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內容簡介

　　《機器人學（第三版）》介紹機器人學的基本原理及其應用，全麵反映國內外機器人學研究和應用的最新進展，是一部係統和全麵的機器人學著作和教材。《機器人學（第三版）》共12章，內容涉及機器人學的概況、數理基礎、運動學、動力學、位置和力控製、高級控製、傳感器、高層規劃、軌跡規劃、程序設計、應用和展望等內容。
　　該書對第二版進行瞭全麵的修訂與補充，在保持第二版豐富內容和明顯特色的基礎上，特彆更新瞭機器人研究發展狀況及機器人技術和市場信息，修改瞭機器人運動方程的錶示（正嚮運動學）和機器人運動方程的求解（逆嚮運動學），增加瞭激光雷達和基於MATLAB的機器人學仿真等內容。
　　《機器人學（第三版）》特彆適閤作為高年級本科生和研究生的機器人學教材，也適閤從事機器人學研究、開發和應用的科技人員學習參考。

作者簡介

　　蔡自興，中南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師、學位委員會主席。聯閤國工業與發展組織（UNIDO）審定的聯閤國專傢、國際導航與運動控製科學院院士、紐約科學院院士、IEEE高級會員、首屆全國高校國傢級教學名師。曆任第八屆湖南省政協副主席兼文教衛體委員會主任，全國政協第九屆和第十屆委員會委員，兼任中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業委員會主任、中國自動化學會理事、中國計算機學會模式識彆與人工智能專業委員會委員等，並任美國倫塞勒大學、俄羅斯科學院聖彼德堡自動化與信息學研究所、丹麥技術大學、北京大學信息科學中心、中國科學院自動化研究所、國防科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學等校客座教授／客座研究員等。主要從事智能係統、人工智能、智能控製、智能機器人研究。主持並完成科教研究30多項，其中獲國際奬勵2項，國傢級奬勵2項，省部級以上奬勵12項。已在國內外發錶學術論文600多篇，齣版專著，教材30多部，如《人工智能及其應用》、《機器人學》、《智能控製》等。此外，還主持國傢級精品課程（2門）、國傢級教學團隊和全國雙語教學示範課程等國傢教育部質量工程項目。

目錄

第一章 緒論
1.1 機器人學的起源與發展
1.1.1 機器人學的起源
1.1.2 機器人學的發展
1.2 機器人的定義和特點
1.2.1 機器人的定義
1.2.2 機器人的主要特徵
1.3 機器人的構成與分類
1.3.1 機器人係統的構成
1.3.2 機器人的自由度
1.3.3 機器人的分類
1.4 機器人學的研究領域
1.5 本書概要
1.6 本章小結
習題1

第二章 數學基礎
2.1 位姿和坐標係描述
2.2 平移和鏇轉坐標係映射
2.3 平移和鏇轉齊次坐標變換
2.4 物體的變換和變換方程
2.5 通用鏇轉變換
2.6 本章小結
習題2

第三章 機器人運動學
3.1 機器人運動方程的錶示
3.1.1 機械手運動姿態和方嚮角的錶示
3.1.2 平移變換的不同坐標係錶示
3.1.3 廣義連杆和廣義變換矩陣
3.1.4 建立連杆坐標係的步驟和舉例
3.2 機器人運動方程的求解
3.2.1 逆運動學求解的一般問題
3.2.2 逆運動學的代數解法與幾何解法
3.2.3 逆運動學的其他解法
3.3 機器人運動的分析與綜閤舉例
3.3.1 機器人正嚮運動學舉例
3.3.2 機器人逆嚮運動學舉例
3.4 機器人的雅可比公式
3.4.1 機器人的微分運動
3.4.2 雅可比矩陣的定義與求解
3.4.3 機器人雅可比矩陣計算舉例
3.5 本章小結
習題3

第四章 機器人動力學
4.1 剛體的動力學方程
4.1.1 剛體的動能與位能
4.1.2 拉格朗日方程和牛頓�纔防�方程
4.2 機械手動力學方程的計算與簡化
4.2.1 質點速度的計算
4.2.2 質點動能和位能的計算
4.2.3 機械手動力學方程的推導
4.2.4 機械手動力學方程的簡化
4.3 機械手動力學方程舉例
4.3.1 二連杆機械手動力學方程
4.3.2 三連杆機械手的速度和加速度方程
4.4 機器人的動態特性
4.4.1 動態特性概述
4.4.2 穩定性
4.4.3 空間分辨度
4.4.4 精度
4.4.5 重復性
4.5 機械手的靜態特性
4.5.1 靜力和靜力矩的錶示
4.5.2 不同坐標係間靜力的變換
4.5.3 關節力矩的確定
4.5.4 負荷質量的確定
4.6 本章小結
習題4

第五章 機器人位置和力控製
5.1 機器人控製與傳動概述
5.1.1 機器人控製的分類、變量與層次
5.1.2 機器人傳動係統
5.2 機器人的位置控製
5.2.1 直流控製係統原理與數學模型
5.2.2 機器人位置控製的一般結構
5.2.3 單關節位置控製器的結構與模型
5.2.4 多關節位置控製器的耦閤與補償
5.3 機器人的力和位置混閤控製
5.3.1 柔順運動與柔順控製
5.3.2 主動阻力控製
5.3.3 力和位置混閤控製方案和規律
5.3.4 柔順運動位移和力混閤控製的計算
5.4 機器人的分解運動控製
5.4.1 分解運動控製原理
5.4.2 分解運動速度控製
5.4.3 分解運動加速度控製
5.4.4 分解運動力控製
5.5 本章小結
習題5

第六章 機器人高級控製
6.1 機器人的變結構控製
6.1.1 變結構控製的特點和原理
6.1.2 機器人的滑模變結構控製
6.1.3 機器人軌跡跟蹤滑模變結構控製
6.2 機器人的自適應控製
6.2.1 自適應控製器的狀態模型和結構
6.2.2 機器人模型參考自適應控製器
6.2.3 機器人自校正自適應控製器
6.2.4 機器人綫性攝動自適應控製器
6.3 機器人的智能控製
6.3.1 智能控製與智能控製係統概述
6.3.2 主要智能控製係統簡介
6.3.3 機器人自適應模糊控製
6.3.4 多指靈巧手的神經控製
6.4 本章小結
習題6

第七章 機器人傳感器
7.1 機器人傳感器概述
7.1.1 機器人傳感器的特點與分類
7.1.2 應用傳感器時應考慮的問題
7.2 內傳感器
7.2.1 位移（位置）傳感器
7.2.2 速度和加速度傳感器
7.2.3 力覺傳感器
7.3 外傳感器
7.3.1 觸覺傳感器
7.3.2 應力傳感器
7.3.3 接近度傳感器
7.3.4 其他外傳感器
7.4 機器人視覺裝置
7.4.1 機器人眼
7.4.2 視頻信號數字變換器
7.4.3 固態視覺裝置
7.4.4 激光雷達
7.5 本章小結
習題7

第八章 機器人高層規劃
8.1 機器人規劃概述
8.1.1 規劃的作用與問題分解途徑
8.1.2 機器人規劃係統的任務與方法
8.2 積木世界的機器人規劃
8.2.1 積木世界的機器人問題
8.2.2 積木世界機器人規劃的求解
8.3 基於消解原理的機器人規劃係統
8.3.1 STRIPS係統的組成
8.3.2 STRIPS係統規劃過程
8.3.3 含有多重解答的規劃
8.4 基於專傢係統的機器人規劃
8.4.1 規劃係統的結構和機理
8.4.2 ROPES機器人規劃係統
8.5 機器人路徑規劃
8.5.1 機器人路徑規劃的主要方法和發展趨勢
8.5.2 基於近似Voronoi圖的機器人路徑規劃
8.5.3 基於模擬退火算法的機器人局部路徑規劃
8.5.4 基於免疫進化和示例學習的機器人路徑規劃
8.5.5 基於蟻群算法的機器人路徑規劃
8.6 本章小結
習題8

第九章 機器人軌跡規劃
9.1 軌跡規劃應考慮的問題
9.2 關節軌跡的插值計算
9.3 笛卡兒路徑軌跡規劃
9.4 規劃軌跡的實時生成
9.5 本章小結
習題9

第十章 機器人程序設計
10.1 機器人編程要求與語言類型
10.1.1 對機器人編程的要求
10.1.2 機器人編程語言的類型
10.2 機器人語言係統結構和基本功能
10.2.1 機器人語言係統的結構
10.2.2 機器人編程語言的基本功能
10.3 常用的機器人編程語言
10.3.1 VAL語言
10.3.2 SIGLA語言
10.3.3 IML語言
10.3.4 AL語言
10.4 機器人的離綫編程
10.4.1 機器人離綫編程的特點和主要內容
10.4.2 機器人離綫編程係統的結構
10.4.3 機器人離綫編程仿真係統HOLPSS
10.5 基於MATLAB的機器人學仿真
10.6 本章小結
習題10

第十一章 機器人應用
11.1 應用工業機器人必須考慮的因素
11.1.1 機器人的任務估計
11.1.2 應用機器人三要素
11.1.3 使用機器人的經驗準則
11.1.4 采用機器人的步驟
11.2 機器人的應用領域
11.2.1 工業機器人
11.2.2 探索機器人
11.2.3 服務機器人
11.2.4 軍事機器人
11.3 工業機器人應用舉例
11.3.1 材料搬運機器人
11.3.2 焊接機器人
11.3.3 噴漆機器人
11.4 本章小結
習題11

第十二章 機器人學展望
12.1 機器人技術和市場的現狀及預測
12.2 機器人技術的發展趨勢
12.3 各國雄心勃勃的發展機器人計劃
12.4 應用機器人引起的社會問題
12.5 剋隆技術對智能機器人的挑戰
12.6 本章小結
習題12
參考文獻
英漢對照術語錶

精彩書摘

　　《機器人學（第三版）》：
　　2.問題分解途徑及方法
　　當問題比較復雜時，把它分解為一些比較小的問題的想法使得應用規劃方法求解問題成為可能。有兩條能夠實現這種分解的重要途徑。
　　第一條重要途徑是，當從一個問題狀態移動到下一個狀態時，無需計算整個新的狀態，而隻要考慮狀態中可能變化瞭的那些部分。例如，機器人從一個房間走動到另一個房間並不改變兩個房間內門窗的位置。當問題狀態的復雜程度提高時，框架問題（研究如何決定哪些事物是變化的以及哪些是不變的問題）就變得越來越重要。從一個狀態移動到另一個狀態的規則可以簡單地描述為整盤棋如何從一種位置變換為另一種位置，不過，如果我們考慮引導一個機器人圍繞著房子移動的問題，那麼情況就要復雜得多。一個單一的狀態描述就會十分龐大，因為它必須描述房子中的每個物體在什麼地方以及該機器人在哪裏。對機器人部件的某個給定動作隻改變整個狀態的一個小部分。如果該機器人推移一張桌子橫過房間，那麼這張桌子和桌麵上的所有物體的位置就要發生變化，而房間內其他物體的位置並不發生變化。與其寫齣敘述把一個完整狀態變換為另一個完整狀態的規則，還不如隻寫齣敘述該狀態描述中發生變化的那部分的規則。
　　第二條重要途徑是把單一的睏難問題分割為幾個有希望的較為容易解決的子問題，這種分解能夠使睏難問題的求解變得容易些。雖然這樣做有時是可能的，但往往是不可能的。替代的辦法是，可以把許多問題看做殆可分解問題，即意味著它們可以被分割為隻有少量互相作用的子問題。例如，假設我們要把某個房間裏的所有傢具都搬齣去。這個問題可被分解為一個較小的問題的集閤，其中每個子問題隻包括把一件傢具移齣該房間。要解決這種殆可分解問題，希望有一種方法能夠允許應用已經研究過的技術對每個子問題分彆求解，然後記下這些子問題間可能齣現的互相作用，並對它們加以適當處理。
　　曾經提齣過幾種進行這兩類分解的方法。這些方法主要包括把原問題分解為適當的子問題的方法以及在問題求解過程中發現子問題時記錄和處理子問題間的互相作用。這些方法就是規劃的方法。
　　當描述計算機問題求解的特性時，規劃和行動之間的區彆有所減少，因為除瞭規劃之外，計算機實際上很少能夠做更多其他的事。如果在真實世界中的解答步驟是不可忽略的或非進行不可的，那麼，規劃就變得非常重要。盡管現實世界的步驟可能是無法改變的，但是這些步驟的計算模擬都是可以改變的。所以，可以在允許迴溯的模擬世界中尋找一個完整的解答以避開真實世界的約束，而且隻有在找到一個解答之後，纔走到執行規劃的世界裏去。
　　3.域的預測和規劃的修正
　　上述方法的成功取決於問題論域的另一特性；問題的論域是否可預測？如果通過在實際上執行某個操作序列來尋找問題的解答，那麼在這個過程的任何一步都能夠確信其結果。但對於不可預測的論域，如果隻是通過計算機來模擬求解過程，那麼就無法知道求解步驟的結果。最好能考慮可能結果的集閤，這些結果很可能按照它們齣現的可能性以某個次序排列。然後，産生一個規劃，並試圖去執行這個規劃。必須對可能齣現的下列情況有所準備：即實際結果並非所期望的。如果規劃包括每一步所有可能結果的路徑，那麼可以簡單地通過那些閤適的路徑。但是往往可能有很多結果，其中多數是極不相同的。在這種情況下，要對所有可能産生的結果列齣規劃，將是極其費力的。替代的辦法是，要産生一個有成功希望的規劃。不過，如果這個規劃失敗瞭，又將怎麼辦呢？一個可能性是，拋棄該規劃的其餘部分，而應用現在狀態作為新的初始狀態，再次開始新的規劃過程。有時，這樣做是閤理的。
　　非期望的結果往往並不使該規劃的整個餘下部分失效。或許，隻要稍加變化一下，例如附加一步就足以可能使規劃的餘下部分變為有用的。如果最後的規劃是由許多用於求解一套子問題的較小規劃組成的，然後規劃中若有一步失敗瞭，那麼規劃中受到影響的部分隻是規劃中用於求解那個子問題的有關部分。規劃中所有其餘部分與這步無關。如果問題隻是部分可分解的，那麼任何與受影響的子問題具有互相作用的子問題也會受到影響。因此，與在規劃過程中留意所齣現的互相作用一樣重要的是，與最後規劃一起記下互相作用的信息；這樣，當執行中齣現某些非期望事件而需要重新規劃時，能夠考慮到這些互相作用。
　　……

前言/序言

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