自適應和反應式機器人控制-動態系統法 9787111760955 奧德.比拉德 辛納.米拉紮維 納迪亞.菲格羅亞

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書名:自適應和反應式機器人控制-動態系統法
ISBN:9787111760955
出版社:機械工業
著編譯者:奧德.比拉德 辛納.米拉紮維 納迪亞.菲格羅亞
叢書名:機器人學譯叢
頁數:312
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1678155
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【台灣高等教育出版社簡體書】 自適應和反應式機器人控制-動態系統法 787111760955 奧德.比拉德 辛納.米拉紮維 納迪亞.菲格羅亞

內容簡介

本書主要介紹如何通過動態系統學習控制律,從而使機器人具備實時反應能力。本書首先介紹機器人學習數據的收集方法,然後重點講解使用動態系統學習控制律的核心技術,使用動態系統進行軌跡規劃的方法,以及使用動態系統進行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應用示例,包括機械臂、擬人手和仿人機器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關於機器人控制的基礎知識,並熟悉機器學習、統計、優化以及動態系統等相關內容,適合作為高等院校機器人控制方向的研究生課程教材,也適合相關領域的技術人員參考。

作者簡介

奧德·比拉德(Aude Billard) 瑞士物理學家,IEEE會士,AAIA會士。現為洛桑聯邦理工學院(EPFL)工程學院教授,學習演算法與系統實驗室(LASA)主管。曾任教於南加州大學。目前專註于機器學習和人機交互領域,包括機器人技術、機電一體化、動態系統、計算神經科學等方向,致力於應用機器學習來支持機器人通過人類指導進行學習。

目錄

譯者序
前言
符號表
第一部分 緒論
第1章 機器人動態控制系統的利用和學習——概述
1 1 預備知識和附加材料
1 2 不確定條件下的軌跡規劃
1 2 1 規劃抓取物體的路徑
1 2 2 在線更新規劃
1 3 計算動態系統的路徑
1 3 1 穩定系統
1 4 學慣用于自動規劃路徑的控制律
1 5 學習如何組合控制律
1 6 通過學習修改控制律
1 7 動態系統的耦合
1 8 動態系統的柔性控制的生成和學習
1 9 控制架構
第2章 收集學習數據
2 1 生成數據的方法
2 1 1 應使用哪種方法,何時使用
2 2 示教機器人的介面
2 2 1 運動跟蹤系統
2 2 2 匹配問題
2 2 3 拖動示教
2 2 4 遙操作
2 2 5 傳力介面
2 2 6 組合介面
2 3 數據要求
2 4 教機器人打高爾夫球
2 4 1 通過人類示教任務
2 4 2 從失敗和成功的案例中學習
2 5 從最優控制中收集數據
第二部分 控制器的學習
第3章 控制律的學習
3 1 預備知識
3 1 1 動態系統學習的多元回歸
3 1 2 穩定動態系統的Lyapunov理論
3 2 線性系統組合的非線性動態系統
3 3 學習穩定非線性動態系統
3 3 1 約束高斯混合回歸
3 3 2 動態系統的穩定估計
3 3 3 非線性動態系統學習的評估
3 3 4 LASA手寫數據集:評估穩定動態系統學習的基準
3 3 5 機器人實現
3 3 6 動態系統的穩定估計表達方法的缺點
3 4 學習穩定的高度非線性動態系統
3 4 1 聯合線性變參表達方法
3 4 2 物理一致性貝葉斯非參數高斯混合模型
3 4 3 線性變參動態系統的穩定估計
3 4 4 離線學習演算法評估
3 4 5 機器人實現
3 5 學習穩定的二階動態系統
3 5 1 二階線性變參–動態系統表達方法
3 5 2 二階動態系統的穩定估計
3 5 3 學習演算法評估
3 5 4 機器人實現
3 6 本章小結
第4章 學習多種控制律
4 1 通過狀態空間劃分組合控制律
4 1 1 簡單方法
4 1 2 問題公式
4 1 3 縮放和穩定性
4 1 4 重建精度
4 1 5 機器人實現
4 2 學習具有分岔的動態系統
4 2 1 具有Hopf分岔的動態系統
4 2 2 動態系統的期望形狀
4 2 3 兩步優化
4 2 4 非線性極限環的擴展
4 2 5 機器人實現
第5章 學習控制律序列
5 1 學習局部活動全局穩定動態系統
5 1 1 具有單個局部活動區域的線性局部活動全局穩定動態系統
5 1 2 具有多個局部活動區域的非線性局部活動全局穩定動態系統
5 1 3 學習非線性局部活動全局穩定動態系統
5 1 4 學習演算法的評估
5 1 5 機器人實現
5 2 隱馬爾可夫模型線性變參–動態系統的學習序列
5 2 1 逆線性變參–動態系統公式和學習方法
5 2 2 使用高斯混合模型學習穩定逆線性變參–動態系統
5 2 3 使用隱馬爾可夫模型的線性變參–動態系統學習序列
5 2 4 模擬和機器人的實現
第三部分 耦合和調製控制器
第6章 耦合和同步控制器
6 1 預備知識
6 2 耦合兩個線性動態系統
6 2 1 機器人切割
6 3 機械臂–手耦合運動
6 3 1 耦合形式
6 3 2 學習動力學
6 3 3 機器人實現
6 4 耦合的眼睛–手臂–手指運動
第7章 接觸並適應移動物體
7 1 如何抓取移動的物體
7 2 單手抓取固定的小物體
7 2 1 機器人實現
7 3 單手抓取移動的小物體
7 4 機器人實現
7 5 雙手抓取移動的大物體
7 6 機器人實現
7 6 1 協調能力
7 6 2 抓取大型移動物體
7 6 3 抓取快速飛行的物體
第8章 適應和調製現行的控制律
8 1 預備知識
8 1 1 穩定性
8 1 2 調製參數化
8 2 學習內部調製
8 2 1 局部旋轉和范數縮放
8 2 2 收集學習數據
8 2 3 機器人實現
8 3 學習外部調製
8 3 1 調製、旋轉和速度縮放動力學
8 3 2 學習外部激活功能
8 3 3 機器人實現
8 4 從自由空間轉換到接觸的調製
8 4 1 形式化
8 4 2 模擬示例
8 4 3 機器人實現
第9章 避障
9 1 避障:形式化
9 1 1 障礙物描述
9 1 2 避障的調製
9 1 3 凸面障礙物的穩定性
9 1 4 凹面障礙物的調製
9 1 5 不可穿透性和收斂性
9 1 6 將動態系統封閉在工作空間中
9 1 7 多個障礙物
9 1 8 避開移動障礙物
9 1 9 學習障礙物的形狀
9 2 避免自碰撞和關節級障礙物
9 2 1 逆向運動學約束和自碰撞約束的組合
9 2 2 學習避免自碰撞邊界
9 2 3 避免自碰撞數據集的構造
9 2 4 用於大數據集的稀疏支持向量機
9 2 5 機器人實現

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