智能運動控制：算法解析與實戰應用

陳強 程怡安

智能運動控制：算法解析與實戰應用

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商品描述

本書系統講解了智能運動控制領域的核心理論、 算法與工程應用，圍繞機器人、無人機和自動駕駛三大典型平臺，構建一套通用的智能運動控制知識體系。本書首先介紹了運動控制的基礎概念與發展趨勢，包括控制架構分類、智能感知—決策—執行閉環設計等核心內容；隨後依次講解位置控制、速度控制、軌跡規劃、智能PID演進、振動抑制等關鍵模塊，配合大量基於ROS、Fym、Carla、CVXPY等平臺的真實仿真項目，幫助讀者理解控制系統從建模到實現的全過程。全書還特別引入了深度強化學習、模糊控制、元學習、數字孿生、事件觸發等前沿技術，體現了智能運動控制與AI深度融合的應用趨勢。書中大量配套實戰案例，全面覆蓋工業與研究實際需求，貼近真實應用場景。本書內容全面兼顧原理解析與項目實踐，是學習智能運動控制技術的良好教程。本書適合具備Python基礎、掌握基本控制理論或機器人系統知識的讀者閱讀，尤其適合人工智能、控制工程、機器人技術、自動化系統等方向的工程師、研究人員和開發者，也可作為高校控制類課程、AI與自動駕駛專業課程的教學參考書。

目錄大綱

第1章 運動控制基礎與前沿技術概覽
1.1 運動控制基礎 001
1.1.1 智能運動控制的定義與演進 001
1.1.2 機器人/ 無人機/ 自動駕駛的共性控制需求 002
1.2 控制算法分類與前沿趨勢 003
1.2.1 經典控制算法 004
1.2.2 數據驅動控制 005
1.2.3 非線性魯棒控制 006
1.2.4 雲邊協同運動控制架構 008
1.3 智能感知- 決策- 執行閉環 009
1.3.1 高精度傳感器融合 009
1.3.2 新型執行器技術 010
1.3.3 實時通信協議 012

第2章 位置控制與先進方法
2.1 高精度位置控制框架 014
2.1.1 多源幹擾下的魯棒定位 014
2.1.2 手術機器人/ 空間機械臂案例 016
2.2 前沿控制算法實戰 026
2.2.1 移動機器人PID 控制器 026
2.2.2 自適應滑模控制 031
2.2.3 基於深度強化學習的位控優化 037
2.3 基於Fym 的無人飛行器位置控制系統 045
2.3.1 控制算法 045
2.3.2 動力學模型 049
2.3.3 基於非線性飛行器模型的飛行控制仿真測試 052
2.3.4 基於自適應反演滑模控制器的仿真測試 056
2.3.5 基於非線性動力學和積分滑模控制的仿真測試 057
2.3.6 基於自適應魯棒滑模控制的線性仿真測試 061
2.3.7 基於自適應ISMC 控制的無人機非線性控制實驗 062
2.3.8 基於ISMC 控制的無人機線性模型控制實驗 062
2.3.9 基於自適應魯棒滑模控制的非線性仿真測試 062
2.3.10 基於LQR 控制的非線性仿真測試 062

第3章 速度控制與動態響應優化
3.1 高速動態系統控制挑戰 063
3.1.1 電動汽車輪轂電機控制 063
3.1.2 無人機集群編隊調速 064
3.2 智能速度控制算法 065
3.2.1 模型預測控制實時優化 065
3.2.2 基於神經網絡的擾動補償 071
3.2.3 事件觸發控制節能策略 080
3.3 實戰系統開發 086
3.3.1 電機故障下的容錯控制 086
3.3.2 自動駕駛Carla 速度協同控制 092
3.3.3 無人機速度控制器 101

第4章 軌跡規劃與智能優化
4.1 傳統路徑規劃算法 115
4.1.1 Dijkstra 算法 115
4.1.2 A* 算法 116
4.1.3 Bellman-Ford 算法 117
4.1.4 D* 算法 118
4.1.5 D* Lite 算法 119
4.1.6 綜合實戰：智能導航路徑規劃系統 119
4.2 軌跡規劃算法的優化 128
4.2.1 軌跡規劃優化方法 129
4.2.2 粒子群優化 129
4.2.3 螢火蟲算法 137
4.3 現代軌跡規劃 146
4.3.1 高維狀態空間搜索技術 147
4.3.2 不確定性環境下的機會約束規劃 147
4.3.3 綜合實戰：基於機會約束規劃的改進型RRT* 148

第5章 PID 控制的智能化演進
5.1 新型PID 架構 154
5.1.1 模糊自適應PID 154
5.1.2 分數階PID 162
5.2 參數自整定技術 167
5.2.1 強化學習在線調參 167
5.2.2 數字孿生輔助調試 178
5.2.3 神經網絡技術的應用 186

第6章 加速度控制與振動抑制
6.1 常用的加速度控制算法 195
6.1.1 經典控制算法 195
6.1.2 現代控制算法 196
6.1.3 綜合實戰：經典控制算法在二階系統中的對比 197
6.2 前沿控制算法 201
6.2.1 輔助算法：卡爾曼濾波算法 201
6.2.2 基於深度學習的振動特征提取 202
6.2.3 壓電作動器模型預測控制 207
6.2.4 模糊控制 213
6.3 高動態系統控制 219
6.3.1 納米級精密定位振動抑制 219
6.3.2 飛行器主動振動控制 224
6.4 基於多普勒頻移和WLS 的衛星速度估計系統 230
6.4.1 準備工作 230
6.4.2 位置估計和速度估計 231

第7章 系統穩定性與安全控制
7.1 智能穩定性保障 240
7.1.1 基於李雅普諾夫的深度網絡控制器 240
7.1.2 安全屏障函數設計 248
7.2 四旋翼容錯控制 256
7.2.1 電機失效下的姿態重構 256
7.2.2 基於強化學習的故障適應 266

第8章 深度學習驅動控制
8.1 端到端運動控制 281
8.1.1 視覺- 控制聯合學習 281
8.1.2 transformer 運動決策網絡 288
8.2 綜合實戰：基於深度學習的智能運動控制仿真系統 295
8.2.1 項目功能和技術亮點 295
8.2.2 深度學習模型的應用 296
8.2.3 框架設計 296
8.2.4 創建plant 模型 300
8.2.5 PID 和神經網絡控制器 306
8.2.6 RNN 線性化電路控制器 312
8.2.7 系統調度 314
8.2.8 基於PID_static_FOPDT 電路模型的控制可視化 318
8.2.9 基於RTCFL_RNN 電路模型的控制可視化 318

第9章 基於人工智能和機器人操作系統的全向驅動的機器人控制系統
9.1 背景介紹 321
9.2 技術棧：AI 和ROS 321
9.3 機器人運動軌跡和控制邏輯 322
9.3.1 啟動文件 322
9.3.2 機器人控制器 323
9.3.3 升級的機器人控制器 327
9.3.4 記錄位置信息 332
9.4 機器人運動控制和狀態管理 338
9.4.1 啟動文件 338
9.4.2 生成環境 339
9.4.3 機器人運動控制 339
9.4.4 升級的運動控制邏輯 343
9.5 調試運行 348

第10章 通用具身智能物理生成系統

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