Robot Builder's Bonanza, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill/TAB Electronics

作者:Gordon McComb

出品人:

页数:733

译者:

出版时间:2006-2-21

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780071468930

丛书系列:

图书标签:

• Robotics
• DIY Electronics
• Arduino
• Raspberry Pi
• Programming
• STEM
• Education
• Hobby
• Projects
• Electronics

机械之舞：走进先进机器人设计与制造的殿堂 本书将带您深入探索当代机器人技术的核心领域，聚焦于创新性的机械结构设计、高效的嵌入式系统集成以及复杂运动控制算法的实现。这不是一本关于基础入门的指南，而是为那些已经掌握了基本工程原理、渴望在机器人领域实现突破性进展的工程师、研究人员和高级爱好者量身定制的深度参考手册。 我们将把重点放在高动态性能机器人系统的构建上，这要求对材料科学、结构动力学以及实时计算能力有深刻的理解。内容将紧密围绕如何应对现实世界中机器人面临的挑战，如高负载下的精度保持、复杂环境下的自主导航、以及人机安全协作的系统级设计。 第一部分：面向极端性能的机械结构设计 本部分深入探讨如何突破传统机器人运动学和动力学限制，实现前所未有的速度和精度。我们将超越基础的连杆机构分析，转向柔顺驱动器（Compliant Actuators）和准静态力控制的设计哲学。 1.1 先进驱动系统与功率密度优化 我们将详细解析高扭矩密度伺服电机与精密减速器的集成挑战。重点内容包括： 磁路设计与热管理： 针对高频开关和连续高负载工况下的电机过热问题，我们将引入先进的冷却策略（如油冷和相变材料集成）以及优化绕组设计以最大化功率输出而不过载。 零背隙传动系统的实现： 探讨非传统减速机构，如谐波驱动器的高级选型与轴系刚度分析，以及如何通过预紧力控制和自适应补偿算法来消除或显著降低机械背隙对定位精度的影响。 集成式驱动单元（IDU）架构： 深入研究将电机、编码器、驱动电子设备和小型化减速器封装为一个高度集成、可热插拔单元的设计方法，重点分析接口标准化和故障隔离机制。 1.2 超轻量化与高刚度材料的权衡 机器人的性能提升往往受限于其自身重量。本章将专注于结构材料的革命性应用： 碳纤维复合材料（CFRP）的层合板设计： 详细介绍如何通过有限元分析（FEA）精确模拟不同铺层角度对沿特定方向刚度和疲劳寿命的影响。我们将展示疲劳损伤模型在机器人臂节设计中的应用，确保其在数百万次循环后的可靠性。 增材制造（Additive Manufacturing）在结构优化中的应用： 探讨拓扑优化算法如何生成具有仿生特性的轻量化支架。具体案例将涵盖使用钛合金（Ti6Al4V）通过选区激光熔化（SLM）技术制造的复杂内部晶格结构，以及如何进行后处理以优化其表面粗糙度和残余应力分布。 结构阻尼与振动抑制： 分析高动态运动中产生的结构共振问题。研究通过在关键节点嵌入粘弹性材料层或设计特定几何形状（如带缺口梁）来有效提高结构固有阻尼比的方法，从而减少末端执行器的振铃时间。 第二部分：实时控制与复杂运动规划 先进机械结构需要同样先进的控制算法来充分发挥其潜力。本部分将关注如何从传统的PID控制过渡到高阶的、面向任务的实时反馈系统。 2.1 基于模型的预测控制（MPC）的机器人应用 MPC是实现高精度、约束满足控制的关键技术。我们将超越基础的线性MPC： 非线性模型预测控制（NMPC）的推导与求解： 针对具有显著耦合效应的多关节系统，推导其精确的欧拉-拉格朗日运动方程，并使用高效的二次规划（QP）求解器（如OSQP或IPOPT）在微秒级时间尺度上实时求解最优控制输入。 约束处理与安全边界： 详细讨论如何将关节力矩限制、速度限制、以及碰撞避免约束（通过近场传感器数据转换）集成到MPC的目标函数中，确保系统在优化性能的同时满足严格的安全规范。 在线系统辨识与参数更新： 探讨机器人在不同负载或温度下惯量矩阵和摩擦模型会发生变化。介绍如何利用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波（EKF）实时估计系统参数，并将其反馈到MPC的预测模型中，实现自适应控制。 2.2 复杂任务的空间路径规划与轨迹生成 本节聚焦于在三维甚至更高维空间中生成平滑、可执行且最优的运动轨迹。 基于采样的规划器（RRT与PRM）： 深入分析渐进最优采样算法（如RRT）在处理高维障碍空间时的效率和完备性。我们将展示如何将采样点与动力学约束相结合，生成符合机器人运动学和动力学限制的有效路径。 时间最优轨迹的生成： 针对给定的空间路径，如何计算出在不违反最大加速度和最大力矩限制下的最短时间完成轨迹。我们将引入“加速剖面法”和基于凸优化的时间参数化技术。 接触点力的精确控制： 对于需要与环境交互的机器人（如抓取、打磨），介绍阻抗控制和基于力矩混合控制的策略。重点分析如何在高频力反馈下保持系统的稳定性，并区分内部力（保持接触）和外部力（与环境的交互）。 第三部分：传感器融合、感知与人机协作 现代机器人系统必须能够理解其周围环境并安全地与人类协同工作。 3.1 多模态传感器数据的高效融合 机器人感知依赖于多种传感器数据的互补性。本书将侧重于如何整合异构数据流以获得鲁棒的环境模型。 视觉惯性里程计（VIO）的系统级集成： 探讨如何结合高帧率IMU数据（提供高频动态信息）和低频视觉特征（提供长期漂移校正）来估计机器人的精确位姿。我们将对比基于优化的VIO和基于扩展卡尔曼滤波的VIO在计算效率和鲁棒性上的差异。 3D点云处理的高效算法： 针对激光雷达（LiDAR）和深度相机生成的海量点云数据，介绍降采样技术（如Voxel Grid滤波）、特征提取（如FPFH）以及点云配准算法（如Iterative Closest Point, ICP及其变体），并讨论GPU加速实现。 概率机器人学与贝叶斯滤波： 深入探讨如何使用粒子滤波（PF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）来融合不确定性的传感器测量结果，构建机器人的环境地图和自身状态的概率分布。 3.2 协作机器人（Cobots）的安全与意图识别 人机协作（HRI）对系统的安全性和对人类行为的预测能力提出了极高的要求。 基于动态安全区域的碰撞预测： 介绍如何实时计算人类操作者在其未来几百毫秒内的可能运动轨迹，并生成一个“安全缓冲区”。当机器人预测的轨迹与此缓冲区相交时，触发减速或停止控制。 意图识别的机器学习方法： 探讨使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来分析人类手臂的先前动作序列，以预测其接下来的抓取目标或移动方向。重点分析如何将预测概率转化为控制策略的权重。 安全力矩控制（SFMC）： 详细阐述如何设计一个双层控制架构，其中高层控制器负责任务执行，而底层安全控制器持续监控关节接触力和力矩，确保在意外接触发生时，系统能快速响应并以最小作用力安全地停止或偏离路径。 本书旨在提供一个跨越机械设计、控制理论和前沿感知技术的综合框架，帮助读者构建下一代高性能、高智能的机器人系统。

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