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出版者:

作者:Halderman, James D.

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:

价格:960.00元

装帧:

isbn号码:9780132384872

丛书系列:

图书标签:

• 車輛动力学
• 汽车
• Automotive Engineering
• Chassis
• Vehicle Dynamics
• Suspension Systems
• Braking Systems
• Steering Systems
• Automotive Technology
• Automotive Mechanics
• Vehicle Design
• Automotive Safety

《工业机器人的运动控制与仿真》 概述 本书深入探讨了工业机器人运动控制的核心理论与实践技术，旨在为读者提供一个全面、系统的学习框架。从基础的机器人学原理出发，逐步深入到复杂的路径规划、轨迹生成、动力学建模以及先进的伺服控制策略。本书的重点在于将理论知识与实际工程应用相结合，通过详细的算法解析、仿真实例以及对常见挑战的分析，帮助读者掌握工业机器人精准、高效、安全运动的关键技术。 第一章：机器人学基础与运动学模型 本章为读者构建工业机器人运动控制的理论基石。首先，将回顾机器人学的基本概念，包括机器人坐标系、关节类型（旋转关节、移动关节）以及常见的机器人构型（如SCARA、Delta、六轴关节机器人等）。随后，将详细讲解机器人正向运动学和逆向运动学。正向运动学是根据关节变量计算末端执行器的位姿（位置和姿态），我们将使用D-H（Denavit-Hartenberg）参数法进行详细推导，并分析不同构型机器人的运动学方程。逆向运动学则是在已知末端执行器位姿的情况下，求解所需的关节变量，这是机器人路径规划与轨迹执行的关键。本章将介绍解析法（如雅可比矩阵法）和数值法（如牛顿-拉夫逊法）来解决逆运动学问题，并讨论其优缺点及适用场景。此外，还将涉及机器人工作空间的概念，理解机器人能够达到的运动范围对于任务规划至关重要。 第二章：机器人动力学建模 动力学是实现机器人精确控制的另一重要环节。本章将聚焦于工业机器人的动力学建模，重点介绍如何描述机器人运动过程中涉及的惯性力、科里奥利力、离心力以及重力。我们将详细介绍两种主流的动力学建模方法：拉格朗日-欧拉（Lagrangian-Euler）法和牛顿-欧拉（Newton-Euler）法。拉格朗日-欧拉法基于能量原理，能够系统地推导出完整的动力学方程，揭示关节力矩与关节加速度、速度、位置之间的关系。牛顿-欧拉法则从力的角度出发，通过对每个连杆进行受力分析，迭代计算关节力矩，效率更高。本章将通过具体的机器人模型，对这两种方法的推导过程进行详尽演示，并对比分析它们的计算复杂度和适用性。理解动力学模型对于设计高性能的控制器，补偿机器人自身的惯性、摩擦等非线性因素至关重要。 第三章：轨迹规划与生成 精确的轨迹规划是实现机器人流畅、高效运动的前提。本章将深入探讨工业机器人的轨迹规划技术。首先，我们将介绍点到点的路径规划，包括直线插补、圆弧插补等基本运动模式。接着，将重点讲解多项式轨迹生成技术，如三次多项式、五次多项式轨迹，分析如何通过设定起点、终点以及相应的速度、加速度约束来生成平滑、连续的关节轨迹。本章还将引入更高级的轨迹规划方法，如基于优化的轨迹规划，考虑避障、能量消耗等因素，以获得最优的运动路径。同时，我们也将讨论实时轨迹生成技术，如何在机器人运行时动态地调整和生成轨迹，以适应不确定的环境变化。 第四章：机器人运动控制策略 本章是本书的核心内容之一，详细阐述了工业机器人运动控制的各种策略。我们将从基本的PID（比例-积分-微分）控制器入手，分析其在机器人关节控制中的应用，并讨论其局限性。随后，将深入介绍基于模型的先进控制方法。其中包括： 反馈线性化控制： 利用已知的机器人动力学模型，将非线性的机器人系统转化为线性的等效系统，从而可以采用线性控制器进行控制。本章将详细推导反馈线性化控制器的设计过程。 阻抗控制与导纳控制： 针对机器人与环境交互的场景，介绍阻抗控制和导纳控制。阻抗控制的目标是让机器人在与环境接触时表现出特定的阻抗特性（力与位移的关系），而导纳控制则关注力与速度的关系。这两种控制方法对于执行诸如装配、打磨等需要与物理世界进行柔顺交互的任务至关重要。 自适应控制与鲁棒控制： 讨论在模型不确定或存在外部扰动时，如何设计自适应控制器和鲁棒控制器，以保证机器人系统的稳定性和性能。 本章将通过大量仿真和实例，说明各种控制策略的设计原理、实现方法以及在实际应用中的效果。 第五章：伺服驱动与传感器技术 精准的运动控制离不开高性能的伺服驱动系统和可靠的传感器反馈。本章将介绍与机器人运动控制紧密相关的伺服驱动技术和常用传感器。我们将探讨伺服电机（如直流无刷电机、步进电机）的工作原理、选型要点以及伺服驱动器的基本构成。此外，还将详细介绍用于测量关节位置和速度的编码器（如绝对编码器、增量编码器）以及用于测量关节力矩的传感器（如测力矩传感器、电流传感器）。本章还将简要介绍视觉传感器（如摄像头）和力觉传感器在机器人闭环控制中的作用，说明它们如何为机器人提供环境信息或触觉感知，从而实现更高级的控制功能。 第六章：机器人仿真与验证 仿真在机器人开发过程中扮演着至关重要的角色。本章将介绍如何利用主流的机器人仿真软件（如ROS/Gazebo、V-REP/CoppeliaSim、MATLAB/Simulink Robotics System Toolbox等）对机器人运动进行建模、仿真和验证。我们将详细演示如何在仿真环境中创建机器人模型，编写运动控制算法，并进行轨迹跟踪、避障等任务的仿真实验。通过仿真，可以有效地调试控制算法、优化参数、验证设计思路，从而大大降低实际硬件开发的风险和成本。本章还将讨论仿真结果与实际机器人性能之间的差异，以及如何利用仿真结果指导实际系统的调优。 第七章：常见问题与挑战 在工业机器人运动控制的实践中，会遇到各种各样的问题。本章将分析一些常见挑战，例如： 建模误差与参数不确定性： 机器人实际参数与模型参数的偏差，以及外部环境变化（如负载变化）对控制性能的影响。 关节摩擦与背隙： 机器人关节中的摩擦和机械间隙带来的非线性效应，以及如何通过控制策略进行补偿。 奇异点处理： 机器人运动学矩阵的奇异点是其运动学分析中的难点，本章将讨论如何识别和处理奇异点，以避免控制失效。 实时性与计算复杂度： 在线计算和控制对计算资源的要求，以及如何平衡算法的性能和计算效率。 安全约束： 确保机器人运动过程中的安全性，包括碰撞检测、速度限制和安全区域划定。 本章将结合实际案例，提出解决这些问题的思路和方法，帮助读者更好地应对工程实践中的挑战。 结论 《工业机器人的运动控制与仿真》提供了一个集理论、方法、仿真和实践于一体的全面学习平台。通过对本书的学习，读者将能够深入理解工业机器人运动控制的底层原理，掌握从动力学建模到先进控制策略的各项技术，并具备利用仿真工具进行机器人系统设计和验证的能力。本书不仅适用于机器人工程专业的学生和研究人员，也为工业机器人工程师在实际应用中解决复杂问题提供宝贵的指导。

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