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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。
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