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介绍如何通过动态系统学习控制律，使机器人具备实时反应能力。
内容简介
本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统进行轨迹规划的方法，以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。
本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材，也适合相关领域的技术人员参考。
章节目录
版权信息
译者序
前言
符号表
第一部分 绪论
第1章 机器人动态控制系统的利用和学习——概述
1.1 预备知识和附加材料
1.2 不确定条件下的轨迹规划
1.3 计算动态系统的路径
1.4 学习用于自动规划路径的控制律
1.5 学习如何组合控制律
1.6 通过学习修改控制律
1.7 动态系统的耦合
1.8 动态系统的柔性控制的生成和学习
1.9 控制架构
第2章 收集学习数据
2.1 生成数据的方法
2.2 示教机器人的接口
2.3 数据要求
2.4 教机器人打高尔夫球
2.5 从最优控制中收集数据
第二部分 控制器的学习
第3章 控制律的学习
3.1 预备知识
3.2 线性系统组合的非线性动态系统
3.3 学习稳定非线性动态系统
3.4 学习稳定的高度非线性动态系统
3.5 学习稳定的二阶动态系统
3.6 本章小结
第4章 学习多种控制律
4.1 通过状态空间划分组合控制律
4.2 学习具有分岔的动态系统
第5章 学习控制律序列
5.1 学习局部活动全局稳定动态系统
5.2 隐马尔可夫模型线性变参-动态系统的学习序列
第三部分 耦合和调制控制器
第6章 耦合和同步控制器
6.1 预备知识
6.2 耦合两个线性动态系统
6.3 机械臂-手耦合运动1
6.4 耦合的眼睛-手臂-手指运动4
第7章 接触并适应移动物体
7.1 如何抓取移动的物体
7.2 单手抓取固定的小物体
7.3 单手抓取移动的小物体
7.4 机器人实现
7.5 双手抓取移动的大物体
7.6 机器人实现
第8章 适应和调制现行的控制律
8.1 预备知识
8.2 学习内部调制
8.3 学习外部调制4
8.4 从自由空间转换到接触的调制
第9章 避障
9.1 避障：形式化
9.2 避免自碰撞和关节级障碍物
第四部分 动态系统的柔性和力控制
第10章 柔性控制
10.1 机器人何时以及为什么应该是柔性的
10.2 柔性运动发生器
10.3 学习期望的阻抗分布
10.4 动态系统的被动交互控制
第11章 力控制
11.1 动态系统接触任务中的运动和力的生成
第12章 结论与展望
附录
附录A 动态系统理论的背景
A.1 动态系统简介
A.2 动态系统的可视化
A.3 线性和非线性动态系统
A.4 稳定性定义
A.5 稳定性分析和Lyapunov稳定性
A.6 节能和无源性
A.7 极限环
A.8 分岔
附录B 机器学习的背景
B.1 机器学习问题
B.2 指标
B.3 高斯混合模型
B.4 支持向量机
B.5 高斯过程回归
附录C 机器人控制的背景
C.1 多刚体动力学
C.2 运动控制
附录D 证明和推导
D.1 第3章的证明和推导
D.2 第4章的证明和推导
D.3 第5章的证明和推导
D.4 第9章的证明和推导
附注
参考文献
自适应和反应式机器人控制：动态系统法是2024年由机械工业出版社出版,作者[瑞士] 奥德·比拉德。
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