本书较全面地介绍了机器人控制的理论基础，除章机器人机构与控制概述外，共分为三篇，篇为机器人控制的力学基础，介绍了机器人机构的运动学、动力学和可操作性；第2篇为机器人传统控制方法的理论基础，介绍了机器人的位置和力的控制，以及冗余度机器人的控制；第3篇为机器人不错控制方法的理论基础，介绍了机器人的学习控制、基于视觉的机器人控制、机器人的稳定性控制、机器人的滑模控制、机器人的神经网络控制、多机器人的协同控制。本书可以作为高等工科院校机械电子工程、机械工程及自动化、自动化技术、机器人工程等专业学生使用的机器人技术课程的教材，也可供从事机器人研究的科技工作者使用和参考。

前言章机器人机构与控制概述111机器人的机构112机器人的控制413有关的矩阵理论和稳定性理论7131广义逆矩阵7132奇异值分解8133李雅普诺夫稳定性理论1014控制中常用的传感器12141外部传感器13142内部传感器13143机器人控制中的传感器1415本章作业20篇机器人控制的力学基础第2章机器人机构运动学2221物体的位置与姿态22211物体坐标系22212旋转矩阵23213欧拉角25214滚转角、倾斜角、俯仰角2722坐标变换28221齐次变换28222变换的积与逆变换3023关节变量与机器人末端位置31231一般的关系31232连杆参数33233连杆坐标系34234正运动学问题的解法3724逆运动学问题4025雅可比矩阵45251物体的运动速度45252雅可比矩阵的定义48253机器人机构各连杆间的速度关系49254雅可比矩阵Jv的一般表达式51255实现给定机器人末端速度的关节速度53256奇异位形5426静力学与雅可比矩阵56261不同直角坐标系中表示的等效力56262末端载荷与等效关节驱动力5827本章作业59第3章机器人机构动力学6031动力学分析方法概述6032力学基础知识60321牛顿欧拉运动方程60322虚功原理63323拉格朗日运动方程6533基于拉格朗日法的运动方程66331n自由度机器人机构68332并行驱动的2自由度机器人机构7234基于牛顿欧拉法的运动方程73341推导的基本过程73342各连杆之间的加速度关系74343n自由度机器人机构7535运动方程的运用与计算效率79351实时控制——逆动力学问题79352仿真——正动力学问题8036机器人机构的参数辨识81361机器人机构的参数辨识问题81362基于拉格朗日方程的辨识方法81363末端载荷的辨识8637本章作业87第4章机器人机构可操作性8841可操作性椭球与可操作度8842常见机器人的可操作度分析924212关节连杆机构92422SCARA机器人93423PUMA机器人94424直角坐标型机器人、圆柱坐标型机器人和极坐标型机器人95425具有4个关节的机器人9543各种其他可操作性指标9644动力学可操作性97441动力学可操作性椭球与可操作度974422关节连杆机构10045本章作业103目录第2篇机器人传统控制方法的理论基础第5章机器人的位置控制10551目标路径与目标轨迹105511根据关节变量确定路径的方法105512根据末端位置确定轨迹的方法10852线性反馈控制111521线性反馈控制规律的有效性111522位置或速度反馈控制规律的稳定性11253基于线性化补偿原理的双闭环控制113531基本思想113532控制系统的构成116533并行计算方式11754伺服补偿器的设计与评价120541线性伺服系统理论120542稳定余度及灵敏度12355速度输入下的位置控制125551单关节的动作控制126552多关节机器人的动作控制12956转矩输入下的位置控制129561单关节的动作控制129562多关节机器人的动作控制13457本章作业136第6章机器人的力控制13761柔顺控制137611被动柔顺138612主动柔顺13962阻抗控制141621被动阻抗法141622主动阻抗控制法——单自由度的情形142623主动阻抗控制法——一般情形145624导纳控制14763混合控制法148631基于反馈补偿的控制148632动力学混合控制15064约束运动156641刚性环境156642柔性环境15965本章作业160第7章冗余度机器人的控制16171冗余度机器人16172控制问题的数学模型161721基于顺序优先级的任务作业表示161722问题的数学描述和基本方程162723按目标轨迹给定的情形162724按评价函数给定的情形163725瞬时最优化问题的数学描述16373避障与避奇异位形164731避障164732避奇异位形16574关节目标速度的数值计算法16675本章作业167第3篇机器人不错控制方法的理论基础第8章机器人的学习控制16981学习控制的前提条件16982D型学习控制（线性系统）17083机器人中的D型学习控制17584P型学习控制17885带有忘却因子的学习控制18086具有记忆选择功能的学习控制18387机器人控制中的强化学习185871控制中强化学习的分类185872闭环交互式学习方法186873直接方法19188学习控制的应用19489本章作业196第9章基于视觉的机器人控制19791图像处理197911图像分割198912图像解释20192位形获取202921解析解202922映射矩阵20593相机标定20794机器人视觉伺服控制209941基于位置的视觉伺服210942基于图像的视觉伺服21295机器人复合视觉伺服控制21596本章作业2200章机器人的稳定性控制221101