穿梭，准确地够到目标工件，而不会碰到任何东西。书中对于“运动学”的深入剖析，想必会揭示手臂关节运动与末端执行器位置和姿态之间复杂的数学关系。这就像是破解了一套精密的几何谜题，让人能够预测和控制手臂的每一个细微动作。 另外，“轨迹规划”这个词汇也引起了我的兴趣。在实际应用中，机器人手臂的运动并不是孤立的点到点移动，而是需要沿着预设的路径平滑、高效地移动，同时还要考虑速度、加速度、甚至力的限制。我猜想，这本书可能会介绍一些先进的算法，比如如何生成优化的运动轨迹，使其既能满足任务要求，又能最大程度地减少能耗和磨损。在一些高精度要求的场景下，比如微创手术机器人，轨迹的精确性是至关重要的。如果机器人手臂能够精准地沿着预定的轨迹移动，那无疑会极大地提升手术的安全性和效率。 而“控制”部分，则让我觉得这本书触及了机器人操作的核心。光有运动学模型和轨迹规划还不够，如何让机器人手臂真正“听话”，并稳定可靠地执行这些指令，才是关键。我设想书中会讨论到各种先进的控制理论，比如PID控制、自适应控制、甚至是基于学习的控制方法。我尤其想知道，当机器人手臂遇到意外情况，比如传感器出现偏差，或者环境发生变化时，它能否通过有效的控制策略来应对，并保持任务的完成。这就像是给机器人手臂安装了一个“大脑”，让它能够在复杂多变的环境中做出明智的决策。 总而言之，这本书的标题概括了一个非常吸引人的机器人技术领域。它不仅涵盖了机器人手臂的基本原理，还深入探讨了如何在复杂的现实世界中实现高级的操作。我期待这本书能够提供清晰的理论讲解、丰富的数学模型，以及贴近实际应用的案例分析，让我能够更好地理解机器人手臂的潜力和未来的发展方向。这本书的出现，无疑是对机器人操作臂技术研究领域的一个重要贡献，也为我这样对机器人技术充满热情的研究者和爱好者提供了宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《冗余空间机器人操作臂：运动学、轨迹规划及控制》——就像是一把钥匙，打开了我对机器人手臂深层奥秘的好奇之门。我一直觉得，我们看到的大部分机器人手臂，在执行简单任务时显得有些笨拙，缺乏人手的灵活性和适应性。而“冗余空间”这个词，恰恰点出了解决这一问题的关键。它是不是意味着机器人手臂拥有比完成任务所需的关节更多的自由度？如果真是这样，那么如何在众多的自由度中找到最优的组合，来完成诸如避开障碍、优化能量消耗，甚至模拟人手的一些微妙动作，将是这本书的核心看点。 我特别期待书中对“运动学”部分的讲解。这不仅仅是简单的几何变换，而是要建立起手臂关节的运动状态与末端执行器（也就是机器人手）的位置、姿态之间的严谨数学模型。想象一下，如果我能够通过控制手臂的每个关节以一定的角度运动，就能精确地预测和控制机械手指向哪个方向，抓取哪个位置的物体，这其中的数学逻辑必然是极其精妙的。这就像是在三维空间中绘制一幅复杂的运动轨迹图，每一步的计算都至关重要。 “轨迹规划”更是让我觉得这本书的实用价值。在实际的机器人应用中，手臂的运动不是简单的直线或曲线，而是需要遵循一套精心设计的路径，以保证任务的顺利完成。我猜测，书中会介绍各种算法，如何生成平滑、高效，且考虑了速度、加速度等动态约束的运动轨迹。尤其是在一些需要高精度操作的领域，比如电子元器件的焊接，或者3D打印中的精细打印，轨迹规划的准确性直接决定了最终产品的质量。 最后，“控制”部分则是我最期待的。理论和规划固然重要，但如何让机器人手臂真正地“执行”指令，并且在面对不可预测的外部干扰时，依然能够保持稳定和精确，是机器人技术中最具挑战性的环节之一。我想，书中一定会深入探讨各种先进的控制策略，比如如何通过反馈回路来纠正误差，如何让手臂在遇到阻碍时及时调整姿态，甚至是如何通过机器学习来提升控制的鲁棒性。这本书的出现，对于我这样渴望深入了解机器人操作臂背后原理的人来说，无疑是一次极好的学习机会。

评分☆☆☆☆☆

《冗余空间机器人操作臂：运动学、轨迹规划及控制》这个书名，第一眼就吸引了我，因为它触及了一个非常具体且极具挑战性的机器人学领域。我一直对机器人手臂在实际工作场景中的表现感到好奇，尤其是在那些空间受限、需要精细操作的环境。这本书的标题中“冗余空间”这四个字，立刻在我脑海中勾勒出一幅画面：一个拥有超乎寻常灵活性的机械臂，能够在狭窄的通道中穿梭，巧妙地绕过障碍物，精准地完成抓取和放置任务。这种灵活性，我想正是来源于其“冗余”的自由度，而如何有效利用这些多余的自由度，是这项技术的核心所在。 我非常期待书中对“运动学”的深入探讨。我知道，要让一个多关节的机器人手臂按照预期的轨迹运动，需要对其关节之间的几何关系以及它们如何影响末端执行器的位置和姿态有非常清晰的理解。这本书会否详细解析正运动学和逆运动学，揭示关节角度如何映射到笛卡尔空间中的目标点，反之亦然？我希望书中能有丰富的图示和数学推导，帮助读者建立起对机器人手臂运动机制的直观认识。 “轨迹规划”也是一个让我充满期待的部分。在实际应用中，机器人手臂的任务往往不是简单的点对点移动，而是需要沿着一条平滑、高效且安全的路径进行。我猜测，这本书会介绍如何生成这样的运动轨迹，可能包括一些经典的算法，如插值法、优化算法等，并且还会考虑如何避免与环境发生碰撞。尤其是在那些需要机器人手臂执行连续性动作的场景，比如焊接一条复杂的焊缝，或者在生产线上进行连续的装配，轨迹规划的质量直接影响着生产效率和产品质量。 而“控制”部分，则更是让我觉得这本书的价值所在。有了运动学模型和轨迹规划，如何让机器人手臂真正地按照这些指令精确、稳定地运动，才是关键。我希望书中能详细介绍各种控制策略，例如PID控制、力控制，甚至是一些更先进的自适应控制或基于模型的控制方法。尤其是在面对外部干扰和不确定性时，机器人手臂能否依靠其精密的控制系统来保持任务的顺利进行，这是我非常感兴趣的一点。这本书的标题本身就预示着其内容的深度和广度，我相信它将为读者带来关于机器人操作臂的全面而深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

《冗余空间机器人操作臂：运动学、轨迹规划及控制》——这个书名，仿佛为我打开了一扇通往机器人技术最前沿的大门。我总是被那些能够在复杂环境中展现出惊人灵巧性的机器人所吸引。特别是“冗余空间”这个概念，让我联想到那些拥有比完成任务所需更多的关节的机器人手臂，它们是不是就像拥有“多余”的“手指”，能够以更多样、更灵活的方式去完成各种精细的操作？我迫切想知道，这种“冗余”是如何被巧妙地转化为实际的优势，让机器人在狭小的空间里游刃有余，或者完成人手也难以企及的复杂动作。 我对书中关于“运动学”的讲解充满了期待。这意味着，这本书将会深入剖析机器人手臂的结构与运动之间的内在联系。我希望能够看到详细的数学模型，解释如何通过控制每一个关节的角度，来精确地确定机械手的末端位置和姿态。这就像是解开了一个复杂的数学谜题，将抽象的关节运动转化为看得见摸得着的空间位移。我猜想，书中还会涉及正向运动学和逆向运动学，这两种分析方法对于理解和控制机器人手臂至关重要。 “轨迹规划”这个词汇，让我对这本书的实用性有了更高的期待。在实际应用中，机器人手臂不可能只是简单地从一个点移动到另一个点，而是需要沿着一条经过精心设计的路径，以平滑、连续的方式完成任务。我希望书中能够介绍如何生成这样的优化轨迹，不仅要考虑手臂的运动学约束，还要兼顾速度、加速度、甚至力等动态因素，并且能够有效地规避潜在的碰撞。在工业自动化、医疗机器人等领域，精确且高效的轨迹规划是成功的关键。 而“控制”部分，则是我认为这本书最能体现其价值的环节。理论上的运动学和规划，最终都需要通过有效的控制系统来实现。我期待书中能够深入探讨各种先进的控制技术，例如如何通过反馈机制来保证手臂的定位精度，如何处理外部干扰，以及如何让手臂在执行任务时保持稳定性和鲁棒性。这就像是给机器人手臂赋予了“智慧”，让它能够根据指令做出精准的反应，并在复杂多变的环境中保持最佳的工作状态。这本书的出版，无疑填补了我在这方面知识的空白，并为我提供了深入学习的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

《冗余空间机器人操作臂：运动学、轨迹规划及控制》——这本书的标题，如同一幅精密的蓝图，描绘出我一直以来对智能机械手臂的想象。我常常惊叹于机器人手臂在现代工业生产中的身影，但总觉得它们在灵活性和适应性上，与人类的手臂还有差距。“冗余空间”这个概念，立刻抓住了我的注意力，它是否意味着机器人手臂拥有超乎寻常的自由度，从而可以在复杂的环境中实现更精妙的动作？我期待书中能够揭示，如何充分利用这些“多余”的自由度，去实现高效的避障、最优的路径选择，甚至是一些极具挑战性的灵巧操作。 “运动学”的理论基础，无疑是理解机器人手臂运作的关键。我希望这本书能够详细阐述机器人手臂的运动学模型，包括如何通过关节角度来精确计算末端执行器的位置和姿态。这其中必然涉及复杂的数学推理和几何分析。我期盼书中能有清晰的公式推导和直观的图解，帮助我理解正逆运动学在机器人手臂设计和控制中的重要作用。如果能够了解如何将一个抽象的动作指令，转化为一系列具体的关节运动，那将是一次令人兴奋的学习过程。 “轨迹规划”则让我看到了机器人手臂在实际应用中的潜力。我明白，机器人手臂的运动并非简单的点到点连接，而是需要遵循一条精心设计的路径，以确保任务的顺利完成。我希望书中会介绍先进的轨迹规划算法，能够生成平滑、高效，并且考虑了动力学约束的运动轨迹。在一些高精度的场景下，比如微型零件的组装，或者在复杂的生产线上进行连续的工序，轨迹规划的质量直接决定了机器人的工作效率和产出。 而“控制”部分，则是我最为期待的，因为它关乎机器人手臂能否真正地“执行”指令，并在面对不确定性和干扰时保持稳定。我希望书中能够深入探讨各种控制策略，从基础的PID控制到更复杂的自适应控制甚至基于学习的控制方法。能够了解机器人手臂如何通过反馈机制来修正误差，如何在动态环境中保持其动作的精确性和鲁棒性，将是我在这本书中最大的收获。这本书的出现，对于我来说，无疑是深入了解机器人手臂技术的一次难得的机会。