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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121312687

商品编码：26124646962

《翱翔天际：多旋翼飞行器动力学与智能导航前沿》 内容简介： 本书深度探索多旋翼飞行器的核心动力学原理、先进的控制策略以及日益重要的智能导航技术。我们将从基础空气动力学模型出发，逐步深入到复杂多旋翼构型的稳定性分析，并在此基础上，详细阐述PID控制、滑模控制、模型预测控制等主流控制算法的设计思路与工程实现。同时，本书将着重介绍视觉伺服、SLAM（同时定位与地图构建）、路径规划以及多传感器融合等关键的智能导航技术，为读者构建一个从理论到实践的全面认知框架。 第一章：多旋翼飞行器动力学基础 1.1 飞行器整体建模 1.1.1 坐标系定义与变换： 介绍机体坐标系、大地坐标系、惯性坐标系等，以及它们之间的旋转和位移变换关系，这是理解飞行器运动的基础。 1.1.2 广义坐标与欧拉角/四元数： 讲解如何用一组广义坐标来描述飞行器的空间位置和姿态，重点对比欧拉角和四元数的优缺点及其在计算中的应用。 1.1.3 质量与转动惯量： 分析飞行器的质量分布及其对转动惯量的影响，这对动力学方程的建立至关重要。 1.2 气动力的产生与建模 1.2.1 旋翼的升力与阻力模型： 详细推导旋翼在不同转速和迎角下的升力和阻力计算公式，包括了推力系数和阻力系数的概念。 1.2.2 气动力的合力与合力矩： 基于单个旋翼模型，推导出多旋翼飞行器整体受到的合力和合力矩的表达式，这是后续动力学方程的基础。 1.2.3 气动干扰与侧向力： 考虑旋翼之间的气动干扰以及非理想气动力的影响，例如侧向力、扭矩耦合等，这些会影响控制的精度。 1.3 动力学方程的建立 1.3.1 牛顿-欧拉方程： 应用牛顿第二定律和欧拉动力学方程，将前面推导的气动力和气动力矩代入，建立起飞行器的线速度和角速度动力学方程。 1.3.2 考虑桨距与推力耦合： 讨论不同构型（如四旋翼、六旋翼）下，通过控制旋翼转速如何实现推力控制和力矩控制，以及桨距变化对推力和力矩的影响。 1.3.3 简化模型与线性化： 在一定假设下（如小角度假设），对非线性动力学方程进行线性化处理，方便后续的控制器设计。 第二章：先进多旋翼飞行器控制理论 2.1 PID控制器设计与调优 2.1.1 PID控制基本原理： 深入讲解比例（P）、积分（I）、微分（D）控制的原理及其各自的作用，以及它们如何组合来改善系统的动态性能。 2.1.2 经典PID参数整定方法： 介绍Ziegler-Nichols方法、临界比例法等经典的PID参数整定技巧，并讨论其在多旋翼飞行器上的适用性。 2.1.3 串级PID与解耦控制： 探讨如何通过串级PID结构来解决内外环控制问题，以及在四旋翼中实现俯仰、滚转、偏航和高度的解耦控制。 2.2 滑模变结构控制（SMC） 2.2.1 滑模控制的基本思想： 介绍滑模控制的核心思想，即构造一个滑模面，迫使系统状态沿着滑模面运动，从而达到鲁棒性强的控制效果。 2.2.2 滑模面设计与趋近律： 详细阐述如何根据系统特性设计滑模面，以及常用的趋近律（如指数趋近律、幂次趋近律）及其收敛性分析。 2.2.3 鲁棒性分析与抖振抑制： 分析滑模控制对外部干扰和模型不确定性的鲁棒性，并介绍常用的抖振抑制技术，如边界层法、高阶滑模等，以减小控制输出的震荡。 2.3 模型预测控制（MPC） 2.3.1 MPC基本原理与滚动优化： 讲解MPC的核心思想，即在每个采样时刻，根据预测模型对未来一段时间内的系统行为进行预测，并求解一个优化问题来获得当前时刻的最优控制输入。 2.3.2 目标函数与约束条件： 讨论MPC中目标函数的构建（如最小化跟踪误差、控制能量等）以及如何处理系统的状态和控制输入约束。 2.3.3 MPC在多旋翼飞行器上的应用： 重点介绍MPC如何用于多旋翼飞行器的轨迹跟踪、姿态控制以及考虑飞行器动力学限制（如最大推力、角速度限制）的优化控制。 2.4 其他先进控制方法 2.4.1 模糊逻辑控制与神经网络控制： 简要介绍模糊逻辑控制和神经网络控制的原理，及其在处理非线性、不确定系统方面的优势，并探讨其在多旋翼飞行器控制中的潜力。 2.4.2 自适应控制与鲁棒控制： 介绍自适应控制如何在线估计系统参数并调整控制器，以及各种鲁棒控制技术（如H∞控制）如何设计能应对模型不确定性的控制器。 第三章：多旋翼飞行器智能导航技术 3.1 视觉伺服（Visual Servoing） 3.1.1 视觉伺服基本原理： 介绍视觉伺服的核心思想，即利用图像信息来控制机器人的位姿，以实现对目标物体的精确跟踪或定位。 3.1.2 特征提取与图像误差： 讲解如何从图像中提取有用的视觉特征（如角点、边缘、目标中心），并定义图像误差，作为反馈信号。 3.1.3 伺服控制策略（Image-based, Position-based, Hybrid）： 详细阐述基于图像（IBVS）、基于位置（PBVS）以及混合伺服控制的原理、优缺点及其在多旋翼飞行器中的应用场景，如抓取任务、避障等。 3.2 SLAM（同时定位与地图构建） 3.2.1 SLAM概述与挑战： 介绍SLAM的目标——在未知环境中，机器人一边定位自身，一边构建环境地图。探讨其面临的尺度不确定性、累积误差等挑战。 3.2.2 基于特征的SLAM： 讲解如何通过提取和匹配视觉特征（如ORB, SIFT）来实现视觉里程计和回环检测，以及如何构建稀疏或密集的三维地图。 3.2.3 基于感知的SLAM（如LiDAR SLAM, RGB-D SLAM）： 介绍利用激光雷达、深度相机等传感器实现的SLAM技术，以及它们在构建高精度地图方面的优势。 3.2.4 图优化与滤波方法（如EKF, UKF, GraphSLAM）： 探讨SLAM中的状态估计方法，包括基于滤波的（如扩展卡尔曼滤波）和基于图优化的方法，并分析它们在精度和计算效率上的权衡。 3.3 路径规划与运动控制 3.3.1 全局路径规划算法： 介绍A算法、Dijkstra算法、RRT算法等经典的全局路径规划方法，以及如何在已知地图中搜索最优或次优路径。 3.3.2 局部路径规划与避障： 探讨动态窗口法（DWA）、人工势场法等局部避障算法，以及如何在动态环境中实时生成避障路径。 3.3.3 轨迹生成与平滑： 介绍如何将规划出的路径转化为平滑、可执行的飞行轨迹，考虑飞行器的动力学约束和运动学约束。 3.4 多传感器融合技术 3.4.1 传感器数据预处理与校准： 讲解如何对来自不同传感器（如IMU, GPS, 视觉相机, 激光雷达）的数据进行预处理（去噪、滤波）和时空校准。 3.4.2 融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）： 详细介绍卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）等用于多传感器状态估计的算法，并分析其在融合不同模态传感器数据时的适用性。 3.4.3 基于优化的融合方法： 探讨图优化等基于全局优化的方法如何整合来自多个传感器的信息，以获得更准确、更一致的状态估计结果。 第四章：工程实现与应用实践 4.1 飞行控制软件架构 4.1.1 模块化设计： 介绍典型的飞行控制软件架构，如Pixhawk、ArduPilot等开源项目，强调其模块化设计理念（传感器驱动、控制算法、任务规划等）。 4.1.2 实时操作系统（RTOS）的应用： 讨论RTOS在飞行控制系统中的重要性，以及任务调度、通信机制等。 4.2 硬件选型与集成 4.2.1 IMU、GPS、气压计等传感器选型： 分析不同性能指标（精度、采样率、噪声）对飞行控制的影响，以及如何根据应用需求进行选择。 4.2.2 ESC、电机、螺旋桨的匹配： 讲解如何根据飞行器整体设计要求，合理选择和匹配电调（ESC）、电机和螺旋桨，以实现最佳的动力性能和能效。 4.3 仿真与测试平台 4.3.1 仿真软件介绍（如Gazebo, AirSim）： 介绍常用的飞行器仿真平台，以及如何构建逼真的仿真环境进行算法验证和参数调优。 4.3.2 实飞测试与调参： 强调实飞测试在验证算法和系统性能中的重要性，以及如何进行有效的调参和故障排除。 4.4 典型应用案例分析 4.4.1 测绘摄影与遥感： 介绍多旋翼飞行器在无人机测绘、三维建模、环境监测等领域的应用，重点分析其在高精度定位和稳定航拍方面的技术要求。 4.4.2 物流配送与巡检： 探讨多旋翼在无人机配送、电力巡检、桥梁检测等工业应用中的具体技术挑战，如续航能力、载荷能力、自主作业能力等。 4.4.3 智能农业与环境监测： 分析多旋翼在农药喷洒、作物生长监测、污染源追踪等方面的应用，以及其在精细化作业中的智能化需求。 本书旨在为有志于深入研究多旋翼飞行器设计与控制技术的读者提供一个全面、系统的学习框架。通过对动力学原理的透彻理解，对先进控制算法的深入掌握，以及对智能导航技术的全面认知，读者将能够独立设计、开发和优化下一代多旋翼飞行器系统，为该领域的技术进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的控制系统部分抱有极高的期待，毕竟飞行器的“灵魂”就在于此。让我惊喜的是，它并没有停留在传统的PID控制层面做表面文章，而是将现代控制理论，比如LQR（线性二次型调节器）和一些非线性控制策略，都融入了进来。作者很巧妙地将理论与实际应用相结合，用仿真结果来佐证不同控制算法的性能差异。例如，在抗风干扰的章节中，对比了经典PID和改进型滑模控制的响应曲线，数据对比非常直观，让人不得不信服。更让我觉得实用的是，书中还涉及到了状态估计和传感器融合的议题。现今的无人机，姿态解算和导航定位的精度直接决定了任务的成败，而这本书对卡尔曼滤波（EKF）的应用描述得非常细致，从理论建模到实际数据处理流程都有所涉猎，这对于想深入研究飞控算法的工程师来说，简直是一本“宝典”。我对这部分内容的评价是非常高的，因为它提供了从“能飞”到“飞得好”的进阶路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引人，那种充满科技感的蓝色调和精密的机械结构图，一下子就能抓住我的眼球。我本来就在关注无人机领域的发展，特别是那种可以灵活飞行的多旋翼平台。拿到书后，我立刻翻阅了前几章，感觉作者在对基础理论的阐述上做得相当到位。比如，他对空气动力学在旋翼上的应用，讲解得非常深入浅出，即便是初学者也能大致理解其中的原理。我尤其欣赏作者在公式推导过程中，总是会辅以非常直观的工程实例，这使得原本枯燥的数学模型瞬间变得生动起来。而且，书里对不同构型多旋翼的优缺点分析得也十分透彻，无论是四旋翼的简单易控，还是六旋翼、八旋翼的冗余设计，都有详尽的对比。读完这部分内容，我感觉自己对“为什么选择这种结构”这个问题有了更深刻的理解，不再是盲目地跟风，而是带着批判性思维去看待设计选择。这本书的排版也很舒服，字体大小和行距都恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，从这个角度看，出版方的用心还是值得称赞的。

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验上来说，这本书的语言风格是严谨中带着一丝鼓励性的。它没有使用过于晦涩难懂的专业术语来故作高深，而是在需要引入复杂概念时，会给出清晰的定义和背景铺垫。我注意到作者在引用参考文献时也相当严谨，很多关键结论都有明确的出处。对于我们这些希望将书本知识转化为实际产品的工程师而言，这种可追溯性非常重要。另外，书中配图的质量也值得一提，无论是电路图、机械结构分解图还是算法流程图，都清晰易懂，有效地辅助了文字的理解。如果说有什么可以改进的地方，或许是希望能有更多的开源代码示例与配套资源链接，这样能让读者在实践验证理论时更加便捷。总而言之，这是一本内容详实、覆盖面广、理论与实践结合紧密的专业书籍，对于有志于从事多旋翼飞行器研发的人员来说，无疑是一笔宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书在探讨前沿技术方面也展现出了广度与深度。我注意到其中专门开辟了一章节来讨论计算机视觉在无人机上的应用，这在传统的飞行器设计书籍中是比较少见的。它不仅提到了基础的目标跟踪算法，还涉及到了SLAM（即时定位与地图构建）的基本思路。虽然这部分内容相对于飞行控制来说，可能不是核心，但它极大地拓宽了读者对“多旋翼”应用的想象空间。此外，书中对任务规划和航迹优化的描述也很有启发性。它讨论了如何处理动态障碍物规避问题，引入了一些启发式搜索算法的概念。这种将飞行控制与上层任务智能相结合的视角，无疑让这本书更具时代感。对于那些希望将无人机应用于巡检、测绘乃至未来物流配送的读者来说，这些关于高阶应用的内容无疑提供了极佳的理论基础和切入点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构布局给我的感觉是层次分明，逻辑性极强。它似乎是按照一个多旋翼项目从概念设计到最终实现的全生命周期来组织的。除了基础的空气动力学和控制理论，它还花了相当大的篇幅来讲解硬件选型和系统集成。这一点非常关键，因为理论再完美，如果硬件选不对，最终产品也无法达到预期性能。书中对飞控芯片（如STM32系列）的选型标准、电调（ESC）的参数匹配、电机（Motor）的KV值选择，以及电池（LiPo）的内阻和放电倍率要求，都有非常具体的参数指导和注意事项。我特别喜欢它在讲解电源管理时提到的冗余设计考量，这在工业级应用中是生死攸关的问题。作者没有回避工程实践中的难点，反而把它们清晰地摆出来，让读者在学习时就能对潜在的风险有所预警。这种“实战”经验的分享，比纯粹的理论说教要宝贵得多。