Informatics in Control Automation and Robotics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cetto, Juan Andrade (EDT)/ Ferrier, Jean-Louis (EDT)/ Filipe, Joaquim (EDT)

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:

价格:1126.00元

装帧:

isbn号码:9783540791416

丛书系列:

图书标签:

• Informatics
• Control Automation
• Robotics
• Artificial Intelligence
• Systems Engineering
• Cybernetics
• Automation
• Control Systems
• Robotics
• Industrial Automation

《信息、控制、自动化与机器人技术中的前沿进展》 本书聚焦于信息科学、控制理论、自动化工程以及机器人技术交叉领域的最新研究成果与发展趋势，旨在为该领域的科研人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识平台。 本书汇集了全球顶尖学者和行业专家的智慧结晶，内容涵盖了从基础理论的突破到复杂系统实际应用的广泛议题。我们避开了对已知或已成熟技术的简单罗列，而是将重点放在了当前研究热点和未来技术方向的探索上，力求展现该领域蓬勃发展的生命力与巨大的潜力。 --- 第一部分：信息科学与复杂系统建模 本部分深入探讨了信息获取、处理与决策制定的前沿方法，特别关注于如何在高动态、高不确定性的环境中构建精确、鲁棒的模型。 第一章：大数据驱动的系统辨识与状态估计 本章首先回顾了传统系统辨识方法的局限性，随后重点阐述了如何利用海量、异构数据流（如物联网传感器数据、历史运行记录）进行复杂系统的非线性辨识。引入了基于深度学习（如长短期记忆网络LSTM、图神经网络GNN）的辨识框架，用以捕捉传统参数模型难以描述的时变特性和高维依赖关系。特别讨论了在数据稀疏或噪声干扰严重的场景下，如何运用贝叶斯方法和卡尔曼滤波的先进变体（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF、粒子滤波PF）实现高精度的状态估计，为后续的控制设计奠定基础。 第二章：信息融合与不确定性量化 在现代工程实践中，信息往往来自于不同模态的传感器（视觉、雷达、激光雷达、惯性测量单元）。本章详细分析了多源异构信息的有效融合策略，超越了简单的加权平均，探讨了基于证据理论（Dempster-Shafer理论）和模糊逻辑的语义级融合技术。更重要的是，本章强调了不确定性量化（UQ）在可靠性工程中的核心地位。我们展示了如何利用概率有界模型（POMs）和随机过程理论，量化模型误差、量测噪声以及环境扰动对系统性能的影响，并提供了将UQ结果直接反馈至控制策略设计的方法。 第三章：数字孪生与虚拟仿真环境构建 本章聚焦于如何构建高保真、可交互的数字孪生体（Digital Twin）。内容包括物理模型的精确离散化、与实时数据流的双向通信机制，以及在云端/边缘侧部署的架构设计。特别关注于如何利用高性能计算平台和GPU加速技术，实现复杂物理过程（如流体力学、热力学、电磁学）的实时仿真，为远程监控、预测性维护和虚拟调试提供支撑。 --- 第二部分：先进控制理论与智能决策 本部分致力于探索超越经典PID和LQR控制的新一代控制范式，特别关注于如何将人工智能的强大学习能力融入到控制回路中，以应对前所未有的系统复杂性。 第四章：模型预测控制（MPC）的鲁棒性与优化算法 MPC作为一种领先的实时优化控制方法，其计算负担和对模型精度的依赖性是实际应用中的主要瓶颈。本章首先深入剖析了在线二次规划（QP）和半定规划（SDP）求解器的最新发展，旨在缩短控制周期。随后，重点讨论了鲁棒MPC（RMPC）的设计，包括基于多面体约束和场景分析的鲁棒性保证方法。同时，也探讨了如何将强化学习与MPC相结合，以学习适应性强的模型参数或在线调整约束条件，实现更优的性能与安全平衡。 第五章：基于强化学习的自适应与学习型控制 本章详细阐述了深度强化学习（DRL）在复杂系统控制中的应用潜力。内容覆盖了从基础的DQN、A2C到更先进的策略梯度方法（如PPO、SAC）。重点在于如何解决DRL应用于物理系统时面临的安全约束、数据效率低和泛化能力差三大挑战。我们提出了在安全受限环境中进行安全探索（Safe Exploration）的策略，如引入“安全屏障函数”和“风险敏感型奖励函数”，确保学习过程的稳定性。此外，还探讨了离线学习（Offline RL）在机器人操作和路径规划中的前沿应用。 第六章：非线性控制与复杂网络化系统 本章处理具有强耦合、时滞或延迟特性的非线性系统。内容包括基于滑模控制（SMC）的改进版本，以解决传统SMC的抖振问题，例如引入神经网络进行光滑切换或使用模糊逻辑自适应切换增益。对于网络化控制系统，本章分析了信息传输延迟、丢包和网络攻击对闭环稳定性的影响，并提出了基于Lyapunov-Krasovskii泛函的时滞系统稳定性分析方法和抗攻击的冗余控制策略。 --- 第三部分：机器人技术与自主系统集成 本部分关注于将信息和控制理论应用于实体系统，特别是自主移动机器人、操作臂以及人机协作领域的前沿技术。 第七章：高精度、高动态的机器人运动规划 本章超越了传统的基于采样的规划器（如PRM, RRT），重点介绍了快速、实时的运动规划方法。内容包括基于势场法与优化理论相结合的混合规划方法，特别是在动态障碍物环境下的轨迹生成。深入探讨了基于深度学习的运动原语（Motion Primitives）学习，使机器人能够快速适应新的任务和环境。同时，详细分析了机器人在高速运动中如何处理接触力矩和摩擦约束的平滑轨迹优化问题。 第八章：感知驱动的机器人操作与抓取 本章聚焦于机器人如何从复杂环境中可靠地感知对象并执行操作。详细介绍了基于事件相机的实时运动估计，以及3D点云数据（LiDAR/深度相机）的语义分割与物体姿态估计。在抓取策略方面，本章探讨了利用深度学习预测最佳抓取位点和抓取力矩的方法，特别是针对柔性物体（Deformable Objects）和非结构化环境下的鲁棒抓取解决方案。还涉及了触觉反馈（Haptic Feedback）在精细操作中的集成应用。 第九章：人机协作机器人（Cobots）的安全与意图理解 本章探讨了下一代工厂和协作环境中的核心技术：Cobots。核心议题在于如何量化和保证人机协作中的安全性。内容包括基于视觉和姿态估计的人类意图预测模型，以及如何使机器人能够实时调整其速度和轨迹以适应人类的操作节奏。本章也讨论了基于共享控制框架（Shared Control Framework）的设计，允许人类操作员和机器人控制器在不同层面上进行意图切换和权限分配，从而实现高效且无缝的协作。 --- 本书的特点在于其跨学科的深度融合。 它不仅提供了理论上的严格推导，更通过详实的案例研究展示了这些前沿技术在能源系统优化、智能制造、医疗机器人以及自动驾驶等关键领域的实际落地潜力。读者将在阅读过程中，构建起一个从基础信息处理到复杂系统自主控制的完整知识体系，为应对未来工程挑战做好准备。

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