移动机器人原理与设计

译者序
前言
第1章三维建模
1.1旋转矩阵
1.1.1定义
1.1.2旋转向量
1.1.3伴随矩阵
1.1.4坐标系变换
1.2欧拉角
1.2.1定义
1.2.2欧拉矩阵的导数
1.2.3欧拉矩阵的旋转向量
1.3刚性机器人的运动学模型
1.4习题
1.5参考答案
第2章反馈线性化
2.1控制积分链
2.1.1比例微分控制器
2.1.2比例积分微分控制器
2.2引例
2.3方法的原理
2.3.1原理
2.3.2相对次数
2.3.3微分延迟矩阵
2.3.4奇异点
2.4二轮车
2.4.1一阶模型
2.4.2二阶模型
2.5控制三轮车
2.5.1速度和转向控制
2.5.2位置控制
2.5.3选择另一个输出
2.6帆船
2.6.1极坐标曲线
2.6.2微分延迟
2.6.3反馈线性化的方法
2.6.4极坐标曲线控制
2.7运动学模型和动力学模型
2.7.1原理
2.7.2倒立摆系统
2.7.3伺服电机
2.8习题
2.9参考答案
第3章无模型控制
3.1无人车的无模型控制
3.1.1方向和速度的比例控制器
3.1.2方向的比例微分控制器
3.2雪橇车
3.2.1模型
3.2.2正弦驱动控制
3.2.3*推力控制
3.2.4快速动态特性的简化
3.3帆船
3.3.1问题
3.3.2控制器
3.3.3导航
3.3.4实验
3.4习题
3.5参考答案
第4章导引
4.1球面上的导引
4.2路径规划
4.2.1简单示例
4.2.2贝塞尔多项式
4.3维诺图
4.4人工势场法
4.5习题
4.6参考答案
第5章实时定位
5.1传感器
5.2测角定位
5.2.1问题描述
5.2.2内接角
5.2.3平面机器人的静态三角测量
5.2.4动态三角测量
5.3多点定位
5.4习题
5.5参考答案
第6章辨识
6.1二次型函数
6.1.1定义
6.1.2二次型的导数
6.1.3二次型函数的特征值
6.1.4二次型函数的*小化
6.2*小二乘法
6.2.1线性情形
6.2.2非线性情形
6.3习题
6.4参考答案
第7章卡尔曼滤波器
7.1协方差矩阵
7.1.1定义和解释
7.1.2性质
7.1.3置信椭圆
7.1.4生成高斯随机向量
7.2无偏正交估计
7.3线性估计的应用
7.4卡尔曼滤波器
7.5卡尔曼平滑器
7.6习题
7.7参考答案
参考文献
索引