自主機器人智能行為決策 陳鵬展 官勇 9787122479181 【台灣高等教育出版社】

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書名：自主機器人智能行為決策
ISBN：9787122479181
出版社：化學工業
著編譯者：陳鵬展 官勇
頁數：282
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1739717
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內容簡介

本書以智能行為決策為主線，系統闡述了自主機器人在複雜動態環境下實現智能感知、自主規劃和學習控制的理論基礎與關鍵技術。全書共7章，內容涵蓋自主機器人在感知、理解、規劃、決策、控制、協同等方面的核心技術。第1章介紹了自主機器人的定義、特徵、分類及發展歷程，並分析了自主機器人面臨的需求、挑戰與發展趨勢等。第2章探討了機器人的感知與環境理解技術，包括視覺、力覺感知原理，多感測器融合感知，自主定位與建圖，以及場景理解與語義地圖構建。第3章系統闡述了自主決策的基礎理論，如強化學習、深度強化學習、行為識別理論及人類反饋方法等。第4章和第5章分別討論了移動機器人的自主路徑規劃與控制，以及機械臂的自主抓取與控制策略。其中，針對複雜動態環境，提出了改進的感知、規劃與學習控制算法。第6章則專門探討了智能人機交互與協作技術，重點分析了人體行為意圖識別與預測方法，為實現自然、高效的人機協同提供了新思路。第7章介紹了自主機器人技術的系統應用與發展展望。 本書可供從事機器人、人工智能、模式識別、自動控制等領域的科研人員和工程技術人員參考，也可以作為相關專業高年級本科生和研究生的學習參考書。

目錄

第1章 緒論
1 1 自主機器人的定義、特徵及分類
1 2 自主機器人的發展歷程與研究現狀
1 3 自主機器人面臨的需求、挑戰與發展趨勢
1 4 自主機器人智能行為決策的內涵與意義
參考文獻
第2章 機器人的感知與環境理解
2 1 視覺、力覺感知的原理
2 1 1 視覺感知原理
2 1 2 力覺感知原理
2 2 多感測器融合感知
2 2 1 攝像機成像模型及坐標系轉換
2 2 2 相機標定
2 2 3 多目視覺三維定位原理
2 2 4 多目視覺立體匹配
2 2 5 多相機信息融合策略
2 3 機器人自主定位與建圖技術
2 3 1 視覺SLAM系統
2 3 2 ORB-SLAM3系統
2 3 3 同步定位與建圖系統分析
2 4 場景理解與語義地圖構建
2 4 1 動態特徵剔除算法設計
2 4 2 動態特徵剔除算法測試
2 4 3 環境語義地圖構建算法設計
2 4 4 環境語義地圖構建算法測試
參考文獻
第3章 自主決策的基礎理論
3 1 強化學習理論及方法
3 1 1 強化學習理論
3 1 2 不同模型狀態下的強化學習方法
3 1 3 基於策略的強化學習
3 2 深度強化學習理論
3 2 1 基於值函數的學習理論
3 2 2 基於策略梯度的學習理論
3 3 行為識別理論及方法
3 3 1 監督學習基礎理論
3 3 2 基於深度學習的行為識別理論
3 3 3 基於深度學習的行為識別方案
3 4 人類反饋方法
3 4 1 RLHF算法
3 4 2 PPO算法
參考文獻
第4章 移動機器人的自主路徑規劃與控制
4 1 移動機器人運動學與動力學建模
4 1 1 移動機器人運動學模型
4 1 2 移動機器人動力學模型
4 2 移動機器人控制系統搭建
4 3 移動機器人自主導航與路徑跟蹤控制
4 3 1 基於複雜動態環境下的SLAM算法
4 3 2 路徑跟蹤控制
4 4 路徑規劃算法概述
4 5 基於強化學習的路徑規劃方法
4 5 1 改進的SAC算法
4 5 2 移動機器人路徑規劃設計
4 5 3 移動機器人模擬環境設計
參考文獻
第5章
機械臂的自主抓取與控制策略
5 1 機械臂運動學與動力學建模
5 1 1 機械臂運動學模型
5 1 2 機械臂動力學模型
5 2 機械臂自主抓取的感知、策略與規劃
5 2 1 移動物體感知系統
5 2 2 機械臂自主抓取的策略
5 2 3 機械臂自主抓取路徑規劃
5 3 面向混疊環境的機械手自主抓取策略
5 3 1 混疊目標檢測技術
5 3 2 基於改進SAC算法的機械手抓取策略
5 3 3 混疊環境下的抓取實驗
參考文獻
第6章 智能人機交互與協作
6 1 多Kinect感測器參數標定及誤差分析
6 1 1 Kinect感測器系統
6 1 2 坐標系變換
6 1 3 Kinect感測器誤差分析
6 2 人體行為動作數據特徵處理
6 2 1 人機協同場景設計
6 2 2 人體行為動作數據收集
6 2 3 動作行為數據預處理
6 3 行為意圖識別
6 3 1 雙流卷積神經網絡及注意力機制
6 3 2 基於注意力機制的行為識別網絡設計
6 3 3 行為識別實驗及結果分析
6 4 行為意圖預測
6 4 1 人體幾何特徵簡化
6 4 2 骨骼耦合基本判定
6 4 3 特徵選擇與歸類
6 4 4 拉普拉斯評分算法
6 4 5 ISODATA
6 4 6 融合骨骼耦合的LSTM網絡人體動作預測模型
6 4 7 優化器
6 5 面向人機協作的動作軌跡預測實驗
6 5 1 實驗準備
6 5 2 實驗操作
6 5 3 實驗結果分析
參考文獻
第7章 自主機器人技術的系統應用與發展展望
7 1 機械臂自主抓取系統的應用與發展
7 1 1 感知與環境理解在抓取中的集成應用
7 1 2 深度強化學習驅動的抓取策略優化
7 1 3 機械臂自主抓取技術的挑戰與趨勢
7 2 人機協作系統的智能化應用
7 2 1 大語言模型驅動的人機自然交互
7 2 2 多模態感知下的人機意圖理解
7 2 3 自適應人機協作決策與控制
7 3 智能物流與製造中的機器人應用
7 3 1 多機器人協同的環境感知與導航
7 3 2 基於語義理解的任務規劃與執行
7 3 3 智能物流與製造的技術創新方向
7 4 機器人技術的跨域融合與創新
7 4 1 感知-決策-控制的一體化架構
7 4 2 自主學習與在線適應技術
7 4 3 新型人工智能算法的應用探索
7 5 機器人技術的發展趨勢與展望
7 5 1 關鍵技術的突破方向
7 5 2 典型應用場景分析
7 5 3 未來發展的機遇與挑戰

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