譯者序
前言
第1章三維建模
1.1旋轉矩陣
1.1.1定義
1.1.2旋轉向量
1.1.3伴隨矩陣
1.1.4坐標系變換
1.2歐拉角
1.2.1定義
1.2.2歐拉矩陣的導數
1.2.3歐拉矩陣的旋轉向量
1.3剛性機器人的運動學模型
1.4習題
1.5參考答案
第2章反饋線性化
2.1控制積分鏈
2.1.1比例微分控制器
2.1.2比例積分微分控制器
2.2引例
2.3方法的原理
2.3.1原理
2.3.2相對次數
2.3.3微分延遲矩陣
2.3.4奇異點
2.4二輪車
2.4.1一階模型
2.4.2二階模型
2.5控制三輪車
2.5.1速度和轉向控制
2.5.2位置控制
2.5.3選擇另一個輸出
2.6帆船
2.6.1極坐標曲線
2.6.2微分延遲
2.6.3反饋線性化的方法
2.6.4極坐標曲線控制
2.7運動學模型和動力學模型
2.7.1原理
2.7.2倒立擺系統
2.7.3伺服電機
2.8習題
2.9參考答案
第3章無模型控制
3.1無人車的無模型控制
3.1.1方向和速度的比例控制器
3.1.2方向的比例微分控制器
3.2雪橇車
3.2.1模型
3.2.2正弦驅動控制
3.2.3*推力控制
3.2.4快速動態特性的簡化
3.3帆船
3.3.1問題
3.3.2控制器
3.3.3導航
3.3.4實驗
3.4習題
3.5參考答案
第4章導引
4.1球面上的導引
4.2路徑規劃
4.2.1簡單示例
4.2.2貝塞爾多項式
4.3維諾圖
4.4人工勢場法
4.5習題
4.6參考答案
第5章實時定位
5.1傳感器
5.2測角定位
5.2.1問題描述
5.2.2內接角
5.2.3平面機器人的靜態三角測量
5.2.4動態三角測量
5.3多點定位
5.4習題
5.5參考答案
第6章辨識
6.1二次型函數
6.1.1定義
6.1.2二次型的導數
6.1.3二次型函數的特征值
6.1.4二次型函數的最小化
6.2最小二乘法
6.2.1線性情形
6.2.2非線性情形
6.3習題
6.4參考答案
第7章卡爾曼濾波器
7.1協方差矩陣
7.1.1定義和解釋
7.1.2性質
7.1.3置信橢圓
7.1.4生成高斯隨機向量
7.2無偏正交估計
7.3線性估計的應用
7.4卡爾曼濾波器
7.5卡爾曼平滑器
7.6習題
7.7參考答案
參考文獻
索引
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