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A Mathematical Introduction to Robot Manipulation - Book Zip

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简介:
《机器人操作数学导论》是一本电子书,系统介绍机器人运动学、动力学及控制的基础理论,旨在帮助读者掌握机器人操作的核心数学工具与方法。 《机器人操纵:数学入门》是一本深入探讨机器人运动学的权威著作。这本书为读者提供了一个严谨而全面的数学框架,帮助他们理解并掌握机器人手臂及其他机械臂的操作技术。通过阅读本书,我们可以深入了解与机器人运动相关的基础知识。 书中首先介绍了机器人运动学的基本概念。作为研究物体如何移动的一门科学,在机器人领域中,它主要关注机器人的关节和连杆是如何协调工作的以实现末端执行器(如机械手)的位置和姿态变化。这包括刚体动力学和刚体运动学两个分支:前者探讨力与扭矩对机器人运动的影响;后者则专注于描述在不考虑外力的情况下,机器人如何移动。 书中详细讨论了笛卡尔坐标系和局部坐标系之间的转换,这是理解机器人运动的关键所在。笛卡尔坐标系通常用于表示机器人的全局位置,而局部坐标系用来说明每个关节相对于其前一个关节的位置。这些不同坐标系统间的变换公式——如雅可比矩阵——对于计算各个关节的速度与加速度至关重要。 接下来,书中深入探讨了正向和逆向运动学问题:前者涉及在已知各关节变量的情况下如何确定末端执行器的位置及姿态;后者则是从给定的末端位置和方向反推所需关节角度。这通常需要通过迭代算法(如牛顿-拉弗森法)来解决非线性优化难题。 书中还介绍了动态模型建立的方法,利用牛顿-欧拉方程描述机器人系统的动力学特性,并讨论了质量和惯量如何影响机器人的运动。理解和求解这些方程对于控制设计和轨迹规划至关重要。 在实际应用中,精准的操控离不开有效的控制理论支持,《机器人操纵:数学入门》可能会讲解一些基本策略如PID、滑模以及现代自适应与智能控制系统的设计方法。此外,书中还会涉及传感器融合及状态估计技术的应用——这对于实时监控并调整机器人的运动非常关键。 《机器人操纵:数学入门》提供了一个全面而深入的学习框架,不仅涵盖了基础的数学工具和高级控制策略,还为希望在该领域深化研究的人士提供了宝贵的参考资源。通过这本书,读者不仅能掌握背后的理论原理,还能获得实用的技术方案与技巧。

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客服
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  • A Mathematical Introduction to Robot Manipulation - Book Zip
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    《机器人操作数学导论》是一本电子书,系统介绍机器人运动学、动力学及控制的基础理论,旨在帮助读者掌握机器人操作的核心数学工具与方法。 《机器人操纵:数学入门》是一本深入探讨机器人运动学的权威著作。这本书为读者提供了一个严谨而全面的数学框架,帮助他们理解并掌握机器人手臂及其他机械臂的操作技术。通过阅读本书,我们可以深入了解与机器人运动相关的基础知识。 书中首先介绍了机器人运动学的基本概念。作为研究物体如何移动的一门科学,在机器人领域中,它主要关注机器人的关节和连杆是如何协调工作的以实现末端执行器(如机械手)的位置和姿态变化。这包括刚体动力学和刚体运动学两个分支:前者探讨力与扭矩对机器人运动的影响;后者则专注于描述在不考虑外力的情况下,机器人如何移动。 书中详细讨论了笛卡尔坐标系和局部坐标系之间的转换,这是理解机器人运动的关键所在。笛卡尔坐标系通常用于表示机器人的全局位置,而局部坐标系用来说明每个关节相对于其前一个关节的位置。这些不同坐标系统间的变换公式——如雅可比矩阵——对于计算各个关节的速度与加速度至关重要。 接下来,书中深入探讨了正向和逆向运动学问题:前者涉及在已知各关节变量的情况下如何确定末端执行器的位置及姿态;后者则是从给定的末端位置和方向反推所需关节角度。这通常需要通过迭代算法(如牛顿-拉弗森法)来解决非线性优化难题。 书中还介绍了动态模型建立的方法,利用牛顿-欧拉方程描述机器人系统的动力学特性,并讨论了质量和惯量如何影响机器人的运动。理解和求解这些方程对于控制设计和轨迹规划至关重要。 在实际应用中,精准的操控离不开有效的控制理论支持,《机器人操纵:数学入门》可能会讲解一些基本策略如PID、滑模以及现代自适应与智能控制系统的设计方法。此外,书中还会涉及传感器融合及状态估计技术的应用——这对于实时监控并调整机器人的运动非常关键。 《机器人操纵:数学入门》提供了一个全面而深入的学习框架,不仅涵盖了基础的数学工具和高级控制策略,还为希望在该领域深化研究的人士提供了宝贵的参考资源。通过这本书,读者不仅能掌握背后的理论原理,还能获得实用的技术方案与技巧。
  • A Mathematical Introduction to Compressive Sensing (Springer, 2013)
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    本书《压缩感知数学引论》由Springer于2013年出版,系统介绍了压缩感知理论的基础数学知识、核心算法及应用,适合研究生和研究人员阅读。 《Compressive Sensing》是由Simon Foucart和Holger Rauhut合著的一本数学介绍性著作,出版于2013年,由Springer出版社发行。这本书深入浅出地介绍了压缩感知领域的核心概念与理论。
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    《数学逻辑入门》是一本面向初学者的友好指南,旨在通过清晰简洁的语言和实用示例介绍数学逻辑的基本概念和技巧。 ### 数理逻辑入门知识点概述 #### 一、书籍简介与背景 《数理逻辑入门》是由Christopher C. Leary和Lars Kristiansen共同编写的教材,旨在为读者提供一个友好且易于理解的数理逻辑入门指南。本书第二版出版于2015年,并根据Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License许可协议发布。 #### 二、结构与语言 ##### 1.1 基础概念介绍 这一章节以非正式的方式介绍了数理逻辑的基础概念,为后续章节打下基础。通过直观的例子和浅显易懂的语言,帮助读者建立起对数理逻辑基本思想的理解。 ##### 1.2 语言 本节定义了数理逻辑中的“语言”这一概念,并阐述了构成这种语言的基本元素。包括常量符号、变量符号、函数符号以及谓词符号等。这些符号共同构成了数理逻辑中的基本语言工具,为后续讨论逻辑表达式和语句提供了必要的框架。 ##### 1.3 项与公式 在此部分,作者详细解释了项和公式的定义及其构造方法。项是由常量、变量以及函数组成的表达式;而公式则是通过逻辑联结词将项组合起来形成有意义的陈述。通过对项和公式的深入探讨,读者能够更好地理解如何构建复杂的逻辑语句。 ##### 1.4 归纳 归纳是数学证明中常用的一种技巧,在本节中作者通过具体例子向读者展示了如何运用归纳法来证明某些命题的真实性。这部分内容对于培养读者的逻辑思维能力和推理技巧至关重要。 ##### 1.5 句子 句子是指不含自由变量的闭合公式,即没有未绑定的变量出现在其中。作者通过定义句子的概念进一步加深了读者对闭合公式的理解,并为后续讨论真值提供了理论支撑。 ##### 1.6 结构 结构是指一组特定对象与关系的集合,它可以用来解释语言中的项、公式等元素。通过引入结构这一概念,读者可以更直观地理解数理逻辑中涉及的抽象概念,并将其应用于实际问题的解决过程中。 ##### 1.7 结构中的真值 本节讨论了如何在一个给定的结构中判断某个句子是否为真。这里涉及到关键的概念如满足、模型等,并通过具体示例说明了如何确定句子在特定结构下的真假性。 ##### 1.8 替换与可替换性 替换是指将公式中的某一部分用另一个等价表达式替换掉的过程。本节讨论了如何进行有效的替换操作,并确保替换后的新公式仍然保持原有的意义。此外还介绍了可替换性的概念,即在不改变公式意义的前提下哪些部分是可以被替换的。 ##### 1.9 逻辑蕴涵 逻辑蕴涵是指一个命题集合能够推出另一个命题。作者通过形式化定义和例子展示了如何判断两个句子之间是否存在逻辑蕴涵关系,并探讨了其在数理逻辑中的应用价值。 #### 三、演绎 ##### 2.1 基础概念介绍 这一章节以非正式的方式介绍了演绎的基础概念,为后续章节打下基础。通过直观的例子和浅显易懂的语言,帮助读者建立起对演绎基本思想的理解。 ##### 2.2 演绎规则 演绎规则是用于从已知命题推导出新命题的一系列规则。本节详细介绍了几种常用的演绎规则,包括直接推理、条件推理等,并通过实例演示了如何运用这些规则进行有效的论证。 ##### 2.3 逻辑公理 逻辑公理是指无需证明就能接受为真的命题。本节列举了几类重要的逻辑公理,包括等式公理和量化公理,并讨论了它们在演绎过程中的作用。 ##### 2.4 推理规则 推理规则是演绎过程中所依据的一套规则,用于指导如何从已知前提推导出结论。本节分别介绍了命题后果规则和量化规则,并通过具体例子说明了如何运用这些规则进行有效推导。 通过以上对《数理逻辑入门》部分内容的概述,我们可以看出这本书旨在为初学者提供一个全面而又深入的数理逻辑学习指南。从基本概念到具体应用,作者都力求用简单明了的语言进行阐述,使得即使是初学者也能够轻松掌握数理逻辑的核心知识点。