機器人智能控制工程

內容概要

本書系統(tǒng)、深入地介紹了機器人系統(tǒng)的智能控制理論方法、算法及應用。全書共分九章，內容包括機器人的基本控制方法、機器人的姿態(tài)與運動控制、機器人模糊神經網絡控制、機器人小腦模型CMAC的智能控制、機器人模糊自適應控制、機器人力/位置跟蹤智能控制、機器人智能魯棒控制、移動機器人智能控制以及智能控制在水下機器人、視覺伺服機器人控制、智能移動機器人系統(tǒng)、多傳感器融合智能檢測機器人中的應用。本書內容新穎，注重理論與實際結合，理論闡述簡明清楚、深入淺出，算法推導嚴謹，力求使讀者能較快掌握和應用這門高新技術。
    本書可作為高等院校自動化、計算機、機械工程、系統(tǒng)工程、信息工程、電子信息工程等專業(yè)研究生和高年級本科生教材，也可作為工程技術人員和科研工作者的參考書。

書籍目錄

第1章 緒論  1.1 機器人的發(fā)展進程  1.2 機器人的定義  1.3 機器人的分類  1.4 機器人的動態(tài)控制問題  1.5 機器人的動態(tài)控制方法第2章 機器人的姿態(tài)與運動控制  2.1 剛體的位置和姿態(tài)描述  2.2 坐標變換  2.3 齊次坐標變換  2.4 機械手的運動學方程  2.5 機械手運動的速度分析  2.6 機械手的動力學方程  2.7 機器人的基本控制  2.8 機械手的力控制小結第3章 機器人的模糊神經網絡控制  3.1 機器人的模糊高斯基神經網絡控制  3.2 機器人的模糊B樣條基神經網絡控制  3.3 機器人的模糊小波神經網絡控制小結第4章 機器人的腦模型CMAC控制  4.1 CMAC技術  4.2 基于模糊CMAC的機器人控制  4.3 基于CMAC神經網絡的機器人最優(yōu)控制器  附錄4.3.A  附錄4.3.B小結第5章 機器人模糊自適應控制  5.1 機器人的遞歸模糊神經網絡控制  5.2 基于模糊補償器的機器人自適應控制  5.3 機器人的魯棒自學習模糊控制器設計  5.4 機器人模糊自校正控制第6章 機器人力/位置跟蹤智能控制  6.1 機械手的神經網絡阻抗控制  6.2 基于分解連接結構的高效機器人動態(tài)學習控制  6.3 機器人的神經網絡逆模學習控制  6.4 剛性機器人的神經網絡學習控制器設計  6.5 神經網絡與PID控制器混合的機器人位置學習控制  6.6 模糊神經網絡與PD控制集成的機器人位置學習控制  6.7 基于神經網絡的機器人位置模型參考自適應控制第7章 機器人的智能魯棒控制  7.1 魯棒控制的基本概念  7.2 機器人的魯棒控制  7.3 改進的機器人魯棒控制  7.4 機器人的魯棒神經網絡控制  7.5 機器人的魯棒模糊控制  7.6 基于徑向基神經網絡的機器人魯棒自適應容錯控制小結第8章 移動機器人的智能控制  8.1 移動機器人技術概述  8.2 基于模糊高斯基神經網絡的移動機器人控制  8.3 類似車輛的機器人神經網絡預測控制  8.4 基于廣義預測控制器的移動機器人路徑跟蹤控制  8.5 基于模糊邏輯推理的移動機器人導航控制  8.6 基于模糊神經網絡的步行機器人控制第9章 智能機器人工程應用實例  9.1 自主水下機器人的多變量智能控制  9.2 兩臺機器人抓起同一物體的協(xié)調控制  9.3 視覺伺服控制的智能機器人  9.4 智能移動機器人系統(tǒng)  9.5 多傳感器融合智能檢測機器人參考文獻附錄 基于MATLAB語言的機器人智能控制算法的部分仿真程序  1.模糊小波基神經網絡及其在機器人軌跡跟蹤控制仿真程序  2.模糊B樣條基神經網絡機器人軌跡跟蹤控制仿真程序  3.一種CMAC網絡機器人控制仿真程序  4.模糊CMAC機器人軌跡跟蹤控制仿真程序  5.機器人魯棒軌跡跟蹤控制仿真程序  6.機器人的魯棒神經網絡控制仿真程序  7.遞歸模糊神經網絡的訓練仿真程序

圖書封面

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