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关于作者
广东省智能系统控制工程技术研究中心主任杨晨光入选国家青年拔尖人才计划和欧盟“居里夫人”个人学者国际引进计划。 首创仿人机器人变阻抗控制方法，获机器人领域顶级期刊IEEE Transactions on Robotics最佳论文奖，IEEE Information Automation Annual等十余个国际会议最佳论文奖会议，并入选科睿唯安全球高被引科学家。 曾任美国IEEE高级会员，IEEE Transactions等多个国际知名期刊编委。
02
简单的介绍
本书由浅入深地讲述了机器人控制技术的基础、方法和应用，将理论与实际应用紧密结合。 这本书分为三个部分。
第一部分介绍机器人相关的基础理论知识，包括机器人运动学、机器人动力学、机器人轨迹规划等，这些知识是后续机器人控制器设计、机器人动力学和运动学建模的基础。 第二部分介绍了机器人的控制方法，如自适应控制、神经网络控制、变结构控制、滑模控制等。对于一些常用的控制方法，书中都有详细的理论介绍； 对于其他的控制方法，书中也有简要的介绍。 第三部分结合作者在机器人控制领域的最新研究成果，阐述了机器人控制技术在人机交互中的典型应用，如遥操作技术、人机交互、机器人教学等。此外，还有还对书中涉及的不同实例的应用场景进行了简要概述。
03
图书目录
第一篇基础文章
第 1 章机器人学的数学基础 3
1.1 刚体3的位姿描述
1.1.1 位置描述 3
1.1.2 态度描述3
1.1.3 坐标系说明 4
1.2 坐标变换4
1.2.1 平移坐标变换 5
1.2.2 旋转坐标变换5
1.2.3 通用坐标变换 6
1.3 齐次变换 6
1.3.1齐次变换矩阵6
1.3.2 齐次变换矩阵的逆 7
1.4 运动算子：平移、旋转和变换 8
1.4.1 翻译算子 8
1.4.2 旋转算子 9
1.4.3 变换算子 10
1.5 其他姿势描述方法 11
1.5.1 XYZ定角坐标系 11
1.5.2 ZYX欧拉角坐标系 11
1.5.3 ZYZ欧拉角坐标系 12
1.5.4 等轴角坐标系 13
1.6 章节小结 14
第 2 章机器人运动学建模 15
2.1 链接描述和关节变量 15
2.1.1 机械臂的组成 15
2.1.2连杆16说明
2.1.3 连杆连接说明 16
2.2 DH参数法建立关节坐标系 17
2.2.1 确定和建立坐标系的原则 18
2.2.2 DH 参数 18
2.2.3 链路坐标系建立步骤 19
2.3 机械手正运动学方程 20
Ⅻ
2.3.1 链路变换矩阵 20
2.3.2运动学方程的建立20
2.4 正运动方程的例子 21
2.5 机械手的逆运动学 25
2.5.1 联合空间和工作空间 25
2.5.2 逆运动学问题的多解与可解性 25
2.5.3 求解逆运动学方程 26
2.6 章节小结 30
第 3 章机器人学的微分运动学 31
3.1 机器人的微分运动 31
3.1.1雅可比矩阵的定义31
3.1.2旋转矩阵的导数32
3.1.3 连杆速度 33
3.2 雅可比矩阵的计算 34
3.2.1 对线速度的影响 34
3.2.2 对角速度的影响 35
3.2.3 雅可比矩阵的逆 36
3.3 雅可比矩阵的计算示例 36
3.3.1 平面三连杆机械手36
3.3.2 拟人化机械臂 37
3.3.3 球形手腕机械手 38
3.4 章节小结 39
第 4 章机器人动力学建模 40
4.1 利用牛顿-欧拉法建立机器人动力学方程 40
4.1.1 机器人刚体加速度 40
4.1.2 机器人刚体质量分布 41
4.1.3 牛顿-欧拉递归动力学方程 42
4.2 利用拉格朗日方法建立机器人动力学方程 43
4.2.1 状态空间方程 43
4.2.2 拉格朗日法 43
4.3 机器人动力学建模示例 44
4.4 章节小结 46
第5章机器人轨迹规划47
5.1 机器人轨迹规划概述 47
5.1.1 运动、路径和轨迹规划 47
5.1.2 轨迹规划的一般问题 48
5.1.3轨迹生成方法 49
5.2 关节空间轨迹规划 49
5.2.1 三次多项式插值 49
5.2.2 通过路径点的三次多项式插值 51
5.2.3 高阶多项式插值 52
5.2.4 带抛物线过渡的线性插值 53
5.3 笛卡尔坐标空间中的轨迹规划 56
�
5.3.1 线性插值 56
5.3.2 圆弧插补 57
5.4 章节小结 58
第 6 章机器人力和位置控制 59
6.1 机器人控制系统概述 59
6.1.1 机器人控制系统特点 59
6.1.2 机器人控制系统的功能 60
6.1.3 机器人控制方式 60
6.2 机器人的位置控制 61
6.2.1 单关节位置控制 62
6.2.2 机器人多关节控制 65
6.3 机器人的力控制 66
6.4 机器人的力/位置混合控制 68
6.4.1 力/位置混合控制问题的表述 68
6.4.2基于坐标系{C}的笛卡尔机械臂力/位置混合控制系统 69
6.4.3 应用于通用机械手的力/位混合控制系统 69
6.5 章节小结 71
第二部分方法：控制器设计和仿真
第7章神经网络控制75
7.1 神经网络控制的基本原理 75
7.1.1 神经网络控制的基本思想 75
7.1.2 神经网络控制的特点 76
7.1.3神经网络控制的分类76
7.2 未知动力学下机械臂全局神经网络控制器设计 80
7.2.1 背景 80
7.2.2 全局自适应神经网络控制器设计 81
7.2.3模拟实验85
7.3 具有输出约束的机械手轨迹跟踪神经网络控制 87
7.3.1 机械手数学模型 88
7.3.2 控制器设计 89
7.3.3 控制器仿真 91
7.4 基于有限时间收敛的机械手全局自适应神经网络控制 97
7.4.1 问题描述 97
7.4.2 控制器设计 98
7.4.3 仿真 103
7.5章小结106
第8章自适应控制107
8.1自适应控制基础107
8.1.1 自适应控制系统原理 107
8.1.2自适应控制系统的分类108
8.2 柔性关节机器人的基于神经自适应观测器的控制 111
8.2.1 自适应观测器设计 112
�
8.2.2 柔性关节机器人控制器设计 115
8.2.3 仿真 121
8.3 基于在线模糊参数整定的双臂自适应控制 123
8.3.1问题描述123
8.3.2 控制器设计 125
8.3.3仿真结果128
8.4 基于有限时间收敛的机器人自适应参数估计与控制 129
8.4.1 建模机器运动学和动力学 130
8.4.2有限时间参数辨识132
8.4.3 有限时间自适应控制器的设计 136
8.4.4 仿真与实验 137
8.4.5 相关扩展 144
8.5神经网络自适应导纳控制145
8.5.1问题描述146
8.5.2 基于神经网络的自适应控制器设计 147
8.5.3 模拟控制 151
8.6章节小结158
第9章其他控制方法159
9.1 其他控制方法介绍 159
9.1.1滑模控制159
9.1.2 模糊控制 160
9.1.3学习控制164
9.1.4径向基函数神经网络165
9.2 基于输出受限自适应控制器的机械手参考轨迹调整 166
9.2.1 背景 166
9.2.2轨迹跟随控制器设计 167
9.2.3轨迹跟踪自适应模块设计 175
9.2.4仿真设计177
9.3 联动臂视觉伺服控制 188
9.3.1 背景 188
9.3.2 视觉伺服控制 188
9.3.3 实验 192
9.4 基于神经网络的未知机械手的导纳控制 193
9.4.1 部队观察员 194
9.4.2 控制器设计 197
9.4.3 仿真验证 200
9.5基于输入饱和的机械手增强导纳控制205
9.5.1带有饱和约束的问题描述206
9.5.2 观测器设计 206
9.5.3 控制器设计 207
9.5.4仿真验证209
9.6 基于人工势场法的全向移动机器人路径规划 212
9.6.1全向轮运动学和动力学建模212
9.6.2人工势场法217
9.6.3 全向移动机器人的模型预测控制器设计 218
9.6.4 模拟和结果 223
�
9.7 基于牛顿-欧拉模型的自适应迭代学习控制 225
9.7.1问题描述226
9.7.2学习控制器设计229
9.7.3 模拟 231
9.8章节小结233
应用之三：机器人控制技术在人机交互中的应用
第10章人机交互237
10.1 基于视觉-触觉融合的虚拟现实人机交互平台 238
10.1.1 虚拟现实 238
10.1.2 基于视觉-触觉融合的虚拟现实人机交互平台设计 239
10.1.3 基于视觉-触觉融合的虚拟现实人机交互平台构建 241
10.2应用于生物反馈的人机交互技术研究 243
10.2.1脑电模式识别算法研究与设计243
10.2.2 游戏设计与实现 246
10.2.3实验过程及结果分析251
10.3应用于人机场景交互的视觉图像处理技术研究256
10.3.1图像处理算法介绍256
10.3.2 基于人机场景交互的图像处理算法设计 262
10.3.3 图像处理研究实验过程及其结果 267
10.4 生物反馈增强型多媒体游戏开发 272
10.4.1 BCI 273 的设计
10.4.2 多媒体游戏设计 276
10.5章小结279
第11章机器人遥操作280
11.1 基于视觉融合技术的机械手三维遥操作系统 281
11.1.1 背景 281
11.1.2脑机接口设计282
11.1.3 机械手三维遥控系统控制部分设计 286
11.1.4 机械手三维遥操作系统视觉伺服部分设计 288
11.2 基于肌电信号的移动机器人遥操作控制 292
11.2.1遥操作系统结构293
11.2.2 基于表面肌电信号的人机遥操作控制 294
11.2.3 实验296
11.3 基于表面肌电信号的人机书写技能迁移 298
11.3.1 人体手臂关节 298
11.3.2 实验设计 301
11.3.3 人机技能传递 303
11.4 基于触觉反馈的Baxter机器人遥操作控制 304
11.4.1 遥操作控制系统 305
11.4.2 肌肉活动提取 307
11.4.3 基于 sEMG 的可变增益控制 308
11.4.4 实验设计 309
11.5 基于人体运动跟踪的Baxter机器人遥操作控制 313
11.5.1 遥操作系统 313
�
11.5.2 遥操作控制系统设计 315
11.5.3 实验 318
11.6 基于RBF神经网络和波变量的双臂协同遥操作控制 319
11.6.1 双臂协同控制遥操作系统建模 320
11.6.2 从控制器设计 321
11.6.3 实验 323
11.7章小结327
第12章机器人示教328
12.1 应用于人机教学的运动技能的习得、传递和发展 328
12.1.1实验仿真平台介绍328
12.1.2人机教学系统设计 329
12.1.3 神经网络控制器设计 333
12.1.4模拟与实验334
12.1.5 总结 342
12.2机器人自适应操纵技能学习342
12.2.1 人机技能泛化框架 342
12.2.2实验验证347
12.2.3 总结 350
12.3 基于动态运动原语的机器人技能学习与泛化 351
12.3.1 方法 351
12.3.2实验验证354
12.3.3 总结 358
12.4 基于肌电估计的肌肉疲劳在机器人教学中的应用 358
12.4.1 基于肌电图的肌肉疲劳评估 358
12.4.2 机器人从多种教学中学习 359
12.4.3实验与结果361
12.4.4 总结 364
12.5章节小结364
第13章其他应用365
13.1 基于阻抗匹配策略的物理人机交互控制 365
13.1.1 365人机交互系统
13.1.2人体手臂阻抗参数识别367
13.1.3机器人阻抗控制模型369
13.1.4 基于函数逼近的自适应控制器 370
13.1.5 模拟 371
13.2 基于视觉交互和RBF神经网络的机器人遥操作系统 374
13.2.1 机器人遥操作系统 374
13.2.2遥操作系统关键算法 376
13.2.3模拟实验379
13.3 空基柔顺机器人控制 382
13.3.1 系统描述 383
13.3.2 控制器设计 385
13.3.3 模拟 387
13.4章节小结389
参考文献 390
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编辑推荐
机器人学体现了机械工程、计算机技术、控制工程、电子学、生物学等学科的交叉与融合，代表了当今实用科学技术的先进水平。 机器人控制技术作为机器人的“大脑”，主要是根据传感器传递的信息，采用控制算法，使机械部分完成目标操作，并承担相应部分相应的控制功能。 最终目标是最小化机器人的实际轨迹。 与期望目标的偏差，以达到期望的运动精度。
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05
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07
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