智能機器人導論 焦李成 9787560671444 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:西安電子科技大學
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書名:智能機器人導論
ISBN:9787560671444
出版社:西安電子科技大學
著編譯者:焦李成
叢書名:人工智慧前沿技術叢書
頁數:372
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1688699
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內容簡介

隨著自動化和人工智慧技術的迅猛發展,智能機器人技術已經成為推動社會各個領域進步的關鍵引擎。在這一背景下,本書從紮實的理論基礎出發,結合領域內經典案例及實踐性強的實驗實踐系統,全面闡述了智能機器人的發展歷程、基本理論和經典方法等內容。本書共分為12章。第1章概述了智能機器人的發展歷程和基本研究內容,旨在為讀者提供宏觀的認知。第2章至第4章側重介紹了智能機器人的基礎理論和前沿研究,結合經典演算法進行深入探討。第5章至第11章選取了多個經典智能機器人應用案例,從背景、原理分析到實踐模擬操作及步驟,詳細解釋了智能機器人實驗的方方面面。第12章則結合智能機器人領域的關鍵技術和國內外發展現狀,對未來發展趨勢以及可能面臨的挑戰進行了深入探討。 通過本書,讀者可以建立紮實的智能機器人理論基礎,還能深入了解到該領域的實際應用和操作方法。本書適用於智能科學與技術、計算機科學與技術、機器人技術等專業領域的本科生和研究生,也為科研人員和工程師提供了豐富的參考資料,是一本極具實用價值的學習指南。

作者簡介

焦李成,男,漢族,1959年10月生,1992年起任西安電子科技大學教授。現任智能感知與計算國際聯合研究中心主任、智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、智能感知與計算國際合作聯合實驗室主任、「智能信息處理科學與技術」高等學校學科創新引智基地(「111計劃」)主任、教育部科技委國際合作部學部委員、中國人工智慧學會副理事長、IET西安分會主席、IEEE西安分會獎勵委員會主席、IEEE計算智能協會西安分會主席、IEEEGRSS西安分會主席,IEEETGRS副主編、教育部創新團隊首席專家。國務院學位委員會學科評議組成員、教育部本科教學水平評估專家。1991年被批准為享受國務院政府津貼的專家,1996年首批入選國家「百千萬」人才工程。當選為全國模範教師、陝西省師德標兵和曾任第八屆全國人大代表。 焦李成教授的主要研究方向為智能感知與計算、圖像理解與目標識別、深度學習與類腦計算,培養的十余名博士獲全國優秀博士學位論文獎、提名獎及陝西省優秀博士論文獎。研究成果獲包括國家自然科學獎二等獎及省部級一等獎以上科技獎勵十余項,出版學術專著十余部,五次獲國家優秀科技圖書獎勵及全國首屆三個一百優秀圖書獎。所發表的論著被他人引用超過25000餘篇次,H指數為65。

目錄

第1章 智能機器人概述
1 1 智能機器人的概念
1 1 1 智能機器人的背景介紹
1 1 2 智能機器人的定義
1 2 智能機器人的組成及特性
1 2 1 智能機器人的基本組成
1 2 2 智能機器人的分類與特性
1 3 智能機器人的基本應用
1 3 1 智能駕駛
1 3 2 家用服務
1 3 3 物流運輸
1 3 4 極端環境探測
1 3 5 軍事應用
1 3 6 醫護應用
1 4 智能機器人的主要研究內容
1 4 1 感知與學習
1 4 2 規劃與決策
1 4 3 動力學與控制
1 4 4 人機交互
第2章 智能機器人基礎
2 1 智能機器人數學基礎
2 1 1 矩陣理論
2 1 2 幾何學
2 1 3 概率學
2 1 4 數值分析
2 2 智能機器人運動學基礎
2 2 1 剛體及剛體自由度
2 2 2 正向動力學及逆動力學
2 2 3 閉鏈運動學
2 2 4 開鏈運動學
2 2 5 運動規劃
2 3 智能機器人控制學基礎
2 3 1 PID控制演算法基本原理
2 3 2 數字PID控制
2 3 3 神經網路控制演算法
2 3 4 蟻群控制演算法
2 4 智能機器人軟體基礎
2 4 1 OpenCV庫介紹
2 4 2 Python調用OpenCV庫實現人臉識別
2 4 3 Linux開發
2 4 4 Anaconda介紹、安裝及Pytorch介紹、使用
2 4 5 基於Pytorch的語音識別
2 4 6 MATLAB介紹、安裝及使用
2 5 智能機器人常用硬體
2 5 1 機器人移動裝置
2 5 2 機器人感知裝置
2 5 3 機器人主控裝置
第3章 智能機器人視覺學習
3 1 機器人圖像處理技術
3 1 1 圖像處理基礎
3 1 2 圖像處理技術
3 2 深度學習
3 2 1 卷積神經網路
3 2 2 循環神經網路
3 2 3 基於神經網路的物體識別
3 3 多感測器數據融合
3 3 1 基本概念及原理
3 3 2 多感測器融合分類
3 3 3 多感測器融合常用方法
3 3 4 多感測器融合演算法
第4章 智能機器人規則學習
4 1 強化學習
4 1 1 強化學習的概念
4 1 2 強化學習的分類
4 1 3 馬爾科夫決策過程
4 1 4 動態規劃
4 1 5 蒙特卡羅演算法
4 1 6 時序差分演算法
4 1 7 演算法實踐——迷宮尋寶
4 2 路徑規劃演算法
4 2 1 傳統路徑規劃演算法
4 2 2 基於採樣的路徑規劃演算法
4 2 3 現代智能路徑規劃演算法
4 2 4 演算法實踐——最短路徑規劃
第5章 聊天機器人
5 1 主要應用背景
5 2 演算法原理
5 2 1 數據預處理
5 2 2 seq2seq模型原理
5 2 3 網路結構介紹
5 3 實踐操作與步驟
5 3 1 實驗環境
5 3 2 實驗代碼
5 3 3 實驗操作及結果
5 4 總結與展望
第6章 智能循跡車
6 1 主要應用背景
6 2 技術原理
6 2 1 系統硬體組成
6 2 2 系統工作原理
6 3 實踐操作與步驟
6 3 1 實驗環境
6 3 2 實驗代碼
6 3 3 實驗步驟及結果
6 4 總結與展望
第7章 五子棋機器人
7 1 背景介紹
7 2 技術原理
7 2 1 系統硬體組成
7 2 2 系統硬體工作原理
7 2 3 策略價值網路
7 2 4 蒙特卡羅樹搜索演算法
7 2 5 棋盤建模
7 2 6 系統總體流程
7 3 實踐操作與步驟
7 3 1 實驗環境
7 3 2 實驗操作步驟及結果
7 4 總結與展望
第8章 象棋機器人
8 1 主要應用背景介紹
8 2 技術原理
8 2 1 棋盤檢測演算法
8 2 2 中國象棋人機博弈演算法
8 3 實踐操作與步驟
8 3 1 數據集介紹
8 3 2 實驗環境
8 3 3 實驗操作步驟及結果
8 4 總結與展望
第9章 智能眼控移動機器人
9 1 主要應用背景
9 2 演算法原理
9 2 1 系統硬體組成
9 2 2 系統硬體工作原理
9 2 3 眼球識別網路
9 2 4 眼球分割網路
9 2 5 用戶眼球方向識別
9 2 6 輪椅控制原理
9 3 實踐操作與步驟
9 3 1 實驗環境
9 3 2 實驗操作步驟及結果
9 4 總結與展望
第10章 導盲機器人
10 1 主要應用背景
10 2 技術原理
10 2 1 系統硬體組成
10 2 2 系統工作原理
10 2 3 YOLO檢測識別網路
10 2 4 SegNet圖像分割網路原理
10 2 5 Show and Tell場景描述網路原理
10 3 懸空物體避障策略原理及實現
10 4 物體檢測與識別實踐操作
10 4 1 實驗環境
10 4 2 實驗代碼
10 4 3 實驗操作步驟及結果
10 5 FCN盲道分割實踐操作
10 5 1 實驗環境
10 5 2 實驗代碼
10 5 3 實驗操作步驟及結果
10 6 總結與展望
第11章 自動駕駛智能汽車
11 1 主要應用背景
11 2 技術原理
11 2 1 系統硬體組成
11 2 2 系統硬體工作原理
11 3 實踐操作與步驟
11 3 1 實驗環境
11 3 2 實驗代碼
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