- 商品参数
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- 作者:
罗德里克·A.著|
无编|
无译
- 出版社:机械工业出版社
- 出版时间:2025-04
- 页数:无
- ISBN:9784687890162
- 版权提供:机械工业出版社
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架,揭示了机器人开发所需的最根本的系统构成,强调了与生物系统具有相似性的机器人系统,提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野,这不仅有望启发学术界开辟新的机器人研究热点,也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读,也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学,以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
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译者序 前言 致谢 绪论1 第一部分运动单元 第1章驱动10 1.1肌肉10 1.1.1收缩蛋白10 1.1.2肌丝滑动模型11 1.1.3主动和被动肌肉动力学12 1.2机器人执行器14 1.2.1永磁直流电动机14 1.2.2液压执行器20 1.2.3气动执行器21 1.2.4新型执行器22 习题24 第2章闭环控制27 2.1闭环式脊髓牵张反射27 2.1.1脊髓处理27 2.1.2运动核28 2.2典型弹簧-质量-阻尼器29 2.2.1谐振子的运动方程30 2.2.2稳定性和李雅普诺夫直接方法31 2.3比例微分反馈控制33 2.3.1拉普拉斯变换入门34 2.3.2时域稳定性35 2.3.3传递函数、SISO滤波器和时域响应35 2.3.4比例微分控制器的性能37 习题40 第二部分动力学系统中的结构 第3章运动系统46 3.1术语46 3.2空间任务46 3.3齐次变换49 3.3.1平移部分49 3.3.2旋转部分50 3.3.3齐次变换的逆51 3.4操作端运动学52 3.4.1正向运动学52 3.4.2逆向运动学54 3.5立体视觉重建的运动学56 3.5.1针孔照相机:射影几何56 3.5.2双目定位:正向运动学56 3.6手-眼运动学变换58 3.7运动学条件59 3.7.1雅可比矩阵59 3.7.2操作端的雅可比矩阵60 3.7.3立体定位能力63 3.8运动冗余64 习题65 第4章手和运动抓握分析70 4.1人类的手70 4.2机械手的运动学创新71 4.3多接触系统的数学描述75 4.3.1旋量系统76 4.3.2抓握雅可比77 4.3.3接触类型79 4.3.4广义抓握雅可比79 4.3.5抓握性能:形封闭和力封闭83 习题84 第5章铰接系统动力学87 5.1牛顿定律87 5.2惯性张量87 5.2.1平行轴定理89 5.2.2旋转惯性张量90 5.3计算转矩方程90 5.3.1仿真92 5.3.2前馈控制93 5.3.3动态可操作性椭球93 习题95 第三部分感知、触觉传感器与信号处理 第6章刺激和感觉:视觉和触觉的感知100 6.1光100 6.1.1图像形成101 6.1.2人眼的进化102 6.1.3光敏图像平面105 6.2触摸105 6.2.1皮肤的机械感受器105 6.2.2机器人的触觉传感器107 习题110 第7章信号、信号处理与信息112 7.1连续信号采样112 7.2离散卷积算子116 7.2.1谱滤波117 7.2.2弗雷和陈的信号分解算子119 7.2.3噪声、微分和微分几何120 7.3信号中的结构与因果关系121 7.3.1高斯算子122 7.3.2高斯金字塔:斑块122 7.3.3多尺度边缘、脊线和角点124 习题126 第四部分感觉运动发育 第8章婴儿神经发育组织130 8.1人类大脑的进化130 8.2新皮层的层次结构131 8.3神经发育组织134 8.3.1肢体反射135 8.3.2脊髓和脑干介导的反射135 8.3.3桥反射138 8.3.4姿势反射139 8.3.5成熟过程141 8.4婴儿第一年的发育和功能年表142 8.5感官和认知里程碑144 8.5.1感官表现144 8.5.2感觉运动阶段的认知发育145 习题146 第9章发育学习中的实验计算框架148 9.1参数闭环反射148 9.1.1势函数148 9.1.2闭环动作151 9.1.3参数化动作的分类151 9.1.4协同表达:多目标控制153 9.1.5状态156 9.2多模态吸引子景观158 9.2.1吸引子景观中的强化学习162 9.2.2技能163 习题164 第10章案例研究:学习走路166 10.1四足机器人166 10.2控制器和控制组合167 10.3运动控制器169 10.4转向技能170 10.5步进技能172 10.6层次化行走和导航技能173 10.7发育性能:层次化大运动技能175 附录177 附录A线性分析工具177 附录B运动链动力学198 附录C求解拉普拉斯方程的数值方法211 参考文献215
罗德里克·A. 格鲁彭(Roderic A. Grupen), 现任美国马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学系教授、感知机器人实验室主管,专注于机器人和自主方法的研究,研究兴趣包括长期环境互动过程中的累积学习、自主感知运动系统、发育机器人学、灵巧移动和操作、认知机器人学以及嵌入式控制信号解释等。
本书分为运动单元,动力学系统中的结构,感知、触觉传感器与信号处理,感知运动发育四部分,全面涵盖了从底层运动、传感到上层移动技能发育的相关技术,并对该领域涉及的数学工具和基础计算方法进行了系统性归纳。本书涉及的主要内容和算法均可通过机器人模拟器实现,理论与实践有机结合。本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架,揭示了机器人开发所需的最根本的系统构成,强调了与生物系统具有相似性的机器人系统,提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野。
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