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绪论1

参考文献5

第1章 冗余自由度机器人的基础知识8

1.1　矢量空间8

1.2　基底和坐标11

1.3　矩阵的广义逆12

1.4　矩阵的奇异值分解15

1.5　矢量和矩阵的范数16

1.6　冗余自由度机器人控制常用的方法17

1.7　方向余弦矩阵和两个共原点坐标系的坐标变换20

1.8　两个不共原点的坐标系的坐标变换24

1.9　Denavit-Hartenburg坐标系建立法24

1.10　刚体动力学基础25

1.11　拉格朗日（Lagrange）方程29

1.12　凯恩（Kane）方法39

参考文献42

第2章 冗余自由度机器人的构型设计与综合43

2.1　概述43

2.2　冗余自由度机器人的构型设计43

2.3　冗余自由度机器人机构的杆参数设计46

参考文献49

第3章 冗余自由度机器人运动学50

3.1 冗余自由度机器人运动学的基本问题50

3.2　梯度投影法52

3.3　加权最小范数解法53

3.4　运动学优化性能指标H（q）54

3.5　冗余自由度机器人逆运动学的解析解56

3.6　可优化度58

3.7　广义逆的数值算法59

3.8　扩展雅可比矩阵法60

3.9　冗余自由度机器人避障的运动学规划62

参考文献64

第4章 冗余自由度机器人的动力学控制66

4.1　速度与力的对偶关系66

4.2　动力学基本方程67

4.3　机器人的动力学控制的性能指标67

4.4　关节力矩优化70

4.5 同时进行冗余自由度机器人的运动学优化和动力学优化71

4.6　冗余自由度机器人动力学控制的控制律73

4.7 冗余自由度机器人的力控制和位置／力混合控制79

参考文献82

第5章 冗余自由度机器人的容错控制85

5.1　概述85

5.2　运动学容错86

5.3　平面三自由度机器人运动学容错性分析91

5.4　动力学容错96

5.5　结论100

参考文献100

第6章 神经网络在冗余自由度机器人中的应用102

6.1　概述102

6.2　冗余自由度机器人中采用的神经网络模型102

6.3　应用神经网络的基本步骤104

6.4　神经网络在冗余自由度机器人运动学中的应用105

6.5 神经网络在冗余自由度机器人动力学中的应用108

参考文献111

第7章 柔性冗余自由度机器人动力学112

7.1　概述112

7.2 刚柔耦合冗余自由度机器人振动控制的运动学方法113

7.3 刚柔耦合冗余自由度机器人振动控制的动力学方法116

7.4　柔性冗余自由度机器人动力学优化121

7.5　柔性冗余自由度机器人动力学多目标优化123

参考文献126

第8章 欠驱动冗余自由度机器人128

8.1　概述128

8.2　欠驱动冗余自由度空间机器人运动学分析129

8.3　欠驱动冗余自由度空间机器人动力学控制134

8.4　欠驱动冗余自由度空间机器人动力学优化控制140

8.5　平面欠驱动机器人的非线性动力学特征及谐波控制技术145

参考文献162

第9章 空间冗余自由度机器人的运动学及其避奇异运动规划164

9.1　概述164

9.2　空间机器人的运动学模型164

9.3　动量守恒和非完整约束165

9.4　动力学奇异166

9.5 自由漂浮的空间机器人运动规划168

9.6　小结171

参考文献171

第10章 空间冗余自由度机器人逆动力学控制172

10.1　概述172

10.2　运动学方程与动量约束的处理172

10.3　逆动力学求解173

10.4　空间冗余自由度机器人逆动力学控制的实例仿真研究174

10.5　小结177

参考文献177

第11章 冗余自由度机器人多臂的协调控制178

11.1 双臂冗余自由度机器人协调操作的运动学约束和动力学优化178

11.2　多臂冗余自由度机器人的避碰规划183

11.3　双臂冗余自由度机器人的运动灵活性186

参考文献190

结束语191