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113千字 字数
2021-08-01 发行日期
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主编推荐语

本书主要介绍了设计移动机器人的不同工具和方法。

内容简介

本书主要内容包括三维建模、反馈线性化、无模型控制、导引、实时定位、辨识、卡尔曼滤波器和贝叶斯滤波器等，涵盖执行器、传感器、导航和控制理论等方面。相比上一版，本版新增了贝叶斯滤波器的内容，在线性和高斯情况下，贝叶斯滤波等价于卡尔曼滤波，了解贝叶斯滤波有助于你更好地学习卡尔曼滤波。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 前言
  • 第1章 三维建模
  • 1.1 旋转矩阵
  • 1.1.1 定义
  • 1.1.2 李群
  • 1.1.3 李代数
  • 1.1.4 旋转向量
  • 1.1.5 伴随矩阵
  • 1.1.6 罗德里格斯旋转公式
  • 1.1.7 坐标系变换
  • 1.2 欧拉角
  • 1.2.1 定义
  • 1.2.2 运动欧拉矩阵的旋转向量
  • 1.3 惯性单元
  • 1.4 动力学建模
  • 1.4.1 原理
  • 1.4.2 四旋翼建模
  • 1.5 习题
  • 1.6 习题参考答案
  • 第2章 反馈线性化
  • 2.1 控制一个积分链
  • 2.1.1 比例–微分控制器
  • 2.1.2 比例–积分–微分控制器
  • 2.2 引例
  • 2.3 反馈线性化方法的原理
  • 2.3.1 原理
  • 2.3.2 相对次数
  • 2.3.3 微分延迟矩阵
  • 2.3.4 奇异点
  • 2.4 二轮车
  • 2.4.1 一阶模型
  • 2.4.2 二阶模型
  • 2.5 控制三轮车
  • 2.5.1 速度和转向模型
  • 2.5.2 位置控制
  • 2.5.3 选择另一个输出
  • 2.6 帆船
  • 2.6.1 极坐标曲线
  • 2.6.2 微分延迟
  • 2.6.3 反馈线性化方法
  • 2.6.4 极坐标曲线控制
  • 2.7 滑动模态
  • 2.8 运动学模型和动力学模型
  • 2.8.1 原理
  • 2.8.2 倒立摆系统
  • 2.8.3 伺服电动机
  • 2.9 习题
  • 2.10 习题参考答案
  • 第3章 无模型控制
  • 3.1 无人车的无模型控制
  • 3.1.1 方向和速度的比例控制器
  • 3.1.2 方向的比例–微分控制器
  • 3.2 雪橇车
  • 3.2.1 模型
  • 3.2.2 正弦驱动控制
  • 3.2.3 最大推力控制
  • 3.2.4 快速动态特性的简化
  • 3.3 帆船
  • 3.3.1 问题
  • 3.3.2 控制器
  • 3.3.3 导航
  • 3.3.4 实验
  • 3.4 习题
  • 3.5 习题参考答案
  • 第4章 导引
  • 4.1 球面上的导引
  • 4.2 路径规划
  • 4.2.1 简单示例
  • 4.2.2 贝塞尔多项式
  • 4.3 维诺图
  • 4.4 人工势场法
  • 4.5 习题
  • 4.6 习题参考答案
  • 第5章 实时定位
  • 5.1 传感器
  • 5.2 测角定位
  • 5.2.1 问题描述
  • 5.2.2 内接角
  • 5.2.3 平面机器人的静态三角测量
  • 5.2.4 动态三角测量
  • 5.3 多点定位
  • 5.4 习题
  • 5.5 习题参考答案
  • 第6章 辨识
  • 6.1 二次函数
  • 6.1.1 定义
  • 6.1.2 二次型的导数
  • 6.1.3 二次函数的特征值
  • 6.1.4 二次函数的最小化
  • 6.2 最小二乘法
  • 6.2.1 线性情形
  • 6.2.2 非线性情形
  • 6.3 习题
  • 6.4 习题参考答案
  • 第7章 卡尔曼滤波器
  • 7.1 协方差矩阵
  • 7.1.1 定义和解释
  • 7.1.2 性质
  • 7.1.3 置信椭圆
  • 7.1.4 生成高斯随机向量
  • 7.2 无偏正交估计器
  • 7.3 线性估计的应用
  • 7.4 卡尔曼滤波器
  • 7.5 卡布滤波器
  • 7.6 扩展卡尔曼滤波器
  • 7.7 习题
  • 7.8 习题参考答案
  • 第8章 贝叶斯滤波器
  • 8.1 引言
  • 8.2 概率的基本概念
  • 8.3 贝叶斯滤波器
  • 8.4 贝叶斯平滑器
  • 8.5 卡尔曼平滑器
  • 8.5.1 卡尔曼平滑器的方程
  • 8.5.2 实现
  • 8.6 习题
  • 8.7 习题参考答案
  • 参考文献
  • 索引
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出版方

机械工业出版社有限公司

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