具体描述
本书系统地介绍了机
器人运动学、动力学、轨
迹规划、位姿控制、柔顺
控制和智能控制的内容。
不仅对目前机器人中常用
的控制方法进行了讨论，
同时也介绍了目前正在
研究的许多典型方法。
智能控制是一门正在兴起
的新的理论和技术，本书
着重介绍了神经元网络在
机器人控制中的应用以及
机器人分层递阶的智能控
制方法
本书可作为计算机、
自动化、电子、机械等有
关专业的大学生或研究生
教材，也可供有关的教师
及科研人员学习参考。
作者简介
孙增圻，1913年生。
1966年毕业于清华大学自
控系留校任教1981年在瑞
典获博士学位 现为清华
大学计算机系教授，IEEE
高级会员。主要从事智能
控制、机器人、计算饥控
制及控制系统CAD等的
研究和教学。共鉴定成果
6项，获奖两项，发表论
文80多篇，编著书6本。
目录信息
前 言
第一章 绪论
1.1机器人的发展
1.1.1名称和定义
1.1.2发展概况
1.2机器人的基本组成
1.3机器人的分类
1.3.1按功能
1.3.2按控制的类型
1.3.3按动作机构
1.3.4按用途
1.3.5按负载能力及工作空间范围
1.3.6按自由度的多少及类型
1.4机器人的应用
1.4.1应用机器人的益处
1.4.2机器人在工业上的主要应用
1.4.3机器人的非工业应用
1.5机器人的技术指标
第二章 位姿运动学
2.1齐次变换
2.1.1刚体的位置和方位
2.1.2坐标变换
2.1.3欧拉角
2.1.4齐次变换
2.1.5变换的相对性
2.1.6逆变换
2.2正运动学
2.2.1开环运
2.2.2D－H表示法
2.2.3正运动学问题求解
2.3逆运动学
2.3.1概述
2.3.26RPUMA560机械手的逆运动学解
2.3.35R1P斯坦福机械手的逆运动学解
2.3.4逆运动学问题求解方法讨论
2.4计算方面的考虑
练习
第三章 微分运动学
3.1坐标系的线速度和角速度
3.1.1刚体运动的描述
3.1.2坐标变换的导数
3.1.3微分旋转
3.1.4工具速度与工具位姿导数的关系
3.2速度正运动学方程
3.2.1雅可比 （Jacobian）矩阵
3.2.2雅可比矩阵的计算
3.3速度逆运动学
3.3.1求逆雅可比矩阵法
3.3.2冗余度
3.3.3优化法
3.3.4解析法
3.3.5查表和插值法
3.4加速度运动方程
3.4.1刚体的加速度
3.4.2机械手的加速度运动方程
3.5小结
练习
第四章 静力学
4.1力和力矩分析
4.1.1力和力矩的平衡
4.1.2等效关节力矩
4.1.3对偶性
4.1.4力和力矩的变换
4.2刚性
4.2.1机械手的刚性和变形
4.2.2末端柔性分析
4.2.3柔性矩阵的主轴变换
练习
第五章 动力学
5.1.牛顿－欧拉法建立动力学方程
5.1.1单刚体的动力学方程
5.1.2机械手动力学方程的封闭形式
5.1.3动力学方程的物理解释
5.2拉格朗日法建立动力学方程
5.2.1拉格朗日动力学
5.2.2机械手的惯性张量
5.2.3拉格朗日运动方程的推导
5.2.4广义坐标的变换
5.3逆动力学计算
5.3.1概述
5.3.2基于牛顿－欧拉方程的递推算法
5.3.3改进的递推算法
5.4正动力学计算
5.5小结
练习
第六章 轨迹规划和生成
6.1问题的描述
6.2关节空间法
6.2.1三次多项式函数插值
6.2.2抛物线连接的线性函数插值
6.3直角坐标空间法
6.3.1线性函数插值
6.3.2圆弧插值
6.3.3与关节空间法的比较
6.4轨迹的实时生成
6.4.1采用关节空间法时的轨迹生成
6.4.2采用直角坐标空间法时的轨迹生成
6.5路径的描述
6.6进一步的规划研究
6.6.1利用动力学模型的轨迹规划
6.6.2任务规划
练习
第七章 关节驱动与测量部件
7.1驱动部件
7.1.1液压驱动装置
7.1.2电动驱动装置
7.2测量部件
7.2.1位置测量
7.2.2速度测量
7.3机器人关节控制系统举例
第八章 位姿控制
8.1位姿控制问题的描述
8.1.1两种基本的控制形式
8.1.2机器人的动力学模型
8.1.3控制问题描述
8.1.4控制器的计算机实现
8.2独立关节PID控制
8.2.1控制规律设计
8.2.2稳定性分析
8.3分解运动速度控制
8.3.1控制框图
8.3.2控制规律设计及稳定性分析
8.3.3s的计算
8.4分解运动加速度控制
8.4.1控制方法
8.4.2系统分析
8.4.3鲁棒控制
8.5计算力矩控制
8.5.1控制方法
8.5.2系统分析
8.5.3鲁棒控制
8.6变结构控制
8.6.1变结构系统的基本概念
8.6.2具有滑动态的变结构控制
8.6.3一般非线性系统的变结构控制
8.6.4平滑控制量的变结构控制
8.6.5机器人的变结构控制
8.7自适应控制
8.7.1概述
8.7.2基于参数优化的MRAC
8.7.3基于李雅普诺夫方法的MRAC
8.7.4基于超稳定性理论的MRAC
8.7.5基于直接离散模型的STAC
8.7.6基于摄动模型的STAC
练习
第九章 柔顺运动控制
9.1力传感器
9.1.1力传感器的不同类型
9.1.2腕力传感器的工作原理
9.1.3腕力传感器标定矩阵的确定
9.2柔顺运动控制的基本概念和方法
9.2.1柔顺坐标系的建立
9.2.2自然约束和人为约束
9.2.3被动柔顺和主动柔顺
9.2.4柔顺控制任务描述
9.2.5.柔顺控制的基本方法
9.3阻抗控制
9.3.1控制方法
9.3.2位置控制功能分析
9.3.3柔顺控制功能分析
9.3.4基于分解位置的阻抗控制
9.3.5基于分解加速度的阻抗控制
9.4混合控制
9.4.1单纯的力控制
9.4.2基于运动学的混合控制
9.4.3基于计算力矩方法的混合控制
9.4.4基于分解加速度的的混合控制
练习
第十章 智能控制
10.1概述
10.1.1智能控制的基本概念
10.1.2智能控制的发展概况
10.1.3智能控制理论的主要内容
10.2神经元网络在机器人控制中的应用
10.2.1神经元网络控制概述
10.2.2神经元网络运动学控制
10.2.3神经元网络动力学控制
10.2.4神经元网络路径规划
10.3机器人分层递阶智能控制
10.3.1一般结构原理
10.3.2组织级
10.3.3协调级
10.3.4执行级
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
说实话，《现代数据库系统设计原理》这本书，我一开始是抱着“应付工作”的心态去看的，没想到它竟然成了我数据库知识体系的基石。现在很多开发者对数据库的认知都停留在SQL的CRUD操作层面，但这本书却把关注点拉到了事务的ACID保证、锁的粒度控制以及MVCC（多版本并发控制）的底层实现上。作者对B+树索引的讲解简直是教科书级别的完美，他不仅画出了树的结构，还详细解释了为什么B+树比二叉树更适合磁盘存储，以及范围查询是如何高效完成的。最让我印象深刻的是关于查询优化器的章节，它剖析了成本模型和执行计划的生成过程，让我理解了为什么有时候看似简单的SQL语句，执行起来却慢如蜗牛，而优化的关键在于“如何引导优化器走上正确的执行路径”。这本书的深度和广度兼具，它不只是教你如何“用”数据库，更教你如何“设计”一个健壮、高性能的持久化存储方案。它更适合那些需要深入调优、设计高并发数据层面的专业人士。
近期沉迷于《复杂系统科学导论》，这本书的阅读体验是那种“醍醐灌顶”式的震撼。它不是一本讲具体技术实现的工具书，而更像是一部哲学思辨录与数学工具箱的结合体。作者的笔触非常开阔，从生物学中的蚁群行为、金融市场的波动，到物理学中的相变理论，无处不谈“涌现”与“自组织”。一开始我还有点担心，毕竟我对非线性动力学和迭代函数了解不多，但作者的叙述逻辑非常巧妙，他总是先用一个极其生活化的例子（比如交通拥堵或者流行病传播的扩散模型）来引入抽象的概念，比如分岔点、混沌边界。我发现，很多我们习以为常的现象，背后竟然隐藏着如此普适的数学规律。这本书迫使我去跳出单一学科的思维定式，用一种更高维度的视角去观察世界，看待问题不再是线性的“原因-结果”，而是充满了反馈回路和不可预测性。对于那些对世界运行机制感到好奇，渴望拓宽认知边界的读者，强烈推荐，它能极大地提升你的系统性思维能力。
我最近终于读完了《人机交互的认知科学基础》，读完后我对用户体验（UX）的理解被彻底颠覆了。之前总觉得UX就是界面要美观、按钮要放在容易点击的地方，但这本书让我意识到，好的设计必须深植于人类大脑的工作原理之中。作者大量引用了心理学的实验数据来佐证设计原则，比如视觉搜索的规律、记忆的负荷限制，以及我们如何对反馈做出反应。书中关于“心智模型”的论述尤其发人深省：用户并不是在和软件本身打交道，而是在和他们脑海中构建的软件模型进行交互。当软件的行为与用户的心智模型发生冲突时，挫败感便油然而生。这本书的内容非常严谨，包含了大量关于Fitts' Law（费茨定律）在实际应用中的修正和讨论，以及信息架构的认知负荷分析。它不提供花哨的UI模板，而是提供了一套科学的、基于人类生理和认知局限性的设计方法论。对于所有从事产品设计、软件开发或者任何需要与人进行信息交换的领域的人来说，这本书提供的洞察力是无价的。
哎呀，最近读了《图解深度学习》，简直是打开了我对神经网络世界的大门！这本书的厉害之处在于，它完全抛弃了那些晦涩难懂的数学公式，而是用极其直观的图示和生动的比喻，把那些复杂的概念——比如卷积层是怎么工作的，反向传播的原理究竟是什么——讲得明明白白。我记得最开始接触深度学习的时候，那些论文和教科书简直是天书，看着那些矩阵乘法和激活函数，头都大了。但这本书不一样，它就像一个经验丰富的老师傅，手把手教你拆解机器的“大脑”。特别是它对不同网络结构（比如CNN和RNN）的剖析，配上的那些手绘图，简直是点睛之笔，让人能立刻在脑海中构建出数据的流动路径。读完后，我感觉自己对AI的底层逻辑有了一种全新的、更具象的理解，不再是停留在调用库函数的表面操作。这本书的价值在于，它成功地将前沿的技术“平民化”，让非科班出身的人也能快速上手，真正理解机器是如何“学习”的。对于想跨行或者想深入了解AI本质的读者来说，这本绝对是首选的入门砖，它帮你打下了一个异常坚实的地基，后面的高楼才能盖得稳。
我最近刚啃完《精通Python网络编程》，说实话，这本书的厚度着实让我倒吸一口凉气，但一旦沉下心去翻阅，那种扎实的干货感就扑面而来。这本书的叙事风格非常务实，没有过多华丽的辞藻，直奔主题。它不仅涵盖了Socket编程的基础，TCP/IP协议栈的底层细节也被剖析得淋沥尽致，让你清楚地知道数据包是如何在网络中传输的。我特别欣赏作者对异步IO（AIO）那几章的处理，不同于市面上很多只停留在`async/await`语法层面的介绍，这本书深入到了事件循环（Event Loop）的机制，甚至讲解了如何用`select`、`poll`和`epoll`实现高效并发。我尝试着跟着书中的例子，自己手写了一个简易的HTTP服务器，从接收请求到解析头部，每一步都像在玩一个精密的机械装置，那种掌控一切的感觉，是单纯使用Requests库永远无法给予的。对于那些立志要成为后端架构师或者对网络协议有深度探究欲望的工程师来说，这本书绝对称得上是“武功秘籍”，它教你的不是招式，而是内功心法。
