Dynamics and Robust Control of Robot-Environment Interaction pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Ekalo, Yury

出品人:

页数:638

译者:

出版时间:

价格:$ 188.71

装帧:

isbn号码:9789812834751

丛书系列:

图书标签:

计算机科学
计算机
编程
程序设计
Science
机器人
控制理论
鲁棒控制
动力学
人机交互
环境感知
自适应控制
优化控制
机械工程
控制系统

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具体描述

This book covers the most attractive problem in robot control, dealing with the direct interaction between a robot and a dynamic environment, including the human-robot physical interaction. It provides comprehensive theoretical and experimental coverage of interaction control problems, starting from the mathematical modeling of robots interacting with complex dynamic environments, and proceeding to various concepts for interaction control design and implementation algorithms at different control layers. Focusing on the learning principle, it also shows the application of new and advanced learning algorithms for robotic contact tasks. The ultimate aim is to strike a good balance between the necessary theoretical framework and theoretical aspects of interactive robots.

《动力学与鲁棒控制：机器人与环境交互的深度探索》一、引言：开启机器人智能交互新纪元在日新月异的机器人技术浪潮中，如何让机器人能够安全、高效地与复杂多变的真实世界环境进行交互，是当前研究的核心挑战之一。传统的机器人控制方法往往侧重于在预设轨迹上的精确运动，对于突发的外界干扰、未知的环境变化以及物理接触带来的不确定性，其鲁棒性和适应性显得捉襟见肘。《动力学与鲁棒控制：机器人与环境交互的深度探索》一书，正是应运而生，旨在深入剖析机器人与环境交互过程中的动力学特性，并在此基础上，提出一系列创新性的鲁棒控制理论与技术。本书不仅为学术界的研究者们提供了坚实的理论基础和前沿的研究思路，更为工程界的机器人开发者们指明了提升机器人智能化水平、拓展应用场景的实践路径。本书并非一本泛泛而谈的机器人控制入门读物，而是聚焦于机器人本体与其所处环境之间那复杂而微妙的“互动”关系。我们将从物理学的基本原理出发，审视机器人运动的动力学本质，并以此为基石，构建一套能够应对各种“意外”的智能控制体系。这意味着，本书将带领读者超越简单的指令跟随，进入一个能够感知、适应、甚至预测环境变化，并做出最优决策的全新机器人控制领域。二、核心内容解析：动力学建模的精度与鲁棒控制的韧性本书的精髓在于对“动力学”与“鲁棒控制”两大核心概念的深度融合与创新应用。 1. 深入透视机器人动力学：从建模到理解多体系统动力学理论的精细化应用：机器人本质上是一个复杂的多体连杆系统。本书将系统性地梳理和发展适用于机器人与环境交互场景的多体动力学建模方法。这包括拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程等经典方法的精炼与优化，更会着重探讨如何在高自由度、柔性关节、非完整约束等复杂机器人系统中，构建出既精确又高效的动力学模型。我们关注的不仅仅是机器人自身的动力学特性，更重要的是机器人与接触点、地面、操作对象等外部环境的相互作用所产生的附加动力学效应。例如，当机器人进行抓取操作时，被抓取物体的质量、形状、摩擦系数等都会显著影响系统的整体动力学响应。本书将详细阐述如何将这些外部因素纳入动力学模型，并进行有效的数学表征。接触动力学与摩擦建模的挑战与突破：机器人与环境交互，几乎不可避免地会涉及物理接触。这种接触引入了复杂的非线性特性，尤其是摩擦。本书将深入探讨各种接触模型，从简化的库仑摩擦模型到更精细的普朗特-tolylor模型，以及考虑速度依赖、迟滞效应等现代摩擦模型。我们不仅会分析这些模型在不同接触场景下的适用性，还会提出新的建模方法，以提高模型预测的精度，并为后续的鲁棒控制设计提供准确的输入。例如，在机器人进行精细装配时，微小的摩擦变化可能导致操作失败，因此精确的摩擦建模至关重要。柔顺性与阻抗建模：现实世界中的环境并非刚性，机器人与环境的交互也往往需要一定的柔顺性来避免损伤和提高稳定性。本书将深入研究柔顺性在机器人控制中的作用，并介绍多种阻抗控制的理论与方法。通过建立机器人的机械阻抗模型，可以有效地控制机器人与环境相互作用时的力和位移关系，从而实现如“虚拟弹簧-阻尼器”般的柔顺交互。这将是实现安全抓取、精细装配以及与人类协作等场景的关键。不确定性源的识别与量化：现实中的机器人系统和环境总是充满了各种不确定性，包括传感器噪声、执行器误差、模型参数的偏差、环境动态的变化等等。本书将详细分析这些不确定性的来源，并探讨如何对其进行量化，为后续的鲁棒控制设计奠定基础。这可能涉及到概率论、模糊逻辑等工具的应用，将不确定性转化为可管理的数学描述。 2. 鲁棒控制理论的创新实践：应对未知与变化模型不确定性下的鲁棒控制：基于上述的动力学建模，当模型存在不确定性时，如何设计出能够保证系统稳定性和性能的控制器？本书将深入探讨多种应对模型不确定性的鲁棒控制策略。例如，H-infinity控制、mu-分析与综合、以及滑模控制等，并将这些经典理论与机器人交互场景相结合，提出更具实用性的解决方案。我们将分析在不同类型的参数不确定性和结构不确定性下，不同控制器的性能表现。适应性控制与自适应鲁棒控制：面对动态变化的环境，固定增益的控制器难以维持最优性能。本书将重点介绍适应性控制和自适应鲁棒控制技术，使机器人能够实时调整其控制参数，以适应环境的变化和模型参数的漂移。我们将深入讲解自适应律的设计、收敛性分析以及在机器人交互任务中的具体应用，例如，当机器人抓取的物体重量发生变化时，自适应控制器能够自动调整抓取力，防止跌落或损坏。基于学习的鲁棒控制：随着人工智能的飞速发展，基于学习的控制方法为解决复杂的机器人交互问题提供了新的思路。本书将探讨如何利用机器学习技术，例如强化学习、模仿学习等，来学习机器人与环境交互的控制策略，并重点关注如何保证学习到的策略的鲁棒性。例如，通过强化学习，机器人可以学习到在各种未知障碍物面前规避碰撞的策略，即使是从未见过的障碍物，也能展现出一定的鲁棒性。混合控制与事件触发控制：现实世界的交互任务往往需要结合多种控制策略的优势。本书将研究混合控制的概念，将基于模型的控制与数据驱动的控制相结合，以发挥各自的优点。此外，事件触发控制作为一种面向资源受限和通信受限的控制策略，在机器人网络化控制和分布式控制中具有重要意义。本书将深入探讨事件触发机制的设计及其在保证机器人交互鲁棒性方面的作用。安全与稳定性保障：在机器人与环境交互的任何场景下，安全性始终是第一位的。本书将重点关注如何通过鲁棒控制的设计，保证机器人在各种可能出现的意外情况下的稳定性，避免碰撞、跌落或其他危险行为。我们将深入探讨Lyapunov稳定性理论在鲁棒控制设计中的应用，以及如何构建安全约束下的控制系统。三、实践应用与未来展望本书的内容并非停留在理论层面，而是紧密结合机器人与环境交互的实际应用需求。工业自动化与机器人协作：在智能制造领域，机器人需要与生产线上的其他设备、工件以及人类操作员进行安全高效的交互。本书提出的动力学建模与鲁棒控制方法，将极大地提升工业机器人在装配、焊接、搬运等任务中的精度、柔顺性和安全性。尤其是在人机协作场景下，鲁棒的阻抗控制能够确保机器人与人类的安全接触，避免意外伤害。服务机器人与家庭应用：服务机器人需要在复杂的家庭或公共环境中执行各种任务，如导航、清洁、辅助生活等。这些任务要求机器人具备高度的适应性和鲁棒性，能够应对地面不平、物体跌落、以及不期而遇的人员等挑战。本书的理论框架将为开发更智能、更可靠的服务机器人提供关键技术支撑。医疗与康复机器人：医疗和康复领域对机器人的精确性和安全性提出了极高的要求。例如，手术机器人需要精确控制与人体组织的交互力度，康复机器人需要根据患者的反馈调整运动，以提供个性化的治疗。本书的鲁棒控制技术能够确保机器人在与人体进行精密、柔顺的交互时，始终保持稳定性和安全性。无人系统与特种机器人：在恶劣或未知的环境中，如太空探索、深海探测、灾难救援等，无人系统和特种机器人面临着极大的不确定性和挑战。本书的鲁棒控制理论将帮助这些机器人更好地适应复杂多变的环境，完成高风险的任务。四、结语：为机器人赋予“智慧”与“韧性” 《动力学与鲁棒控制：机器人与环境交互的深度探索》一书，致力于为读者提供一套全面、深入、实用的机器人交互控制解决方案。通过对机器人动力学的精细刻画和对鲁棒控制理论的创新应用，本书将引领读者理解并掌握如何让机器人真正地“理解”环境、“适应”环境，并与之进行“协同”工作。本书的价值不仅在于其理论的严谨性，更在于其面向实践的导向性。我们相信，通过学习本书的内容，研究者们能够提出更具突破性的理论，工程师们能够开发出更智能、更可靠的机器人产品，最终推动机器人技术向更广泛、更深入的应用迈进，为人类社会带来更美好的未来。本书将成为机器人领域研究者、工程师、以及所有对机器人智能交互感兴趣的读者的宝贵参考。