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出版者:清华大学出版社

作者:王锦标 编

出品人:

页数:709

译者:

出版时间:2004-3

价格:55.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302077787

丛书系列:

图书标签:

• 专业
• 计算机控制
• 控制系统
• 自动化
• 嵌入式系统
• 单片机
• PLC
• MATLAB
• Simulink
• 工业控制
• 传感器

好的，这是一份不包含《计算机控制系统》内容的图书简介，主题聚焦于“现代智能制造中的人机协作机器人系统设计与应用”。 --- 图书名称：现代智能制造中的人机协作机器人系统设计与应用 （副标题：面向工业4.0环境的柔性化、高安全性人机交互技术） 内容提要： 在当前全球制造业向工业4.0和智能工厂转型的浪潮中，传统自动化生产线正面临着前所未有的挑战：市场需求日益多样化、产品定制化程度提高，以及对生产效率、安全性和人机友好性的更高要求。传统的刚性工业机器人虽然在重复性高、精度要求严苛的任务中表现出色，但在需要人类灵活性、决策能力和现场适应性的场景中，其应用受到极大限制。 本书《现代智能制造中的人机协作机器人系统设计与应用》正是应运而生，它系统、深入地探讨了实现安全、高效、灵活的人机协作（Cobot）所必需的理论基础、关键技术、设计方法和实际应用案例。本书全面覆盖了协作机器人从底层硬件设计到上层智能感知、决策控制的全生命周期，并着重强调了在实际工业环境中集成与部署的工程实践。 全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为机器人工程师、系统集成商、工业设计人员以及相关专业的研究生和高年级本科生提供一本权威、实用的参考手册和技术指南。 --- 详细章节内容概览： 第一部分：人机协作系统基础与理论框架 第1章：智能制造背景下的协作机器人定位与发展趋势 本章首先界定协作机器人的概念、分类（基于速度限制、基于力/扭矩限制等）及其与传统工业机器人的本质区别。深入分析了工业4.0和柔性制造系统对协作技术的需求驱动力，并展望了下一代人机协作系统在人机共融、自适应学习和群体协作方面的技术前沿。 第2章：协作机器人的动力学、运动学与结构设计 详细阐述了七自由度及以上多关节机械臂的运动学建模方法，包括正运动学、逆运动学及雅可比矩阵的推导。重点分析了影响协作机器人安全性和精度的结构设计原则，如轻量化材料应用、高精度减速器的选型、以及冗余自由度设计对工作空间和避障能力的影响。此外，还讨论了驱动系统的选择，包括高性能伺服电机与直接驱动技术在协作任务中的优劣比较。 第3章：人机协作的安全标准、风险评估与保障机制 安全是人机协作的基石。本章全面解析了国际（ISO 10218, ISO/TS 15066）和国内最新的协作机器人安全标准。内容涵盖了风险评估的系统方法论，包括碰撞风险的量化模型、接触力的阈值控制。详细介绍了实现安全性的四大核心技术：基于速度/分离监控的安全功能、力/扭矩限制功能、安全工作空间定义以及安全停机策略的工程实现。 --- 第二部分：协作机器人的感知、决策与控制核心技术 第4章：高精度力/扭矩传感与感知系统集成 深入探讨了用于协作任务的力/扭矩传感器技术，包括串联式和并联式传感器的工作原理、精度标定方法及其在人机交互中的应用。重点介绍了皮肤式触觉传感器、分布式应变感应技术在提高机器人环境感知鲁棒性方面的最新进展。 第5章：人机交互（HRI）与示教编程技术 本章聚焦于如何让非专业操作人员也能高效地“教导”机器人执行任务。详细讲解了基于手引导（Lead-through）、基于演示学习（LfD）的编程范式。对比分析了基于自然语言处理（NLP）和手势识别的意图理解方法，并讨论了如何设计直观的用户界面（UI/UX）来实现任务的快速配置和切换。 第6章：基于模型预测控制（MPC）的人机共融控制策略 针对协作中动态性和不确定性的挑战，本章深入研究了先进的控制算法。详细推导了适用于约束环境和外部扰动的模型预测控制（MPC）框架，用于实时优化机器人的轨迹和平滑化力反馈。同时，探讨了阻抗控制、导纳控制在实现高动态响应和人机柔顺交互中的应用。 第7章：环境感知、障碍物检测与动态避障算法 协作环境是高度动态的。本章重点介绍机器视觉（2D/3D）、激光雷达（LiDAR）在人员跟踪和环境建模中的集成应用。详细阐述了基于实时点云处理的动态障碍物识别、预测和轨迹重规划算法，确保机器人在移动或非结构化环境中也能安全地与人类共享工作空间。 --- 第三部分：系统集成、应用场景与工程实践 第8章：分布式与云端协同控制架构 随着边缘计算和云计算在工业中的普及，本章探讨了如何构建高带宽、低延迟的分布式协作控制架构。内容包括实时以太网（如EtherCAT/PROFINET）在多传感器数据融合中的应用，以及基于云平台的远程监控、诊断和OTA（空中下载）更新机制。 第9章：典型工业协作场景的系统集成与优化 本章通过详尽的工程案例，展示协作机器人在不同工业环节的实际部署。案例覆盖： 装配与拧紧任务：柔性化夹持与力反馈控制的实现。 物流与分拣：人机协同搬运中的安全路径规划。 质量检测：视觉引导下的高精度视觉伺服与人机对齐技术。 深入分析了在特定工作站中如何进行系统性能指标（KPI）的量化评估和持续优化。 第10章：未来展望：AI驱动的自主协作与学习 展望协作技术未来的发展方向，重点探讨深度强化学习（DRL）在复杂、非结构化任务学习中的潜力。讨论如何利用迁移学习和元学习技术，使协作机器人能够快速适应新的工作任务和工人风格，实现真正的“自主学习型”协作伙伴。 --- 本书的特色与价值： 1. 理论与实践的深度融合：不仅提供了严谨的数学模型和控制理论，更结合了大量来自一线工厂的工程数据和实际部署经验。 2. 安全标准的前沿解读：详尽解析了最新的国际安全规范，帮助读者从源头上设计出符合合规性的系统。 3. 技术栈的全面覆盖：涵盖了从机械结构、传感器技术、先进控制到软件架构和人工智能应用的完整技术链条，是理解现代协作系统不可或缺的工具书。 4. 面向未来的人机交互：对示教编程、意图理解等前沿人机交互技术进行了深入的介绍和对比，为下一代人机协作系统的开发指明了方向。

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这本书的理论深度与其实际应用价值之间存在着一种令人不安的失衡。一方面，它在某些非常晦涩的数学理论部分投入了惊人的篇幅，诸如矩阵的奇异值分解在系统辨识中的应用，被分解得细致入微，连一些偏微分方程的求解过程都不厌其烦地展示出来。但另一方面，当涉及到实际操作和工程实现时，它又变得极其肤浅和抽象。例如，在讨论PID控制器调参时，书中只是机械地重复了“Ziegler-Nichols法”的步骤，却完全没有探讨在存在强非线性和大滞后的实际工业现场中，如何根据经验和实际反馈来动态调整参数的艺术性。电子书的配套资源是空的，作者在绪论中承诺的仿真代码和实验数据包，我在指定的网站上搜索了不下五次，每次返回的都是“文件未找到”的错误提示。对于一本旨在指导工程实践的书籍来说，理论的空中楼阁搭得再高，没有落地的脚手架，终究是空中楼阁，无法真正指导工程师去解决现实中的难题。

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这本书的排版和装帧简直是一场视觉的灾难。拿到手的时候，我就有一种不祥的预感，那种廉价的纸张手感，油墨似乎都没有完全干透，指尖不经意间就会沾上点黑灰。更别提那封面设计了，活像上世纪八十年代的工程手册，配色俗艳不说，字体选择更是让人摸不着头脑，粗细不一，间距混乱，好像是不同软件随机拼凑出来的结果。翻开内页，情况更糟。图表和公式的排版极其拥挤，很多关键的示意图被压缩得面目全非，线条模糊不清，要花大力气才能辨认出它究竟想表达什么逻辑关系。更让我抓狂的是，注释和参考文献的引用格式混乱不堪，一会儿用脚注，一会儿用尾注，一会儿又干脆夹在正文段落里，完全打乱了阅读的流畅性。这种对基本审美的漠视，让人严重怀疑作者和出版方在内容质量上也必然是敷衍了事。阅读体验如此糟糕，学习效率自然大打折扣，每一次翻页都像是在和一本印刷粗糙的文物搏斗，实在是一种折磨。

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我原本对这本书抱有极高的期望，毕竟它号称是某个知名教授的“集大成之作”。然而，读进去才发现，作者的叙事逻辑简直是跳跃式的，充满了“理所当然”的假设。他似乎完全不考虑初学者或者跨学科读者的感受，上来就是一堆复杂的数学推导和行业术语的堆砌，仿佛读者已经提前掌握了所有前置知识。比如，在讨论一个核心算法的收敛性时，他只给出了一个高度简化的结论，却完全跳过了证明过程中的关键引理和条件分析，留下的空白只能让人对着公式苦思冥想，然后不得不去查阅其他更基础的参考书来填补这个巨大的知识断层。更令人费解的是，书中大量的案例分析都陈旧得令人发指，用着早就不被市场采用的硬件架构和过时的控制策略来举例，对于当下新兴的物联网、边缘计算等热点领域，只字未提，显得对行业发展缺乏敏感度。读完第一章，我感觉自己像是被人扔进了一条信息流湍急的河流，但手里却没有桨，只能被动地漂浮着，收获的更多是困惑而非清晰的认知框架。

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作者的写作风格非常程式化，充满了教科书式的僵硬与刻板，完全缺乏将复杂概念生动化的能力。每一节的结构都像一个预设好的模板：引言——定义——定理——推论——习题。这种模式使得阅读过程极其枯燥乏味，仿佛在啃一块没有调味的干面包。书中使用了大量的被动语态和冗长的从句结构，句子结构复杂到需要反复阅读才能理解其主谓宾，这极大地拖慢了理解速度。举个例子，某处描述反馈回路稳定性时，用了一整段话来阐述“一个具有充分稳定裕度和适宜阻尼比的系统，其瞬态响应特性将表现出优异的性能指标”，这种表达方式，远不如直接画一个清晰的阶跃响应图并标注出超调量和调节时间来得直观有力。对于学习者来说，好的教材应该像一位耐心的导师，循循善诱，将难点化繁为简，但这本书给我的感觉更像是一个面无表情的裁判，只负责宣判结论，却不愿分享背后的启发。

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这本书最让人诟病的一点，在于其对最新研究成果的滞后性与选择性引用。虽然它声称涵盖了该领域的前沿进展，但在细读参考文献列表时，我发现大量二十一世纪以来的关键性突破性论文，比如关于自适应模糊控制理论的重大改进，或者新的鲁棒性设计方法，都未被提及。相反，书中引用了大量上世纪七八十年代的奠基性文献，这固然有其历史价值，但对于一本面向当前研究和应用的教材来说，这种侧重显得既不合时宜，又有些故步自封。似乎作者的知识体系停滞在了他完成博士论文的那个时间点，此后便不再更新。这导致书中介绍的控制策略在面对现代复杂系统（如高维、强耦合、时变）时，显得力不从心，缺乏必要的现代工具箱支持。读完后，我反而需要花费大量时间去寻找那些被这本书刻意忽略的、真正能解决现代工程问题的“新标准”。这不仅仅是信息缺失的问题，更是一种对读者学习时间的不负责任。

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