移动机器人系统建模、估计与控制【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

移动机器人系统建模、估计与控制PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章绪论1

参考文献8

第2章数学知识9

2.1概率论基础9

2.1.1基本概念9

2.1.2随机变量10

2.1.3均值和方差12

2.1.4高斯分布13

2.1.5随机过程14

2.2线性矩阵不等式15

2.3集合运算18

2.4集值分析基础19

参考文献22

第3章典型移动机器人系统建模24

3.1移动机器人典型建模方法24

3.1.1移动机器人典型模型结构24

3.1.2刚体动力学建模方法25

3.1.3驱动装置的动态模型37

3.2旋翼飞行机器人动力学模型40

3.2.1旋翼飞行机器人的刚体动力学模型41

3.2.2空气动力学44

3.2.3旋翼飞行机器人简化模型47

3.3水面移动机器人动力学模型47

3.3.1水面移动机器人六自由度刚体动力学模型48

3.3.2平面三自由度刚体动力学模型51

3.4地面移动机器人动力学模型52

3.4.1正交轮式全方位地面移动机器人的动力学52

3.4.2包括滑动效应的履带式地面移动机器人运动学模型54

参考文献57

第4章基于卡尔曼滤波的状态-参数估计方法59

4.1卡尔曼滤波基本原理60

4.1.1贝叶斯估计理论60

4.1.2卡尔曼滤波62

4.2扩展卡尔曼滤波64

4.3无色卡尔曼滤波66

4.3.1无色变换67

4.3.2无色卡尔曼滤波算法68

4.3.3平方根无色卡尔曼滤波算法70

4.3.4无色变换的精度分析71

4.3.5无色卡尔曼滤波算法稳定性74

4.4自适应无色卡尔曼滤波83

4.4.1自适应滤波算法83

4.4.2基于MIT的自适应UKF算法83

4.4.3MS-AUKF88

4.5数值仿真91

4.5.1状态估计91

4.5.2滤波算法性能比较94

4.6本章小结96

参考文献96

第5章集员滤波的状态-参数估计方法99

5.1集员滤波100

5.2扩展集员滤波102

5.3基于UD分解的自适应扩展集员滤波方法104

5.3.1扩展集员算法的UD分解形式推导104

5.3.2滤波参数的自适应更新方法108

5.4数值仿真111

5.5在线估计共性方法比较116

5.5.1UPF估计方法117

5.5.2比较研究119

5.6本章小结124

参考文献125

第6章面向移动机器人的鲁棒保性能控制128

6.1基于LMI的状态反馈控制基础知识128

6.1.1几种性能指标128

6.1.2状态反馈控制的LMI条件130

6.1.3鲁棒状态反馈控制的LMI条件133

6.2具有时不变不确定性的线性系统控制方法135

6.2.1问题描述135

6.2.2自适应鲁棒H∞控制器设计136

6.2.3自适应鲁棒H2控制器设计140

6.2.4自适应鲁棒保性能控制器设计143

6.2.5旋翼飞行机器人航向控制的应用仿真146

6.3具有时变不确定性的线性系统控制方法155

6.3.1问题描述155

6.3.2自适应鲁棒H∞控制器设计157

6.3.3自适应鲁棒H2控制器设计161

6.3.4自适应鲁棒保性能控制器设计165

6.3.5仿真试验169

6.4本章小结174

参考文献174

第7章基于加速度反馈的非线性系统鲁棒控制176

7.1加速度信号的在线估计177

7.1.1RLSN方法178

7.1.2卡尔曼滤波179

7.1.3牛顿-卡尔曼滤波加速度估计方法180

7.1.4加速度估计试验181

7.2高增益加速度反馈鲁棒控制187

7.2.1高增益加速度反馈控制基本原理187

7.2.2关节加速度反馈控制187

7.2.3试验与分析190

7.2.4高增益加速度反馈在全方位轮式移动机器人系统上的应用193

7.3非线性欠驱动移动机器人系统加速度反馈控制196

7.3.1常规的高增益加速度反馈存在的问题196

7.3.2基于前置滤波器的加速度反馈控制198

7.4旋翼飞行机器人仿真范例209

7.4.1旋翼飞行机器人模型转换209

7.4.2控制器设计212

7.4.3仿真结果214

7.5本章小结223

参考文献223

第8章基于控制Lyapunov函数的非线性控制226

8.1控制Lyapunov函数227

8.2基于控制Lyapunov函数的非线性控制器设计232

8.2.1Sontag的方法233

8.2.2Freeman的方法234

8.3广义逐点最小范数控制器设计235

8.4鲁棒广义逐点最小范数控制器237

8.4.1参数不确定系统的鲁棒广义逐点最小范数控制237

8.4.2H∞鲁棒广义逐点最小范数控制241

8.4.3联合鲁棒广义逐点最小范数控制243

8.5控制Lyapunov函数的获取方法244

8.6仿真试验246

8.6.1旋翼飞行机器人平面动力学模型246

8.6.2广义逐点最小范数控制246

8.6.3鲁棒广义逐点最小范数控制251

8.7本章小结254

参考文献254

第9章实时非线性模型预测控制257

9.1非线性预测控制258

9.2广义逐点最小范数控制器的解析表达260

9.3引导函数ξ（x，θ）的选取263

9.4鲁棒非线性预测控制264

9.4.1可反馈线性化系统265

9.4.2严格反馈型系统267

9.4.3鲁棒预测控制269

9.5实现问题269

9.5.1优化过程频率选取270

9.5.2数值积分271

9.5.3指标函数271

9.6算法性能评估272

9.7在移动机器人系统上的仿真范例275

9.7.1地面移动机器人系统275

9.7.2旋翼飞行机器人系统平面动力学模型的非线性预测控制仿真277

9.8本章小结284

参考文献284

第10章基于在线估计的非线性自适应控制287

10.1非线性系统的状态-参数联合估计287

10.2基于主动建模的控制292

10.2.1基于主动建模的控制策略结构292

10.2.2基于主动建模的正交轮式移动机器人跟踪控制293

10.2.3基于主动建模的履带式地面移动机器人滑动补偿问题297

10.2.4基于主动建模的移动机器人运动模型的镇定305

10.2.5基于主动建模的水面移动机器人跟踪控制311

10.3模型差在线估计与控制318

10.3.1旋翼飞行机器人319

10.3.2水面移动机器人337

10.4故障诊断及容错控制345

10.4.1执行器健康因子（AHCs）在线优化估计346

10.4.2执行器软性故障重构控制方法347

10.4.3试验验证及结果分析349

10.5本章小结355

参考文献355

作者团队发表的相关论文359