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前言 1

第1章 绪论 1

1.1 机器人技术的发展 1

1.1.1 机器人的定义 1

《电气自动化新技术丛书》序言 1

1.1.2 机器人发展史 2

1.1.3 机器人技术展望 3

1.2 机器人的结构与分类 8

1.2.1 机器人系统结构 8

1.2.2 机器人的几何模型 9

1.2.3 机器人的分类 9

1.3 对机器人控制的基本要求 14

第2章 位置与姿态描述和空间变换 16

2.1 机器人位置与姿态的描述 16

2.2.2 齐次变换 18

2.2 坐标变换 18

2.2.1 齐次坐标 18

2.3 齐次变换的几何意义 30

2.3.1 变换矩阵的块分解及其几何意义 31

2.3.2 方向余弦阵的几个性质 32

第3章 机器人运动学 34

3.1 机器人正向运动学 34

3.1.1 机器人坐标系的建立方法 34

3.1.2 机器人正向运动学的解 43

3.2 机器人逆向运动学 49

3.2.1 逆向运动学问题的多解性与可解性 50

3.2.2 解析法求解逆向运动学问题 51

3.2.3 求解逆向运动学问题小结 61

3.3 机器人运动学仿真 63

3.4.1 雅可比矩阵的定义 65

3.4 机器人的雅可比矩阵 65

3.4.2 雅可比矩阵的求法 67

3.4.3 雅可比矩阵的逆 76

3.5 雅可比矩阵的应用 77

3.5.1 分离速度控制 77

3.5.2 雅可比矩阵在静力分析中的应用 78

第4章 机器人动力学 81

4.1 概述 81

4.2 达朗伯原理和虚位移原理 82

4.2.1 达朗伯原理 82

4.2.2 虚位移原理 83

4.3 拉格朗日方程 92

4.3.1 动力学普遍方程 92

4.3.2 拉格朗日方程 93

4.4 一个简单例子 98

4.5 机器人的动力学方程 104

第5章 机器人传感器 117

5.1 机器人传感器的选择要求 117

5.1.1 对机器人传感器的要求 117

5.1.2 传感器的评价和选择 123

5.2 位置传感器 127

5.3 速度传感器 133

5.3.1 模拟式速度传感器 133

5.3.2 数字式速度传感器 134

5.4 力与力矩传感器 136

5.5 接近觉传感器 147

5.6 触觉传感器 152

5.7 传感器输出信号的处理 160

5.7.1 输出形式的转换 160

5.7.2 输出的解调、标定和线性化 161

6.1 对机器人驱动装置的要求 163

第6章 机器人驱动技术 163

6.2 液压驱动 164

6.2.1 直线液压缸 165

6.2.2 旋转执行元件 165

6.2.3 电液伺服阀 166

6.2.4 闭环伺服控制 168

6.2.5 对液压机器人示教 168

6.2.6 液压动力源 169

6.2.7 液压驱动的优缺点 170

6.3 气压驱动 170

6.4 电气驱动系统中执行机构的功率确定方法 172

6.4.1 基于负载所需功率的估算 172

6.4.2 计算所需最大的功率 173

6.5.1 步进电动机 177

6.5 机器人中的驱动电动机 177

6.5.2 步进电动机的微步驱动(细分原理) 181

6.5.3 直流伺服电动机 183

6.5.4 无刷电动机 185

6.6 电动机驱动方法概述 190

6.6.1 步进电动机驱动 190

6.6.2 直流伺服电动机驱动 192

6.6.3 无刷电动机驱动 194

第7章 机器人位置控制技术 199

7.1 基本直流伺服电动机的单关节控制 199

7.2 基于交流伺服电动机(AC无刷电动机)的关节位置控制 206

7.3 轨迹插补算法 212

7.3.1 定时插补与定距插补 213

7.3.2 直线插补算法 215

7.3.3 圆弧插补 216

8.1 力控制的原理 221

第8章 力控制技术 221

8.2 建立柔顺运动控制坐标系 223

8.3 6自由度机器人力控制算法 227

8.4 主从操作及双向力反馈控制 229

8.4.1 主从遥控机器人系统的组成及分类 230

8.4.2 Mm-Fn型及Mm-Mn型主从遥控系统工作原理 232

第9章 机器人的视觉技术基础 237

9.1 摄像机的几何模型及系统的校准 237

9.2 CCD摄像机 242

9.3 图像初级处理 246

9.3.1 图像的分离算法 247

9.3.2 图像的重心位置及惯性矩计算 251

9.4 激光在机器人视觉中的应用 253

9.4.1 点投式激光器应用 253

9.4.2 线投式激光器应用 255

10.1 概述 257

第10章 机器人计算机控制系统 257

10.2 机器人控制系统例 259

第11章 近代控制技术在机器人中的应用 264

11.1 机器人的自适应控制 264

11.1.1 状态模型和主要结构 265

11.1.2 模型参考自适应控制器的设计 267

11.1.3 自校正自适应控制器的设计 271

11.1.4 线性摄动自适应控制器 274

11.2 滑模变结构控制 276

11.2.1 滑模变结构基本控制理论 276

11.2.2 应用举例 279

11.3 机器人的人工神经网络控制 280

11.3.1 神经网络的发展 281

11.3.2 人工神经网络的基本原理与算法 282

11.3.3 神经网络在机器人控制系统中的应用 288

参考文献 297