Robot Programming by Demonstration pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Calinon, Sylvain

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:

价格:687.00

装帧:

isbn号码:9781439808672

丛书系列:

图书标签:

• robot
• 机器人编程
• 示教编程
• 机器人学习
• 人工智能
• 机器学习
• 机器人控制
• 编程范例
• 人机交互
• 工业机器人
• 自动化

好的，以下是一份围绕“机器人示教编程”这一主题，但不提及或包含《Robot Programming by Demonstration》一书具体内容的详细图书简介。 --- 《自主学习与直观交互：下一代机器人技能获取范式》 图书简介 在当今工业自动化、服务机器人以及人机协作领域飞速发展的背景下，传统机器人编程范式——依赖于精确的运动学建模、复杂的轨迹规划以及晦涩的低级代码——正逐渐暴露出其局限性。对于那些需要快速适应新环境、执行复杂非结构化任务，或直接从人类专家那里学习技能的机器人系统而言，传统的“自上而下”的编程方法效率低下且成本高昂。 本书深入探讨了一种颠覆性的机器人技能获取方法：基于演示的自主学习（Learning from Demonstration, LfD）。我们致力于揭示如何构建更具适应性、更易于人类指导、且能够高效迁移知识的新一代机器人智能体。这不是一本关于特定算法实现的工具手册，而是对这一新兴跨学科领域哲学、方法论、核心挑战及其未来潜力的全面战略性审视。 核心关注点与内容深度 本书将结构化地分解 LfD 过程的几个关键阶段，聚焦于从人类演示数据中提取、表征和泛化技能的复杂过程： 第一部分：技能表征的挑战与基础 我们首先建立了理解“技能”的理论框架。技能不仅仅是空间坐标点的序列，它嵌入了意图、上下文依赖性以及对环境变化的鲁棒性。本部分将探讨： 1. 感知数据到高维特征的映射： 如何有效地将原始传感器数据（如视觉、触觉、力矩反馈）转化为机器人可理解的、任务相关的特征空间。我们深入讨论了潜在空间学习（Latent Space Learning）在压缩信息冗余和突出任务关键变量中的作用。 2. 时序结构建模： 动作的顺序和持续时间至关重要。我们将分析多种时序模型，从隐马尔可夫模型（HMMs）到更现代的循环神经网络（RNNs）结构，用以捕捉演示动作的内在动力学和状态转移规律。 3. 语境敏感性与意图推理： 成功的模仿需要理解“为什么”执行某个动作。本章将侧重于如何从演示中分离出显式动作序列与隐含的任务目标，特别是当演示路径存在噪音或次优选择时，如何识别专家真正的目标意图。 第二部分：从演示到策略的转化 这是 LfD 的核心工程挑战。如何将观察到的有限、有噪音的示例转化为一套可以在新情境下可靠执行的控制策略？ 1. 行为克隆（Behavioral Cloning）的局限性与超越： 虽然直接映射观测值到动作是入门的方法，但我们详细分析了其在状态空间外推（Out-of-Distribution Generalization）方面的固有缺陷。 2. 概率性规划与逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）： 我们探讨了如何将演示视为一个奖励函数的指示器，而非直接的动作指令。IRL 框架提供了一种机制，使机器人能够学习潜在的“效用函数”，从而在面对未知干扰时，能够基于学习到的目标而非死板的路径进行决策。重点讨论了最大熵 IRL (MaxEnt IRL) 及其变体在处理不确定性方面的优势。 3. 轨迹优化与轨迹“漂移”的校正： 针对重复性高的装配或精细操作任务，我们审视了如何使用演示作为初始猜测，结合实时的模型预测控制（MPC）或轨迹优化的方法，来保证长期执行的精度和稳定性，避免误差累积。 第三部分：人机协作与交互式改进 技能学习不应是单向的过程。本书强调了将人类专家置于学习循环中的重要性，以加速收敛并提高策略的鲁棒性。 1. 交互式反馈机制的设计： 我们研究了不同形式的反馈（例如，二元是非判断、连续的“更好/更差”评分、直接的运动修正）对策略学习效率的影响。关键在于设计出对人类友好的、低认知负荷的反馈接口。 2. 不确定性量化与主动查询： 机器人必须知道自己何时“不确定”。本章探讨如何量化策略的不确定性区域，并设计机制，使机器人在这些区域主动向人类请求澄清或补充演示，从而实现高效的“主动学习”。 3. 多专家演示的融合与冲突解决： 在实际场景中，机器人通常会观察多位专家的操作。本书探讨了如何处理专家之间风格差异、工具偏好或任务分解策略上的不一致性，以提炼出最优或至少是最通用的技能集合。 目标读者 本书面向对人工智能、机器人学、人机交互（HCI）领域有深入兴趣的研究人员、博士后学者、高级研究生，以及希望在实际工程项目中部署下一代直观机器人系统的工业研发工程师。它要求读者具备扎实的线性代数、概率论基础以及对经典控制理论的基本了解。 本书的独特价值 《自主学习与直观交互》不满足于描述现有的 LfD 工具箱，而是聚焦于驱动该领域未来发展的范式转变：从被动模仿到主动理解，从单一演示到知识迁移。通过对理论框架、核心算法的深入剖析，以及对未来人机共生学习场景的设想，本书旨在为读者提供一个清晰的蓝图，以应对将复杂人类智慧有效灌输给机器人的终极挑战。它强调的是智能的迁移性、反馈的有效性以及技能泛化的鲁棒性，为构建真正能够理解和响应人类意图的通用机器人系统奠定坚实的理论与实践基础。

评分☆☆☆☆☆

要论及信息时代的迅猛发展，你可以想一下电脑是19世纪才诞生的产物，但是现在每个家庭都配备至少一台计算机。虚拟现实似乎是很新的话题，但它已经被用于工程领域，戴上Oculus头盔，你就可以环球旅行，在家里感受夏威夷的海风，或者到非洲草原会会野生动物。此前去温哥华的Canad...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

阅读体验方面，这本书的结构安排极其不连贯，仿佛是不同领域专家的笔记被强行拼凑在一起。有一章突然跳跃到关于机器人安全标准和国际规范的冗长引用，从ISO 10218到特定区域的电气规范，其详尽程度让人怀疑这本书是否兼具法律参考手册的功能。紧接着，下一章的内容又转为对某种特定型号工业机器人的硬件规格的深度剖析，包括其减速机的齿隙补偿机制和编码器的分辨率。我完全没能找到一条清晰的逻辑线索，将这些看似无关的技术点串联起来，以支撑“通过演示学习”这个核心论点。更令人费解的是，书中完全没有提供任何可复现的代码示例或算法伪代码。如果作者真的想深入探讨编程范式，至少应该提供一些C++或Python级别的骨架结构来展示如何解析和应用演示数据，但这里只有大量的文字描述和流程图，缺乏实际操作层面的指导，这对于任何希望将理论付诸实践的工程师或学生来说，都是一个巨大的障碍。这本书更像是一份行业白皮书的草稿，而非一本结构严谨的学术专著。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到困惑的一点，在于它对“演示”一词的定义极为保守和静态。它似乎完全忽略了当代机器人学中关于“交互式学习”和“在线适应”的研究前沿。书中描述的“演示”，本质上是一个单次的、离线的、基于预设路径的记录与重放过程，类似于早期的录像带。我期待看到的是机器人如何根据演示者微妙的力度变化或视觉反馈，动态调整其策略，或者如何处理演示者两次做同样动作时产生的细微差异。然而，全书的论调始终停留在“如何精确复制”的层面上，而不是“如何理解和泛化”的层面上。例如，书中详尽描述了如何使用力矩传感器记录抓取时的最佳切入角度，但却从未讨论过，当目标物体形状、材质发生改变时，机器人应如何根据这个“演示”经验进行推断和修改。这种对学习和适应性的回避，使得这本书的核心内容在当前的机器人技术发展背景下显得极其过时，仿佛时间停滞在了上个世纪末的机械自动化阶段。

评分☆☆☆☆☆

这本书的笔调和内容组织方式，给我的感觉是其作者的背景似乎更偏向于经典控制理论或嵌入式系统工程，而非当代的人工智能或认知科学。书中对于“演示”的探讨，完全被局限在了一种非常狭隘的工程语境下——即“操作员手动示教点位”的过程。它花了极大的篇幅去剖析如何精确记录和回放这些预设的笛卡尔坐标点，如何处理示教过程中的传感器噪声，以及如何优化关节插补算法以确保运动的平滑性。例如，其中一个核心章节，详细论证了如何通过调整PID控制器的参数，来最小化机器人在从点A到点B过程中因惯性带来的超调和振荡，这完全是传统机器人学教科书的内容。我试图寻找任何关于高层语义理解的讨论——比如，机器人如何从人类的“拿起”这个动作中抽象出“抓取目标对象”的概念，或者如何处理演示中的不确定性——但这些讨论完全缺失了。取而代之的是对示教器（Teach Pendant）界面设计和操作员疲劳度影响的社会工程学式的分析，这使得整本书的知识密度严重偏向于低层级的运动控制实现，与书名所暗示的前沿研究方向相去甚远。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，我原本期待的是一场关于机器人如何通过模仿人类行为来学习新技能的深度探索。然而，这本书的章节内容，从头到尾，都仿佛在围绕着一个完全不同的核心主题展开叙事。它似乎将大量的篇幅投入到了对早期工业自动化流程的编年史梳理上，详细描绘了上世纪七十年代，那些固定程序控制的机械臂是如何被设计和部署在生产线上，用以执行重复性的焊接和喷漆任务。书中对机械结构、液压系统以及编程逻辑控制器的底层细节进行了近乎教科书式的罗列，那些晦涩的电气图纸和流程图占据了大量篇幅，仿佛作者的兴趣点完全集中在“硬科学”的物理实现上，而不是“学习”这一行为本身。对于期待了解机器学习、模仿学习算法或是人机交互界面设计的读者来说，这些关于继电器逻辑和离散事件模拟的讨论，显得异常冗长和脱节。读完前三分之一，我感到自己更像是在参加一个老旧工厂的维修研讨会，而不是接触前沿的机器人智能领域。书中的案例分析，聚焦于如何优化现有生产线的节拍时间，而非如何让机器人理解和复现复杂的人类动作意图，这让我对“通过演示进行编程”这一概念的实际阐述感到越来越迷茫和失望。

评分☆☆☆☆☆

从排版和引文风格来看，这本书的专业性似乎被其粗糙的制作工艺所拖累。大量的图表分辨率低下，线条模糊不清，一些关键公式的下标和上标甚至难以辨认，这严重影响了对复杂数学模型的理解。而且，参考文献的引用格式混乱不堪，有时是APA，有时又是IEEE风格，甚至有些引文直接缺失了期刊名称或出版年份，让人无法追溯其理论的来源和可信度。例如，当作者引入一个关于轨迹优化的新概念时，本应有严谨的数学证明或引用支持，但我只看到一个未经详细推导的公式被直接抛出，后面紧跟着一段模糊的描述性文字，声称该方法在“某次内部测试”中表现良好。这种对严谨学术规范的忽视，使得书中提出的很多高级观点都缺乏必要的论证基础，读者只能凭空相信作者的断言。总而言之，这本书更像是一个资深工程师个人的、未经充分编辑和同行评审的知识沉淀合集，而非一本面向广泛读者的、具有前瞻性和指导意义的专业书籍。

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