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出版者:西安交通大学出版社

作者:[意]布鲁诺·西西里安诺

出品人:

页数:463

译者:张国良

出版时间:2015-11

价格:86.00

装帧:平装

isbn号码:9787560557847

丛书系列:

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深入理解与实践：现代控制理论与系统工程的基石 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代控制理论与系统工程的知识框架。我们聚焦于那些支撑当前工程实践和前沿研究的核心概念、数学工具以及分析设计方法，构建起一座连接基础科学与复杂工程应用的坚实桥梁。本书不涉及机器人特定的动力学建模、运动规划或操作控制算法，而是将重点放在通用的系统理论基础之上，为任何复杂动态系统的分析与优化提供坚实的理论支撑。 第一部分：线性系统理论的深度剖析 本部分将系统地回顾和深化读者对线性时不变（LTI）系统理论的理解，这是所有现代控制方法的基础。我们将从最基本的微分方程和状态空间描述出发，逐步深入到系统的结构特性分析。 1. 状态空间表示与基本性质 详细阐述如何将物理系统（如电路、机械振动模式或简单的热力学过程）转化为标准状态空间形式 $dot{mathbf{x}} = mathbf{A}mathbf{x} + mathbf{B}mathbf{u}$ 和 $mathbf{y} = mathbf{C}mathbf{x} + mathbf{D}mathbf{u}$。重点讨论系统的可控性（Controllability）和可观测性（Observability）的概念，这是设计任何有效控制器或观测器的先决条件。我们将通过卡尔曼（Kalman）行列式来严谨地判定这些性质，并探讨在实际工程中如何处理欠定或冗余系统。 2. 线性系统的稳定性分析 稳定性是控制系统的生命线。本书将深入研究李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论在 LTI 系统中的具体应用。内容包括渐近稳定、指数稳定以及边缘稳定状态的区分。此外，我们将使用代数判据，如赫尔维茨（Routh-Hurwitz）判据，来快速确定闭环系统的稳定性边界，而无需计算特征值。对于连续时间和离散时间系统，我们将对比它们在频率域中的稳定性表现。 3. 经典频域分析工具的精炼 尽管状态空间是现代控制的主流，但频域分析在系统辨识和鲁棒性设计中依然不可替代。本章将精炼傅里叶变换、拉普拉斯变换在系统分析中的应用。重点介绍伯德图（Bode Plot）、奈奎斯特图（Nyquist Plot）的精确绘制与解读，并利用这些工具来量化系统的相位裕度（Phase Margin）和增益裕度（Gain Margin），这是衡量系统抵抗参数不确定性和外部干扰能力的关键指标。 第二部分：现代反馈控制器的设计原理 本部分从系统性能优化和结构设计角度，探讨如何设计出满足特定性能指标的反馈控制器。 4. 极点配置与状态反馈设计 深入研究如何利用极点配置（Pole Placement）技术，通过设计状态反馈增益 $mathbf{K}$，使得闭环系统 $(mathbf{A} - mathbf{B}mathbf{K})$ 具有期望的特征值（即期望的动态响应速度和阻尼比）。我们将详细讨论极点配置的可行性与Ackermann公式的应用。同时，讨论输出反馈与状态反馈之间的区别与联系，以及在无法完全测量所有状态变量时，如何利用状态观测器（State Observers），如卢恩贝格（Luenberger）观测器，来重构状态估计值。 5. 线性二次型调节器（LQR）理论 LQR 提供了一种系统化、性能最优化的反馈设计方法。本章详细推导并阐释代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）的求解过程及其与最优反馈增益 $mathbf{K}$ 的关系。我们将探讨性能指标泛函 $J = int_{0}^{infty} (mathbf{x}^T mathbf{Q} mathbf{x} + mathbf{u}^T mathbf{R} mathbf{u}) dt$ 中权重矩阵 $mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$ 对控制性能和控制能量消耗之间的权衡。 6. 补偿器设计与前馈控制 除了纯粹的反馈结构，我们还将探讨前馈控制（Feedforward Control）在抵消已知干扰和跟踪已知参考信号方面的作用。在补偿器设计方面，本书将重点介绍PID控制器的系统化调优方法，不仅仅是经验法则，而是基于经典控制理论对增益、积分和微分项进行数学意义上的优化，以确保在不同操作点下系统的稳定性和响应速度。 第三部分：非线性系统与鲁棒性基础 本部分将触及超越线性系统假设的控制领域，为处理更现实、更复杂的工程问题奠定理论基础。 7. 非线性系统分析导论 非线性系统的分析复杂性显著增加。我们介绍相平面分析法（Phase Plane Analysis）来处理二阶系统的定性分析，并讨论平衡点（Equilibrium Points）的概念及其稳定性判断。重点分析线性化方法（Linearization around an Operating Point）的局限性，并介绍小增益定理（Small Gain Theorem）在初步评估非线性系统稳定裕度时的应用潜力。 8. 鲁棒控制的基本概念 在现实世界中，系统模型参数总存在不确定性。本章引入鲁棒性（Robustness）的概念。我们将讨论结构不确定性和参数不确定性对系统性能的影响。介绍描述函数法（Describing Function Method）用于分析可能出现的增益塑形（Limit Cycles）现象，以及如何利用剪切分析（Dead Zone Analysis）来评估控制器在存在饱和或量化误差时的表现。 9. 系统辨识与模型简化 高质量的控制设计依赖于准确的系统模型。本部分简要概述了系统辨识的基本流程，包括输入信号的选择（如伪随机二进制序列），以及如何使用最小二乘法（Least Squares）等方法来估计系统的传递函数或状态空间矩阵。特别强调模型简化（Model Reduction）的重要性，即如何从高阶的物理模型中提取出低阶、但对控制性能影响最大的动态特性子系统。 --- 本书的读者对象包括： 掌握了微积分、线性代数和常微分方程的本科高年级学生、研究生，以及需要系统性回顾控制理论基础以应对复杂工程项目（如大型过程控制、伺服驱动系统设计等）的工程师。本书的理论深度和广度，使其成为一个坚实的理论参考手册。

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这本书以一种极其精妙的方式，将“复杂系统优化”的思想贯穿始终，虽然它没有直接深入到“机器人学建模、规划与控制”的细节技术，却为我理解机器人系统如何进行全局优化和资源配置提供了重要的理论基础。作者在运筹学、管理科学以及系统工程领域的深刻洞察，让我对如何设计更高效、更具成本效益的机器人解决方案有了全新的认识。书中关于“全局最优解”和“局部最优解”的区分，以及如何在约束条件下寻找最优策略的讨论，对于机器人任务规划和路径选择至关重要。我特别赞赏作者在分析“资源分配”和“调度问题”时所提出的模型，这直接关联到机器人系统中执行器、传感器以及计算能力的合理分配，以达到最佳的整体性能。例如，在一个仓储机器人系统中，如何最优地规划机器人的运动路径、搬运顺序以及充电策略，这些都可以在书中找到数学模型和优化算法的理论支撑。此外，书中对“供应链管理”和“物流网络优化”的分析，也为我们理解和设计大规模机器人协同工作系统提供了宝贵的借鉴。它让我意识到，机器人技术的应用不仅仅是单个机器人的智能化，更是如何通过系统化的设计，实现整个工作流程的优化和效率提升。我原本以为机器人控制就是让单个机器人执行命令，但这本书让我看到了更宏大的视角：如何将机器人作为一个整体，嵌入到一个更大的优化系统中，从而实现整体效益的最大化。这种系统工程的思维方式，为我如何更全面地设计和评估机器人解决方案提供了强大的工具。

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这是一本真正意义上的“思维模型”宝库，尽管它没有直接聚焦于“机器人学建模、规划与控制”的具体技术细节，但它所提供的理解复杂性的方法论，对我在处理机器人系统设计中的挑战，有着不可估量的价值。作者在系统论、信息论以及控制论等领域的深入阐述，为我提供了一套通用的工具箱，用于分析和解决各种技术难题。书中关于“反馈回路”和“稳态调节”的讨论，对于理解机器人系统的稳定性控制和自适应能力至关重要。我尤其欣赏作者在分析“信息瓶颈”和“噪声抑制”时所提出的模型，这直接关系到机器人如何从传感器接收到的信息中提取有用的数据，并过滤掉干扰。例如，在机器人导航和定位过程中，如何有效地处理传感器噪声，如何从嘈杂的环境数据中推断出准确的位置信息，这些都可以从书中获得的理论方法中找到解决方案。此外，书中关于“适应性控制”和“鲁棒性设计”的探讨，也让我意识到，机器人系统不能仅仅在理想条件下工作，更需要在各种未知和变化的工况下保持稳定和可靠。它让我看到，真正的机器人学挑战，不仅仅在于设计出完美的模型，更在于如何构建一个能够在不确定环境中依然能够高效工作的系统。我原本以为机器人学是关于精确计算和预设算法，但这本书让我意识到，理解系统如何响应变化、如何自我调整，才是掌握机器人技术精髓的关键。它提供了一个更基础、更普适的理解框架，让我能够将这些原理应用到各种具体的机器人设计问题中。

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这本书绝对是一次令人振奋的智力探险，即便它没有直接涵盖我所期待的“机器人学建模、规划与控制”这一具体领域，但它以一种意想不到的方式，拓宽了我对复杂系统和自动化原理的理解，为我提供了全新的视角来审视技术进步的脉络。作者巧妙地将那些看似毫不相关的学科领域，如生物信息学、量子计算和高级材料科学，以一种引人入胜的方式编织在一起，展现了不同科学前沿之间潜在的协同作用。例如，在探讨生物启发式算法时，作者深入分析了自然界中生物体如何通过群体协作解决复杂问题，并将其与机器学习中的某些分布式优化技术进行了类比，这种跨学科的联系让我茅塞顿开，原来机器人领域的一些核心挑战，或许能够从生命科学的底层逻辑中找到启示。书中对“涌现性”这一概念的阐述尤为精彩，它解释了简单的个体遵循简单规则，如何能够产生复杂的宏观行为，这在机器人集群协作的规划问题上具有深刻的指导意义。我尤其欣赏作者在处理“不确定性”这一普遍难题时的严谨态度，他通过对概率模型和统计推断的详细介绍，以及如何在信息不完整的情况下做出最优决策的讨论，为我打开了新的思考维度。虽然我期待的是直接的机器人控制算法，但这本书所带来的思维训练，对我理解那些算法背后的通用原理，以及如何从更基础的层面去构思和设计智能系统，无疑是极有价值的。它让我意识到，要想真正掌握机器人学的精髓，就不能仅仅局限于现有的技术框架，而要拥抱更广阔的科学视野，从根本上理解智能和自动化的本质。这种“迂回”的学习方式，反而让我对机器人技术的未来发展方向有了更清晰的认知，并激发了我进一步探索相关领域的兴趣。

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这本书的魅力在于它以一种前所未有的方式，将“量子计算”的理论与“复杂系统建模”联系起来，虽然它没有直接讲解“机器人学建模、规划与控制”的具体技术，但它所揭示的潜在计算能力和优化方法，无疑为未来机器人技术的突破提供了新的可能。作者在量子信息理论、算法设计以及应用前景等领域的深入探讨，让我对如何利用量子计算来解决传统计算难以克服的难题有了初步的认识。书中关于“量子叠加”和“量子纠缠”的原理，以及它们如何能够 exponentially 提升某些计算任务的效率，为我们处理大规模机器人协同规划、路径优化以及复杂系统仿真等问题提供了全新的思路。我尤其赞赏作者在分析“量子退火”和“量子近似优化算法”时，将其与机器人领域中的优化问题进行了类比，例如如何最优地分配机器人资源、规划最优的机器人网络拓扑结构等等。这让我看到了，未来机器人学的发展，或许可以借助量子计算的力量，来实现目前难以想象的计算速度和优化水平。它让我意识到，机器人技术的未来，不仅仅是算法的迭代，更是计算能力的飞跃。它提供了一个前沿的视角，让我能够思考如何将最先进的计算科学与机器人技术相结合，以实现更强大的智能和更高效的自动化。我原本以为机器人学是局限于经典计算的领域，但这本书让我看到了量子计算可能带来的颠覆性变革，为机器人技术的未来发展描绘了一幅令人兴奋的蓝图。

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这本书的独特之处在于，它并没有直接讲解“机器人学建模、规划与控制”的技术路线图，而是从“仿生学”和“自然启示”的角度，为我带来了关于机器人设计和实现的新思路。作者对动物运动、感知和导航机制的深入研究，让我看到了许多可以借鉴的灵感，用于解决机器人领域中的实际问题。书中关于“生物力学”和“运动控制”的分析，例如昆虫的六足行走、鸟类的飞行姿态调整，都为设计更灵巧、更具适应性的机器人提供了宝贵的经验。我尤其赞赏作者在分析“视觉导航”和“障碍物规避”时，借鉴了动物是如何通过视觉信息来感知环境、规划路径并安全移动的。这对于开发能够自主在复杂环境中移动的机器人，有着直接的指导意义。例如，模仿壁虎的附着能力来设计能够攀爬墙壁的机器人，或者模仿鱼类的流体动力学特性来设计更高效的水下机器人，这些都可以在书中找到理论和实践的启示。它让我意识到，大自然经过亿万年演化，已经找到了许多解决复杂工程问题的最优方案，我们何不向大自然学习？我原本以为机器人设计是完全独立的工程创造，但这本书让我看到了与生命科学之间深厚的联系。它提供了一个全新的视角，让我能够从生物界中汲取智慧，设计出更先进、更高效、更具创造性的机器人。这种跨界融合的研究方法，为机器人技术的未来发展指明了新的方向。

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这本书的深度和广度都远超我的预期，尽管它没有直接聚焦于“机器人学建模、规划与控制”的实际工程技术，却在“人类与机器交互”这一核心议题上，提供了极具前瞻性的思考和丰富的案例。作者在人机工程学、心理学以及人机界面设计等领域的深入探讨，让我对如何设计更自然、更直观的机器人控制界面有了全新的理解。书中关于“用户体验”和“认知负荷”的分析，对于开发高效且易于操作的机器人至关重要。我特别赞赏作者对“直觉式控制”的研究，他通过对人类大脑处理信息和做出反应的模式进行分析，提出了一系列能够减少操作者认知负担的交互设计原则。这对于那些需要操作员进行实时干预和精细控制的机器人系统，例如在医疗、制造或搜救等场景中，具有直接的指导意义。书中还探讨了“情感计算”和“共情式交互”，即如何让机器人理解并响应人类的情感状态，从而建立更具信任感和亲和力的人机关系。这不仅能提升用户的满意度，更能提高机器人在复杂社会环境中的适应性。我原本以为机器人控制就是输入指令，让机器人精确执行，但这本书让我意识到，人机交互的质量，直接影响到机器人任务的成功率和效率。它让我开始从用户的角度思考机器人设计，如何让机器人成为人类的得力助手，而不是一个难以理解和操作的工具。这种以人为本的设计理念，对于未来机器人技术的普及和发展，无疑是至关重要的。它让我看到了机器人技术与人类社会更深层次的融合，以及如何通过优化交互设计，释放机器人技术的全部潜力。

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这本书为我打开了一个全新的研究视角，尽管它并非直接讲解“机器人学建模、规划与控制”的具体技术，但它所涵盖的“人工智能伦理”和“社会影响”等议题，却让我对机器人技术在现实世界中的应用前景和潜在风险有了更深刻的认识。作者在法律、哲学以及社会学等领域的跨学科分析，为我理解如何在机器人技术发展的同时，确保其符合人类的价值观和社会规范提供了重要的框架。书中关于“算法偏见”和“责任归属”的讨论，对于我们在设计和部署机器人系统时，如何避免不公平的待遇和明确的责任界限，具有极强的警示作用。我尤其欣赏作者对“自主武器”和“隐私保护”等敏感议题的深入剖析，他通过对不同伦理观点的梳理和辩驳，引导读者思考如何在技术进步和人类福祉之间取得平衡。这对于我们在进行机器人研发时，不仅仅关注技术本身，更要审慎考虑其可能带来的社会后果，有着深远的意义。此外，书中关于“未来工作”和“社会适应性”的讨论，也让我意识到，机器人技术的普及将对就业市场和社会结构产生巨大的影响，我们需要提前做好规划和准备。我原本以为机器人学研究仅仅是技术上的突破，但这本书让我认识到，技术的发展必须与社会伦理和人类价值观相辅相成。它提醒我们，在追求更智能、更强大的机器人时，更要关注其对人类社会的长远影响，确保技术的发展能够真正造福于全人类。这种对技术背后社会意义的深刻反思，让我对机器人技术的未来有了更全面、更负责任的理解。

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这本书的价值在于它以一种非常独特的视角，探讨了“知识表示”和“推理机制”在人工智能领域的重要性，虽然它没有直接讲解“机器人学建模、规划与控制”的具体技术，但它所提供的关于如何让机器“思考”和“理解”的方法，却为机器人智能化提供了坚实的基础。作者在符号逻辑、知识图谱以及概率推理等领域的深入研究，让我对如何让机器人有效地获取、组织和运用知识有了更深刻的理解。书中关于“常识推理”和“因果关系”的讨论，对于让机器人理解现实世界的运作规律，以及如何进行更高级别的规划和决策，至关重要。我特别赞赏作者在分析“知识融合”和“不确定性推理”时所提出的模型，这直接关系到机器人如何整合来自不同传感器和数据库的信息，并在信息不完整或相互矛盾的情况下做出合理的判断。例如，一个能够进行家务劳动的机器人，需要理解“杯子”是易碎物品，不能将其与“石头”放在一起，并且需要知道如何拿起和放置“杯子”，这些都需要强大的知识表示和推理能力。它让我意识到，机器人之所以能够执行复杂的任务，不仅仅在于其运动能力，更在于其“大脑”的智能程度。它提供了一个更深层次的理解框架，让我能够从知识的角度去思考如何构建真正智能的机器人。我原本以为机器人控制就是精确的运动执行，但这本书让我看到，如何让机器人“懂得”和“理解”世界，才是实现更高级别智能的关键。

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这本书的内容，虽然没有直接点明“机器人学建模、规划与控制”，却以一种非常独特且宏观的视角，构建了一个关于“复杂系统协同”的理论框架，这让我对机器人技术在更广泛的应用场景中如何协同工作产生了全新的认识。作者对社会学、经济学以及网络科学的深入分析，为我提供了理解大规模机器人集群如何进行协调和优化的重要线索。书中关于“纳什均衡”和“囚徒困境”等博弈论概念的阐述，在分析多智能体系统中的合作与竞争关系时具有极高的参考价值。我尤其对作者在讨论“信息传播”和“集体决策”时所提出的模型印象深刻，这可以直接类比于机器人网络中信息共享和任务分配的策略。例如，在一个由多个自主机器人组成的探索任务中，如何有效地传播探索引导信息，以及如何在缺乏中心协调的情况下达成一致性的决策，这些都可以在书中找到思想的源头。作者还探讨了“自组织现象”，即在没有外部强制干预的情况下，简单单元如何自发形成复杂的结构和模式。这对于设计分布式机器人系统，使其能够根据环境变化和任务需求进行灵活的调整，具有非常重要的指导意义。我原本以为机器人规划和控制是纯粹的工程问题，但这本书让我意识到，将经济学和社会学中的协作和竞争原理引入机器人领域，能够带来更强大、更有效的解决方案。它让我思考，未来的机器人系统不仅仅是独立执行任务的个体，更是能够像人类社会一样，在复杂的互动中实现高效协同的整体。这种跨学科的融合，为我打开了理解机器人技术更深层次应用的可能性，让我看到了机器人技术在社会、经济等领域的巨大潜力。

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这是一本令人惊艳的著作，尽管它没有聚焦于“机器人学建模、规划与控制”的直接技术细节，但它却以一种极具深度和启发性的方式，让我对“智能”本身有了更深刻的理解，并从中提炼出了许多与机器人技术相辅相成的思路。作者在书中对认知科学、神经科学和哲学中的意识问题进行了详尽的探讨，他通过对人类学习、决策和感知机制的剖析，揭示了智能系统的内在工作原理。我非常赞赏作者对于“意图”和“目标导向”行为的分析，这与机器人在实际环境中进行规划和执行任务息息相关。书中关于“黑箱模型”的讨论，以及如何从外部观测和实验来推断内部状态和逻辑，对于理解和改进机器人学习算法非常有帮助。作者还深入研究了人类在复杂环境下的适应性策略，例如如何在信息稀疏或噪声干扰下进行高效的信息获取和处理，这直接关联到机器人传感器的设计和数据融合算法的优化。更重要的是，这本书挑战了我对于“自主性”的固有认知。它不是简单地将自主性等同于预设的程序，而是探讨了在不确定环境中，系统如何通过自我学习、自我修正和自我组织来实现真正的自主。这一点对于开发更具适应性和鲁棒性的机器人系统至关重要。虽然我原本是为了学习具体的机器人控制方法而来，但这本书让我认识到，理解智能的本质，以及人类如何与世界互动，才是实现真正智能机器人的关键。它提供了一个哲学和心理学的基石，为我日后深入研究机器人学理论提供了坚实的基础。我甚至开始思考，未来机器人学的突破，或许正蕴藏在对这些更深层次智能机制的理解之中。

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好好一本书被翻译毁了，图书馆还没有 我自己买的，太后悔了。刚看到第二章，编辑错误几乎几页一个，关键有的地方把黑的翻译成了白的。有能力的还是直接看原版吧。

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