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自抗擾機器人學(精)/智能機器人前沿學術專著

  • 作者：黃瑤//蘇劍波|責編:沈甜
  • 出版社：上海科技
  • ISBN：9787547876459
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要闡述機器人學和人工智慧領域的自抗擾策略和技術路線。自抗擾是人類智能應對複雜多變的世界和完成特定任務的必要功能，因此也是機器智能模擬和複製甚至超越人類智能的必要組成部分。
    全書內容分三篇，包括機器人智能感測中的自抗擾理論和技術、機器人運動控制中的自抗擾方法和技術，以及基於感測的機器人學中的自抗擾理論和技術。第1篇（第2章、第3章、第4章）基於模式識別理論，圍繞感知信息處理、目標檢測定位以及智能規劃決策等內容，在自抗擾範式下定義模式識別問題中的干擾，建立系統模型，探討了干擾抑制的主動補償策略。第2篇（第5章、第6章、第7章、第8章）針對多種典型機器人系統，如機械臂、非完整移動機器人、欠驅動的四旋翼無人機，根據不同機器人系統的特點，研究了能夠廣泛適用於不同機器人系統的自抗擾控制技術。第3篇（第9章、第10章）分別針對機械臂和非完整移動機器人的視覺伺服問題，利用自抗擾控制模型無依賴的特性，基於自抗擾控制理論設計了無標定視覺伺服控制策略。
作者介紹
黃瑤//蘇劍波|責編:沈甜
目錄
  第1章  緒論
第1篇 自抗擾範式下的機器人智能感知
  第2章  基於特徵補償的目標抗擾檢測
    2.1  問題描述
      2.1.1  模式識別中的擾動定義
      2.1.2  模式識別中的干擾抑制
    2.2  模式識別問題的抗擾範式
    2.3  抗擾特徵提取
      2.3.1  系統模型定義
      2.3.2  特徵提取抗擾策略
    2.4  特徵補償目標檢測技術
      2.4.1  特徵金字塔網路的一般結構
      2.4.2  特徵金字塔的特徵補償
      2.4.3  增強雙向矩陣的特徵補償
      2.4.4  語義分割的特徵補償
    2.5  實驗結果分析
      2.5.1  與已有前沿檢測器的比較
      2.5.2  Pascal VOC 數據集驗證
      2.5.3  增強雙向矩陣特徵補償的消融實驗
      2.5.4  語義分割特徵補償的消融研究
    2.6  應用案例
      2.6.1  實例分割任務
      2.6.2  汽車與非汽車目標檢測任務
  第3章  基於自抗擾的機器人定位策略
    3.1  定位問題描述
    3.2  基於自抗擾的定位模型
      3.2.1  基於輪速計的定位過程
      3.2.2  基於相機的定位過程
    3.3  基於自抗擾的主動定位策略
      3.3.1  自抗擾定位系統設計
      3.3.2  系統穩定性分析
    3.4  模擬與實驗分析
      3.4.1  模擬結果
      3.4.2  實車實驗
  第4章  基於自抗擾的局部軌跡規劃
    4.1  問題描述
      4.1.1  移動機器人系統建模
      4.1.2  基於非線性模型預測控制的軌跡規劃
    4.2  基於自抗擾預測控制的軌跡規劃
      4.2.1  局部軌跡規劃
      4.2.2  自抗擾控制策略
      4.2.3  自抗擾預測控制器設計
    4.3  模擬與實驗分析
      4.3.1  模擬結果
      4.3.2  實驗結果
第2篇 基於自抗擾的機器人運動控制
  第5章  移動機器人抗擾運動控制
    5.1  問題描述
      5.1.1  擾動非完整系統模型
      5.1.2  輸入狀態尺度變換

    5.2  自抗擾控制器設計
      5.2.1  $x_0$ 子系統控制器設計
      5.2.2  $x$ 子系統控制器設計
    5.3  系統穩定性分析
    5.4  移動機器人運動控制案例
      5.4.1  雙線性移動機器人
      5.4.2  不確定輪式移動機器人
  第6章  移動機械臂抗擾運動控制
    6.1  問題描述與系統模型
      6.1.1  移動機械臂的組成結構
      6.1.2  運動學建模
      6.1.3  動力學建模
    6.2  有限時間自抗擾控制器設計
      6.2.1  移動平檯子系統控制器設計
      6.2.2  機械臂子系統控制器設計
    6.3  系統穩定性分析
      6.3.1  有限時間擴張狀態觀測器穩定性分析
      6.3.2  複合控制器穩定性分析
    6.4  移動機械臂運動控制案例
  第7章  飛行器抗擾運動控制
    7.1  傳統ESO的局限性
    7.2  廣義擴張狀態觀測器設計
      7.2.1  干擾特徵分析與系統重構
      7.2.2  擴張狀態觀測器設計與收斂性分析
    7.3  干擾抑制性能分析
      7.3.1  傳統ESO性能分析
      7.3.2  廣義ESO性能分析
    7.4  四旋翼飛行器姿態跟蹤控制
      7.4.1  非線性誤差模型
      7.4.2  控制系統設計
      7.4.3  實驗結果分析
  第8章  基於觀測器的機器人抗擾性能評估
    8.1  觀測器抗擾結構
      8.1.1  干擾觀測器抗擾結構
      8.1.2  擴張狀態觀測器抗擾結構
      8.1.3  抗擾結構對比分析
    8.2  系統跟蹤控制性能研究
      8.2.1  基於干擾觀測器的跟蹤控制性能研究
      8.2.2  自抗擾跟蹤控制性能研究
      8.2.3  跟蹤控制性能對比分析
      8.2.4  模擬結果分析
    8.3  系統調節控制性能研究
      8.3.1  調節性能對比分析
      8.3.2  模擬結果分析
    8.4  應用場合分析
第3篇 基於自抗擾的機器人視覺伺服
  第9章  機械臂無標定視覺伺服
    9.1  眼固定視覺伺服系統建模
      9.1.1  眼固定視覺系統
      9.1.2  無標定視覺伺服系統模型

    9.2  滑模自抗擾控制器設計
      9.2.1  滑模控制器
      9.2.2  高階擴張狀態觀測器
      9.2.3  滑模自抗擾控制器
    9.3  系統穩定性分析
      9.3.1  滑模控制器穩定性分析
      9.3.2  參數整定與性能分析
    9.4  模擬與實驗分析
      9.4.1  模擬結果
      9.4.2  實驗結果
  第10章  移動機器人視覺鎖定
    10.1  具有指數收斂性能的視覺調節控制
      10.1.1  混合視覺伺服系統建模
      10.1.2  視覺調節控制器設計
      10.1.3  模擬結果分析
    10.2  基於純圖像的無標定視覺鎮定
      10.2.1  純圖像視覺系統建模
      10.2.2  無標定視覺伺服控制器設計
      10.2.3  實驗結果分析
參考文獻
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