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好的，这是一本关于《智能制造中的新型工业机器人路径规划与优化》的图书简介，内容详尽，不涉及您提到的《Type Synthesis of Parallel Mechanisms》： --- 智能制造中的新型工业机器人路径规划与优化 导言：工业 4.0 时代的挑战与机遇 随着全球制造业向工业 4.0 和智能工厂的加速转型，对工业机器人的性能要求已不再局限于简单的重复性操作。现代生产线需要高度灵活、高效、安全且具备复杂任务执行能力的机器人系统。路径规划作为机器人实现其功能的核心环节，其效率与优化水平直接决定了生产节拍、能源消耗以及柔性制造的实现程度。传统基于点位插补和固定轨迹的规划方法，在面对动态环境、高密度布局以及多任务协同作业时，已显示出明显的局限性。 本书《智能制造中的新型工业机器人路径规划与优化》正是基于这一背景，系统性地探讨了面向新一代工业机器人，尤其是高自由度、协作式和移动式机器人的先进路径规划理论、算法及其在智能制造环境中的应用。本书旨在为研究人员、工程师以及高级技术人员提供一套全面、深入且实用的技术框架，以应对当前智能制造环境下路径规划所面临的复杂挑战。 第一部分：理论基础与环境建模 本部分奠定了现代机器人路径规划的理论基石，重点关注如何准确、有效地表征机器人本体、工作空间以及复杂动态环境。 第 1 章：新型工业机器人的运动学与动力学特性 深入分析了串联、并联以及混合式机器人（如高精度并联机构和具有柔顺性的协作机器人）的运动学模型，特别是其复杂逆运动学的解析与数值求解方法。此外，详细阐述了考虑碰撞约束和关节限制下的动力学建模，为后续基于力/力矩的路径优化提供基础。 第 2 章：面向复杂环境的机器人空间表示 讨论了在智能工厂中，如何利用点云数据、网格模型和体素化方法对工作空间进行高效建模。重点介绍了多传感器融合技术（如激光雷达、视觉系统）在实时环境感知中的应用，以及如何构建包含动态障碍物、操作区域和安全边界的四维（三维空间加时间）工作环境模型。 第 3 章：约束条件下的可行空间分析 系统分析了在实际工业应用中必须考虑的各类约束，包括关节速度/加速度限制、力矩约束、奇异点避障以及操作过程中的碰撞检测算法。本章提出了基于集合成员方法和可行驶性分析的全局可行轨迹搜索空间构建策略。 第二部分：经典与启发式路径规划算法 本部分回顾并深入剖析了当前主流的路径规划算法，并侧重于如何改进它们以适应工业高效率需求。 第 4 章：基于图搜索的离散化规划方法 详细介绍了A、D Lite等算法在机器人路径规划中的应用。重点讨论了如何构建适应高维状态空间的启发式函数，并引入时间维度，实现四维（或更高维）路径的快速搜索。分析了在大型、静态工作环境中，图搜索算法的计算瓶颈及其优化方案。 第 5 章：采样基（Sampling-Based）规划算法的改进 全面阐述了概率路线图（PRM）和快速搜索随机树（RRT）系列算法。针对工业应用中对路径平滑性和最优性的要求，重点介绍了RRT 和 Informed RRT 算法，并提出了用于加速收敛和确保找到“足够好”路径的引导采样策略。 第 6 章：势场法在局部避障中的应用与局限 分析了人工势场法（APF）的直观性和实时性优势。深入探讨了 APF 易陷入局部最优点的核心问题，并提出了基于改进势函数、动态窗口法（DWA）与势场法结合的混合避障策略，以确保机器人能够在复杂动态环境中可靠地进行实时轨迹调整。 第三部分：面向最优化的轨迹生成与控制 高效的路径规划必须辅以平滑且满足动力学约束的轨迹生成。本部分聚焦于将离散路径转化为连续、可执行的运动指令。 第 7 章：时间最优与能量最优轨迹规划 探讨了如何利用变分法和最优控制理论，在满足速度、加速度和加加速度（Jerk）约束的前提下，实现时间最短或能耗最低的轨迹。重点介绍了基于多项式拟合（如五次或七次多项式）的时间参数化技术，以及如何将这些技术应用于机器人运动学模型的反求优化。 第 8 章：基于模型预测控制（MPC）的闭环轨迹跟踪 将路径规划与轨迹跟踪控制相结合，是实现高精度制造的关键。本章系统阐述了如何设计考虑输入约束和系统非线性特性的离线优化轨迹，并通过在线的、基于滚动时域的MPC方法，实时补偿模型误差和外部扰动，确保机器人精确跟踪预定轨迹。 第 9 章：平滑处理与关节空间优化 研究了如何对生成的路径进行平滑处理，以消除因离散化或算法缺陷导致的急剧速度变化，从而保护机器人硬件并提高加工质量。详细介绍了三次样条插值、贝塞尔曲线拟合在路径平滑中的应用，并讨论了如何将关节空间优化与末端执行器任务空间约束进行有效耦合。 第四部分：高级应用与智能集成 本部分将前述理论应用于智能制造的前沿场景，探讨多机器人系统和人机协作中的路径规划挑战。 第 10 章：多机器人系统（MRS）的协同路径规划与防碰撞 面对智能车间中多个工业机器人并行工作的需求，本章聚焦于全局最优的冲突消除策略。研究了基于时间/空间分解的解耦规划方法，以及基于分布式优化的实时防碰撞调度算法。特别关注了移动机器人在共享工作空间内的动态路径规划与协同任务分配。 第 11 章：协作机器人（Cobots）的安全路径生成 协作机器人的核心在于人机安全共存。本部分详细分析了基于风险评估的动态安全区域（DSA）模型。提出了考虑操作人员意图预测和实时运动干扰的路径规划方法，确保机器人在执行任务时，其轨迹的每一点都满足国际安全标准对近距离接触的严格要求。 第 12 章：面向增材制造（AM）和加工任务的路径优化 针对增材制造（如金属 3D 打印）和高速数控加工等高精度任务，路径规划需深度耦合工艺参数。本章探讨了如何将热应力、残余变形等工艺约束纳入轨迹优化目标函数，实现既快速又保证工件质量的“工艺驱动型”路径规划。 结语 《智能制造中的新型工业机器人路径规划与优化》不仅是一本理论专著，更是一本面向工程实践的指导手册。通过对先进算法的深入剖析和对实际应用场景的细致建模，本书旨在赋能工程师开发出更智能、更高效、更具适应性的工业机器人系统，从而有力推动全球智能制造的进步。 ---
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