非线性机器人系统控制理论

作者:苏玉鑫

页数:144

出版时间:2008-6

价格:35.00元

isbn号码:9787030221322

具体描述

《非线性机器人系统控制理论》主要介绍非线性机器人系统控制设计的基本理论和一些最新进展。全书共分为两部分，共七章。第一部分（第一章和第二章），主要阐述非线性控制系统设计的基本理论和非线性机器人系统控制的基本方法；第二部分（第三章至第七章），以（非）线性比例-积分-微分（PID）控制器为核心内容展开，主要讨论非线性机器人系统在无模型的PID控制下的稳定性问题。其中第五章的“机器人系统输出反馈PID全局渐近稳定位置控制”、第六章的“机器人系统输入受限饱和PID位置控制”和“机器人系统输出反馈饱和自适应轨迹跟踪控制”，以及第七章的“机器人系统输人受限有限时间PD+位置控制”分别讨论了有效的全局渐近稳定和全局的有限时间稳定等问题。

《非线性机器人系统控制理论》可作为从事控制理论与应用及机电一体化与自动化的科研工作者、工程技术人员、高校教师和研究生的教科书和参考书。

用户评价

这本书的排版和图示风格有一种奇特的、近乎复古的美感。当我在寻找关于“自适应学习率调整”或“在线参数辨识”的章节时，我发现作者的笔触更多地停留在对“系统固有阻尼”和“外部扰动界限”的预先假设上。这让我有些困惑，因为它似乎回避了机器人系统在真实、不可预测环境中（比如沙地、水下或人机协作场景）可能出现的剧烈参数变化问题。它给出的解决方案更多是基于对系统模型精确已知的理想化场景。例如，对于一个典型的无人机集群控制问题，我期待看到诸如分布式优化或图论算法在非线性动力学耦合下的应用，但书中更多的是关于如何确保单个复杂机械臂在预设工作空间内的轨迹跟踪精度，这在某种程度上显得有些“小题大做”于理论的严谨性，而未能充分扩展到当前工程界普遍关心的分布式和大规模协同控制问题上。

这本书的结构极其清晰，章节间的逻辑递进犹如严密的逻辑链条，显示出作者深厚的学术功底。我阅读了其中关于“奇异摄动理论在快慢动态分离控制中的应用”一章，其对系统各时间尺度的处理方式令人印象深刻。然而，从一个偏向于应用系统集成的读者的角度来看，我发现书中对“传感与决策融合”的讨论相对薄弱。在现代机器人系统中，如何将高频的视觉或激光雷达数据，经过复杂的非线性滤波（如扩展卡尔曼滤波的更高级变体），并有效地注入到底层的动力学控制器中，是一个关键的瓶颈。这本书似乎假设了传感器信息是完美、同步且无延迟的理想输入，这与现实世界中数据噪声大、时间戳混乱的状况相去甚远。因此，虽然它的核心理论无懈可击，但在应对信息不完全和不确定性环境下，作为一个完整的“系统控制”解决方案，它提供的信息似乎还停留在理想化的阶段。

阅读过程中，我最大的感触是这本书的“深度优先于广度”的特质。它对如何定义和量化“非线性”的各个方面进行了近乎百科全书式的梳理，涵盖了从摩擦模型到力矩饱和的各种物理限制对整体系统行为的影响。我原本希望书中能包含一些关于如何将这些复杂的非线性模型高效地转化为可嵌入低功耗微控制器的代码实现策略，或者至少讨论一下数值求解器（如Runge-Kutta的变阶方法）在处理这些刚性方程组时的效率问题。然而，这本书似乎止步于理论的推导和证明，对于“如何高效地在硬件上运行”这一工程实践的落地环节着墨不多。它更像是一个顶尖研究生的理论参考书，而不是一个现场工程师的快速调试指南，对于追求快速迭代和工程效率的团队来说，可能需要大量的二次开发才能将其转化为生产力工具。

我是在一个学术研讨会上偶然接触到这本书的，当时大家正在激烈讨论如何处理高维非线性的传感误差与执行器延迟。我本以为这本书会提供一套现成的、可即插即用的现代控制框架，比如基于模型的自适应控制（MACA）或先进的鲁棒H-infinity方法在复杂环境下的实际应用案例。然而，阅读体验更像是一次对“控制哲学”的回溯。作者似乎更专注于构建一个坚实的理论基石，而非追求最新的技术时髦。书中对于描述系统非线性特征的数学工具——比如奇异摄动法和滑模控制的早期思想——的阐述极其详尽。我特别欣赏其中关于‘奇异性’处理的部分，它揭示了许多现代算法之所以在特定工况下失效的根本原因，即对某些数学边界条件的鲁棒性不足。但这部分的深度，要求读者具备扎实的微分几何和变分法基础，对于背景知识稍弱的读者来说，阅读门槛显得异常高峻，读起来更像是在攻克一座数学的高峰，而不是在学习一套实用的工程手册。

这本书，初捧之手，便觉其厚重，纸张的触感带着一种老派的严谨。我原本期待能从中寻得一些关于前沿人工智能驱动的自主导航算法的最新进展，毕竟“系统控制理论”这个词汇听起来就充满了现代感。然而，深入阅读后，我发现它更像是对经典控制论，特别是针对那些由复杂的、相互耦合的物理结构构成的机器人（比如多足步行器或高自由度机械臂）的稳定性分析和鲁棒性设计的深刻梳理。书中大量的状态空间模型推导和李雅普诺夫稳定性判据的运用，让我回到了几十年前的经典控制课堂，尽管这并非我当下最迫切需要的，但其论证的严密性确实无可挑剔。对于那些致力于从第一性原理理解机器人动力学并寻求解析解的设计师而言，这无疑是一本宝库。只是，对于急于应用深度强化学习或模型预测控制（MPC）的工程师来说，可能需要耐心滤过大量基础理论，才能找到与现代计算框架结合的桥梁。