具体描述
This self-contained introduction to practical robot kinematics and dynamics includes a comprehensive treatment of robot control. Provides background material on terminology and linear transformations, followed by coverage of kinematics and inverse kinematics, dynamics, manipulator control, robust control, force control, use of feedback in nonlinear systems, and adaptive control. Each topic is supported by examples of specific applications. Derivations and proofs are included in many cases. Includes many worked examples, examples illustrating all aspects of the theory, and problems.
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读后感
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用户评价
我必须指出，这本书的难度曲线是相当陡峭的，它绝不是一本为“快速入门”而写的速查手册。它要求读者必须具备扎实的线性代数、微积分基础，并且对经典控制理论有一定的了解。第一章关于张量分析和广义坐标选择的讨论，对许多人来说可能是一个不小的门槛。然而，一旦跨越了这个初始的障碍，后续章节的阅读体验会迅速改善，因为所有的复杂性都被分解成了可管理的、逻辑严密的单元。这本书的魅力在于其对“一致性”的追求，从初始的运动学到最终的力矩求解，所有概念都基于一个统一的数学框架进行推演。它更像是一部经典文献的现代化重构，旨在提供对机器人系统内在物理规律的深刻洞察，而不是堆砌最新的算法。对于有志于学术研究或需要深入理解底层原理的工程师而言，这是值得反复研读的典范之作。
评分这是一本理论深度令人印象深刻的教科书，它将读者从最基础的数学概念一步步引入到复杂的非线性控制系统设计。作者在介绍拉格朗日量和牛顿-欧拉方法时，采用了清晰的、层层递进的讲解方式，使得即便是初次接触这些高等力学概念的工程学生也能抓住核心思想。书中大量的示例和习题，尤其那些涉及到多自由度机械臂的动力学建模，不仅帮助巩固了理论知识，更重要的是，培养了一种系统性的分析能力。我特别欣赏作者在处理约束动力学部分时的严谨性，它不仅仅停留在公式推导层面，还深入探讨了这些数学工具在实际工程约束下的应用限制和选择依据。对于任何希望在机器人领域深耕，不仅仅满足于使用现有工具包，而是想理解“为什么这样工作”的读者来说，这本书提供了坚实的数学和物理基础。它更像是一张通往高级机器人系统设计领域的路线图，而不是简单的操作手册。
评分这本书的叙事节奏非常舒缓且富有启发性，它没有急于展示那些炫目的控制算法，而是花费了大量的篇幅来建立读者对“系统状态”的直观理解。初读时，我曾觉得某些关于坐标系变换和欧拉角系统的讨论显得有些冗长，但随着深入阅读后续的运动学解算和逆运动学分析，我才明白这种细致的铺垫是多么关键。作者似乎非常清楚初学者的痛点，总是在关键的数学转折点插入富有洞察力的注释和图解。尤其在讨论刚体转动和角速度表示时，引入了四元数和轴角表示的对比分析，这极大地拓宽了读者对空间运动描述方法的理解范围。整本书的行文风格是那种非常典型的学术泰斗的语气——沉稳、精确，但又处处透露出对学科发展脉络的深刻把握，读起来让人感觉非常踏实，仿佛正在接受一位资深导师的亲自指导。
评分这本书的排版和图示设计非常专业，高质量的插图极大地降低了理解三维空间几何和复杂耦合运动的难度。特别是它在展示机器人的雅可比矩阵推导时，通过多视图的分解，清晰地揭示了各个关节速度如何映射到末端执行器的瞬时速度上。这种注重视觉辅助理解的做法，在厚重的理论书籍中是难能可贵的。此外，全书的术语使用高度一致，这在跨章节阅读时避免了许多因符号混乱带来的困扰。虽然内容偏向理论，但它始终保持着一种面向应用的视野，例如在讨论惯性参数辨识时，虽然只是简要提及，但也为读者指明了从理论模型走向实际系统参数确定的方向。总而言之，这是一本具有里程碑意义的参考书，它在严谨性、深度和可读性之间找到了一个非常微妙且成功的平衡点。
评分从实际应用的角度来看，这本书的价值在于它对“控制器设计”部分的处理方式。许多教材在推导完动力学模型后，往往会草草带过控制器的设计过程，但这里的内容却详尽地阐述了线性化反馈、PID控制器的设计原理及其局限性，并过渡到了更鲁棒的非线性控制策略，比如反步法（Backstepping）的思想介绍。虽然书中没有花费大量篇幅在数值模拟和代码实现上，但它提供的理论框架是如此清晰，以至于读者在面对具体任务时，能够迅速地从理论推导出合适的控制律。我特别喜欢作者在讨论鲁棒性时，对外界干扰模型和模型不确定性处理的探讨，这使得书中的理论不仅仅停留在理想状态下，而是具备了面对真实世界挑战的潜力。对于希望从事先进机器人路径跟踪和轨迹跟踪研究的人员来说，这本书是不可或缺的理论基石。
评分可惜这课没上成 因为就4个人选...
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