《移动机器人系统：建模、估计与控制》韩建达著【摘要 书评 阅读】

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作者简介

内容简介

<电器控制与可编程控制器应用技术>同时介绍电器控制与可编程序控制器应用,共分三篇7章,第一篇共2章,介绍了低压电器基本知识,电器控制中的电气工程图及预测方式,常用灯具控制电路及所使用电气的工作原理,电器元件的采用.接线方式跟电路的检查办法.第二篇共4章,介绍了fx系列可编程序控制器的基本单元及其指令系统和应用:第三篇共1章,介绍了可编程序控制器的扩展组件,包括a-d.d．a组件.适配器及其应用. 本教材注重借助项目练习来提高对fx系列及其控制系统的理解跟应用,共安排了29个实训项目,具有由浅入回归预测是物理模型的有力工具血压与年龄 刹车距离与车速薪金与阅历、教育程度、工作岗位血压与年纪 刹车距离与车速薪金与阅历、教育程度、工作岗位内容提要回归预测(regression analysis) 简介1. 实例以及数学建模2. 一元线性回归分析3. 多元线性回归分析*4. 非线性回归分析从应用角度介绍回归预测的基本原理、方法跟硬件实现非线性回归分析从应用角度介绍回归预测的基本原理、方法跟硬件实现pearson: 1078 个女儿跟妈妈身高的散点图回归(regression) 的由来francis golton (1822-1911) &bull众所周知，appcan移动应用引擎具备研发应用速度快和应用运行速度快的“双快”特点，支持跨平台移动应用研发，提供移动应用管理与运行控制云服务，在本次论坛上，正益无线cto赵庆华先生为各位简要分享了题为《“云+端”打造联通互联应用业务新系统》的主题发言，他在分享中具体体现了appcan移动系统发展的背景与意愿或者移动系统的定义，他看到：移动系统是云和端的连接点，应用和业务的支撑点

《移动机器人系统建模、估计与控制》内容丰富、叙述具体，可成为自动控制、机器人学等相关领域、高年级本科生的课本或参考书，也能供有关科研技术人员参考。

目录

前言

第1章绪论

参考文献

第2章数学知识

2.1概率论基础

2.1.1基本概念

2.1.2随机变量

2.1.3均值和方差

2.1.4高斯分布

2.1.5随机过程

2.2线性矩阵不等式

2.3集合运算

2.4集值分析基础

参考文献

第3章典型移动机器人系统模型

3.1移动机器人典型模型手段

3.1.1移动机器人典型模型结构

3.1.2刚体动力学建模方法

3.1.3驱动装置的动态建模

3.2旋翼飞行机器人动力学模型

3.2.1旋翼飞行机器人的刚体动力学模型

3.2.2空气动力学

3.2.3旋翼飞行机器人简化模型

3.3水面移动机器人动力学模型

3.3.1水面移动机器人六自由度刚体动力学模型

3.3.2平面三自由度刚体动力学模型

3.4地面移动机器人动力学模型

3.4.1正交轮式全方位地面移动机器人的动力学

3.4.2包括滑动效应的履带式地面移动机器人运动学模型

参考文献

第4章基于卡尔曼滤波的状夺参数估计方法

4.1卡尔曼滤波基本原理

4.1.1贝叶斯估计理论

4.1.2卡尔曼滤波

4.2扩展卡尔曼滤波

4.3无色卡尔曼滤波

4.3.1无色变换

4.3.2无色卡尔曼滤波算法

4.3.3平方根五色卡尔曼滤波算法

4.3.4无色变换的精度分析

4.3.5无色卡尔曼滤波算法稳定性

4.4自适应无色卡尔曼滤波

4.4.1自适应滤波算法

4.4.2基于MIT的自适应UKF算法

4.4.3MS-AUKF

4.5数值仿真

4.5.1状态估计

4.5.2滤波算法性能比较

4.6本章小结

参考文献

第5章集员滤波的状况-参数估计方法

5.1集员滤波

5.2扩展集员滤波

5.3基于UD分解的自适应扩展集员滤波方式

5.3.1扩展集员算法的UD分解方式推导

5.3.2滤波参数的自适应更新方式

5.4数值仿真

5.5估计共性原则比较

5.5.1UPF估计方法

5.5.2比较研究

5.6本章小结

参考文献

第6章面向移动机器人的鲁棒保性能控制

6.1基于LMI的状况反馈控制基础知识

6.1.1几种性能指标

6.1.2状态反馈控制的lh4i条件

6.1.3鲁棒状态反馈控制的lh4i条件

6.2具有时不变不确定性的线性系统控制方式

6.2.1问题描述

6.2.2自适应鲁棒H控制器设计

6.2.3自适应鲁棒H2控制器设计

6.2.4自适应鲁棒保性能控制器设计

6.2.5旋翼飞行机器人航向控制的应用仿真

6.3具有时变不确定性的线性系统控制方式

6.3.1问题描述

6.3.2自适应鲁棒H控制器设计

6.3.3自适应鲁棒H2控制器设计

6.3.4自适应鲁棒保性能控制器设计

6.3.5仿真试验

6.4本章小结

参考文献

第7章基于加速度反馈的非线性系统鲁棒控制

7.1加速度信号的估计

7.1.1RLSN方法

7.1.2卡尔曼滤波

7.1.3牛顿-卡尔曼滤波加速度估计方法

7.1.4加速度估计试验

7.2高增益加速度反馈鲁棒控制

7.2.1高增益加速度反馈控制基本原理

7.2.2关节加速度反馈控制

7.2.3试验与分析

7.2.4高增益加速度反馈在全方位轮式移动机器人系统下的应用

7.3非线性欠驱动移动机器人系统加速度反馈控制

7.3.1常规的低增益加速度反馈存在的弊端

7.3.2基于前置滤波器的加速度反馈控制

7.4旋翼飞行机器人仿真范例

7.4.1旋翼飞行机器人模型转换

7.4.2控制器设计

7.4.3仿真结果

7.5本章小结

参考文献

第8章基于控制Lyapunov函数的非线性控制

8.1控制Lyapunov函数

8.2基于控制Lyapunov函数的非线性控制器设计

8.2.1Sontag的方法

8.2.2Freeman的方法

8.3广义逐点最小范数控制器设计

8.4鲁棒广义逐点最小范数控制器

8.4.1参数不确定系统的鲁棒广义逐点最小范数控制

8.4.2Ha鲁棒广义逐点最小范数控制

8.4.3联合鲁棒广义逐点最小范数控制

8.5控制Lyapunov函数的获得方式

8.6仿真试验

8.6.1旋翼飞行机器人平面动力学模型

8.6.2广义逐点最小范数控制

8.6.3鲁棒广义逐点最小范数控制

8.7本章小结

参考文献

第9章实时非线性模型预测控制

9.1非线性预测控制

9.2广义逐点最小范数控制器的解析表达

9.3引导函数ζ（x,θ）的选取

9.4鲁棒非线性预测控制

9.4.1可反馈线性化系统

9.4.2严格反馈型系统

9.4.3鲁棒预测控制

9.5实现问题

9.5.1优化过程频率选取

9.5.2数值积分

9.5.3指标函数

9.6算法性能评估

9.7在移动机器人系统下的仿真范例

9.7.1地面移动机器人系统

9.7.2旋翼飞行机器人系统平面动力学模型的非线性预测控制仿真

9.8本章小结

参考文献

第10章基于估计的非线性自适应控制

10.1非线性系统的状况—参数联合估计

10.2基于主动模型的控制

10.2.1基于主动模型的控制思路结构

10.2.2基于主动模型的正交轮式移动机器人跟踪控制

10.2.3基于主动模型的履带式地面移动机器人滑动补偿问题

10.2.4基于主动建模的移动机器人运动模型的镇定

10.2.5基于主动模型的水面移动机器人跟踪控制

10.3模型差估计与控制

10.3.1旋翼飞行机器人

10.3.2水面移动机器人

10.4故障检测及容错控制

10.4.1执行器健康因子（AHCs）优化估计

10.4.2执行器软性故障重构控制方式

10.4.3试验验证及结果预测

10.5本章小结

参考文献

作者团队发表的相关论文

书摘

第1章 绪论

自动控制的应用与演进是人类社会步入科技文明的重要标志之一，同时自动

控制理论只是人类了解自然、改造自然的最好工具之一。从刀耕火种的年代起，人

们就尝试着运用各类形式省时省力地做更多的事情。在数千载的制造过程与实践

中，各种标志着人类社会进步的用以节省力气、提高制造精度的工具不断出现。18

世纪末期工业革命的到来，为自动控制的演进带来了很大的动力。1788年，为了

解决工业制造中蒸汽机的速度控制难题，瓦特在自己发明的蒸汽机上安装了一个

飞轮，并将它与蒸汽机的阀门连接在一起。这样当蒸汽机的转速很快时，飞轮升

高，使阀门开得大些，蒸汽机就会减速，这个装置就是在反馈控制的历史下著名的

离心调速器。

瓦特第一次明确地将反馈概念应用在离心调速器的设计中，因此这些学者将

其看做自动控制技术问世的重要标志。但自动控制作为一门学科真正出现在技术

舞台，则必须追溯到一百多年以后，美国数学家维纳与墨西哥生物学家罗森布卢埃

特经过1934～1947年13年的研究，出版了自动控制理论的两部奠基性著作——

《人有人的用处——控制论和社会》［1］、《控制论（或关于在动物跟机器中控制和通

讯的科学）》［2］。

经过半个多世纪的演进，如今自动化技术尚未在各个领域大显身手，飞机导

航、交通运输、导弹控制、工业生产，甚至好多社会问题中，都可看到自动控制理论

的身影。自动控制科技正在不断地受到更多的来自各个领域的专家及工程师们的

重视，并且发挥着其它学科所能够代替的作用。

自动控制技术所应解决的主要症结是：针对被控对象，设计适合的控制律，使

闭环系统稳定而且满足一定的性能指标规定。它的演进大体上经历了经典控制理

论、现代控制理论跟后现代控制理论三个阶段［3～7］。目前，在基础数学理论及社会

需求的共同作用上，控制技术基本上在沿着两个方向并行演进：一是构建最深入、

更完备、具有很强适应性与鲁棒性的控制方式；二是将现有的控制理论与准确的对

象相结合，解决详细对象中的特殊难题，使之更好地应用到实践中去。事实上，这

两个发展方向并不是孤立的，而是互相推动的。特别是发生一类新的被控对象时，

它所包括的弊端以及对控制科技强调的新需求，会实现相关理论的演进，甚至会形

成新的、具有必定共性的控制方式体制。

机器人或许就是这样一类新的控制对象。自20世纪60年代初问世以来，机

器人科技显示出了很大的生命力。在短短不到50年的时间里，得到了快速的发展

以及广泛的应用［8～12］。同时，随着应用领域的不断拓展，机器人吸引着长期的控

制原则与科技研究，也促进着先进控制技术的迅速发展，可以这么划分：

（1）机器人诞生之后到2000年以前，针对工业机器人的研究占据了绝对的优

势。以工业操作臂（manipulator）［13］、自动导引车（autonomous guided vehicle，

AGV）［14］为代表，工业机器人在汽车、电子等制造业领域对

提高产品品质、降低费用、提高效益都发挥了很大的作用。

这类工业机器人的工作环境有一个共同的特征：结构化环境，即可以预先精确

地表述，几乎不存在非预见性事件出现的环境。工业机器人在性能下变得重视低

速度、高精度，所以20世纪中后期针对机器人的控制思路研究，大多集中在怎么提

高其在高速、重载情况上的跟踪精度等方面。

（2）进入21世纪，机器人的演进明显显现出一种新的趋势：机器人化（robot-

ic）的概念正在加快与传统产业相整合、正在从工业领域扩充到社会演进的其它领

域。

在机器人化平台中，最引人关注的方向之一就是“机器人化移动/作业系统”，

即广义的移动机器人系统。这里所谓的“广义”，是指那类机器人的

工作范围可以包括水下、水面、地面（野外）、地下、空中估计与控制，甚至太空等领域。这种广

义移动机器人的研究已变成国防安全、公共安全、灾难救灾、科学探测、社会服务等

领域的迫切需求。

广义移动机器人在动态、非结构环境中完成使命所必须的自主行为素质是其

区别于工业机器人的最主要特性之一。这里将移动机器人的自主行为能力定义

为：在动态、非结构环境中，在尽量避免人为干预的条件上，机器人以优化的方法完

成使命的素质。目前，如何提升自主行为素质尚未打造机器人学领域的重要研究

方向之一。我们把对于移动机器人自主行为素质的研究划分成两个层面：一是针

对动力学不确定因素的即时估计及其估计结果与控制的有效整合问题，其目的是

提高机器人的控制质量与跟踪性能；二是对于环境与使命不确定性的机器人自主

控制问题，其目的是提升机器人自主适应环境、优化行为、自主完成使命的能力。

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