User Models in Dialog Systems (Symbolic Computation / Artificial Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Kobsa, Alfred; Wahlster, Wolfgang; Carberry, S.

出品人:

页数:471

译者:

出版时间:1989-10-11

价格:USD 123.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540183808

丛书系列:

图书标签:

User Modeling
Dialog Systems
Natural Language Processing
Artificial Intelligence
Computational Linguistics
Human-Computer Interaction
Symbolic Computation
Machine Learning
Spoken Dialogue Systems
Knowledge Representation

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

好的，这是一本关于机器人学与运动控制的专业书籍的简介，它完全不涉及您提到的“用户模型在对话系统中”这一主题。 --- 《高级机器人动力学与控制：从理论基础到复杂系统实现》前言与全景概述本书深入探讨了现代机器人系统的动力学建模、运动规划以及高级控制策略的设计与实现。在全球工业自动化、精密操作以及服务机器人技术飞速发展的背景下，对复杂机械臂、多足机器人及移动平台进行精确、鲁棒的控制已成为核心挑战。《高级机器人动力学与控制》旨在为读者提供一套系统的、理论与实践紧密结合的知识体系，重点关注如何将连续动力学转化为离散的、可执行的控制律，以应对真实世界中存在的各种不确定性与约束。本书的受众群体包括但不限于机器人学、机械工程、自动化领域的本科高年级学生、研究生、以及从事机器人研发与系统集成的工程师和研究人员。我们假定读者具备基础的微积分、线性代数知识，并对经典控制理论有初步的认识。第一部分：机器人动力学基础与建模本部分奠定了理解后续高级控制方法所必需的数学框架。我们摒弃了过度简化的理想化模型，转而聚焦于构建高保真度的机器人动力学模型。第一章：刚体运动学与微分几何回顾详细梳理了刚体运动的描述方式，包括欧拉角、旋转向量、四元数以及齐次变换矩阵。关键在于引入李群（Lie Groups）和李代数（Lie Algebras）的概念，用以精确描述机器人的位姿空间及其速度的微分结构。这一章为后续的变分动力学方法打下坚实的几何基础。第二章：牛顿-欧拉法与拉格朗日法：动力学方程的推导本章对比分析了两种主要的动力学方程推导方法。牛顿-欧拉迭代法（Newton-Euler Formulation）：侧重于对连杆施加的力和力矩的平衡，特别适用于实时仿真和在线计算，涉及向心力和科里奥利力的精确计算。拉格朗日法（Lagrangian Mechanics）：基于能量原理，通过广义坐标和广义力，系统地导出机器人的非线性二阶微分方程（即$M( heta)ddot{ heta} + C( heta, dot{ heta})dot{ heta} + G( heta) = au$）。我们深入探讨了惯性矩阵 $M( heta)$、科里奥利和离心力项 $C( heta, dot{ heta})$ 以及重力项 $G( heta)$ 的解析计算方法。第三章：复杂系统的建模：柔顺性与约束本书超越了纯粹的刚体假设，重点处理现实世界中的复杂因素。弹性与摩擦建模：引入了基于接触力学和粘滞特性的摩擦模型（如Lundgren-Coulomb模型），并探讨了传动系统中的齿隙和弹性形变对动力学的影响。非完整约束与完整约束：解析了约束的引入方式，特别是如何使用拉格朗日乘子法处理移动底盘（如差速驱动或全向轮）上的速度约束，以及多关节系统中的闭环约束。第二部分：运动规划与轨迹生成动力学模型建立后，本部分致力于在工作空间和关节空间内生成安全、高效且满足动力学可行性的运动轨迹。第四章：轨迹优化与时间参数化讨论了如何将一个离散的任务点序列转化为连续、平滑的时间函数。重点是最小时间轨迹规划（Minimum-Time Trajectory Planning）在控制输入约束下的求解，包括拐点处的速度和加速度限制的精确处理。引入Bang-Bang控制理论在时间最优控制中的初步应用。第五章：基于采样的运动规划（Sampling-Based Motion Planning）针对高维和复杂障碍物环境，深入研究快速探索随机树（RRT）及其变体，如结合势场的 RRT。本章强调了在采样过程中如何集成动力学可行性检查，确保生成的路径不仅几何可行，而且在实际执行时不会超出关节力矩限制。第六章：任务空间轨迹与逆动力学详细阐述了如何将笛卡尔空间（任务空间）的目标轨迹反投影到关节空间，并计算实现该轨迹所需的精确关节力矩。本章深入解析了牛顿-欧拉逆动力学的应用，以及在欠驱动系统或冗余系统中，如何利用伪逆（Pseudo-Inverse）进行力矩分配或冗余度优化。第三部分：高级反馈控制策略本部分是全书的核心，旨在克服模型不确定性、外部干扰和非线性动力学带来的控制难题。第七章：线性化控制方法与LQR设计首先回顾了线性二次调节器（LQR）的设计原理。重点在于如何选择合适的工作点（Operating Point）对非线性动力学进行线性化，并针对该线性模型设计最优反馈控制器。分析了线性化误差对闭环稳定性的影响。第八章：基于模型的非线性控制本章是本书最关键的部分，专注于直接处理系统的非线性特性。反步法（Backstepping）：系统地构建了稳定控制律的递归过程，尤其适用于串联结构或具有特定反馈线性化特性的系统。滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）：详细介绍了如何设计滑模面以确保系统行为在“滑模”上稳定，并讨论了抖振（Chattering）问题及其缓解策略（如引入边界层）。第九章：自适应与鲁棒控制针对模型参数未知或时变的情况，引入了更高级的控制范式。参数自适应控制：基于李雅普诺夫理论，设计了在线估计模型参数（如惯量或摩擦系数）的算法，并同步调整控制器增益。 $mathcal{H}_infty$ 控制：探讨了如何设计一个能够最小化最坏情况下系统输出对外部干扰的敏感度的控制器，提供了从频率响应角度设计控制器的系统方法。第四部分：特殊系统与未来展望第十章：多机器人协作与编队控制扩展到多个机器人系统，研究分布式和集中式控制架构。重点介绍基于图论的通信拓扑对一致性（Consensus）算法的影响，以及在存在通信延迟和切换拓扑时的稳定性分析。第十一章：柔顺操作与人机交互探讨了机器人与环境（或人）接触时的力控制策略。这包括阻抗控制（Impedance Control）和导纳控制（Admittance Control）的设计，使机器人能够表现出期望的被动动力学特性，实现安全、自然的物理交互。总结本书结构严谨，从物理原理出发，逐步过渡到高阶数学工具的应用。通过大量的仿真案例和真实硬件平台的实验验证，读者将能够掌握从理论推导到实际部署的完整流程，为设计下一代高性能、高可靠性的物理智能系统奠定坚实的基础。