移动机器人原理与设计PDF电子书下载

第1章 三维建模 1

1.1旋转矩阵 1

1.1.1定义 1

1.1.2旋转向量 2

1.1.3伴随矩阵 3

1.1.4坐标系变换 4

1.2欧拉角 6

1.2.1定义 6

1.2.2欧拉矩阵的导数 7

1.2.3欧拉矩阵的旋转向量 7

1.3刚性机器人的运动学模型 8

1.4习题 11

1.5参考答案 20

第2章 反馈线性化 33

2.1控制积分链 33

2.1.1比例-微分控制器 33

2.1.2比例-积分-微分控制器 34

2.2引例 35

2.3方法的原理 36

2.3.1原理 36

2.3.2相对次数 37

2.3.3微分延迟矩阵 38

2.3.4奇异点 39

2.4二轮车 40

2.4.1一阶模型 40

2.4.2二阶模型 42

2.5控制三轮车 44

2.5.1速度和转向控制 44

2.5.2位置控制 45

2.5.3选择另一个输出 46

2.6帆船 46

2.6.1极坐标曲线 47

2.6.2微分延迟 48

2.6.3反馈线性化的方法 49

2.6.4极坐标曲线控制 51

2.7运动学模型和动力学模型 51

2.7.1原理 51

2.7.2倒立摆系统 52

2.7.3伺服电机 55

2.8习题 55

2.9参考答案 61

第3章 无模型控制 72

3.1无人车的无模型控制 72

3.1.1方向和速度的比例控制器 73

3.1.2方向的比例-微分控制器 74

3.2雪橇车 75

3.2.1模型 76

3.2.2正弦驱动控制 77

3.2.3最大推力控制 78

3.2.4快速动态特性的简化 79

3.3帆船 81

3.3.1问题 81

3.3.2控制器 82

3.3.3导航 87

3.3.4实验 87

3.4习题 89

3.5参考答案 95

第4章 导引 102

4.1球面上的导引 102

4.2路径规划 104

4.2.1简单示例 105

4.2.2贝塞尔多项式 105

4.3维诺图 107

4.4人工势场法 108

4.5习题 109

4.6参考答案 113

第5章 实时定位 123

5.1传感器 123

5.2测角定位 126

5.2.1问题描述 126

5.2.2内接角 127

5.2.3平面机器人的静态三角测量 128

5.2.4动态三角测量 128

5.3多点定位 130

5.4习题 131

5.5参考答案 134

第6章 辨识 142

6.1二次型函数 142

6.1.1定义 142

6.1.2二次型的导数 143

6.1.3二次型函数的特征值 143

6.1.4二次型函数的最小化 144

6.2最小二乘法 145

6.2.1线性情形 145

6.2.2非线性情形 146

6.3习题 147

6.4参考答案 149

第7章 卡尔曼滤波器 158

7.1协方差矩阵 158

7.1.1定义和解释 158

7.1.2性质 160

7.1.3置信椭圆 160

7.1.4生成高斯随机向量 162

7.2无偏正交估计 163

7.3线性估计的应用 166

7.4卡尔曼滤波器 167

7.5卡尔曼平滑器 169

7.6习题 170

7.7参考答案 184

参考文献 213

索引 215