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實用機器人設(shè)計 競賽機器人

實用機器人設(shè)計 競賽機器人

定 價:¥79.00

作 者: (新加坡)賈甘納坦·坎尼亞等
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 工業(yè)技術(shù) 一般工業(yè)技術(shù)

ISBN: 9787111536017 出版時間: 2016-05-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 297 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書較好地融合了競賽機器人的原理、設(shè)計和制作過程,涵蓋了機器人領(lǐng)域提出的最新理論和實踐發(fā)展,包括機器人的基礎(chǔ)知識以及傳感器、驅(qū)動器和控制器設(shè)計,并通過平衡桿機器人和爬壁機器人的實例分析對基礎(chǔ)理論知識進行綜合應用,最后還論述了讓機器人具備智能所需的基礎(chǔ)知識以及智能機器人的算法實現(xiàn)案例。

作者簡介

  關(guān)于作者About the AuthorsJagannathan Kanniah于1969年及1971年在印度Annamalai大學分別獲得電氣工程學士及碩士學位,1983年在加拿大Calgary大學獲得博士學位。他是IEEE高級會員、IET會員、注冊工程師。1971年至1978年,他在印度的不同機構(gòu)擔任過教職;1982年至1983年,在加拿大的Calgary大學做博士后工作。離開加拿大后,他加入新加坡理工學院,并晉升至首席講師。期間,他于1993年到瑞典的Lund 技術(shù)學院做了3個月的訪問學者,1999年到麻省理工學院做了3個月的訪問學者。在新加坡理工學院,從1994年起開始擔任機器人與自動化組的部門主管,從1996年起開始擔任新加坡機器人競賽中心的技術(shù)帶頭人和管理者,直至2007年退休。他在新加坡機器人競賽中心繼續(xù)工作到2011年。他的研究興趣包括電力系統(tǒng)、自適應控制、儀表和機器人。他發(fā)表了35篇以上的論文,其中包括多篇期刊論文。多年來他指導了許多學生小組制作機器人,并在參加新加坡機器人競賽活動中獲得了大量的獎項。M. Fikret Ercan于1987年及1991年在土耳其Dokuz Eylul大學分別獲得電子和通信工程學士及碩士學位。1998年在中國香港理工大學獲得博士學位。他是IEEE高級會員和IEEE海洋分會會員。他感興趣的研究領(lǐng)域為圖像處理、機器人及計算。他編寫《數(shù)字信號處理基礎(chǔ)》(Pearson,2009)及另外兩本書的部分章節(jié),發(fā)表了80多篇論文,包括期刊上的論文。在開始他的教學生涯之前,他作為研發(fā)工程師,在土耳其、中國臺灣和香港等地的電子與計算機企業(yè)工作過。他現(xiàn)在是新加坡理工學院的高級講師,除了圖像處理與計算方面的研究外,從2000年開始他還參與到機器人競賽活動中,他帶領(lǐng)的學生隊伍參與了地區(qū)的和海外的比賽。Carlos A. Acosta Calderon于2000年在墨西哥Pachuca技術(shù)學院獲得計算機系統(tǒng)學士學位,于2001年和2006年在英國Essex大學分別獲得計算機科學(機器人和智能機器)碩士學位和博士學位。目前他是新加坡理工學院電氣與電子系講師。他的研究興趣包括社交機器人、多機器人系統(tǒng)協(xié)同、模擬學習和類人機器人。他編寫了兩本書中的章節(jié),在期刊和會議上發(fā)表了50多篇論文。他還是RoboCup(機器人世界杯)類人組比賽技術(shù)委員會成員,RoboCup新加坡公開賽組委會成員。他從2006年起參與機器人競賽,并指導學生組隊參與了地區(qū)的和國際的機器人賽事,包括NJRC、WRO、RoboCup和SRG。

圖書目錄

Contents目錄譯者序前言關(guān)于作者第1章競賽機器人11概述12機器人競賽和工程教育13新加坡的機器人競賽131平衡桿機器人競步132爬壁機器人競賽133機器人聚類134類人機器人比賽135其他比賽及開放類別14世界范圍的機器人競賽15全書概覽參考文獻第2章機器人技術(shù)基礎(chǔ)21機器人系統(tǒng)簡介211機器人的專用術(shù)語22坐標變換和空間移動物體的定位221復合旋轉(zhuǎn)222齊次變換矩陣223復合變換224物體的數(shù)學描述23移動機器人的輪式驅(qū)動方式231差動驅(qū)動232Ackermann操縱(類似汽車驅(qū)動)233履帶驅(qū)動234全向輪驅(qū)動235里程計236實例研究:一個差動驅(qū)動機器人的里程計24機械臂241前向運動學解決方案242逆向運動學解決方案243實例研究:三連桿鉸接式機械臂參考文獻第3章傳感器31用于競賽機器人的傳感器311測量機器人速度312測量機器人朝向和傾角313測量距離314顏色檢測參考文獻第4章機器人視覺41概述42機器人攝像系統(tǒng)43圖像生成44數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)441顏色和顏色空間模型45基本圖像處理運算451卷積452平滑濾波46特征提取算法461閾值法462邊緣檢測463顏色檢測47符號特征提取方法471霍夫變換472連通區(qū)域標注48實例研究:著色球的跟蹤49小結(jié)參考文獻第5章電機和驅(qū)動系統(tǒng)基本原理51機器人執(zhí)行機構(gòu)52電力執(zhí)行機構(gòu)521發(fā)電和電驅(qū)動的基本概念522直流電機523交流電動機驅(qū)動53機器人驅(qū)動的特殊要求531直流永磁電動機532伺服電動機533步進電動機534無刷直流電動機54驅(qū)動系統(tǒng)541直流電動機控制542步進電動機驅(qū)動器543無刷直流電動機驅(qū)動器55小結(jié)參考文獻第6章移動機器人電機功率選擇和減速箱傳動比設(shè)計61移動機器人減速箱傳動比62驅(qū)動電機的功率要求621電機慣性和摩擦力的作用63典型的電機特性參數(shù)64線性運動系統(tǒng)的摩擦力測量65減速箱傳動比的初步研究66進一步研究以傳動比為函數(shù)的系統(tǒng)性能67步進電機減速箱傳動比設(shè)計68非地面移動機器人的設(shè)計流程69小結(jié)參考文獻第7章控制基礎(chǔ)71機器人控制理論72對象的類型721線性或非線性對象722時不變或時變對象73基于控制系統(tǒng)的分類731模擬或數(shù)字系統(tǒng)732開環(huán)或閉環(huán)系統(tǒng)74智能機器人結(jié)構(gòu)的需求75一個典型的機器人控制系統(tǒng)76控制的發(fā)展趨勢77小結(jié)參考文獻第8章數(shù)學建模、傳遞函數(shù)、狀態(tài)方程和控制器回顧81概述82建模的重要性83傳遞函數(shù)模型831傳遞函數(shù)的不同形式84建模的步驟85控制系統(tǒng)中常用到的基本部件851電氣元件852機械部件86方框圖概念861方框圖化簡87一些系統(tǒng)示例88狀態(tài)方程881從微分方程建立狀態(tài)方程的基本概念882從對對象的認知建立狀態(tài)方程883直接從傳遞函數(shù)建立狀態(tài)方程89用傳遞函數(shù)求時域解891質(zhì)量塊彈簧阻尼器閉環(huán)系統(tǒng)的解析解892質(zhì)量塊彈簧阻尼器閉環(huán)系統(tǒng)的模擬解893PID控制器的響應810狀態(tài)方程的時域解8101用解析方法得到時域解811調(diào)節(jié)控制器和伺服控制器812小結(jié)參考文獻第9章數(shù)字控制基礎(chǔ)和控制器設(shè)計91概述92數(shù)字控制概覽921信號采樣器922數(shù)字控制器923零階保持器93數(shù)字系統(tǒng)中的信號表示931采樣過程932信號的Z變換94數(shù)字系統(tǒng)中的對象表示941ZOH的傳遞函數(shù)942包含ZOH的對象的Z變換943Tustin近似95閉環(huán)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)951應用數(shù)字儀表的系統(tǒng)96離散時間系統(tǒng)的響應及Z反變換961部分分式法962差分方程法963用MATLAB求時域解97典型控制器的軟件實現(xiàn)971積分計算972微分計算973數(shù)字控制器的實現(xiàn)98離散狀態(tài)空間系統(tǒng)981從離散傳遞函數(shù)建立離散狀態(tài)空間系統(tǒng)982從連續(xù)狀態(tài)空間模型建立離散狀態(tài)空間模型983離散狀態(tài)空間系統(tǒng)的時域解99離散狀態(tài)反饋控制器991狀態(tài)可控性的概念992狀態(tài)可觀測性的概念993采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可控性和可觀測性的共同條件994用狀態(tài)反饋設(shè)計極點配置調(diào)節(jié)器995穩(wěn)態(tài)二次型最優(yōu)控制996簡易伺服控制器910典型的控制器硬件實現(xiàn)911小結(jié)參考文獻第10章平衡桿和爬壁機器人實例研究101概述102平衡桿機器人1021數(shù)學建模1022擺桿角控制的傳遞函數(shù)1023平衡桿機器人狀態(tài)模型1024從機器人和電機數(shù)據(jù)建立平衡桿機器人的狀態(tài)模型1025伺服輸入用作補償?shù)臉O點配置控制器1026伺服輸入用作補償?shù)腖QC控制器1027應用DSP處理器實現(xiàn)平衡桿機器人控制器設(shè)計10282自由度平衡桿機器人1029通過實驗估計PBR的角摩擦系數(shù)b103爬壁機器人1031蹼式爬壁機器人1032使用動態(tài)吸力的爬壁機器人設(shè)計104小結(jié)參考文獻第11章建圖、導航和路徑規(guī)劃111概述112感知1121從傳感器數(shù)據(jù)到知識模型1122地圖表達1123量度圖1124拓撲圖113導航1131墻沿跟蹤1132應用矢量場直方圖方法避障114路徑規(guī)劃1141波前規(guī)劃器1142使用人工勢場法進行路徑規(guī)劃1143使用拓撲圖進行路徑規(guī)劃參考文獻第12章機器人自治、決策和學習121概述122機器人自治123決策1231經(jīng)典決策1232反應式?jīng)Q策1233混合決策124機器人學習1241人工神經(jīng)網(wǎng)絡1242Q學習法125小結(jié)參考文獻

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