《机器人学的建模、规划与控制》一书提供了对机器人设计和实现中关键概念和技术的全面探讨。本书包括机器人的数学建模、运动规划以及控制系统的设计，为读者深入理解现代机器人技术打下坚实基础。该书有英文版及中文版可供选择。
《机器人学建模、规划与控制》是意大利著名机器人学家布鲁诺·西奇里亚诺的经典教材，在机器人科学领域享有很高的声誉。本书深入浅出地介绍了机器人的基础理论、建模方法、路径规划及控制策略，为学习和研究机器人技术的学者提供了不可或缺的知识资源。
一、机器人学基础
1. 机器人定义与分类：机器人是能够执行预设任务的自动化设备，根据功能和应用环境可分为工业机器人、服务机器人、医疗机器人等多种类型。
2. 坐标系统：了解并建立关节坐标系、工具坐标系及世界坐标系之间的关系对进行运动分析至关重要。
3. 动力学研究：探讨机器人的力与运动间的联系，包括静态平衡力模型、动态模态以及阻尼和惯性等概念。
二、机器人建模
1. 连杆机构建模：利用连杆和关节构建机器人的运动模型，并通常采用DH参数（Denavit-Hartenberg参数）来描述几何结构。
2. 逆运动学：求解给定末端执行器位置与姿态时的各关节角度，用于操作规划。
3. 正向运动学：通过推导出由关节变量决定的空间中终端执行器的位置和方向，有助于理解机器人的特性。
三、路径规划
1. 避障路径规划：确保机器人在执行任务过程中避开障碍物。常用算法包括A*算法及RRT（快速树）等。
2. 平滑路径规划：将离散的路径点连接成连续平滑轨迹的方法，如样条插值和二次多项式插值。
3. 动态路径规划：考虑环境变化与实时性的条件下进行路径规划，确保机器人高效安全地完成任务。
四、控制策略
1. 位置控制：基于位置指令来调节关节角度，在精度要求高的应用场景中非常适用。
2. 力矩控制：直接对关节力矩的调控适用于需要精确力控的情况，如装配和精细操作等场合。
3. 模糊逻辑与神经网络的应用：利用模糊逻辑及神经网络优化控制器性能并提高系统鲁棒性。
4. 自适应控制：针对不确定性因素自动调整控制器参数以保证系统的稳定性和效能表现。
无论初学者还是经验丰富的研究人员，《机器人学建模、规划与控制》都提供了大量实例和习题，便于读者理解和掌握相关知识。通过阅读及实践可以设计分析并有效控制各种类型的机器人，为未来应用打下坚实基础。
5星
