篇 基礎篇
第1章 機器人學數學基礎
1.1 剛體的位姿描述
1.1.1 位置描述
1.1.2 姿態描述
1.1.3 坐標繫的描述
1.2 坐標變換
1.2.1 平移坐標變換
1.2.2 旋轉坐標變換
1.2.3 一般坐標變換
1.3 齊次變換
1.3.1 齊次變換矩陣
1.3.2 齊次變換矩陣的逆
1.4 運動算子： 平移、旋轉和變換
1.4.1 平移算子
1.4.2 旋轉算子
1.4.3 變換算子
1.5 姿態的其他描述方法
1.5.1 X Y Z固定角坐標繫
1.5.2 Z Y X歐拉角坐標繫
1.5.3 Z Y Z歐拉角坐標繫
1.5.4 等效軸角坐標繫
1.6 本章小結
第2章 機器人運動學建模
2.1 連杆描述和關節變量
2.1.1 機械臂的構成
2.1.2 連杆描述
2.1.3 連杆連接的描述
2.2 DH參數法建立關節坐標繫
2.2.1 確定和建立坐標繫的原則
2.2.2 DH參數
2.2.3 連杆坐標繫建立的步驟
2.3 機械臂正運動學方程
2.3.1 連杆變換矩陣
2.3.2 運動學方程的建立
2.4 正運動學方程舉例
2.5 機械臂逆運動學
2.5.1 關節空間與工作空間
2.5.2 逆運動學問題的多解性與可解性
2.5.3 逆運動學方程的求解
2.6 本章小結
第3章 機器人微分運動學
3.1 機器人微分運動
3.1.1 雅可比矩陣的定義
3.1.2 旋轉矩陣的導數
3.1.3 連杆速度
3.2 雅可比矩陣的計算
3.2.1 對線速度的作用
3.2.2 對角速度的作用
3.2.3 雅可比矩陣的逆
3.3 雅可比矩陣的計算舉例
3.3.1 平面三連杆機械臂
3.3.2 擬人機械臂
3.3.3 球形腕機械臂
3.4 本章小結
第4章 機器人動力學建模
4.1 用牛頓歐拉法建立機器人動力學方程
4.1.1 機器人剛體的加速度
4.1.2 機器人剛體的質量分布
4.1.3 牛頓歐拉遞推動力學方程
4.2 用拉格朗日法建立機器人動力學方程
4.2.1 狀態空間方程
4.2.2 拉格朗日法
4.3 機器人動力學建模舉例
4.4 本章小結
第5章 機器人軌跡規劃
5.1 機器人軌跡規劃概述
5.1.1 運動、路徑和軌跡規劃
5.1.2 軌跡規劃的一般性問題
5.1.3 軌跡的生成方式
5.2 關節空間的軌跡規劃
5.2.1 三次多項式插值
5.2.2 過路徑點的三次多項式插值
5.2.3 高階多項式插值
5.2.4 用拋物線過渡的線性插值
5.3 直角坐標空間的軌跡規劃
5.3.1 直線插補
5.3.2 圓弧插補
5.4 本章小結
第6章 機器人力和位置控制
6.1 機器人控制繫統概述
6.1.1 機器人控制繫統的特點
6.1.2 機器人控制繫統的功能
6.1.3 機器人的控制方式
6.2 機器人的位置控制
6.2.1 單關節位置控制
6.2.2 機器人的多關節控制
6.3 機器人的力控制
6.4 機器人的力/位混合控制
6.4.1 力/位混合控制問題的提出
6.4.2 以坐標繫{C}為基準的直角坐標機械臂的力/位混合控制繫統
6.4.3 應用於一般機械臂的力/位混合控制繫統
6.5 本章小結
第二篇 方法篇： 控制器設計與仿真
第7章 神經網絡控制
7.1 神經網絡控制基本原理
7.1.1 神經網絡控制的基本思想
7.1.2 神經網絡控制的特點
7.1.3 神經網絡控制的分類
7.2 未知動態下機械臂全局神經網絡控制器設計
7.2.1 背景
7.2.2 全局自適應神經網絡控制器設計
7.2.3 仿真實驗
7.3 一種具有輸出約束的機械臂軌跡跟蹤神經網絡控制
7.3.1 機械臂數學模型
7.3.2 控制器設計
7.3.3 控制器仿真
7.4 基於有限時間收斂的機械臂全局自適應神經網絡控制
7.4.1 問題描述
7.4.2 控制器設計
7.4.3 仿真
7.5 本章小結
第8章 自適應控制
8.1 自適應控制基本原理
8.1.1 自適應控制繫統的原理
8.1.2 自適應控制繫統的分類
8.2 基於神經自適應觀測器的柔性關節機器人控制
8.2.1 自適應觀測器設計
8.2.2 柔性關節機器人控制器設計
8.2.3 仿真
8.3 基於在線模糊參數整定的雙臂自適應控制
8.3.1 問題描述
8.3.2 控制器設計
8.3.3 仿真結果
8.4 基於有限時間收斂的機器人自適應參數估計與控制
8.4.1 機器運動學和動力學建模
8.4.2 有限時間參數辨識
8.4.3 有限時間自適應控制器設計
8.4.4 仿真與實驗
8.4.5 相關拓展
8.5 神經網絡自適應導納控制
8.5.1 問題描述
8.5.2 基於神經網絡的自適應控制器設計
8.5.3 仿真控制
8.6 本章小結
第9章 其他控制方法
9.1 其他控制方法介紹
9.1.1 滑模控制
9.1.2 模糊控制
9.1.3 學習控制
9.1.4 徑向基函數神經網絡
9.2 基於輸出受限的自適應控制器的機械臂參考軌跡調節
9.2.1 背景
9.2.2 軌跡跟蹤控制器設計
9.2.3 軌跡跟蹤自適應模塊設計
9.2.4 仿真設計
9.3 機械臂雙臂協調的視覺伺服控制
9.3.1 背景
9.3.2 視覺伺服控制
9.3.3 實驗
9.4 基於神經網絡的未知機械臂導納控制
9.4.1 力觀測器
9.4.2 控制器設計
9.4.3 仿真驗證
9.5 基於輸入飽和的機械臂增強導納控制
9.5.1 飽和約束問題描述
9.5.2 觀測器設計
9.5.3 控制器設計
9.5.4 仿真驗證
9.6 基於人工勢場法的全向移動機器人路徑規劃
9.6.1 全向輪運動學和動力學建模
9.6.2 人工勢場法
9.6.3 全向移動機器人的模型預測控制器設計
9.6.4 仿真與結果
9.7 基於牛頓歐拉模型的自適應迭代學習控制
9.7.1 問題描述
9.7.2 學習控制器設計
9.7.3 仿真
9.8 本章小結
第三篇 應用篇： 機器人控制技術在人機交互中的應用
第10章 人機交互
10.1 基於視觸覺融合的虛擬現實人機交互平臺
10.1.1 虛擬現實
10.1.2 基於視觸覺融合的虛擬現實人機交互平臺設計
10.1.3 基於視觸覺融合的虛擬現實人機交互平臺的搭建
10.2 應用於生物反饋的人機交互技術研究
10.2.1 腦電模式識別算法研究與設計
10.2.2 遊戲設計與實現
10.2.3 實驗過程與結果分析
10.3 應用於人機情景交互的視覺圖像處理技術研究
10.3.1 圖像處理算法簡介
10.3.2 基於人機情景交互的圖像處理算法設計
10.3.3 圖像處理研究實驗過程及其結果
10.4 生物反饋增強型多媒體遊戲的開發
10.4.1 BCI的設計
10.4.2 多媒體遊戲的設計
10.5 本章小結
第11章 機器人遙操作技術
11.1 基於視覺融合技術的機械臂三維遙操作繫統
11.1.1 背景
11.1.2 腦機接口設計
11.1.3 機械臂三維遙操作繫統控制部分設計
11.1.4 機械臂三維遙操作繫統的視覺伺服部分設計
11.2 基於肌電信號的移動機器人遙操作控制
11.2.1 遙操作繫統結構
11.2.2 基於表面肌電信號的人機遙操作控制
11.2.3 實驗
11.3 基於表面肌電信號的人機書寫技能傳遞
11.3.1 人體臂關節
11.3.2 實驗設計
11.3.3 人機器人技能傳遞
11.4 基於觸覺反饋的Baxter機器人遙操作控制
11.4.1 遙操作控制繫統
11.4.2 肌肉活動提取
11.4.3 基於sEMG的變增益控制
11.4.4 實驗設計
11.5 基於人體運動跟蹤的Baxter機器人遙操作控制
11.5.1 遙操作繫統
11.5.2 遙操作控制繫統設計
11.5.3 實驗
11.6 基於RBF神經網絡和波變量的雙臂協同遙操作控制
11.6.1 雙臂協同控制遙操作繫統建模
11.6.2 從端控制器設計
11.6.3 實驗
11.7 本章小結
第12章 機器人示教
12.1 應用於人機示教的運動技能撲捉、傳遞與拓展
12.1.1 實驗仿真平臺介紹
12.1.2 人機示教繫統設計
12.1.3 神經網絡控制器設計
12.1.4 仿真及實驗
12.1.5 小結
12.2 機器人自適應操作技能學習
12.2.1 人機技能泛化框架
12.2.2 實驗驗證
12.2.3 小結
12.3 基於動態運動原語的機器人技能學習與泛化
12.3.1 方法
12.3.2 實驗驗證
12.3.3 小結
12.4 基於EMG估計的肌肉疲勞度在機器人示教中的應用
12.4.1 基於EMG評估肌肉疲勞
12.4.2 機器人從多次示教中學習
12.4.3 實驗與結果
12.4.4 小結
12.5 本章小結
第13章 其他應用
13.1 基於阻抗匹配策略的物理人機交互控制
13.1.1 人機交互繫統
13.1.2 人手臂阻抗參數識別
13.1.3 機器人阻抗控制模型
13.1.4 基於函數逼近的自適應控制器
13.1.5 仿真
13.2 基於視覺交互和RBF神經網絡的機器人遙操作繫統
13.2.1 機器人遙操作繫統
13.2.2 遙操作繫統中關鍵算法
13.2.3 仿真實驗
13.3 基於零空間的機器人柔順控制
13.3.1 繫統描述
13.3.2 控制器設計
13.3.3 仿真
13.4 本章小結
參考文獻
