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| 編輯推薦： |
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本书内容取材于工业企业在移动机器人应用中典型的应用场景和实施内容，按照项目模块化的形式提炼，把数字孪生平台在移动机器人应用中需要用到的知识内容和技能融入到各个项目中。
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| 內容簡介： |
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本书以移动机器人数字孪生建模和应用的工程案例为主线，根据功能模块，划分为5个项目，分别为移动机器人数字孪生建模、构建数字孪生服务和交互平台、基于数字孪生模型的规划算法工程实践、基于数字孪生模型的控制算法工程实践、基于数字孪生模型的柔性生产线工程实践。本书内容取材于工业企业在移动机器人应用中典型的应用场景和实施内容，按照项目模块化的形式提炼，把数字孪生平台在移动机器人应用中需要用到的知识内容和技能融入到各个项目中，使读者在项目学习和操作过程中，学会移动机器人核心技术--移动机器人数字孪生的相关知识，掌握移动机器人数字孪生建模和规划控制算法设计的技能。本书可作为机械类、自动化专业移动机器人方向课程的教材，也可供移动机器人领域工程技术人员参考。
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| 關於作者： |
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谢远龙，博士，籍贯江西赣州，华中科技大学机械学院讲师、硕士生导师。2014年6月获得华中科技大学电气工程及其自动化专业学士学位。2018年12月获得华中科技大学机械电子工程专业博士学位。2017年11月至2018年4月受学校资助在英国利兹大学进行交流访问。2018年12月至2021年8月在本院国家企业信息化支撑软件工程技术研究中心开展博士后工作。主要研究方向包括智能控制、移动机器人、智能制造和自主无人系统等领域。近五年以来，在IEEE TIE， IEEE TIM， IEEE-ASME TMECH， RCIM， ACC， AIM， CCC等期刊/会议发表SCI/EI 论文90余篇（其中一作/通讯作者发表SCI论文25篇，SCIE高被引论文1篇，权威期刊封面论文1篇），合著专著1本，申请/授权发明专利45项。
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| 目錄：
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绪论(1)0.1工业数字孪生简介(1)0.1.1数字孪生的概念(1)0.1.2数字孪生的技术特征(1)0.2工业数字孪生的应用场景(2)0.2.1数字化设计(2)0.2.2数字孪生机床(4)0.2.3智慧工厂(5)0.2.4智能运维(6)第1章移动机器人本体模型构建(8)1.1移动机器人数学模型构建(9)1.1.1移动机器人预备知识(9)1.1.2移动机器人运动学模型构建(10)1.1.3移动机器人动力学模型构建(11)1.2移动机器人数字孪生模型构建(12)1.2.1数字孪生模型构建准备工作(12)1.2.2移动机器人几何模型构建(14)1.2.3移动机器人物理模型构建(18)1.2.4移动机器人孪生测试平台构建(22)1.3移动机器人孪生数据处理(27)1.3.1认识MySQL(27)1.3.2准备工作(27)1.3.3Unity与MySQL通信构建(31)1.4移动机器人孪生模型实机通信(35)1.4.1TCP原理(35)1.4.2Qt基本知识(36)1.4.3基于Qt的TCP通信准备工作(37)第2章移动机器人规划控制算法优化服务框架(46)2.1轨迹规划算法优化服务模块(46)2.1.1规划模块UI面板设计及初始准备(46)2.1.2规划模式脚本设计(48)2.1.3规划模块运行(51)2.2轨迹平滑优化模块(53)2.2.1轨迹优化模块UI面板设计及初始准备(53)2.2.2轨迹优化模块脚本设计(54)2.2.3轨迹优化模块运行(57)2.3轨迹跟踪控制算法优化与数据存储模块(57)2.3.1控制模块UI面板设计(57)2.3.2控制模块脚本设计(58)2.3.3场景复位脚本设计(64)2.4虚实联动通信模块(65)2.4.1环境配置(65)2.4.2在Qt中构建TCP客户端(67)2.4.3Qt连接MySQL数据库(70)2.4.4代码及通信效果展示(74)第3章移动机器人规划算法工程实践(87)3.1Dijkstra算法(87)3.1.1Dijkstra算法基本原理(87)3.1.2Dijkstra算法实例(89)3.2A*算法(95)3.2.1A*算法基本原理(95)3.2.2A*算法实例(96)3.3RRT算法(102)3.3.1RRT算法基本原理(102)3.3.2RRT算法实例(104)3.4遗传算法(107)3.4.1遗传算法基本原理(107)3.4.2遗传算法实例(108)3.5动态窗口算法(116)3.5.1动态窗口算法基本原理(116)3.5.2动态窗口算法实例(118)3.6人工势场算法(127)3.6.1人工势场算法基本原理(127)3.6.2人工势场算法实例(129)第4章移动机器人控制算法工程实践(136)4.1PID控制算法(136)4.1.1基本原理(136)4.1.2算法实例(137)4.2滑模控制算法(141)4.2.1基本原理(141)4.2.2算法案例(143)4.3模糊控制算法(146)4.3.1基本原理(146)4.3.2算法案例(148)4.4模型预测控制算法(148)4.4.1基本原理(148)4.4.2算法案例(150)4.5迭代学习控制算法(154)4.5.1基本原理(154)4.5.2算法案例(156)第5章移动机器人柔性生产线工程实践(160)5.1柔性生产线预备知识(160)5.1.1传统自动化生产线建设模式(160)5.1.2智能柔性自动化生产线建设模式(160)5.1.3基于数字孪生技术的智能生产模式(161)5.2柔性生产线仿真系统架构(161)5.2.1物理层(162)5.2.2孪生数据层(162)5.2.3虚拟层(162)5.3移动机械臂作业系统数字孪生模型(163)5.3.1机械臂行为模型完善(163)5.3.2机械臂控制脚本测试(181)5.3.3移动机器人规则模型补充(183)5.4柔性生产线仿真系统构建(185)5.4.1生产线组成单元分类(185)5.4.2虚拟生产线构建(186)5.4.3仿真实例(187)参考文献(189)
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| 內容試閱：
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在“工业4.0”浪潮下，全球各行业正经历着前所未有的数字化转型。数字孪生技术作为这一转型的关键推动力，正在改变着我们理解和管理物理系统的方式。数字孪生通过在虚拟环境中创建与物理实体高度一致的数字模型，并将其与实时数据流同步，不仅能够实现对物理世界的精准感知，还可以进行预测性维护、优化决策和远程控制。特别是在移动机器人这一迅速发展的领域，数字孪生技术为机器人系统的设计、运行与维护提供了全新的视角与方法。移动机器人在工业自动化、物流仓储、服务业等领域中扮演着越来越重要的角色。与传统的静态设备不同，移动机器人需要在动态环境中进行自主决策、路径规划和行为控制。随着任务复杂度的增加和工作环境多变性的提高，如何确保机器人系统在不确定环境中的高效性和可靠性，成为机器人研究和工程实践中的核心问题。传统的设计与调度方法往往难以适应环境变化与系统自我优化的需求。数字孪生技术的引入，使得我们能够在虚拟空间中创建出精确的机器人模型，实时捕捉机器人与其环境之间的交互，进行仿真和预测，从而有效提升机器人的性能和适应能力。数字孪生技术在移动机器人中的应用，能够为机器人提供更加智能的决策支持。通过与机器人硬件、传感器和执行器深度集成，数字孪生体可以实时监控机器人的运行状态，检测潜在问题并提前预测故障，极大地提升系统的可靠性与安全性。同时，通过虚拟模型的不断优化，数字孪生为机器人在复杂和动态环境下的路径规划、控制策略和任务调度提供了更加精准的支持。尤其是在多机器人协同作业、复杂工业生产线等领域，数字孪生技术有助于提高机器人系统的自适应能力、灵活性和效率。本书旨在为读者系统地介绍移动机器人数字孪生的建模方法、技术实现和实际应用。通过5个具有代表性的工程项目，本书不仅展示了数字孪生技术如何从理论走向实践，还深入探讨了如何将这一技术有效应用于移动机器人系统的设计、规划、控制和优化。全书共有5个项目，分别为移动机器人本体模型构建、构建数字孪生服务和交互平台、基于数字孪生模型的规划算法工程实践、基于数字孪生模型的控制算法工程实践、基于数字孪生模型的柔性生产线工程实践。每个项目都以工程实践为主线，结合真实案例，从建模、仿真、算法设计到系统集成，逐步解析数字孪生技术在机器人领域中的具体应用。通过这5个项目的学习，读者不仅能够掌握数字孪生的核心理论和技术，还能通过工程实践深入理解如何将这些技术应用于真实世界的移动机器人系统。无论是研究人员、工程师，还是对数字孪生和机器人技术感兴趣的学习者，都能从本书中获得丰富的知识和实践经验，从而更好地理解并应用这一前沿技术。本书的编写工作由华中科技大学的谢远龙副教授、王书亭教授、熊体凡博士、李虎博士等主持完成。此外，华中科技大学机械科学与工程学院的研究人员，如肖瑞康、张鑫、张鸿洋、吴昊等，也为本书的完成做了大量的整理和编辑工作。正是有了这些学者的共同努力，本书才能顺利呈现给读者，帮助读者更好地理解和应用数字孪生技术。在编写本书的过程中，我们尽力将复杂的技术问题以简明易懂的方式呈现，力求帮助读者在较短时间内掌握数字孪生技术的精髓，提升其在移动机器人领域的工程实践能力。希望本书能够成为读者进入数字孪生与机器人应用领域的有力工具，并激发更多创新与实践。尽管本书尽力涵盖了数字孪生在移动机器人领域中的重要知识和工程实践，然而由于技术的迅速发展以及领域的复杂性，本书难免存在不足与局限。某些内容可能未能涵盖最新的研究成果或存在不够完善之处，个别理论和实践方法可能也存在局限性。因此，恳请读者在使用本书时提出宝贵的意见和批评指正，以促进本书不断完善。我们期待与广大读者共同探索和推动数字孪生与机器人应用领域的发展。编者
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