目錄
前言
第1章緒論
1.1關(guān)于機器人學(xué)
1.1.1機器人的起源
1.1.2機器人學(xué)的發(fā)展
1.1.3機器人的定義
1.2典型機器人
1.2.1操作型機器人
1.2.2移動機器人
1.3數(shù)字孿生系統(tǒng)
1.3.1數(shù)字孿生的發(fā)展歷程
1.3.2數(shù)字孿生的定義
1.4數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)
1.5本書主要內(nèi)容
習(xí)題
參考文獻
第2章機器人機構(gòu)
2.1運動副
2.2串聯(lián)機器人機構(gòu)
2.2.1手臂機構(gòu)
2.2.2手腕機構(gòu)
2.2.3末端執(zhí)行器
2.3并聯(lián)機器人機構(gòu)
2.4移動機器人機構(gòu)
2.4.1輪式行走機構(gòu)
2.4.2多足步行機構(gòu)
2.5機器人的自由度
2.5.1按自由度分類的機器人
2.5.2自由度計算
2.6驅(qū)動器、傳動機構(gòu)與減速器
2.6.1驅(qū)動器
2.6.2傳動機構(gòu)
2.6.3減速器
2.7關(guān)節(jié)空間、任務(wù)空間與驅(qū)動空間
習(xí)題
參考文獻
第3章機器人運動學(xué)
3.1齊次變換
3.1.1位置描述
3.1.2方位描述
3.1.3坐標(biāo)系描述
3.1.4坐標(biāo)變換
3.1.5齊次坐標(biāo)和齊次變換
3.2DH約定和MDH約定
3.2.1關(guān)節(jié)與連桿
3.2.2連桿坐標(biāo)系
3.2.3連桿變換矩陣
3.3正向運動學(xué)遞歸
3.4逆向運動學(xué)遞歸
3.5路徑規(guī)劃
3.5.1關(guān)節(jié)空間
3.5.2笛卡兒空間
習(xí)題
參考文獻
第4章機器人動力學(xué)
4.1分析力學(xué)體系下的拉格朗日方程
4.1.1分析力學(xué)預(yù)備知識
4.1.2第二類拉格朗日方程
4.1.3機械臂的拉格朗日方程
4.2矢量力學(xué)體系下的牛頓-歐拉方程
4.2.1牛頓方程和歐拉方程
4.2.2機器人的牛頓-歐拉動力學(xué)方程
4.2.3自由運動機器人的正向動力學(xué)算法
4.3凱恩方程
4.3.1質(zhì)點系下的凱恩方程
4.3.2剛體系統(tǒng)的凱恩方程
4.4動力學(xué)參數(shù)辨識
4.4.1動力學(xué)建模
4.4.2模型線性化及最小參數(shù)集
4.4.3激勵軌跡設(shè)計
4.4.4動力學(xué)參數(shù)辨識算法
4.4.5辨識數(shù)據(jù)預(yù)處理分析
4.4.6動力學(xué)參數(shù)辨識結(jié)果驗證
4.5機器人動力學(xué)的虛擬樣機仿真
4.5.1模塊子系統(tǒng)建立
4.5.2聯(lián)合仿真系統(tǒng)建立
習(xí)題
參考文獻
第5章機器人系統(tǒng)的傳感與控制
5.1執(zhí)行器與傳感器
5.1.1執(zhí)行器
5.1.2傳感器
5.2反饋與穩(wěn)定性
5.2.1反饋
5.2.2機器人系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述
5.2.3控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性
5.3機械臂的位置控制
5.3.1PD控制
5.3.2計算力矩控制
5.3.3滑�？刂�
5.4機械臂的阻抗控制
5.5動力學(xué)非線性補償控制
5.5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5.2典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.5.3RBF網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制
5.5.4機械臂的動力學(xué)非線性補償控制
習(xí)題
參考文獻
第6章數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)及引擎
6.1系統(tǒng)架構(gòu)及技術(shù)體系
6.1.1一般架構(gòu)設(shè)計
6.1.2數(shù)字孿生技術(shù)體系
6.1.3實例
6.2數(shù)字孿生引擎
6.2.1一般引擎系統(tǒng)
6.2.2實例
6.3可視化應(yīng)用
6.3.1VR/AR/MR技術(shù)
6.3.2關(guān)于Unity
6.3.3Unity實例開發(fā)
習(xí)題
參考文獻
第7章人機共融的數(shù)字孿生系統(tǒng)
7.1結(jié)構(gòu)化環(huán)境建模
7.1.1人機孿生系統(tǒng)架構(gòu)
7.1.2機器人虛擬模型
7.1.3機器人虛實模型的快速映射
7.1.4模型與數(shù)據(jù)融合的虛實運動跟隨
7.2非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的視覺重建
7.2.1人體骨骼模型處理
7.2.2虛擬現(xiàn)實交互系統(tǒng)
7.3人機安全交互關(guān)鍵技術(shù)
7.3.1安全感知算法
7.3.2人機數(shù)字孿生系統(tǒng)的協(xié)同構(gòu)建
習(xí)題
參考文獻
第8章數(shù)字孿生系統(tǒng)的故障診斷
8.1基于特征生成模型的故障診斷方法
8.1.1條件變分自編碼器
8.1.2輔助分類生成式對抗網(wǎng)絡(luò)
8.1.3CVAE-ACGAN-CNN故障診斷方法
8.1.4CVAE-ACGAN-CNN試驗對比驗證
8.2性能退化評估模型
8.2.1軸承性能退化評估方法
8.2.2堆疊去噪自動編碼
8.2.3支持向量數(shù)據(jù)描述
8.2.4基于SDAE-SVDD的性能退化評估模型
8.2.5SDAE-SVDD試驗對比驗證
8.3融合工業(yè)云的數(shù)字孿生故障診斷系統(tǒng)
8.3.1邊緣計算
8.3.2工業(yè)云
8.3.3虛擬現(xiàn)實
8.3.4數(shù)字孿生故障診斷系統(tǒng)驗證
習(xí)題
參考文獻
第9章數(shù)字孿生系統(tǒng)的生命周期管理
9.1剩余壽命預(yù)測算法
9.1.1剩余壽命預(yù)測技術(shù)現(xiàn)狀
9.1.2剩余壽命預(yù)測算法相關(guān)理論與技術(shù)
9.1.3試驗數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.1.4注意力編碼解碼網(wǎng)絡(luò)
9.1.5剩余壽命預(yù)測
9.2不確定性度量模型
9.2.1不確定性分析
9.2.2基于貝葉斯推理的模型不確定性度量
9.2.3模型不確定性度量構(gòu)建方式
9.2.4結(jié)果及分析
9.3預(yù)測與監(jiān)測管理
9.3.1界面可視化功能
9.3.2數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備與使用
9.3.3Unity 3D與Python腳本實現(xiàn)調(diào)用集成
9.3.4試驗結(jié)果及分析
習(xí)題
參考文獻