《机器人控制技术》求取 ⇩

前言1

第1章 绪论1

1.1 机器人技术的发展1

1.1.1 机器人的定义1

《电气自动化新技术丛书》序言1

1.1.2 机器人发展史2

1.1.3 机器人技术展望3

1.2 机器人的结构与分类8

1.2.1 机器人系统结构8

1.2.2 机器人的几何模型9

1.2.3 机器人的分类9

1.3 对机器人控制的基本要求14

第2章 位置与姿态描述和空间变换16

2.1 机器人位置与姿态的描述16

2.2.2 齐次变换18

2.2 坐标变换18

2.2.1 齐次坐标18

2.3 齐次变换的几何意义30

2.3.1 变换矩阵的块分解及其几何意义31

2.3.2 方向余弦阵的几个性质32

第3章 机器人运动学34

3.1 机器人正向运动学34

3.1.1 机器人坐标系的建立方法34

3.1.2 机器人正向运动学的解43

3.2 机器人逆向运动学49

3.2.1 逆向运动学问题的多解性与可解性50

3.2.2 解析法求解逆向运动学问题51

3.2.3 求解逆向运动学问题小结61

3.3 机器人运动学仿真63

3.4.1 雅可比矩阵的定义65

3.4 机器人的雅可比矩阵65

3.4.2 雅可比矩阵的求法67

3.4.3 雅可比矩阵的逆76

3.5 雅可比矩阵的应用77

3.5.1 分离速度控制77

3.5.2 雅可比矩阵在静力分析中的应用78

第4章 机器人动力学81

4.1 概述81

4.2 达朗伯原理和虚位移原理82

4.2.1 达朗伯原理82

4.2.2 虚位移原理83

4.3 拉格朗日方程92

4.3.1 动力学普遍方程92

4.3.2 拉格朗日方程93

4.4 一个简单例子98

4.5 机器人的动力学方程104

第5章 机器人传感器117

5.1 机器人传感器的选择要求117

5.1.1 对机器人传感器的要求117

5.1.2 传感器的评价和选择123

5.2 位置传感器127

5.3 速度传感器133

5.3.1 模拟式速度传感器133

5.3.2 数字式速度传感器134

5.4 力与力矩传感器136

5.5 接近觉传感器147

5.6 触觉传感器152

5.7 传感器输出信号的处理160

5.7.1 输出形式的转换160

5.7.2 输出的解调、标定和线性化161

6.1 对机器人驱动装置的要求163

第6章 机器人驱动技术163

6.2 液压驱动164

6.2.1 直线液压缸165

6.2.2 旋转执行元件165

6.2.3 电液伺服阀166

6.2.4 闭环伺服控制168

6.2.5 对液压机器人示教168

6.2.6 液压动力源169

6.2.7 液压驱动的优缺点170

6.3 气压驱动170

6.4 电气驱动系统中执行机构的功率确定方法172

6.4.1 基于负载所需功率的估算172

6.4.2 计算所需最大的功率173

6.5.1 步进电动机177

6.5 机器人中的驱动电动机177

6.5.2 步进电动机的微步驱动(细分原理)181

6.5.3 直流伺服电动机183

6.5.4 无刷电动机185

6.6 电动机驱动方法概述190

6.6.1 步进电动机驱动190

6.6.2 直流伺服电动机驱动192

6.6.3 无刷电动机驱动194

第7章 机器人位置控制技术199

7.1 基本直流伺服电动机的单关节控制199

7.2 基于交流伺服电动机(AC无刷电动机)的关节位置控制206

7.3 轨迹插补算法212

7.3.1 定时插补与定距插补213

7.3.2 直线插补算法215

7.3.3 圆弧插补216

8.1 力控制的原理221

第8章 力控制技术221

8.2 建立柔顺运动控制坐标系223

8.3 6自由度机器人力控制算法227

8.4 主从操作及双向力反馈控制229

8.4.1 主从遥控机器人系统的组成及分类230

8.4.2 Mm-Fn型及Mm-Mn型主从遥控系统工作原理232

第9章 机器人的视觉技术基础237

9.1 摄像机的几何模型及系统的校准237

9.2 CCD摄像机242

9.3 图像初级处理246

9.3.1 图像的分离算法247

9.3.2 图像的重心位置及惯性矩计算251

9.4 激光在机器人视觉中的应用253

9.4.1 点投式激光器应用253

9.4.2 线投式激光器应用255

10.1 概述257

第10章 机器人计算机控制系统257

10.2 机器人控制系统例259

第11章 近代控制技术在机器人中的应用264

11.1 机器人的自适应控制264

11.1.1 状态模型和主要结构265

11.1.2 模型参考自适应控制器的设计267

11.1.3 自校正自适应控制器的设计271

11.1.4 线性摄动自适应控制器274

11.2 滑模变结构控制276

11.2.1 滑模变结构基本控制理论276

11.2.2 应用举例279

11.3 机器人的人工神经网络控制280

11.3.1 神经网络的发展281

11.3.2 人工神经网络的基本原理与算法282

11.3.3 神经网络在机器人控制系统中的应用288

参考文献297