機器人控制原理與應用

第1章　緒論 1
思維導圖 1
學習目標 2
問題導入 2
1.1 機器人的概念和發展歷史 2
1.1.1 機器人的概念 2
1.1.2 機器人的發展歷史 3
1.2 機器人的結構和分類 7
1.2.1 機器人的結構 7
1.2.2 機器人的分類 8
1.3 機器人控制的基本要求 12
1.3.1 機器人控制的主要內容 12
1.3.2 機器人控制的學習要求 13
思考題與習題 14
參考文獻 14
第2章 機器人系統 16
思維導圖 16
學習目標 17
問題導入 17
2.1 驅動部分 17
2.1.1 電驅動 17
2.1.2 液驅動 18
2.1.3 氣驅動 18
2.2 本體部分 18
2.2.1 機身 18
2.2.2 關節 19
2.2.3 傳動部分 20
2.2.4 上肢—臂部、腕部、手部 21
2.2.5 下肢—移動機構 25
2.3 感知部分 26
2.3.1 距離傳感器 27
2.3.2 接近傳感器 27
2.3.3 角度傳感器 28
2.3.4 力傳感器 29
2.3.5 速度傳感器與加速度傳感器 29
2.3.6 視覺傳感器 30
2.3.7 觸覺傳感器 31
2.4 控制部分 32
2.5 機器人的電源 35
2.5.1 電池 35
2.5.2 直流穩壓器 36
2.6 充電裝置 37
2.6.1 類型 37
2.6.2 關鍵技術參數 38
2.6.3 發展趨勢 39
思考題與習題 39
參考文獻 39
第3章 機器人運動學 41
思維導圖 41
學習目標 42
問題導入 42
3.1 機械臂位姿描述與坐標變換 42
3.1.1 位置與姿態描述 43
3.1.2 坐標變換 45
3.1.3 姿態的歐拉角描述 45
3.1.4 姿態的等效轉角描述 47
3.1.5 姿態的歐拉參數描述 48
3.1.6 運動算子 48
3.2 機械臂的運動學 50
3.2.1 正運動學 51
3.2.2 逆運動學 56
3.3 機械臂雅可比矩陣 58
3.3.1 速度描述 59
3.3.2 雅可比矩陣的計算 60
3.3.3 案例1：二自由度機械臂雅可比矩陣 61
3.3.4 雅可比矩陣的奇異性 63
3.3.5 案例2：二自由度機械臂雅可比矩陣的奇異性分析 63
3.4 輪式移動機構運動學 64
3.4.1 兩輪差速移動機構運動學 64
3.4.2 阿克曼移動機構運動學 67
3.4.3 麥克納姆輪移動機構運動學 69
思考題與習題 73
參考文獻 74
第4章 機器人靜力學與動力學 75
思維導圖 75
學習目標 76
問題導入 76
4.1 機械臂靜力學 76
4.1.1 機械臂靜力學基礎 76
4.1.2 機械臂靜力學能解決的問題 78
4.1.3 案例1：利用雅可比矩陣計算關節力矩 78
4.1.4 案例2：二自由度機械臂的靜力學分析 78
4.2 坐標系間力和力矩的變換 79
4.2.1 坐標系間力和力矩的變換方法 79
4.2.2 案例：物體在不同坐標系中力與力矩的計算 80
4.3 機械臂力和力矩分析 81
4.4 機械臂動力學分析 81
4.4.1 牛頓-歐拉方程動力學分析 82
4.4.2 拉格朗日方程動力學分析 85
4.4.3 案例1：二自由度機械臂牛頓-歐拉方程動力學建模 87
4.4.4 案例2：二自由度機械臂拉格朗日方程動力學建模 91
4.5 輪式移動機構動力學分析 93
4.5.1 兩輪差速移動機構動力學分析 94
4.5.2 阿克曼移動機構動力學分析 95
思考題與習題 97
參考文獻 97
第5章 機器人PID控制 98
思維導圖 98
學習目標 99
問題導入 99
5.1 PID控制概述 99
5.2 二自由度機器人PD控制案例 101
5.2.1 算法原理 101
5.2.2 控制器設計 101
5.2.3 穩定性分析 101
5.2.4 仿真實例 102
5.3 三自由度機器人PID控制案例 105
5.3.1 運動學建模 105
5.3.2 動力學建模 106
5.3.3 仿真實例 108
5.4 兩輪差速移動機構PID軌跡跟蹤控制案例 113
5.4.1 數學建模 113
5.4.2 控制器設計 115
5.4.3 穩定性分析 115
5.4.4 仿真實例 115
思考題與習題 120
參考文獻 120
第6章 機器人魯棒自適應控制及其他智能控制方法 121
思維導圖 121
學習目標 122
問題導入 122
6.1 算法原理 123
6.1.1 自適應控制 123
6.1.2 滑模控制 126
6.2 控制器設計 128
6.2.1 控制律設計 128
6.2.2 穩定性分析 128
6.3 仿真實例 128
6.4 其他智能控制方法 132
6.4.1 模糊控制 133
6.4.2 神經網絡控制 137
思考題與習題 142
參考文獻 143
第7章 機器人軌跡規劃 144
思維導圖 144
學習目標 145
問題導入 145
7.1 移動機構軌跡規劃 145
7.1.1 柵格建模法 145
7.1.2 A*算法 146
7.1.3 蟻群算法 154
7.2 機械臂關節空間中軌跡規劃 160
7.2.1 采用三次多項式插值函數進行無中間點的軌跡規劃 160
7.2.2 案例1：使用MATLAB實現采用三次多項式插值函數進行軌跡規劃 161
7.2.3 采用三次多項式插值函數進行有中間點的軌跡規劃 162
7.2.4 案例2：在MATLAB中采用三次多項式插值函數進行含多個中間點的軌跡規劃 163
7.3 機械臂笛卡兒空間中的軌跡規劃步驟 164
7.3.1 直線軌跡規劃 166
7.3.2 案例1：對位置直接進行插補 168
7.3.3 笛卡兒空間中圓弧軌跡規劃 171
7.3.4 案例2：使用MATLAB實現圓弧軌跡規劃 175
7.3.5 笛卡兒空間中樣條軌跡規劃 178
7.3.6 案例3：使用MATLAB實現在笛卡兒空間中的三次樣條軌跡規劃 179
7.4 機械臂笛卡兒路徑規劃的幾何問題 183
7.4.1 規劃的軌跡無法到達中間點 183
7.4.2 規劃的軌跡在奇異點附近關節速度增大 183
7.4.3 規劃的軌跡起始點和終止點有不同的解 183
7.5 智能規劃算法 184
7.5.1 RRT算法 184
7.5.2 人工勢場法 184
7.5.3 粒子群算法 185
7.5.4 神經網絡算法 185
7.5.5 智能規劃算法實例 187
思考題與習題 201
參考文獻 202
第8章 機器人視覺 203
思維導圖 203
學習目標 204
問題導入 204
8.1 概述 204
8.2 視覺系統硬件 205
8.3 視覺與圖像處理算法 207
8.3.1 典型流程—數據結構 207
8.3.2 圖像灰度化與灰度直方圖 209
8.3.3 基本操作—灰度變換 211
8.3.4 基本操作—鄰域濾波 215
8.3.5 高層處理—特征提取 218
8.3.6 高層處理—圖像分割 222
8.3.7 高級工具—傅裏葉變換 224
8.3.8 高級工具—幾何變換 226
8.4 3D視覺技術 230
8.4.1 攝像機模型和參數 230
8.4.2 攝像機標定 234
8.4.3 雙目立體視覺 238
8.4.4 結構光技術 241
8.5 機器人視覺實例 246
8.5.1 系統的軟硬件配置 246
8.5.2 參考系坐標 248
8.5.3 工具校準 249
8.5.4 手眼標定 249
8.5.5 工件的二維圖像處理 251
思考題與習題 255
參考文獻 255
第9章 機器人的上層控制 256
思維導圖 256
學習目標 257
問題導入 257
9.1 機器人操作系統概述 257
9.1.1 ROS2的基本介紹 257
9.1.2 ROS2系統架構 259
9.1.3 ROS2系統工具 259
9.1.4 ROS2的安裝 260
9.2 ROS的應用舉例 262
9.2.1 控制移動底座 262
9.2.2 導航、路徑規劃和SLAM 265
9.2.3 語音識別及語音合成 267
9.2.4 機器人的視覺系統 268
思考題與習題 270
參考文獻 271