Artifical Intelligence & Mobile Robots (AAAI Press) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:San Val

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-03

价格:USD 62.80

装帧:Hardcover

isbn号码:9780613916028

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 移动机器人
• 机器人学
• AAAI Press
• 人工智能应用
• 机器人技术
• 自动化
• 控制系统
• 计算机科学
• 机器学习

深入探索下一代机器人技术：从理论基石到前沿应用 本书旨在为对机器人技术、特别是移动机器人和人工智能交叉领域抱有浓厚兴趣的研究人员、工程师及高级学生提供一份全面而深入的参考指南。我们超越了传统的机器人学范畴，聚焦于驱动现代自主系统核心的认知、感知和决策机制。全书结构严谨，内容兼具理论深度与工程实践价值，力求勾勒出当前乃至未来移动机器人领域的研究版图。 第一部分：移动机器人的基础架构与环境建模 本部分将奠定理解复杂移动机器人系统的理论基础。我们从运动学和动力学的基础回顾开始，重点分析了非完整约束系统（如差速驱动、全向轮和履带式移动平台）在复杂地形下的控制挑战与解决方案。 1.1 几何与运动学： 详细阐述了从欧几里得空间到流形上的机器人位姿表示（如李群SE(2), SE(3)），并深入探讨了雅可比矩阵的奇异性分析在路径规划中的重要性。本章特别关注了非完整性对可达空间和速度约束的影响，并引入了基于微分平坦性的控制设计方法。 1.2 传感器融合与状态估计： 现代移动机器人的自主性高度依赖于准确的环境感知和自身状态估计。本章系统性地介绍了主要的车载传感器，包括高精度惯性测量单元（IMU）、激光雷达（LiDAR）、视觉系统（单目、立体、ToF）和超声波传感器的工作原理。核心内容聚焦于概率机器人学的基石——扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及更稳健的粒子滤波（Particle Filter）在非线性状态估计中的应用。我们着重分析了如何处理传感器间的异步性和异构性数据流，以实现鲁棒的定位。 1.3 环境建模与地图构建： 成功的自主导航要求机器人理解其所处的空间结构。本部分详细剖析了两种主要的地图表示方法：占用栅格地图（Occupancy Grid Maps）的构建、更新与数据关联技术，以及特征图（Feature Maps）在高动态环境中的优势。更进一步，我们深入探讨了同步定位与地图构建（SLAM）的理论框架。从早期的基于扩展信息滤波（EIF）的方法，到目前主流的基于因子图优化（Factor Graph Optimization）和后端精炼的技术，本书提供了数学上严谨的推导和算法实现的关键考量。特别关注了视觉SLAM（如ORB-SLAM系列的工作原理）在稀疏与稠密建图之间的权衡。 --- 第二部分：认知与决策智能：AI驱动的自主性 本部分是本书的精髓所在，它探讨了如何将先进的人工智能技术嵌入移动机器人，使其具备高层次的认知、规划和适应能力。 2.1 经典路径规划与避障： 在确定性环境下，我们回顾了经典的全局规划算法，如Dijkstra、A和D Lite，并着重分析了它们在处理动态障碍物时的局限性。随即引入了基于采样的规划器（Sampling-based Planners），如快速搜索随机树（RRT）及其变体（RRT），重点讨论了它们在处理高维配置空间和确保渐近最优性方面的性能优势。对于即时反应，我们介绍了势场法及其在避免局部极小值方面的改进策略。 2.2 行为决策与有限状态机（FSM）的演进： 机器人行为的组织结构至关重要。本章首先回顾了传统的FSM和行为树（Behavior Trees）在任务分解与容错性设计中的作用。随后，我们将重点引向层次化任务网络（HTN），阐述其如何通过抽象层级更好地管理复杂、长期的机器人任务序列，实现更接近人类的规划逻辑。 2.3 学习驱动的运动控制与强化学习（RL）： 随着计算能力的提升，基于数据的决策制定成为主流。本章深入浅出地介绍了深度强化学习在机器人运动控制中的前沿应用。我们详细解析了策略梯度（Policy Gradient）方法，如REINFORCE和Actor-Critic架构（如A2C/A3C）。随后，我们将重点放在基于价值的方法，特别是深度Q网络（DQN）在离散动作空间中的应用，以及为连续控制场景设计的深度确定性策略梯度（DDPG）和近端策略优化（PPO）算法。本章将讨论模拟到现实（Sim-to-Real）迁移中的关键挑战，如模型不匹配和样本效率问题。 2.4 导航中的不确定性与鲁棒性： 现实世界的导航充满随机性。本部分讨论了如何利用概率推理来增强机器人的决策鲁棒性。我们引入了部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）作为处理感知不确定性的理论框架，并讨论了其在实际计算复杂性下的近似求解方法，如值迭代和蒙特卡洛树搜索（MCTS）在决策树构建中的应用。 --- 第三部分：人机交互与群体智能 本部分展望了移动机器人在复杂社会环境中的部署，聚焦于多机器人系统和与人类的有效协作。 3.1 协作与多机器人系统（MRS）： 探讨了分布式和集中式多机器人系统的架构选择。核心内容包括：分布式任务分配的拍卖算法（如基于Q-学习的资源竞价）、多机器人SLAM中数据关联的挑战与解决方案，以及如何利用分布式一致性算法（如基于拉普拉斯矩阵的共识算法）实现群体级别的传感器信息共享和协同运动控制。 3.2 可解释性与社会规范导航： 机器人必须理解并遵守人类社会的隐性规则。本章关注社会性导航（Social Navigation），分析了诸如社交距离、行人流预测等关键概念的数学建模。我们探讨了如何将意图预测模型（基于RNN或Transformer）集成到机器人的避障策略中，从而实现更自然、更少引起不安的交互行为。同时，对决策过程的可解释性（Explainable AI, XAI）在机器人领域的重要性进行了专题讨论。 3.3 运动控制的精细化： 成功的自主移动不仅依赖于高层规划，更依赖于底层轨迹的精确跟踪。本章侧重于非线性控制理论，如滑模控制（SMC）在应对模型不确定性时的优势，以及模型预测控制（MPC）如何通过实时优化，同时处理动力学约束和环境避障，实现对复杂轨迹的精确、实时跟踪。 本书的最终目标是为读者提供一个整合了感知、认知和行动的全面框架，使他们能够设计和实现下一代具备高度自主性和环境适应性的移动机器人系统。全书配有大量数学推导、算法伪代码和案例分析，是推进该领域研究与工程实践的宝贵资源。

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我拿起这本书，首先映入眼帘的是它那简洁而富有深意的标题：“Artifical Intelligence & Mobile Robots”。这不仅是一个学科领域的介绍，更是一种对未来科技发展趋势的预言。我深信，人工智能与移动机器人的结合，将是开启下一代技术革命的关键。我满怀期待地想象着，这本书会为我揭示怎样的世界。它是否会深入浅出地讲解人工智能是如何赋予机器人感知、思考和行动的能力？例如，AI如何帮助机器人通过摄像头和传感器“看见”并理解周围的世界，如何通过复杂的算法做出决策，甚至如何通过机器学习来不断提升自身的智能水平？同时，我也好奇这本书会如何探讨移动机器人本身的设计与挑战，比如如何在崎岖的地形中稳定行走，如何高效地规划路径以完成任务，以及如何在有限的能源下实现长时间的自主运行。我特别期待书中能够包含一些具体的应用案例，比如自动驾驶汽车的导航技术、工业生产线上的智能搬运机器人、或者在灾难救援中发挥作用的无人机。这些实际的例子，往往能帮助我更好地理解抽象的技术概念，并激发我对未来更多可能性和创新应用的畅想。这本书对我而言，不仅仅是一次知识的获取，更是一次对未来科技图景的探索与展望。

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当我拿到这本书的时候，内心是充满了一种被知识召唤的激动。作为一个长久以来都对AI的崛起和机器人技术的飞速发展感到着迷的观察者，我一直渴望能够找到一本能够真正深入浅出、系统梳理这两个领域相互关联的权威著作。这本书的名称，"Artificial Intelligence & Mobile Robots"，就如同为我量身定做一般，精准地击中了我的兴趣点。我设想着，这本书必然会包含AI在机器人感知、决策、控制等核心环节的关键技术。比如，在感知方面，我期待能读到关于计算机视觉、传感器融合以及环境建模的最新进展，了解机器人如何“看见”和“理解”周遭的世界。在决策方面，我希望能深入探讨路径规划、避障、以及更高级的自主导航算法，让机器人能够像人类一样，在复杂环境中安全有效地移动。而在控制方面，我则期待了解如何将AI模型转化为实际的机器人运动指令，实现平稳、精确的操作。更吸引我的是，这本书是否会探讨AI与机器人协同工作的伦理和社会影响，以及未来它们可能在工业、医疗、服务等领域扮演的角色。这种知识上的全面性和前瞻性，是我对这本书最主要的期待，也是它能够让我花费时间去深入研究的根本原因。

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对于我这样对人工智能和机器人领域有着长期关注的爱好者来说，一本新书的出现，就像是沙漠中的甘泉，总能激起我内心深处最热切的渴求。这本书的书名，"Artifical Intelligence & Mobile Robots"，简洁却极具冲击力，直接点明了核心主题，而且"AAAI Press"的出版社标识，更是为这本书增添了一层权威的光环，让我对内容的深度和广度有了更高的预期。我脑海中已经开始勾勒出这本书可能涵盖的图景：从人工智能理论的基石，如机器学习、深度学习、自然语言处理，到它们如何具体应用于驱动和控制移动机器人，使其能够感知环境、做出决策并执行任务。我设想着书中会详细阐述各种导航算法，比如SLAM（同步定位与地图构建）的原理和最新进展，以及路径规划技术，如A*算法、Dijkstra算法的应用场景。同时，我也期待能够看到关于机器人感知系统的介绍，包括各种传感器（激光雷达、摄像头、IMU等）的工作原理及其数据融合技术，以及如何利用这些信息来构建机器人的“世界观”。更重要的是，我希望能深入了解人工智能在机器人行为控制方面的应用，例如强化学习在训练机器人执行复杂操作中的作用，以及如何在动态且不可预测的环境中实现鲁棒的决策。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统性学习和深入理解这两个交叉领域绝佳的机会。

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初见这本书的封面，便被那深邃的标题“Artifical Intelligence & Mobile Robots”所吸引。这个标题不仅仅是一个学术领域的宣告，更像是一种预言，指引着我走向一个充满无限可能性的未来。我迫不及待地想要深入其中，探寻人工智能如何赋予移动机器人强大的生命力。我脑海中已经勾勒出了一幅画面：从机器学习的基石，到深度学习的神经网络，再到强化学习驱动的自主决策，人工智能的各种分支如何被巧妙地融入到机器人的“大脑”中，使其能够感知、理解并与环境互动。我期待着书中能够详细阐述，例如，机器人如何通过计算机视觉和传感器融合来构建对周围世界的认知，如何利用路径规划算法来安全有效地穿越复杂的空间，以及如何通过自适应控制技术来应对动态变化的地形和障碍。更让我感到兴奋的是，这本书是否会提供一些突破性的研究成果，展示人工智能和移动机器人在医疗、物流、探索未知领域等方面带来的革命性变革。对我而言，这本书不仅仅是知识的累积，更是对未来科技发展方向的一次深刻的解读和展望，它让我对智能技术如何改变我们的世界充满了好奇和期待。

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这本书的厚度本身就暗示着其内容的丰富性和深入性，让我对接下来的阅读充满了期待。我注意到书名中“Artificial Intelligence”和“Mobile Robots”这两个词汇的并列，这让我预感到这本书并非简单地分别介绍这两个领域，而是会重点探讨它们之间至关重要的交叉与融合。我迫切地想知道，作者将如何阐述AI技术如何赋能移动机器人，让它们从简单的机械装置升级为具备自主思考和行动能力的智能体。在我看来，人工智能为移动机器人提供了“大脑”，而机器人则为人工智能提供了“身体”，两者相辅相成，共同构成了未来智能化的关键。我设想着书中会详细介绍各种AI算法，如机器学习、深度学习、神经网络，是如何被应用到机器人身上的，例如，机器人如何通过学习来识别物体、理解指令、甚至预测人类的行为。同时，我也期待了解在实现这些功能时，移动机器人所面临的独特挑战，例如，在动态且不可预测的环境中如何保证导航的精确性和安全性，如何优化能源消耗以延长工作时间，以及如何实现与人类的自然、高效的交互。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入探索这两个前沿领域相互作用的绝佳机会，让我能够更全面、更系统地理解它们的原理、应用和未来发展趋势。

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当我第一次看到这本书的封面，一种莫名的亲切感便油然而生。我立刻联想到自己多年来对人工智能和机器人技术发展的关注，以及它们在不断改变我们生活方方面面的神奇力量。《Artifical Intelligence & Mobile Robots》这个书名，精准地捕捉到了我一直以来所探寻的核心主题。我满怀期待地设想，这本书将为我打开一扇通往智能世界的大门。我渴望了解，人工智能是如何赋予移动机器人“智慧”的。这包括，AI如何让机器人具备学习、推理、决策的能力，从而在复杂环境中自主行动。书中是否会详细介绍机器学习、深度学习等关键技术，以及它们在机器人感知、导航、控制等方面的具体应用？同时，我也非常想知道，移动机器人本身的设计和挑战，例如，如何在不平坦的路面上稳定行走，如何高效地进行路径规划和避障，以及如何在有限的能源下实现长久的运行。我尤其期待书中能够提供一些具体的案例分析，展示人工智能与移动机器人如何在工业自动化、智能物流、甚至是太空探索等领域大放异彩。这本书对我来说，不仅是一次知识的梳理，更是一次对未来科技发展趋势的深刻理解和前瞻。

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这本书的封面设计便足以引起我的注意，一种巧妙的融合感扑面而来。深邃的蓝色背景，如同浩瀚的宇宙，点缀着几颗闪烁的星辰，隐喻着人工智能探索的无限可能。中央，一个抽象的机器人轮廓，线条流畅且充满未来感，它的“目光”似乎正穿透纸张，凝望着未知的领域。AI的符号，那些经典的逻辑门、神经网络的节点，被巧妙地编织进机器人的身体结构中，仿佛在宣告着两者的血脉相连。翻开书页，一种沉甸甸的质感扑面而来，纸张的触感温润而考究，让人忍不住去细细品味。书本的装帧工艺也一丝不苟，每一页都牢牢地固定在书脊上，即使反复翻阅，也不会轻易散架。我尤其喜欢封面字体与背景的搭配，既有科技的冰冷理性，又不失艺术的温度与想象力。整体而言，这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一件值得收藏的艺术品，它在第一时间就成功地营造出一种期待感，让我迫不及待地想要深入其中，探寻人工智能与移动机器人之间那令人着迷的奥秘。我迫切地想要知道，究竟是什么样的内容，能够承载如此精美的外壳，又将带领我走向怎样一个令人兴奋的新世界。这种对未知的好奇，伴随着对知识的渴望，共同驱使着我的手指，翻开了第一页，开始了这场非凡的求知之旅。

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手捧着这本《Artifical Intelligence & Mobile Robots》，我心中涌动着一种对未知的渴望和对知识的敬畏。这个书名本身就充满了吸引力，它不仅仅是两个术语的简单组合，更是预示着一个正在蓬勃发展的技术交汇点，一个正在深刻改变我们世界的力量。我满怀期待地想象着，这本书将如何带领我深入人工智能的奇妙世界，理解那些让机器变得“聪明”的奥秘。从机器学习的强大能力，到深度学习在图像识别和自然语言处理中的突破，再到各种复杂的算法如何赋予机器人决策和规划的能力。我尤其好奇，这些人工智能的理论和技术，是如何被巧妙地嫁接到移动机器人这个物理载体上的。机器人如何通过各种传感器去感知世界，如何利用AI进行路径规划和避障，如何在动态环境中保持稳定和灵活的运动。这本书是否会提供一些经典的案例研究，展示人工智能和移动机器人在自动驾驶、智能制造、医疗服务等领域的实际应用？我渴望能够从中获得关于这两个领域相互促进、共同发展的深刻洞见，理解它们如何共同塑造着我们未来的生活和社会形态。

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在我翻阅这本书之前，我脑海中浮现出的是一片充满未知和挑战的科技海洋。人工智能，这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。而移动机器人，更是将这种智能化推向了物理世界的实体化。我好奇的是，这本书将如何将这两个看似独立的领域巧妙地融为一体？是仅仅罗列技术名词，还是能够深入剖析两者之间深层的联系和相互促进的关系？我期待看到书中对人工智能在机器人“大脑”中扮演的角色进行细致的描绘，例如，机器人如何通过学习来理解和适应不断变化的环境，如何进行自主决策，以及如何通过与人类进行自然流畅的交互。同时，我也希望了解移动机器人在实现这些智能功能时所面临的独特挑战，比如计算资源的限制、能源的续航问题、以及在复杂地形中的移动稳定性等。这本书是否会提供一些具体的案例研究，展示人工智能和移动机器人在实际应用中的成功范例，比如自动驾驶汽车、智能物流机器人、或者用于探索未知环境的太空探测器？我对这些能够将理论转化为实践的实例充满了期待，它们往往能为我的学习和思考带来更直观的启示，让我更清晰地认识到这两个技术领域所蕴含的巨大潜力和光明前景。

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当我将这本书置于手中，一种知识探索的冲动油然而生。它的名字——“Artifical Intelligence & Mobile Robots”——直击我长久以来对科技发展前沿的兴趣。我脑海中立即浮现出无数关于未来世界的想象：那些在工厂里高效运转的智能臂，那些在道路上自主行驶的汽车，那些在宇宙深处探索的探测器。这本书，我坚信，将是揭开这一切神秘面纱的一把钥匙。我期待它能够深入讲解人工智能是如何为移动机器人注入“生命”的。这其中包括，AI如何让机器人拥有“眼睛”和“耳朵”，能够感知周围的环境，理解指令，甚至预测人类的行为。我设想着书中会详细阐述各种机器学习算法，如深度学习、强化学习，是如何被应用于机器人的感知、决策和控制系统中。同时，我也好奇这本书会如何解决移动机器人本身面临的挑战，比如如何在复杂多变的地形中实现精准的导航和稳定的移动，如何在有限的计算资源和能源条件下优化其性能，以及如何实现与人类的无缝协作。这本书对我来说，不仅仅是一本技术手册，更是一次关于智能如何融入物理世界，并重塑我们生活方式的深度洞察。

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