智能機(jī)器人與運動控制 王景川 張晗 余洪山 陳衛(wèi)東
定 價:58 元
- 作者:王景川 張晗 余洪山 陳衛(wèi)東
- 出版時間:2025/3/1
- ISBN:9787111776697
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP242.6
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
本書以講授“運動控制及其在智能機(jī)器人方面的應(yīng)用”為目標(biāo),分為3部分,共9章內(nèi)容。首先闡述運動控制系統(tǒng)的構(gòu)成、直流電機(jī)的建模與辨識方法,在此基礎(chǔ)上介紹以線性二次型最優(yōu)控制為主的電機(jī)控制方法,并進(jìn)一步以雙輪差速和阿克曼運動學(xué)模型的移動機(jī)器人為例,介紹多電機(jī)協(xié)同的建模、感知、規(guī)劃與控制技術(shù)。同時,本書還非常注重實踐,內(nèi)容涵蓋了如何通過微控制器實驗進(jìn)行電機(jī)參數(shù)辨識、實現(xiàn)電機(jī)反饋信息的讀取,以及電機(jī)的速度、位置控制,也闡述了如何在ROS下實現(xiàn)智能機(jī)器人的基本定位、SLAM、規(guī)劃與控制等。
本書可作為高等院校自動化、機(jī)器人工程等相關(guān)專業(yè)的本科生教材,也可作為機(jī)器人領(lǐng)域的從業(yè)人員的入門參考用書。
本書配有以下教學(xué)資源:ppt課件、教學(xué)大綱、教學(xué)視頻、源代碼等,歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載相關(guān)資料,或發(fā)郵件至jinacmp@163.com索取。
本書遵循教指委相關(guān)指導(dǎo)文件和高等院校學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律編寫而成。踐行四新理念,融入思政元素,注重理論與實踐相結(jié)合。
本書講什么這是一本介紹智能機(jī)器人與運動控制的書。隨著社會的發(fā)展,機(jī)器人在生活中也變得越來越普遍,不僅是工廠流水線上的工業(yè)機(jī)械臂,如無人駕駛汽車、無人物流配送車之類的機(jī)器人也逐漸走入千家萬戶。而這些智能機(jī)器人技術(shù)背后的基石正是運動控制。
運動控制是一類自動化技術(shù),是指讓系統(tǒng)中的可動部分按預(yù)期的目標(biāo)受控運行的技術(shù)。這里的“可動部分”可以是電機(jī)、液壓泵等驅(qū)動單元,也可以是機(jī)器人本身。具體地說,對于電機(jī)、液壓泵等驅(qū)動單元而言,通常的運動控制目標(biāo)是使其按照預(yù)期的力(力矩)、速度運行,或者使其達(dá)到期望的位置;而對于機(jī)器人而言,其運動控制的目標(biāo)通常是跟蹤預(yù)設(shè)的軌跡,或者使機(jī)器人到達(dá)指定的位置。由于機(jī)器人通常是由多個電機(jī)、液壓泵等驅(qū)動單元共同組成的,因此單個電機(jī)、液壓泵等驅(qū)動單元的運動控制是機(jī)器人整體運動控制的基礎(chǔ)。直流電機(jī)是當(dāng)前機(jī)器人系統(tǒng)中最常用的驅(qū)動單元,因此本書將以直流電機(jī)為例,講述運動控制技術(shù)。本書首先講述單電機(jī)的運動控制技術(shù),隨后逐步擴(kuò)展到多電機(jī)的協(xié)同運動控制技術(shù),即智能機(jī)器人的運動控制技術(shù)。由于無人駕駛汽車、無人物流配送車等的興起,智能移動機(jī)器人已成為智能制造中不可忽視的重要組成部分,也鑒于已有許多介紹機(jī)械臂的教材,因此本書將以智能移動機(jī)器人為例,著重介紹多電機(jī)系統(tǒng)運動控制技術(shù)。
從基本的自動控制原理中可知,為了實現(xiàn)對一個控制對象的自動控制,一般首先需要控制對象的模型(無模型控制不在此列)。對于控制器來說,控制對象的模型非常重要,因為控制對象的模型是用來描述“這些控制量輸入系統(tǒng)后,系統(tǒng)的狀態(tài)(輸出)會相應(yīng)發(fā)生什么改變”的;因此,通過控制對象的模型,才能知道“為了使系統(tǒng)的狀態(tài)(輸出)達(dá)到期望值,需要的控制量應(yīng)該是什么”。在實際工程中,一個準(zhǔn)確的控制對象的模型可以使控制器設(shè)計變得非常簡單。然而,如何獲得控制對象的模型呢?一般的做法是,設(shè)計特定的實驗,通過輸入特定的控制信號來激勵控制對象、采集控制對象的輸出,并依據(jù)該輸入-輸出信號來估計控制對象的模型,這一過程被稱為系統(tǒng)辨識(System Identification)。鑒于“建立準(zhǔn)確的控制對象模型”對于運動控制的重要性,本書將以直流電機(jī)和移動機(jī)器人為例,介紹運動控制系統(tǒng)的控制對象的建模方法,為之后的控制器設(shè)計打下基礎(chǔ)。
對于一個運動控制系統(tǒng)來說,若要實現(xiàn)自動控制,在獲得了控制對象的模型后,還需要感知模塊,用于提供閉環(huán)控制所需的反饋信號。因此,本書將以單直流電機(jī)系統(tǒng)和智能移動機(jī)器人為例,介紹其感知模塊。具體地,對于單直流電機(jī)系統(tǒng),將介紹其反饋傳感器與信號;對于智能移動機(jī)器人,將介紹其常用的傳感器以及基本的定位算法。
在建立控制對象的模型和反饋通道后,本書將以單直流電機(jī)為例,介紹其控制方法。鑒于已經(jīng)獲得了具體的控制對象的模型,因此本書不再采用傳統(tǒng)的PID控制,而著重介紹線性二次型最優(yōu)控制的方法。這種方法相比于無模型的PID控制而言,通常具有更好的控制性能。
本書除了詳細(xì)介紹運動控制技術(shù)的建模、感知與控制理論外,還非常重視實踐。本書不僅會逐步介紹如何為控制對象建立模型、如何通過單片機(jī)實現(xiàn)單直流電機(jī)反饋信息的讀取與控制,還將介紹如何在ROS中實現(xiàn)智能機(jī)器人的基本定位、SLAM、規(guī)劃與控制,使讀者逐步了解ROS這一當(dāng)前被機(jī)器人界廣泛使用的架構(gòu)。
如何使用本書每個算法的背后均有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)原理進(jìn)行支撐,因此為了講清楚這些算法,本書不可避免地將涉及一些“枯燥無味”的數(shù)學(xué)知識。然而,鑒于本書面向的讀者是工科專業(yè)的學(xué)生,因此會盡可能地把這些數(shù)學(xué)知識結(jié)合實際的運動控制系統(tǒng)進(jìn)行講述。
本書分為3部分:第1部分為電機(jī)運動控制技術(shù),具體包括:1)電機(jī)的種類和一個單電機(jī)運動控制系統(tǒng)的構(gòu)成。
2)由于直流電機(jī)是智能機(jī)器人上最常用的電機(jī),因此將介紹直流電機(jī)拖動的電氣與力學(xué)模型,建立其狀態(tài)空間模型。
3)基于直流電機(jī)的狀態(tài)空間模型,將介紹如何設(shè)計實驗對直流電機(jī)拖動的電氣與力學(xué)模型中的待定參數(shù)開展辨識以及其背后的辨識原理。
4)基于辨識得到的直流電機(jī)拖動的電氣與力學(xué)模型,將介紹直流電機(jī)的線性二次型最優(yōu)控制方法。
第2部分為多電機(jī)協(xié)同控制技術(shù),具體包括:1)移動機(jī)器人的運動學(xué)模型及其模型辨識方法。
2)移動機(jī)器人的感知方法,包括其常用傳感器與基本的定位方法。
3)移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃與軌跡跟蹤。
第3部分為運動控制實踐,具體包括:1)如何基于STM32實現(xiàn)第1部分講述的直流電機(jī)的反饋控制,包括直流電機(jī)的運動控制系統(tǒng)搭建、系統(tǒng)辨識與控制。
2)介紹如何使用當(dāng)今科研界廣泛使用的ROS和Gazebo架構(gòu)與仿真軟件。
3)如何在ROS中實現(xiàn)移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃與軌跡跟蹤。
本書的使用需要有一定的基礎(chǔ),因此建議讀者在閱讀本書之前,需具備以下知識:1)高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論和一定程度的數(shù)理統(tǒng)計知識。這些知識大部分讀者在本科低年級時應(yīng)當(dāng)均有涉獵,如果讀者對已學(xué)過知識的記憶已經(jīng)模糊,請不要慌張,本書中依舊會在適當(dāng)?shù)臅r候結(jié)合實際案
高等院校教師
前言
第1部分 電機(jī)運動控制技術(shù)
第1章 運動控制系統(tǒng)構(gòu)成與電機(jī)的種類 2
1.1 運動控制系統(tǒng)構(gòu)成 2
1.2 電機(jī)分類概述 4
1.3 減速與傳動器件 6
1.3.1 減速方式 6
1.3.2 傳動器件 9
1.4 運動檢測傳感器 12
1.4.1 絕對式測量傳感器 13
1.4.2 增量式測量傳感器 15
1.4.3 速度感知傳感器 17
本章小結(jié) 19
第2章 直流電機(jī)拖動的電氣與力學(xué)模型 20
2.1 直流電機(jī)拖動的電氣模型 20
2.1.1 直流電機(jī)的結(jié)構(gòu)模型 20
2.1.2 直流電機(jī)的穩(wěn)態(tài)特性 22
2.1.3 直流電機(jī)的調(diào)速機(jī)理 24
2.1.4 直流PWM調(diào)速系統(tǒng) 26
2.1.5 閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng) 29
2.2 直流電機(jī)拖動的力學(xué)模型 34
2.2.1 簡單直流電機(jī)的動力學(xué)模型 34
2.2.2 轉(zhuǎn)動慣量 36
2.3 直流電機(jī)拖動的狀態(tài)空間模型 38
本章小結(jié) 39
第3章 直流電機(jī)拖動的電氣與力學(xué)模型辨識 40
3.1 不確定性來源 40
3.1.1 過程噪聲 40
3.1.2 觀測噪聲 40
3.1.3 濾波算法理論基礎(chǔ) 41
3.2 轉(zhuǎn)動慣量的實驗測定 51
3.3 與R的實驗測定 53
3.4 預(yù)報誤差極小化 53
3.4.1 直流電機(jī)的新息形式(Innovation form) 53
3.4.2 參數(shù)估計 56
3.4.3 預(yù)報誤差極小化的最小二乘實現(xiàn) 58
3.4.4 統(tǒng)計一致性 59
3.4.5 預(yù)報誤差極小化辨識的Matlab實現(xiàn) 60
3.5 子空間辨識法 64
3.5.1 N4SID算法 64
3.5.2 系統(tǒng)描述矩陣的構(gòu)建 64
3.5.3 數(shù)據(jù)矩陣的構(gòu)建 65
3.5.4 正交投影 66
3.5.5 N4SID確定系統(tǒng)子空間辨識 66
3.5.6 N4SID隨機(jī)系統(tǒng)子空間辨識 68
3.5.7 子空間辨識法的Matlab實現(xiàn) 69
本章小結(jié) 70
第4章 直流電機(jī)的控制方法 71
4.1 線性二次型最優(yōu)控制 71
4.1.1 有限時域線性二次型最優(yōu)控制 72
4.1.2 無限時域線性二次型最優(yōu)控制 76
4.1.3 有限時域含噪聲線性二次型最優(yōu)控制 77
4.1.4 無限時域含噪聲線性二次型最優(yōu)控制 80
4.2 直流電機(jī)的控制問題 82
4.2.1 直流電機(jī)的位置控制 82
4.2.2 直流電機(jī)的位置跟蹤 86
4.2.3 直流電機(jī)的速度跟蹤 87
4.2.4 負(fù)載直流電機(jī)的速度跟蹤 90
本章小結(jié) 92
第2部分 多電機(jī)協(xié)同控制技術(shù)
第5章 移動機(jī)器人運動學(xué)模型與模型辨識 94
5.1 雙輪差速機(jī)器人運動學(xué)模型 94
5.2 阿克曼轉(zhuǎn)向機(jī)器人運動學(xué)模型 98
5.3 雙輪差速機(jī)器人運動學(xué)模型辨識(里程計標(biāo)定) 102
本章小結(jié) 109
第6章 移動機(jī)器人感知 110
6.1 常用傳感器簡介 110
6.1.1 超聲波傳感器 110
6.1.2 激光雷達(dá) 111
6.2 移動機(jī)器人定位 116
6.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器 116
6.2.2 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的定位 119
本章小結(jié) 124
第7章 移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃與軌跡跟蹤 125
7.1 移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃 125
7.1.1 傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法 125
7.1.2 智能路徑規(guī)劃算法 128
7.2 移動機(jī)器人的軌跡生成和跟蹤 130
7.2.1 移動機(jī)器人的軌跡生成 131
7.2.2 移動機(jī)器人軌跡跟蹤 135
本章小結(jié) 137
第3部分 運動控制實踐
第8章 基于STM32的直流電機(jī)控制實現(xiàn) 139
8.1 電機(jī)辨識與控制系統(tǒng)介紹 139
8.1.1 中斷中如何實現(xiàn)編碼器采樣 141
8.1.2 中斷中如何實現(xiàn)PWM輸出 144
8.2 電機(jī)參數(shù)辨識實踐 147
8.2.1 測定轉(zhuǎn)動慣量 147
8.2.2 測定與R 148
8.2.3 電機(jī)參數(shù)辨識 148
8.3 電機(jī)控制實踐 151
8.3.1 電機(jī)的位置控制與跟蹤實踐 151
8.3.2 電機(jī)的速度控制與跟蹤實踐 153
本章小結(jié) 156
第9章 智能移動機(jī)器人運動控制實踐 157
9.1 ROS與Gazebo仿真環(huán)境簡介 157
9.2 ROS下的運動控制實踐 159
9.2.1 turtlesim功能包 159
9.2.2 控制小海龜運動 160
9.2.3 創(chuàng)建工作空間 161
9.2.4 小海龜例程中的Publisher與Subscriber 164
9.3 移動機(jī)器人定位實踐 168
9.3.1 卡爾曼濾波器的Python實現(xiàn) 168
9.3.2 移動機(jī)器人觀測模型 176
9.3.3 基本機(jī)器人移動 180
9.3.4 基本機(jī)器人定位 184
9.3.5 Gazebo的顏色識別 189
9.3.6 移動機(jī)器人SLAM實現(xiàn) 193
9.4 移動機(jī)器人路徑規(guī)劃實踐 203
9.4.1 基于傳統(tǒng)算法的路徑規(guī)劃實踐 204
9.4.2 基于智能算法的路徑規(guī)劃實踐 213
9.5 移動機(jī)器人軌跡跟蹤實踐 221
本章小結(jié) 227
參考文獻(xiàn) 229