Recent Advances in Robot Learning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Franklin, Judy A.; Franklin, Judy A.; Mitchell, Tom M.

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:1996-6-30

价格:USD 239.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792397458

丛书系列:

图书标签:

机器人学习
强化学习
深度学习
模仿学习
机器人控制
计算机视觉
机器学习
人工智能
自适应控制
运动规划

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具体描述

Recent Advances in Robot Learning contains seven papers on robot learning written by leading researchers in the field. As the selection of papers illustrates, the field of robot learning is both active and diverse. A variety of machine learning methods, ranging from inductive logic programming to reinforcement learning, is being applied to many subproblems in robot perception and control, often with objectives as diverse as parameter calibration and concept formulation. While no unified robot learning framework has yet emerged to cover the variety of problems and approaches described in these papers and other publications, a clear set of shared issues underlies many robot learning problems. Machine learning, when applied to robotics, is situated: it is embedded into a real-world system that tightly integrates perception, decision making and execution. Since robot learning involves decision making, there is an inherent active learning issue. Robotic domains are usually complex, yet the expense of using actual robotic hardware often prohibits the collection of large amounts of training data. Most robotic systems are real-time systems. Decisions must be made within critical or practical time constraints. These characteristics present challenges and constraints to the learning system. Since these characteristics are shared by other important real-world application domains, robotics is a highly attractive area for research on machine learning. On the other hand, machine learning is also highly attractive to robotics. There is a great variety of open problems in robotics that defy a static, hand-coded solution. Recent Advances in Robot Learning is an edited volume of peer-reviewed original research comprising seven invited contributions by leading researchers. This research work has also been published as a special issue of Machine Learning (Volume 23, Numbers 2 and 3).

《机器人学习前沿进展》是一本专注于当前机器人学习领域最新研究成果的深度探讨。本书汇集了来自世界顶尖研究机构的学者，深入解析了人工智能与机器人技术交叉领域的核心突破，为该领域的学术研究者、工程师以及对未来机器人发展充满好奇的读者提供了宝贵的知识财富。本书内容详尽，覆盖了机器人学习的多个关键维度：强化学习在机器人控制中的应用：随着深度强化学习技术的飞速发展，其在复杂机器人任务中的应用日益广泛。本书详细介绍了如何利用深度神经网络与强化学习算法（如深度Q网络、策略梯度方法）来解决从物体抓取、运动规划到复杂人机协作等一系列挑战。我们将深入探讨如何设计有效的奖励函数、处理高维状态空间、以及提高学习的样本效率和鲁棒性，特别是在动态和不确定环境中。模仿学习与数据驱动的机器人行为：除了强化学习，模仿学习（Imitation Learning）也成为训练机器人掌握复杂技能的重要手段。本书将阐述从专家演示中学习机器人策略的技术，包括行为克隆（Behavioral Cloning）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）和生成对抗模仿学习（Generative Adversarial Imitation Learning）等。我们将分析不同方法的优缺点，以及如何在数据有限的情况下实现高效的学习。无监督与自监督学习在机器人感知与建模中的潜力：机器人需要理解其所处环境并对环境进行建模。本书将深入研究无监督学习和自监督学习方法如何赋能机器人实现自主感知和环境建模，而无需大量标注数据。这包括利用自编码器、对比学习等技术从原始传感器数据（如视觉、激光雷达）中提取有意义的特征，并构建环境的表示。多智能体机器人学习与协作：在许多实际应用中，机器人并非孤立工作，而是需要与其他机器人甚至人类进行协作。本书将探讨多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning）的前沿技术，研究如何训练多个机器人协调行动以完成共同目标，以及如何解决合作与竞争的难题。机器人具身智能（Embodied AI）与交互：机器人学习的最终目标是实现更强的具身智能，使其能够与物理世界进行更加自然和有效的交互。本书将深入探讨如何将学习到的策略迁移到物理机器人上，以及如何处理现实世界中的物理约束、传感器噪声和执行器不确定性。我们将讨论模型预测控制（Model Predictive Control）与学习方法的结合，以及用于在线适应和鲁棒性的技术。新型学习范式与理论进展：除了上述主流方向，本书还展望了机器人学习领域的新兴趋势和理论突破。这可能包括元学习（Meta-Learning）在快速适应新任务中的作用、神经符号学习（Neuro-Symbolic Learning）如何结合深度学习的感知能力与符号推理的解释性，以及如何在伦理和社会责任的框架下发展机器人学习技术。《机器人学习前沿进展》旨在为读者提供一个清晰、全面且深入的视角，了解当前机器人学习领域的最新研究进展，并激发对未来机器人智能化的深入思考。本书的每一章节都经过精心组织，力求在理论深度、技术细节和实践应用之间取得平衡，为读者提供一条通往机器人学习前沿知识的坚实路径。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的组织结构非常有层次感，它的叙事逻辑简直如同高明的棋手布局，每一步都为后续更精彩的展开做好了铺垫。最初几章，它仿佛是一位耐心的导师，用清晰的语言界定了核心概念的边界，确保读者在术语理解上不会产生歧义。但有趣的是，这种严谨性并没有持续到让人生厌的程度。进入中段，内容的密度和复杂性开始螺旋式上升，作者的笔锋变得愈发锐利，开始展现出对该领域“未决问题”（Open Problems）的深刻洞察。特别是关于元学习（Meta-Learning）和终身学习（Lifelong Learning）的整合章节，展现出一种跨越传统范式的视野。它不是简单地介绍各个流派，而是试图构建一个统一的框架来理解它们之间的内在联系和区别，引导读者跳出单一技术的窠臼，去思考更宏大的系统性设计原则。这种循序渐进、却又不断挑战读者认知边界的写作手法，极大地激发了我的研究兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注人工智能伦理和实际部署的实践者，我非常欣赏作者在讨论技术进步的同时，所展现出的那种审慎和批判性的视角。这本书并未将“先进性”等同于“可用性”，而是花了相当篇幅去讨论在真实世界环境中部署智能体所面临的现实约束。例如，在涉及安全性和可解释性（XAI）的部分，作者并没有使用空泛的口号，而是非常具体地探讨了如何量化和验证机器人的行为安全边界，以及在面对不可预测环境时，如何设计出具备“安全回退机制”的学习框架。这种对工程鲁棒性的强调，让整本书的价值从纯理论研究，提升到了可以指导实际工程落地的层面。它促使我们思考，一个“先进”的机器人学习算法，如果不能在可靠性和可信赖性上站住脚跟，那么它在现实中的应用价值就会大打折扣。这种深思熟虑的平衡感，是许多专注于技术突破的书籍所缺乏的宝贵品质。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我习惯于阅读那些偏向于特定硬件平台或特定应用场景（比如自动驾驶或工业抓取）的专业手册，因此，这本书所采取的这种高度抽象和理论化的方法论，最初让我有些许的敬畏感。然而，随着阅读的深入，我发现这种高屋建瓴的视角恰恰是它的核心竞争力所在。它避开了那些可能随着硬件迭代而迅速过时的具体技术细节，转而聚焦于那些具有长期生命力的、关于“学习本质”的数学和信息论基础。书中对信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）在表征学习中的应用阐述得尤为精彩，它提供了一种全新的视角来审视模型的复杂性和泛化能力之间的关系。这种对基础科学原理的深度挖掘，使得即使未来出现了全新的传感器或执行器技术，这本书中提炼出的核心学习范式仍然是适用的“内功心法”。它培养的不是一个工具的使用者，而是一个能够从底层原理上设计和创新学习系统的思想家。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种典雅又不失现代感的封面，光是放在书架上就足够吸引人。内页的纸张质感也相当不错，触感温润，阅读时眼睛不容易疲劳，这对于一本专业性如此强的技术书籍来说，是非常人性化的考量。从排版上看，编辑团队显然下了不少功夫，图文布局疏密得有致，关键公式和算法推导的呈现清晰有力，即便是复杂的数学模型，也能被清晰地组织起来，引导读者逐步深入。我特别欣赏它在章节结构上的精心编排，每一章的逻辑衔接都如同精心铺设的轨道，平稳地将你从基础概念推向前沿挑战，而不是那种突兀的知识点堆砌。初翻时，便能感受到一股严谨的学术氛围，但文字的表达却又避免了过分的晦涩，使得初学者也能在资深专家的指导下，摸索出一条高效的学习路径。整体而言，这本书在“阅读体验”这个维度上，无疑是达到了行业内顶尖水准的，它不仅仅是知识的载体，更像是一件艺术品，让人愿意长时间地沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度令人叹为观止，它仿佛是一座微缩的知识宇宙，精准地捕捉了当前机器人学习领域最活跃、最具潜力的那几个脉络。我注意到，它对强化学习在复杂决策制定中的应用进行了极其细致的剖析，不仅仅停留在理论推导，更是结合了大量实际的仿真案例和硬件实现上的难点与突破。特别是关于模仿学习（Imitation Learning）和离线强化学习（Offline RL）章节的处理，简直是教科书级别的范例。作者没有回避其中的关键性挑战，比如数据分布偏移（Distribution Shift）和泛化能力不足的问题，而是系统性地梳理了当前社区提出的主流解决方案及其背后的数学原理，对比了它们在不同任务场景下的优劣。这种深入骨髓的剖析，远超出了市面上许多浮于表面的综述性著作。读完这些部分，我感觉自己像是跟随一位经验丰富的老将走了一趟最前线的战场，不仅学到了“是什么”，更重要的是理解了“为什么是这样”以及“下一步该怎么走”，收获远超预期。

评分☆☆☆☆☆