机器人学导论（原书第4版） 计算机与互联网 书籍|7390735 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 约翰J 克雷格John J Cra 著，贠超 王伟 译

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111590316

商品编码：25749188318

丛书名： 机器人学译丛

出版时间：2018-03-01

书名：	机器人学导论（原书第4版）|7390735
图书定价：	79元
图书作者：	（美）约翰J.克雷格（John J. Craig）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN号：	9787111590316
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

内容简介

本书系统讲解了机器人学的理论知识，主要内容包括：空间位姿的描述和变换、操作臂的正运动学和逆运动学、操作臂的雅可比、操作臂动力学、轨迹规划、操作臂的机构设计、操作臂的线性和非线性控制、操作臂的力控制、机器人编程语言和离线编程。此外，各章末包括不同难度的习题、编程练习和MATLAB练习。 本书可作为高等院校相关专业的教材和参考书，也可供相关技术人员参考。

目录

译者序 前言 第1章概述 1.1背景 1.2操作臂的力学与控制 1.3符号 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第2章空间描述和变换 2.1引言 2.2描述：位置、姿态与位姿 2.3映射：从一个坐标系到另一坐标系的变换 2.4算子：平移、旋转和变换 2.5总结和说明 2.6变换的计算 2.7变换方程 2.8其他姿态描述 2.9自由矢量的变换 2.10计算问题 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第3章操作臂运动学 3.1引言 3.2连杆的描述 3.3连杆连接的描述 3.4连杆坐标系的定义 3.5操作臂运动学 3.6驱动器空间、关节空间和笛卡儿空间 3.7实例：两种工业机器人的运动学问题 3.8坐标系的标准命名 3.9工具的位置 3.10计算问题 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第4章操作臂逆运动学 4.1引言 4.2解的存在性 4.3当n<6时操作臂子空间的描述 4.4代数解法和几何解法 4.5简化成多项式的代数解法 4.6三轴相交的Pieper解法 4.7操作臂逆运动学实例 4.8标准坐标系 4.9操作臂求解 4.10重复精度和精度 4.11计算问题 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第5章雅可比：速度和静力 5.1引言 5.2时变位置和姿态的符号表示 5.3刚体的线速度和角速度 5.4对角速度的进一步研究 5.5机器人连杆的运动 5.6连杆之间的速度“传递” 5.7雅可比 5.8奇异性 5.9操作臂的静力 5.10力域中的雅可比 5.11速度和静力的笛卡儿变换 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第6章操作臂动力学 6.1引言 6.2刚体的加速度 6.3质量分布 6.4牛顿方程和欧拉方程 6.5牛顿欧拉递推动力学方程 6.6迭代形式与封闭形式 6.7封闭形式的动力学方程应用举例 6.8操作臂动力学方程的结构 6.9操作臂动力学的拉格朗日方程 6.10笛卡儿空间中的操作臂动力学 6.11考虑非刚体影响 6.12动力学仿真 6.13计算问题 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第7章轨迹生成 7.1引言 7.2关于路径描述和路径生成的综述 7.3关节空间的规划方法 7.4笛卡儿空间规划方法 7.5笛卡儿路径的几何问题 7.6路径的实时生成 7.7使用机器人编程语言描述路径 7.8使用动力学模型的路径规划 7.9无碰撞路径规划 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第8章操作臂的机构设计 8.1引言 8.2基于任务需求的设计 8.3运动学构型 8.4工作空间属性的定量方法 8.5冗余结构与闭链结构 8.6驱动方案 8.7刚度与变形 8.8位置检测 8.9光学编码器 8.10力传感 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第9章操作臂的线性控制 9.1引言 9.2反馈与闭环控制 9.3二阶线性系统 9.4二阶系统的控制 9.5控制规律的分解 9.6轨迹跟踪控制 9.7抑制干扰 9.8连续控制与离散时间控制 9.9单关节的建模和控制 9.10工业机器人控制器的结构 参考文献 习题 编程练习 MATLAB练习 第10章操作臂的非线性控制 10.1引言 10.2非线性系统和时变系统 10.3多输入多输出控制系统 10.4操作臂的控制问题 10.5实际问题 10.6当前工业机器人控制系统 10.7李雅普诺夫稳定性分析 10.8基于笛卡儿坐标的控制系统 10.9自适应控制 参考文献 习题 编程练习 第11章操作臂的力控制 11.1引言 11.2工业机器人在装配作业中的应用 11.3部分约束任务中的控制坐标系 11.4力/位混合控制问题 11.5质量弹簧系统的力控制 11.6力/位混合控制方法 11.7当前工业机器人控制方法 参考文献 习题 编程练习 第12章机器人编程语言及编程系统 12.1引言 12.2可编程机器人的三个发展水平 12.3应用实例 12.4机器人编程语言的必要条件 12.5机器人编程语言的特殊问题 参考文献 习题 编程练习 第13章离线编程系统 13.1引言 13.2离线编程系统的要点 13.3PILOT仿真器 13.4离线编程系统的自动子任务 参考文献 习题 编程练习 附录A三角恒等式 附录B24种转角排列设定法 附录C逆运动学公式 部分习题答案 索引

人类与机器的协同共舞：自动化时代的探索之旅 自古以来，人类便怀揣着让劳动变得轻松、生活更加便捷的梦想。从简陋的机械装置到如今高度智能化的系统，我们不断挑战极限，将想象力转化为现实。而“机器人学”这一学科，正是承载着这份梦想，引领我们进入一个崭新自动化时代的钥匙。它不仅仅是关于冰冷的金属机器，更是关于如何赋予它们感知、思考、决策和行动的能力，进而实现人与机器之间的深度协作，共同创造一个更加美好的未来。 一、 机器人学的基石：理解与构建智能体 机器人学的核心在于理解和构建能够执行特定任务的智能体。这涉及到多方面的知识体系，如同搭建一座宏伟的建筑，需要坚实的地基和精密的结构。 感知：机器的“眼睛”与“耳朵” 要让机器人理解周围的世界，它们需要拥有感知能力。这包括了如同人类的视觉、听觉、触觉等多种感官的模拟。 视觉系统： 摄像头、深度传感器、激光雷达等是机器人的“眼睛”。通过图像处理和计算机视觉技术，机器人能够识别物体、定位自身、理解场景的几何结构和语义信息。例如，自动驾驶汽车依靠视觉系统识别交通标志、行人和障碍物；工业机器人通过视觉引导精准地抓取零件。图像识别、目标检测、场景分割、三维重建等技术是这一领域的核心。 听觉系统： 麦克风和声学传感器是机器人的“耳朵”。语音识别技术使得机器人能够理解人类的指令，而声源定位技术则帮助它们分辨声音的来源。智能音箱、人机交互机器人都在广泛应用这些技术。 触觉与力觉系统： 触觉传感器和力觉传感器赋予了机器人“触摸”和“感受”的能力。这对于需要精细操作的任务至关重要，例如，外科手术机器人需要感知组织的力量反馈，以避免损伤；灵巧的手部执行器需要根据接触力调整抓取力度。 其他传感器： 惯性测量单元（IMU）用于测量加速度和角速度，激光雷达（LiDAR）用于构建高精度三维地图，GPS用于全局定位，红外传感器用于探测温度变化等等，这些传感器协同工作，为机器人提供全方位的信息输入。 建模与表示：构建世界的数字蓝图 机器人需要理解其所处的环境以及自身的状态。这就需要建立精确的数学模型和数据表示方法。 运动学与动力学： 运动学研究机器人的运动轨迹和姿态，而动力学则关注机器人运动时受到的力和力矩。理解这些对于规划机器人的运动路径、控制其关节的运动至关重要。例如，机械臂需要精确计算其末端执行器的位置和姿态，并根据运动学方程控制各关节的转动。 环境建模： 机器人需要构建其工作环境的模型，以便进行导航、规划和交互。这包括了占据栅格地图（Occupancy Grid Map）、点云地图（Point Cloud Map）、语义地图（Semantic Map）等多种形式。地图的构建和更新是机器人自主导航的基础。 状态估计： 机器人需要实时了解自身的状态，包括位置、姿态、速度等。卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等算法被广泛用于融合多传感器数据，实现对机器人状态的准确估计，即使在存在噪声的情况下也能保持鲁棒性。 规划与决策：指引行动的方向 拥有了感知能力和对世界的理解，机器人还需要知道“该做什么”。规划与决策是赋予机器人自主性的关键。 路径规划： 在复杂环境中，机器人需要找到一条从起点到终点的安全、高效的路径。A算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）等算法被用于在静态或动态环境中规划路径。 任务规划： 对于更复杂的任务，机器人需要分解任务，并制定一系列行动步骤。这涉及到对任务目标的理解、子目标的生成以及行动序列的排序。 决策制定： 在不确定或动态的环境中，机器人需要根据当前信息做出最优决策。强化学习（Reinforcement Learning）作为一种强大的机器学习方法，能够让机器人在与环境的交互中学习最优的策略。 控制：驱动机器的执行 规划的行动需要通过精确的控制来执行。控制系统是机器人的“大脑”与“肌肉”之间的桥梁。 PID控制： 比例-积分-微分（PID）控制器是最基础也是最常用的控制器之一，广泛应用于各种伺服系统，用于稳定和精确地控制系统的输出。 先进控制策略： 对于复杂的非线性系统，如高动态的机器人，还需要应用更先进的控制策略，如模型预测控制（MPC）、滑模控制（Sliding Mode Control）等，以实现更优的性能和鲁棒性。 力控制与柔顺控制： 在与环境交互时，机器人需要控制作用在物体上的力，或者实现柔顺的运动，以避免损坏物体或确保操作安全。 二、 机器人学的应用：重塑我们的生活与工作 机器人学的进步正在深刻地改变着我们生活的方方面面，从工厂车间到家庭居室，从医疗保健到太空探索，机器人的身影无处不在。 工业自动化：效率与精度的飞跃 在制造业领域，机器人早已是不可或缺的生产力。 焊接、喷涂、搬运： 工业机器人承担着重复性高、危险性强、精度要求高的任务，极大地提高了生产效率和产品质量。 柔性制造： 现代工业机器人能够通过重新编程适应不同的生产任务，实现柔性化生产，满足个性化定制的需求。 协作机器人（Cobots）： 协作机器人能够与人类工人并肩工作，共享工作空间，提供辅助，进一步提升生产力和安全性。 服务机器人：便捷与温暖的延伸 服务机器人正在走进我们的日常生活，提供各种便利。 家庭服务： 扫地机器人、烹饪机器人、陪伴机器人等，正在减轻家务负担，提升生活品质。 商业服务： 导览机器人、送餐机器人、客服机器人等，正在改善客户体验，优化服务流程。 医疗与健康： 手术机器人能够实现微创手术，提高手术精度；康复机器人辅助患者进行康复训练；护理机器人为老年人提供生活照料。 物流配送： 自动驾驶的物流车和无人机正在改变着商品的配送方式，提高效率，降低成本。 自动驾驶：未来的出行革命 自动驾驶技术是机器人学在交通领域最激动人心的应用之一。 感知与决策： 自动驾驶汽车需要强大的感知系统来理解周围环境，并做出实时的驾驶决策，包括路径规划、障碍物规避、交通规则遵守等。 安全性与可靠性： 自动驾驶技术的关键在于其安全性与可靠性，需要经过海量的测试和严格的验证。 探索未知：拓展人类的边界 在恶劣或危险的环境中，机器人是人类探索的得力助手。 深海探测： 水下机器人能够承受巨大的水压，探索海洋深处，进行科学考察和资源勘探。 太空探索： 火星车、月球探测器等，是人类在遥远星球上的“眼睛”和“双手”，为我们传回宝贵的数据和图像。 灾难救援： 搜救机器人能够在地震、火灾等灾难现场，进入危险区域，定位幸存者，为救援工作提供支持。 三、 机器人学的未来：智能、交互与伦理的融合 机器人学的发展并非一帆风顺，它也面临着诸多挑战，但同时也孕育着无限的机遇。 人工智能的驱动：迈向通用人工智能 人工智能，尤其是深度学习和强化学习的飞速发展，正在为机器人注入更强的智能。未来的机器人将不再局限于执行预设的程序，而是能够学习、适应、甚至创造。通用人工智能（AGI）的实现，将使机器人拥有类人的认知能力，能够处理更加复杂和多样化的任务。 人机交互的深化：无缝协作的伙伴 未来的机器人将更加注重人机交互的自然与流畅。通过更先进的语音识别、自然语言处理、手势识别等技术，人与机器的沟通将如同人与人之间的交流一样轻松。机器人将不再仅仅是工具，而是成为我们生活和工作中的得力伙伴，共同完成目标。 软体机器人与生物启发：柔韧与灵巧的新维度 传统的机器人多采用硬质材料，限制了其灵活性和安全性。软体机器人利用柔软、可变形的材料，模仿生物体的运动方式，能够更好地适应复杂地形，实现更精细的操作，甚至可以安全地与人类进行物理接触。生物启发式机器人则从自然界中汲取灵感，模仿动物的运动和感知机制，创造出更加高效和适应性强的机器人。 伦理与社会责任：人工智能时代的审慎前行 随着机器人能力的不断增强，其对社会的影响也日益显现。数据隐私、就业冲击、责任归属、以及对人工智能的潜在滥用等问题，都需要我们进行深入的思考和审慎的应对。建立完善的伦理规范和法律法规，引导机器人技术朝着造福人类的方向发展，是不可回避的课题。 结语 机器人学是一门充满活力和前瞻性的学科，它融合了机械工程、电子工程、计算机科学、人工智能、控制理论等多个领域。从最基础的运动控制到最前沿的人工智能，机器人学的每一个分支都在为实现更智能、更自主、更高效的机器人系统而努力。它不仅是技术的革新，更是人类对自身能力的一种延伸和拓展。拥抱机器人学，就是拥抱一个更加智能、便捷、充满无限可能的未来。在这个未来中，人类将与机器人协同共舞，共同谱写自动化时代的崭新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我惊叹。我尤其喜欢书中关于“机器人伦理”和“社会影响”的讨论。这让我意识到，机器人技术的发展不仅仅是技术层面的突破，更涉及到人类社会未来的发展方向。作者提出了许多引人深思的问题，比如机器人在就业市场中的角色、人工智能是否会超越人类、以及如何确保机器人技术的安全和可控等。这些讨论让我不仅仅将这本书视为一本技术手册，更将其视为一本关于未来社会思考的指南。我开始从一个更宏观的视角去审视机器人学，思考这项技术将如何塑造我们的生活，以及我们应该如何应对由此带来的挑战。这本书的章节安排也很有条理，每一部分都承接上一部分，逻辑清晰，即使涉及一些复杂的概念，也能在前后文的对照中找到理解的线索。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的价值远远超出了我的预期。我一直对计算机科学和互联网领域的新技术保持着浓厚的兴趣，而机器人学无疑是其中最激动人心的前沿之一。这本书不仅为我构建了一个扎实的机器人学基础，更激发了我持续学习和探索的动力。我非常欣赏作者的严谨和清晰的写作风格，他对每一个概念的解释都力求准确，同时又避免了枯燥的学术腔调。书中大量的图表和案例分析，也极大地帮助我理解了抽象的理论。我感觉这本书不仅仅是一本“入门”教材，更像是一扇通往更广阔机器人学世界的门。我已经被深深地吸引住了，并且已经迫不及待地想要继续深入学习，去探索更多关于机器人技术的奥秘。我强烈推荐这本书给所有对机器人学感兴趣的读者，无论你是学生、研究人员，还是仅仅想了解这项前沿技术的朋友，这本书都绝对值得你拥有。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太棒了！我之前对机器人学一直处于一种模糊的认识状态，总觉得它是一个遥不可及的高科技领域。但自从我翻开这本书，那种感觉就彻底改变了。作者的讲解方式非常循序渐进，从最基础的概念讲起，比如机器人是如何被定义、有哪些基本的构成要素、以及它们是如何通过各种传感器感知世界、通过执行器完成动作的。我特别喜欢书中对于“运动学”部分的阐述，虽然一开始听起来有点吓人，但作者通过大量的图示和生动的例子，让我对机器人的空间姿态、关节角度与末端执行器位置之间的关系有了清晰的理解。而且，它不仅仅是理论的堆砌，还穿插了许多实际应用的案例，从工业机器人到服务机器人，再到一些前沿的探索性机器人项目，都让我看到了机器人技术在现实世界中的巨大潜力。我尤其对书中关于“动力学”的讲解印象深刻，它解释了机器人运动背后的力学原理，以及如何控制这些力来保证机器人的稳定和精确。读完前面几章，我感觉自己已经入门了，并且对未来可能的发展方向充满了好奇。这本书的排版也很舒服，文字大小、行距都恰到好处，阅读起来一点都不费眼。

评分☆☆☆☆☆

更让我着迷的是，这本书并没有仅仅停留在“如何让机器人动起来”的层面，而是更深入地探讨了“如何让机器人变得更智能”。关于“机器学习”和“人工智能”在机器人学中的应用，是这本书的一大亮点。作者没有回避这些复杂的概念，而是用相对易懂的方式进行了阐述。我开始理解，为什么现在的机器人越来越聪明，能够识别物体、理解指令、甚至进行简单的对话。书中介绍了各种传感器融合的技术，比如如何结合摄像头、激光雷达、超声波传感器等信息，来构建一个更全面的环境模型。这让我对SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）有了初步的认识，理解了机器人如何在未知环境中定位自身并同时绘制地图。而且，书中还涉及到了“机器人感知”的一些重要内容，比如目标识别、姿态估计等，这些都是让机器人能够理解周围世界的基础。我之前总觉得AI是一个很虚的概念，但这本书将它与具体的机器人应用结合起来，让我觉得AI不再是遥不可及，而是切实存在于我们生活中的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的惊喜远不止于此。在掌握了基本概念之后，我开始深入了解机器人如何“思考”和“决策”。书中关于“控制系统”的部分，简直是打开了我新世界的大门。它详细介绍了各种经典的控制算法，比如PID控制器，以及如何利用这些算法来精确地控制机器人的运动。我以前总以为机器人就是按照预设程序一步步执行，但这本书让我认识到，真正的机器人需要具备一定的智能，能够根据环境的变化做出实时调整。特别是书中关于“路径规划”和“避障”的章节，我看得津津有味。它解释了机器人如何在复杂的环境中找到最优路径，同时避开障碍物，这对于自动驾驶汽车、无人机等应用来说至关重要。我甚至开始尝试去理解书中一些数学公式背后的含义，虽然有些地方还需要反复琢磨，但那种挑战自我的感觉非常令人兴奋。而且，这本书并没有止步于理论，它还介绍了许多常用的机器人操作系统和开发工具，比如ROS，这让我对接下来的实践学习有了更明确的方向。我感觉这本书就像一位循循善诱的老师，一步步引导我，让我从一个完全的外行，逐渐成长为一个对机器人学有初步认识的爱好者。