-- 會員 / 註冊 --  
 帳號:
 密碼:
  | 註冊 | 忘記密碼
1/31 新書到! 1/3 新書到! 12/27 新書到! 12/20 新書到!
購書流程Q & A站務留言版客服信箱
3ds MaxMayaRhinoAfter EffectsSketchUpZBrushPainterUnity
PhotoShopAutoCadMasterCamSolidWorksCreoUGRevitNuke
C#CC++Java遊戲程式Linux嵌入式PLCFPGAMatlab
駭客資料庫搜索引擎影像處理FluentVR+ARANSYS深度學習
單晶片AVROpenGLArduinoRaspberry Pi電路設計CadenceProtel
HadoopPythonStm32CortexLabview手機程式AndroidiPhone
可查書名,作者,ISBN,3dwoo書號
詳細書籍分類

移動機器人原理與設計(原書第2版)

( 簡體 字)
作者:[法]呂克·若蘭(Luc Jaulin)類別:1. -> 電子工程 -> 機器人
譯者:
出版社:機械工業出版社移動機器人原理與設計(原書第2版) 3dWoo書號: 55142
詢問書籍請說出此書號!

缺書
NT售價: 445

出版日:8/1/2021
頁數:264
光碟數:0
站長推薦:
印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
加入購物車 加到我的最愛
(請先登入會員)
ISBN:9787111688600
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

內容簡介:

介紹相關基礎知識和分析工具,主要內容包括三維建模、反饋線性化、無模型控制、導引、實時定位、辨識和卡爾曼濾波等,涵蓋執行器、傳感器、導航和控制理論等方面。
目錄:

第1章 三維建模 1
1.1 旋轉矩陣 1
1.1.1 定義 1
1.1.2 李群 2
1.1.3 李代數 3
1.1.4 旋轉向量 3
1.1.5 伴隨矩陣 4
1.1.6 羅德里格斯旋轉公式 5
1.1.7 坐標系變換 6
1.2 歐拉角 8
1.2.1 定義 8
1.2.2 運動歐拉矩陣的旋轉向量 9
1.3 慣性單元 10
1.4 動力學建模 13
1.4.1 原理 13
1.4.2 四旋翼建模 13
1.5 習題 14
1.6 習題參考答案 25
第2章 反饋線性化 45
2.1 控制一個積分鏈 45
2.1.1 比例–微分控制器 45
2.1.2 比例–積分–微分控制器 46
2.2 引例 47
2.3 反饋線性化方法的原理 48
2.3.1 原理 48
2.3.2 相對次數 49
2.3.3 微分延遲矩陣 50
2.3.4 奇異點 50
2.4 二輪車 52
2.4.1 一階模型 52
2.4.2 二階模型 53
2.5 控制三輪車 55
2.5.1 速度和轉向模型 55
2.5.2 位置控制 56
2.5.3 選擇另一個輸出 56
2.6 帆船 57
2.6.1 極坐標曲線 58
2.6.2 微分延遲 58
2.6.3 反饋線性化方法 59
2.6.4 極坐標曲線控制 60
2.7 滑動模態 61
2.8 運動學模型和動力學模型 63
2.8.1 原理 63
2.8.2 倒立擺系統 63
2.8.3 伺服電動機 66
2.9 習題 66
2.10 習題參考答案 74
第3章 無模型控制 93
3.1 無人車的無模型控制 93
3.1.1 方向和速度的比例控制器 94
3.1.2 方向的比例–微分控制器 95
3.2 雪橇車 96
3.2.1 模型 96
3.2.2 正弦驅動控制 98
3.2.3 最大推力控制 98
3.2.4 快速動態特性的簡化 99
3.3 帆船 101
3.3.1 問題 101
3.3.2 控制器 102
3.3.3 導航 106
3.3.4 實驗 107
3.4 習題 108
3.5 習題參考答案 118
第4章 導引 129
4.1 球面上的導引 129
4.2 路徑規劃 131
4.2.1 簡單示例 132
4.2.2 貝塞爾多項式 132
4.3 維諾圖 133
4.4 人工勢場法 134
4.5 習題 135
4.6 習題參考答案 141
第5章 實時定位 155
5.1 傳感器 155
5.2 測角定位 157
5.2.1 問題描述 157
5.2.2 內接角 158
5.2.3 平面機器人的靜態三角測量 159
5.2.4 動態三角測量 160
5.3 多點定位 161
5.4 習題 162
5.5 習題參考答案 164
第6章 辨識 170
6.1 二次函數 170
6.1.1 定義 170
6.1.2 二次型的導數 171
6.1.3 二次函數的特征值 171
6.1.4 二次函數的最小化 171
6.2 最小二乘法 172
6.2.1 線性情形 172
6.2.2 非線性情形 173
6.3 習題 175
6.4 習題參考答案 177
第7章 卡爾曼濾波器 185
7.1 協方差矩陣 185
7.1.1 定義和解釋 185
7.1.2 性質 187
7.1.3 置信橢圓 187
7.1.4 生成高斯隨機向量 189
7.2 無偏正交估計器 190
7.3 線性估計的應用 192
7.4 卡爾曼濾波器 193
7.5 卡布濾波器 196
7.6 擴展卡爾曼濾波器 198
7.7 習題 199
7.8 習題參考答案 209
第8章 貝葉斯濾波器 232
8.1 引言 232
8.2 概率的基本概念 232
8.3 貝葉斯濾波器 234
8.4 貝葉斯平滑器 236
8.5 卡爾曼平滑器 236
8.5.1 卡爾曼平滑器的方程 236
8.5.2 實現 237
8.6 習題 238
8.7 習題參考答案 243
參考文獻 252
索引 254
序: