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智能機器人與運動控制 版權信息
- ISBN：9787111776697
- 條形碼：9787111776697 ; 978-7-111-77669-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能機器人與運動控制 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
智能機器人與運動控制 內容簡介
本書以講授“運動控制及其在智能機器人方面的應用”為目標，分為3部分，共9章內容。首先闡述運動控制系統的構成、直流電機的建模與辨識方法，在此基礎上介紹以線性二次型*優控制為主的電機控制方法，并進一步以雙輪差速和阿克曼運動學模型的移動機器人為例，介紹多電機協同的建模、感知、規劃與控制技術。同時，本書還非常注重實踐，內容涵蓋了如何通過微控制器實驗進行電機參數辨識、實現電機反饋信息的讀取，以及電機的速度、位置控制，也闡述了如何在ROS下實現智能機器人的基本定位、SLAM、規劃與控制等。
本書可作為高等院校自動化、機器人工程等相關專業的本科生教材，也可作為機器人領域的從業人員的入門參考用書。
本書配有以下教學資源：ppt課件、教學大綱、教學視頻、源代碼等，歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載相關資料，或發郵件至jinacmp@163.com索取。
智能機器人與運動控制智能機器人與運動控制 前言
本書講什么這是一本介紹智能機器人與運動控制的書。隨著社會的發展，機器人在生活中也變得越來越普遍，不僅是工廠流水線上的工業機械臂，如無人駕駛汽車、無人物流配送車之類的機器人也逐漸走入千家萬戶。而這些智能機器人技術背后的基石正是運動控制。
運動控制是一類自動化技術，是指讓系統中的可動部分按預期的目標受控運行的技術。這里的“可動部分”可以是電機、液壓泵等驅動單元，也可以是機器人本身。具體地說，對于電機、液壓泵等驅動單元而言，通常的運動控制目標是使其按照預期的力（力矩）、速度運行，或者使其達到期望的位置；而對于機器人而言，其運動控制的目標通常是跟蹤預設的軌跡，或者使機器人到達指定的位置。由于機器人通常是由多個電機、液壓泵等驅動單元共同組成的，因此單個電機、液壓泵等驅動單元的運動控制是機器人整體運動控制的基礎。直流電機是當前機器人系統中*常用的驅動單元，因此本書將以直流電機為例，講述運動控制技術。本書首先講述單電機的運動控制技術，隨后逐步擴展到多電機的協同運動控制技術，即智能機器人的運動控制技術。由于無人駕駛汽車、無人物流配送車等的興起，智能移動機器人已成為智能制造中不可忽視的重要組成部分，也鑒于已有許多介紹機械臂的教材，因此本書將以智能移動機器人為例，著重介紹多電機系統運動控制技術。
智能機器人與運動控制 目錄
前言
第１部分 電機運動控制技術
第1章 運動控制系統構成與電機的種類 2
1.1 運動控制系統構成 2
1.2 電機分類概述 4
1.3 減速與傳動器件 6
1.3.1 減速方式 6
1.3.2 傳動器件 9
1.4 運動檢測傳感器 12
1.4.1 絕對式測量傳感器 13
1.4.2 增量式測量傳感器 15
1.4.3 速度感知傳感器 17
本章小結 19
第2章 直流電機拖動的電氣與力學模型 20
2.1 直流電機拖動的電氣模型 20
2.1.1 直流電機的結構模型 20
2.1.2 直流電機的穩態特性 22
2.1.3 直流電機的調速機理 24
2.1.4 直流PWM調速系統 26
2.1.5 閉環直流調速系統 29
2.2 直流電機拖動的力學模型 34
2.2.1 簡單直流電機的動力學模型 34
2.2.2 轉動慣量 36
2.3 直流電機拖動的狀態空間模型 38
本章小結 39
第3章 直流電機拖動的電氣與力學模型辨識 40
3.1 不確定性來源 40
3.1.1 過程噪聲 40
3.1.2 觀測噪聲 40
3.1.3 濾波算法理論基礎 41
3.2 轉動慣量的實驗測定 51
3.3 與R的實驗測定 53
3.4 預報誤差極小化 53
3.4.1 直流電機的新息形式（Innovation form） 53
3.4.2 參數估計 56
3.4.3 預報誤差極小化的*小二乘實現 58
3.4.4 統計一致性 59
3.4.5 預報誤差極小化辨識的Matlab實現 60
3.5 子空間辨識法 64
3.5.1 N4SID算法 64
3.5.2 系統描述矩陣的構建 64
3.5.3 數據矩陣的構建 65
3.5.4 正交投影 66
3.5.5 N4SID確定系統子空間辨識 66
3.5.6 N4SID隨機系統子空間辨識 68
3.5.7 子空間辨識法的Matlab實現 69
本章小結 70
第4章 直流電機的控制方法 71
4.1 線性二次型*優控制 71
4.1.1 有限時域線性二次型*優控制 72
4.1.2 無限時域線性二次型*優控制 76
4.1.3 有限時域含噪聲線性二次型*優控制 77
4.1.4 無限時域含噪聲線性二次型*優控制 80
4.2 直流電機的控制問題 82
4.2.1 直流電機的位置控制 82
4.2.2 直流電機的位置跟蹤 86
4.2.3 直流電機的速度跟蹤 87
4.2.4 負載直流電機的速度跟蹤 90
本章小結 92
第2部分 多電機協同控制技術
第5章 移動機器人運動學模型與模型辨識 94
5.1 雙輪差速機器人運動學模型 94
5.2 阿克曼轉向機器人運動學模型 98
5.3 雙輪差速機器人運動學模型辨識（里程計標定） 102
本章小結 109
第6章 移動機器人感知 110
6.1 常用傳感器簡介 110
6.1.1 超聲波傳感器 110
6.1.2 激光雷達 111
6.2 移動機器人定位 116
6.2.1 擴展卡爾曼濾波器 116
6.2.2 基于擴展卡爾曼濾波器的定位 119
本章小結 124
第7章 移動機器人的路徑規劃與軌跡跟蹤 125
7.1 移動機器人的路徑規劃 125
7.1.1 傳統路徑規劃算法 125
7.1.2 智能路徑規劃算法 128
7.2 移動機器人的軌跡生成和跟蹤 130
7.2.1 移動機器人的軌跡生成 131
7.2.2 移動機器人軌跡跟蹤 135
本章小結 137
第3部分 運動控制實踐
第8章 基于STM32的直流電機控制實現 139
8.1 電機辨識與控制系統介紹 139
8.1.1 中斷中如何實現編碼器采樣 141
8.1.2 中斷中如何實現PWM輸出 144
8.2 電機參數辨識實踐 147
8.2.1 測定轉動慣量 147
8.2.2 測定與R 148
8.2.3 電機參數辨識 148
8.3 電機控制實踐 151
8.3.1 電機的位置控制與跟蹤實踐 151
8.3.2 電機的速度控制與跟蹤實踐 153
本章小結 156
第9章 智能移動機器人運動控制實踐 157
9.1 ROS與Gazebo仿真環境簡介 157
9.2 ROS下的運動控制實踐 159
9.2.1 turtlesim功能包 159
9.2.2 控制小海龜運動 160
9.2.3 創建工作空間 161
9.2.4 小海龜例程中的Publisher與Subscriber 164
9.3 移動機器人定位實踐 168
9.3.1 卡爾曼濾波器的Python實現 168
9.3.2 移動機器人觀測模型 176
9.3.3 基本機器人移動 180
9.3.4 基本機器人定位 184
9.3.5 Gazebo的顏色識別 189
9.3.6 移動機器人SLAM實現 193
9.4 移動機器人路徑規劃實踐 203
9.4.1 基于傳統算法的路徑規劃實踐 204
9.4.2 基于智能算法的路徑規劃實踐 213
9.5 移動機器人軌跡跟蹤實踐 221
本章小結 227
參考文獻 229
第１部分 電機運動控制技術
第1章 運動控制系統構成與電機的種類 2
1.1 運動控制系統構成 2
1.2 電機分類概述 4
1.3 減速與傳動器件 6
1.3.1 減速方式 6
1.3.2 傳動器件 9
1.4 運動檢測傳感器 12
1.4.1 絕對式測量傳感器 13
1.4.2 增量式測量傳感器 15
1.4.3 速度感知傳感器 17
本章小結 19
第2章 直流電機拖動的電氣與力學模型 20
2.1 直流電機拖動的電氣模型 20
2.1.1 直流電機的結構模型 20
2.1.2 直流電機的穩態特性 22
2.1.3 直流電機的調速機理 24
2.1.4 直流PWM調速系統 26
2.1.5 閉環直流調速系統 29
2.2 直流電機拖動的力學模型 34
2.2.1 簡單直流電機的動力學模型 34
2.2.2 轉動慣量 36
2.3 直流電機拖動的狀態空間模型 38
本章小結 39
第3章 直流電機拖動的電氣與力學模型辨識 40
3.1 不確定性來源 40
3.1.1 過程噪聲 40
3.1.2 觀測噪聲 40
3.1.3 濾波算法理論基礎 41
3.2 轉動慣量的實驗測定 51
3.3 與R的實驗測定 53
3.4 預報誤差極小化 53
3.4.1 直流電機的新息形式（Innovation form） 53
3.4.2 參數估計 56
3.4.3 預報誤差極小化的*小二乘實現 58
3.4.4 統計一致性 59
3.4.5 預報誤差極小化辨識的Matlab實現 60
3.5 子空間辨識法 64
3.5.1 N4SID算法 64
3.5.2 系統描述矩陣的構建 64
3.5.3 數據矩陣的構建 65
3.5.4 正交投影 66
3.5.5 N4SID確定系統子空間辨識 66
3.5.6 N4SID隨機系統子空間辨識 68
3.5.7 子空間辨識法的Matlab實現 69
本章小結 70
第4章 直流電機的控制方法 71
4.1 線性二次型*優控制 71
4.1.1 有限時域線性二次型*優控制 72
4.1.2 無限時域線性二次型*優控制 76
4.1.3 有限時域含噪聲線性二次型*優控制 77
4.1.4 無限時域含噪聲線性二次型*優控制 80
4.2 直流電機的控制問題 82
4.2.1 直流電機的位置控制 82
4.2.2 直流電機的位置跟蹤 86
4.2.3 直流電機的速度跟蹤 87
4.2.4 負載直流電機的速度跟蹤 90
本章小結 92
第2部分 多電機協同控制技術
第5章 移動機器人運動學模型與模型辨識 94
5.1 雙輪差速機器人運動學模型 94
5.2 阿克曼轉向機器人運動學模型 98
5.3 雙輪差速機器人運動學模型辨識（里程計標定） 102
本章小結 109
第6章 移動機器人感知 110
6.1 常用傳感器簡介 110
6.1.1 超聲波傳感器 110
6.1.2 激光雷達 111
6.2 移動機器人定位 116
6.2.1 擴展卡爾曼濾波器 116
6.2.2 基于擴展卡爾曼濾波器的定位 119
本章小結 124
第7章 移動機器人的路徑規劃與軌跡跟蹤 125
7.1 移動機器人的路徑規劃 125
7.1.1 傳統路徑規劃算法 125
7.1.2 智能路徑規劃算法 128
7.2 移動機器人的軌跡生成和跟蹤 130
7.2.1 移動機器人的軌跡生成 131
7.2.2 移動機器人軌跡跟蹤 135
本章小結 137
第3部分 運動控制實踐
第8章 基于STM32的直流電機控制實現 139
8.1 電機辨識與控制系統介紹 139
8.1.1 中斷中如何實現編碼器采樣 141
8.1.2 中斷中如何實現PWM輸出 144
8.2 電機參數辨識實踐 147
8.2.1 測定轉動慣量 147
8.2.2 測定與R 148
8.2.3 電機參數辨識 148
8.3 電機控制實踐 151
8.3.1 電機的位置控制與跟蹤實踐 151
8.3.2 電機的速度控制與跟蹤實踐 153
本章小結 156
第9章 智能移動機器人運動控制實踐 157
9.1 ROS與Gazebo仿真環境簡介 157
9.2 ROS下的運動控制實踐 159
9.2.1 turtlesim功能包 159
9.2.2 控制小海龜運動 160
9.2.3 創建工作空間 161
9.2.4 小海龜例程中的Publisher與Subscriber 164
9.3 移動機器人定位實踐 168
9.3.1 卡爾曼濾波器的Python實現 168
9.3.2 移動機器人觀測模型 176
9.3.3 基本機器人移動 180
9.3.4 基本機器人定位 184
9.3.5 Gazebo的顏色識別 189
9.3.6 移動機器人SLAM實現 193
9.4 移動機器人路徑規劃實踐 203
9.4.1 基于傳統算法的路徑規劃實踐 204
9.4.2 基于智能算法的路徑規劃實踐 213
9.5 移動機器人軌跡跟蹤實踐 221
本章小結 227
參考文獻 229
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