移动机器人控制导论

译者序
前言
主要符号与首字母缩写
关于机器人的名人语录
第1章　移动机器人：一般概念1
　11　引言1
　12　机器人的定义和历史1
　　121　机器人是什么1
　　122　机器人的发展历史2
　13　地面机器人运动8
　　131　腿式运动8
　　132　轮式运动10
　参考文献22
第2章　移动机器人运动学23
　21　引言23
　22　背景概念23
　　221　机器人的正逆运动学23
　　222　齐次变换26
　　223　非完整约束28
　23　非完整约束移动机器人30
　　231　独轮车30
　　232　差分驱动WMR31
　　233　三轮车35
　　234　类车WMR36
　　235　链与Brockett积分器模型40
　　236　牵引车-挂车WMR41
　24　全向WMR的运动学建模43
　　241　通用多轮全向WMR43
　　242　带有麦克纳姆轮的四轮全向WMR45
　参考文献48
第3章　移动机器人动力学50
　31　引言50
　32　通用机器人动力学建模50
　　321　牛顿-欧拉动力学模型51
　　322　拉格朗日动力学模型52
　　323　多连杆机器人的拉格朗日模型52
　　324　非完整约束机器人的动力学建模52
　33　差分驱动轮式移动机器人53
　　331　牛顿-欧拉动力学模型53
　　332　拉格朗日动力学模型54
　　333　滑移式WMR的动力学56
　34　类车轮式移动动力学模型60
　35　三轮全向移动机器人62
　36　四麦轮全向机器人66
　参考文献71
第4章　移动机器人传感器72
　41　引言72
　42　传感器的分类与特性72
　　421　传感器分类72
　　422　传感器特性74
　43　位置传感器和速度传感器74
　　431　位置传感器74
　　432　速度传感器76
　44　距离传感器76
　　441　声呐传感器76
　　442　激光传感器77
　　443　红外传感器78
　45　机器人视觉79
　　451　一般问题79
　　452　传感81
　　453　预处理84
　　454　图像分割85
　　455　图像描述85
　　456　图像识别85
　　457　图像解释86
　　458　全向视觉86
　46　其他机器人传感器91
　　461　陀螺仪91
　　462　罗盘92
　　463　力传感器和触觉传感器92
　47　全球定位系统94
　48　镜头与相机光学元件95
　参考文献97
第5章　移动机器人控制I：基于李雅普诺夫的方法98
　51　引言98
　52　背景概念98
　　521　状态空间模型98
　　522　李雅普诺夫稳定性102
　　523　状态反馈控制105
　　524　二阶系统106
　53　通用机器人控制器109
　　531　PD位置控制109
　　532　基于李雅普诺夫稳定性的控制设计110
　　533　计算力矩控制111
　　534　笛卡儿空间中的机器人控制112
　54　差分驱动移动机器人的控制113
　　541　非线性运动跟踪控制114
　　542　动态跟踪控制116
　55　差分驱动移动机器人的计算力矩控制117
　　551　运动跟踪控制117
　　552　动态跟踪控制118
　56　类车移动机器人的控制121
　　561　停车控制121
　　562　引导-跟随系统的控制123
　57　全向移动机器人的控制126
　参考文献130
第6章　移动机器人控制II：仿射系统和不变流形方法131
　61　引言131
　62　背景概念132
　　621　仿射动态系统132
　　622　流形137
　　623　使用不变集的李雅普诺夫稳定性139
　63　移动机器人的反馈线性化141
　　631　一般问题141
　　632　差分驱动机器人输入-输出反馈线性化与轨迹跟踪147
　64　使用不变集的移动机器人反馈稳定控制156
　　641　采用链式模型的独轮车的稳定控制156
　　642　由双Brockett积分器建模的差分驱动机器人的动态控制158
　　643　采用链式模型的类车机器人的稳定控制160
　参考文献167
第7章　移动机器人控制III：自适应控制和鲁棒控制168
　71　引言168
　72　背景概念168
　　721　模型参考自适应控制168
　　722　鲁棒非线性滑模控制170
　　723　使用李雅普诺夫稳定方法的鲁棒控制173
　73　移动机器人的模型参考自适应控制175
　　731　差分驱动WMR175
　　732　通过输入-输出线性化实现自适应控制176
　　733　全向机器人179
　74　移动机器人的滑模控制182
　75　极坐标系中的滑模控制184
　　751　建模184
　　752　滑模控制185
　76　利用李雅普诺夫方法对差分驱动机器人实现鲁棒控制186
　　761　标称控制器188
　　762　鲁棒控制器188
　参考文献190
第8章　移动机器人控制IV：模糊方法和神经方法191
　81　引言191
　82　背景概念192
　　821　模糊系统192
　　822　神经网络196
　83　模糊和神经机器人控制：一般问题202
　　831　模糊机器人控制202
　　832　神经机器人控制204
　84　移动机器人的模糊控制205
　　841　自适应模糊跟踪控制器205
　　842　Dubins汽车的模糊局部路径跟踪210
　　843　模糊滑模控制214
　85　移动机器人的神经控制220
　　851　采用MLP网络的自适应跟踪控制器220
　　852　采用RBF网络的自适应跟踪控制器223
　　853　神经控制器的稳定性证明223
　参考文献224
第9章　移动机器人控制V：基于视觉的方法226
　91　引言226
　92　背景概念226
　　921　机器人视觉控制的分类226
　　922　运动学变换227
　　923　相机视觉转换228
　　924　图像的雅可比矩阵230
　93　基于位置的视觉控制：一般问题233
　　931　点到点定位233
　　932　基于位姿的运动控制234
　94　基于图像的视觉控制：一般问题234
　　941　逆雅可比矩阵的应用234
　　942　转置拓展雅可比矩阵的应用235
　　943　图像雅可比矩阵的估计236
　95　移动机器人视觉控制237
　　951　位姿稳定控制238
　　952　墙壁跟踪控制240
　　953　引导-跟随系统的控制241
　96　视野中的路标保持243
　97　自适应线性路径跟随视觉控制247
　　971　图像雅可比矩阵247
　　972　视觉控制器249
　98　基于图像的移动机器人视觉伺服253
　99　使用全向视觉的移动机器人视觉伺服254
　　991　一般问题：双曲线、抛物线与椭圆方程254
　　992　折反射投影几何257
　　993　基于全向视觉的移动机器人视觉伺服263
　参考文献271
第10章　移动机械臂：建模和控制274
　101　引言274
　102　背景概念274
　　1021　DenavitHartenberg方法274
　　1022　机器人的逆运动学276
　　1023　可操作性测量277
　　1024　平面双连杆机器人278
　103　移动机械臂的建模281
　　1031　一般运动学模型281
　　1032　一般动力学模型283
　　1033　五自由度非完整约束移动机械臂的建模283
　　1034　全向移动机械臂的建模287
　104　移动机械臂的控制290
　　1041　差分驱动移动机械臂的计算力矩控制290
　　1042　全向移动机械臂的滑模控制291
　105　基于视觉的移动机械臂控制296
　　1051　一般问题296
　　1052　全状态移动机械臂视觉控制299
　参考文献304
第11章　移动机器人路径、运动和任务规划306
　111　引言306
　112　一般概念306
　113　移动机器人路径规划308
　　1131　机器人导航中的基本操作308
　　1132　路径规划方法的分类308
　114　基于模型的机器人路径规划309
　　1141　位形空间309
　　1142　路线图路径规划方法311
　　1143　全球与局部路径规划的集成322
　　1144　全覆盖路径规划324
　115　移动机器人运动规划327
　　1151　一般的在线方法327
　　1152　运动规划：使用向量场329
　　1153　解析运动规划331
　116　移动机器人任务规划335
　　1161　一般问题335
　　1162　规划的表示和生成336
　　1163　世界建模、任务规范和机器人程序综合338
　参考文献340
第12章　移动机器人定位与地图构建343
　121　引言343
　122　背景概念343
　　1221　随机过程344
　　1222　随机动力学模型345
　　1223　离散卡尔曼滤波器与预测器345
　　1224　贝叶斯学习346
　123　传感器瑕疵349
　124　相对定位350
　125　航位推算的运动学分析351
　　1251　差分驱动WMR351
　　1252　艾克曼转向352
　　1253　三轮驱动352
　　1254　全向驱动352
　126　绝对定位353
　　1261　一般问题353
　　1262　基于三边测量的定位353
　　1263　基于三角测量的定位355
　　1264　基于地图匹配的定位356
　127　基于卡尔曼滤波器的定位和传感器标定及融合357
　　1271　机器人定位357
　　1272　传感器标定359
　　1273　传感器融合359
　128　同步定位与地图构建362
　　1281　一般问题362
　　1282　基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM362
　　1283　基于贝叶斯估计的SLAM366
　　1284　基于粒子滤波器的SLAM369
　　1285　基于全向视觉的SLAM371
　参考文献380
第13章　实验研究382
　131　引言382
　132　模型参考自适应控制382
　133　基于李雅普诺夫的鲁棒控制384
　134　使用基于极坐标的控制器实现位姿稳定和泊车控制385
　135　基于不变流形的控制器的稳定化386
　136　滑模模糊逻辑控制388
　137　基于视觉的控制389
　　1371　引导-跟随系统的控制389
　　1372　开闭环协同控制391
　　1373　基于全向视觉的控制392
　138　全向移动机器人滑模控制396
　139　差分驱动移动机械臂的控制398
　　1391　计算力矩控制398
　　1392　最大可操作性控制399
　1310　基于模糊逻辑的全局和局部集成路径规划器400
　1311　不确定环境中的模糊神经混合路径规划405
　　13111　路径规划算法406
　　13112　仿真结果406
　1312　基于扩展卡尔曼滤波器的移动机器人SLAM408
　1313　基于粒子滤波器的双机器人协同SLAM409
　　13131　第一步：预测409
　　13132　第二步：更新410
　　13133　第三步：重采样410
　　13134　实验研究410
　1314　基于神经网络的移动机器人控制和导航411
　　13141　轨迹跟踪411
　　13142　避障导航413
　1315　差分驱动机器人模糊跟踪控制415
　1316　基于视觉的差分驱动机器人自适应鲁棒跟踪控制417
　1317　移动机械臂球形全向视觉控制419
　参考文献420
第14章　移动机器人智能控制的通用系统与软件架构423
　141　引言423
　142　通用智能控制架构424
　　1421　一般问题424
　　1422　分层的智能控制架构424
　　1423　多分辨率的智能控制架构425
　　1424　参考模型智能控制架构425
　　1425　基于行为的智能控制架构426
　143　移动机器人控制软件架构的设计特征428
　144　两种移动机器人控制软件架构的简介430
　　1441　面向组件的Jde架构430
　　1442　分层移动机器人控制软件架构432
　145　两种移动机器人控制软件架构的比较评估433
　　1451　初步问题433
　　1452　比较评估435
　146　智能人机交互界面436
　　1461　智能人机交互界面的结构436
　　1462　机器人化的人机交互界面的主要功能437
　　1463　自然语言人机交互界面437
　　1464　图形化人机交互界面438
　147　两种智能移动机器人研究原型机440
　　1471　SENARIO智能轮椅441
　　1472　ROMAN智能服务移动机械臂443
　148　对其他问题的进一步讨论446
　　1481　异构化设计446
　　1482　模块化设计449
　参考文献452
第15章　工作中的移动机器人456
　151　引言456
　152　工厂和工业中的移动机器人456
　153　社会生活中的移动机器人459
　　1531　救援机器人459
　　1532　机器人手杖、导引助手和医院中使用的移动机器人460
　　1533　家务移动机器人462
　154　辅助型移动机器人463
　155　移动型遥操作机器人和网络机器人465
　156　其他机器人应用案例469
　　1561　战争机器人469
　　1562　娱乐机器人471
　　1563　研究型机器人472
　157　移动机器人的安全性473
　参考文献474
习题477
机器人网站列表495