14.1 為什麼機器人要應用AI推理
如果要讓機器人完成過於複雜的任務，並能應對所有事先了解並可能發生的情況，它需要在推理方面做到以下幾點：首先能找到合適的執行任務的方式，即使該任務還不夠十分清晰。在這種情況下，推理（reasoning）意味著能夠從既定的知識中清晰地推斷出所需的內容。它還意味著使用人工智慧的方法實現自動推理，包括知識表徵（KR）與推理、啟發式搜尋和機器學習。
為合理地執行動作，機器人需要對其預期要採取的動作進行推理，包括在執行過程中，無論是否達到預期效果，還是出現不希望的負面效果，動作的最終目標都要實施等進行推理。例如，考慮一個看似很簡單的任務：從桌子上拿起一個物體。要做到這一點，機器人必須決定去哪裡拿起物體，用哪隻手，如何伸手去拿物體，採用何種型別的抓手，將其放置在哪裡，要用多大的抓持力，要有多大的提取力，如何舉起物體，在哪裡抓住物體等。
如果要求程式設計師必須為每一個預想的物件與任務組合進行個性化決策，上述的拾取物體控制程式就會變得非常複雜。即便如此，在大多數情況下，該程式也不足以產生適宜的機器人行為。因為如何執行拾取動作還取決於情境——物件的狀態、要執行的任務，物件所在的場景等。如果物體是一個裝滿果汁的玻璃杯，必須要保證其始終處在直立狀態。機器人若打算將一瓶水倒入玻璃杯中，它不應該抓瓶子的頂部，但如果要在雜亂無章的環境中拿瓶子，抓住瓶子的頂部可能是最好的選擇。如果場景雜亂，且目標還是要將一瓶水倒入玻璃杯中，那麼機器人甚至可能要等撿到物體後再重新抓持。
如果作業任務不是單一動作，而是很複雜的動作序列，如清理桌面，情況會變得更加複雜。在這種情況下，採用AI推理方法，可使程式設計師能夠非常簡單的完成動作序列：對於在桌子上的每個物件，將其放在它該在的地方。對於這樣一個模糊規劃，要想變成一個有競爭力的動作處方，機器人必須要推斷出所需的資訊，以確定將適當拾取動作引數化，而且它還必須判斷出物件的屬性：可否再次使用、是否骯髒、易腐爛等。能否勝任清理桌面這一任務，可能還需要機器人想一想清理物件的順序，也可能需要根據物品擺放的位置對其進行分組，或者首先清理易腐物品；它可能需要推斷出是否要堆放物品，為此尋找一個托盤，以及是否需要將櫥櫃門開啟。
因此，AI推理技術的一項重要任務是：給定一個模糊指令，推斷出什麼是合適的動作，什麼是合適的操作物件，什麼是恰當的動作執行順序，以及執行每個動作的適宜方式。
為了處理這些問題，對於自主機器人，可以描述和推理包括機器人自身能力、所處環境、所要面對的物件、其行為及其所造成的影響、以及環境中的其他要素等在內的方方面面。
機器人應該能實現的幾種重要推理方式通常包括以下幾個方面。
1）預測（通常稱為臨時預測）：預想動作實施後，推斷會發生什麼。
2）設想：推斷（所有）可能發生的事件和效果。謀事在人，成事在天。
3）診斷：推斷某一事件的起因，或規劃執行的效果。
4）查詢回答：給定一些先驗知識，用於執行規劃（例如，機器人必須要知道保險櫃的組合方式，以便開啟它。），推斷出可以滿足這些先驗知識的區域性片段。
14.2 知識
表徵與推理
推理時，要求推理器（這裡指機器人）對其環境的某些部分（或某些方面）有一個明確的表示。這就立即引出兩個問題，即什麼樣的格式適用於這種明確的表示？要表示的知識來自哪裡？
第二個問題是指基於先前的符號描述和從感測器或與其他Agent通訊獲取的環境資訊對機器人的環境（至少是環境的一部分）實時地生成並保持一種符號描述的問題。總的來說，這個問題迄今尚未解決，它涉及人工智慧的基礎理論，如符號基地［14。1］和物件錨定［14。2］問題。因此，機器人中實際的符號推理僅限於能被保持到最近的那部分知識。顯然，這包括關於環境的靜態知識（如建築物中的拓撲環境及其相互關係）、符號表中可用的臨時知識（如設施管理資料庫中的知識）以及最富挑戰性的從感測器資料中提取的符號資料。透過攝像機資料進行目標識別（見本手冊第2卷第33章）就是一個與這裡探討的問題有關的方法。
本節主要探討第一個問題的答案，即適用於知識表徵的形式化問題。這裡的適用性必須同時考慮到兩個方面（恰如硬幣的兩面）：一方面是認識論上的適用性，即這種形式能將環境的目標側面簡潔準確地表達出來嗎？另一方面是計算適用性，即這種形式能將典型的推理結果切實高效地推匯出來嗎？二者之間需要權衡，很豐富、很有表現力，因而在認識論上具有吸引力的形式，卻往往
伴隨著難於處理甚至邏輯上不可判定的問題，
反之亦然
。
於是，知識表徵（
KR
）
［
1
4。3］
可以定位為“AI的一個研究領域，致力於形式主義的設計，這種形式主義在人士論上足以表示特定領域的知識”。
推理模式一詞的複數不是偶然出現的。根本不存在KR語言這種東西。原因有兩個：首先，KR語言的原型FOPL是無法確定的，即任何一個處理語言的推理者至少要有FOPL的表現力，但並不保證能做到終止一次查詢，更不用說快速終止了。然而，並不總是需要完全的FOPL表現力。如為了表示一個有限域或有限地使用量化，可能會導致可決定性的、甚至易處理的表徵語言。其次，KR和推理的一些應用，如相當多的在機器人技術中的應用，需要證據而不是事實來表示，尤其是FOPL，這樣做並不方便。因此，還需要更好的理由，無論是從語用角度還是認識論角度，因為在人工智慧領域已經存在多種代表性語言。
表14。1列出了用於機器人學中的KR語言。描述邏輯（DL）實際上是一個特殊的家族，它是由一個特定的關係語言，其中有一些是可以確定性的和可處理的成員。該表的各欄中給出了語言型別的描述，即語言要素，用來表示某個域；質詢，即推理者在某一特定語言中應該解決的問題型別；各自型別的特定語言通常用來表示的物件，以及這種語言的例項。本節餘下的部分是對邏輯中通用KR，包括各自推理的型別。與機器人學有關的具體例項符號層面上的推理，特別是有關時間、空間物件和關係的推理將在下一節介紹，這在機器人推理中是普遍存在的。
表1
4.1
用於機器人學中主要關聯語言的簡要分類
KR語言型別
描述
質詢
物件
例項
通用的關聯語言
句子、理論
邏輯序列
情景、背景、關係
F
OPL
、
P
rolog
、場景演算
描述邏輯
A
-
BOX
和
T-
BOX
內容
包容性、一致性
本體論、百科全書
OWL-DL
機率性語言
先決機率和條件機率
條件機率
證據
貝葉斯網路
暫時與空間推理語言
受暫時和
/
或
空間限定的句子
邏輯序列、可滿足性、最小表示
期望的或觀察到的空間
/
暫時狀態
LTL， IA， TCSP， RCC，
ARA
C
以上圖文來自機械工業出版社出版的《機器人手冊》（原書第2版）作者：（[意]布魯諾·西西利亞諾（Bruno Siciliano) [美]歐沙瑪·哈提卜(Oussama Khatib））。譯者：于靖軍。
點選上方圖片
可進入購買頁面。（有折扣哦~~~）
目錄
上下滑動檢視
《機器人手冊（原書第2版） 第1卷 機器人基礎》
目錄
譯者序
作者序一（第1版）
作者序二（第1版）
作者序三（第1版）
作者序四（第1版）
第2版前言
多媒體擴充套件序
如何訪問多媒體內容
主編簡介
篇主編簡介
多媒體團隊簡介
作者列表
縮略詞列表
第1章緒論——如何使用《機器人手冊》1
1。1機器人學發展簡史1
1。2機器人學的研究群體2
1。3如何使用本手冊3
影片文獻5
第1篇機器人學基礎
內容導讀8
第2章運動學11
2。1概述11
2。2位置與姿態表示12
2。3關節運動學20
2。4幾何表示24
2。5工作空間26
2。6正運動學26
2。7逆運動學27
2。8正微分運動學29
2。9逆微分運動學30
2。10靜力學變換30
2。11結論與延展閱讀30
參考文獻31
第3章動力學33
3。1概述34
3。2空間向量表示法35
3。3正則方程40
3。4剛體系統動力學模型42
3。5運動樹46
3。6運動環51
3。7結論與延展閱讀54
參考文獻56
第4章機構與驅動59
4。1概述60
4。2系統特徵60
4。3運動學與動力學61
4。4串聯機器人64
4。5並聯機器人65
4。6機械結構66
4。7關節機構67
4。8驅動器69
4。9機器人的效能指標75
4。10結論與延展閱讀77
影片文獻77
參考文獻78
第5章感測與估計80
5。1概述80
5。2感知過程81
5。3感測器82
5。4估計過程87
5。5表徵96
5。6結論與延展閱讀97
參考文獻98
第6章模型辨識100
6。1概述100
6。2運動學標定102
6。3慣性引數估計107
6。4可辨識性與條件數分析112
6。5結論與延展閱讀118
影片文獻119
參考文獻120
第7章運動規劃122
7。1機器人運動規劃122
7。2運動規劃的概念123
7。3基於抽樣的規劃124
7。4替代演算法127
7。5微分約束130
7。6擴充套件與演變133
7。7高階議題136
7。8結論與延展閱讀139
影片文獻139
參考文獻140
第8章運動控制144
8。1運動控制簡介145
8。2關節空間與操作空間控制146
8。3獨立關節控制147
8。4PID控制149
8。5跟蹤控制151
8。6計算轉矩與計算轉矩類控制153
8。7自適應控制156
8。8優與魯棒控制159
8。9軌跡生成與規劃161
8。10數字化實現164
8。11學習控制166
影片文獻167
參考文獻168
第9章力控制171
9。1背景171
9。2間接力控制173
9。3互動作業179
9。4力/運動混合控制184
9。5結論與延展閱讀188
影片文獻189
參考文獻190
第10章冗餘度機器人192
10。1概述192
10。2面向任務的運動學194
10。3微分逆運動學196
10。4冗餘度求解最佳化方法200
10。5冗餘度求解的任務增廣法202
10。6二階冗餘度求解204
10。7可迴圈性204
10。8容錯性205
10。9結論與延展閱讀206
影片文獻206
參考文獻207
第11章含有柔性單元的機器人210
11。1含有柔性關節的機器人211
11。2含有柔性連桿的機器人227
影片文獻240
參考文獻241
第12章機器人體系架構與程式設計245
12。1概述245
12。2發展歷程247
12。3體系架構元件250
12。4案例研究——GRACE256
12。5機器人體系架構的設計藝術258
12。6機器人體系架構的實現259
12。7結論與延展閱讀261
影片文獻261
參考文獻261
第13章基於行為的系統265
13。1機器人控制方法265
13。2基於行為系統的基本原理267
13。3基礎行為270
13。4基於行為系統的表示法270
13。5基於行為系統的學習271
13。6應用與後續工作275
13。7結論與延展閱讀278
影片文獻278
參考文獻279
第14章機器人人工智慧推理方法283
14。1為什麼機器人要應用AI推理283
14。2知識表徵與推理284
14。3推理與決策291
14。4基於規劃的機器人控制297
14。5結論與延展閱讀301
影片文獻302
參考文獻302
第15章機器人學習307
15。1什麼是機器人學習307
15。2模型學習309
15。3強化學習319
15。4結論330
影片文獻331
參考文獻331
LⅩⅤⅠⅠLⅩⅤⅠⅠⅠ第2篇機器人設計
內容導讀340
第16章設計與效能評價342
16。1機器人設計過程342
16。2工作空間指標344
16。3靈巧性指標347
16。4其他效能指標349
16。5其他型別的機器人352
16。6本章小結356
參考文獻356
第17章肢系統359
17。1肢系統的設計360
17。2概念設計360
17。3設計過程示例363
17。4模型導引設計366
17。5各種肢系統373
17。6效能指標376
影片文獻378
參考文獻379
第18章並聯機構382
18。1定義382
18。2並聯機構的構型綜合383
18。3運動學384
18。4速度與精度分析385
18。5奇異性分析386
18。6工作空間分析387
18。7靜力學分析388
18。8動力學分析389
18。9設計考慮390
18。10柔索驅動並聯機器人390
18。11應用示例392
18。12結論與延展閱讀392
影片文獻393
參考文獻393
第19章機器人手
19。1基本概念
19。2機器人手的設計
19。3驅動與感測技術
19。4機器人手的建模與控制
19。5應用和發展趨勢
19。6結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第20章蛇形機器人與連續體機器人
20。1蛇形機器人研究簡史
20。2連續體機器人研究簡史
20。3蛇形機器人與連續體機器人的
建模
20。4蛇形機器人與連續體機器人的
運動規劃
20。5結論與相關領域的擴充套件
影片文獻
參考文獻
第21章軟體機器人驅動器
21。1研究背景
21。2軟體機器人驅動器的設計
21。3軟體機器人驅動器的建模
21。4軟體機器人的建模
21。5剛度評估
21。6笛卡兒剛度控制
21。7週期性運動控制
21。8軟體機器人的優控制
21。9結論與開放性問題
影片文獻
參考文獻
第22章模組化機器人
22。1概念與定義
22。2可重構模組化操作臂
22。3自重構模組化機器人
22。4結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第23章仿生機器人
23。1概述
23。2仿生機器人設計元件
23。3機構
23。4材料與製造
23。5結論
影片文獻
參考文獻
第24章輪式機器人
24。1概述
24。2輪式機器人的機動性
24。3輪式機器人的結構
24。4輪-地互動模型
24。5輪式機器人的懸架系統
24。6結論
影片文獻
參考文獻
第25章水下機器人
25。1背景
25。2機械系統
25。3電力系統
25。4水下驅動器和感測器
25。5計算機、通訊和體系架構
25。6水下操作臂
25。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第26章飛行機器人
26。1背景與研究歷史
26。2飛行機器人的特徵
26。3空氣動力學與飛行力學基礎
26。4固定翼飛行器的設計與建模
26。5旋翼機的設計與建模
26。6撲翼機的設計與建模
26。7系統整合與實現
26。8飛行機器人的應用
26。9結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第27章微納機器人
27。1概述
27。2尺度
27。3微納尺度的驅動技術
27。4微納尺度的成像技術
27。5製造
27。6微裝配
27。7微型機器人
27。8奈米機器人
27。9結論
影片文獻
參考文獻
機器人手冊（原書第2版） 第2卷 機器人技術
目錄
譯者序
作者序一（第1版）
作者序二（第1版）
作者序三（第1版）
作者序四（第1版）
第2版前言
多媒體擴充套件序
如何訪問多媒體內容
主編簡介
篇主編簡介
多媒體團隊簡介
作者列表
縮略詞列表
第3篇感測與感知
內容導讀
第28章力、觸覺感測器
28。1概述
28。2感測器型別
28。3觸覺資訊處理
28。4整合方面的挑戰
28。5總結與展望
影片文獻
參考文獻
第29章慣性感測器、GPS和里程計
29。1里程計
29。2陀螺儀系統
29。3加速度計
29。4慣性感測器套裝
29。5基於衛星的定位（GPS和GLS）
29。6GPS-IMU整合
29。7延展閱讀
29。8市場上的現有硬體
參考文獻
第30章聲吶感測器
30。1聲吶原理
30。2聲吶波束圖
30。3聲速
30。4波形
30。5換能器技術
30。6反射物體模型
30。7偽影
30。8TOF測距
30。9回聲波形編碼
30。10回聲波形處理
30。11CTFM聲吶
30。12多脈衝聲吶
30。13聲吶環
30。14運動影響
30。15仿生聲吶
30。16總結
影片文獻
參考文獻
第31章距離感測器
31。1距離感測器的基礎知識
31。2距離感測器技術
31。3配準
31。4導航、地形分類與測繪
31。5結論與延展閱讀
參考文獻
第32章三維視覺導航與抓取
32。1幾何視覺
32。2三維視覺抓取
32。3結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第33章視覺物件類識別
33。1物件類
33。2技術現狀回顧
33。3討論與結論
參考文獻
第34章視覺伺服
34。1視覺伺服的基本要素
34。2基於影象的視覺伺服
34。3基於位置的視覺伺服
34。4先進方法
34。5效能最佳化與規劃
34。6三維引數估計
34。7確定s*和匹配問題
34。8目標跟蹤
34。9關節空間控制的Eye-in-Hand和
Eye-to-Hand系統
34。10欠驅動機器人
34。11應用
34。12結論
影片文獻
參考文獻
第35章多感測資料融合
35。1多感測資料融合方法
35。2多感測器融合體系架構
35。3應用
35。4結論
影片文獻
參考文獻
LⅩⅤⅠⅠLⅩⅤⅠⅠⅠ第4篇操作與互動
內容導讀
第36章面向操作任務的運動
36。1概述
36。2任務級的控制
36。3操作規劃
36。4裝配運動
36。5整合反饋控制和規劃
36。6結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第37章接觸建模與操作
37。1概述
37。2剛體接觸運動學
37。3力與摩擦
37。4考慮摩擦時的剛體運動學
37。5推進操作
37。6接觸面及其建模
37。7摩擦限定面
37。8抓取和夾持器設計中的接觸問題
37。9結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第38章抓取
38。1模型與定義
38。2受控的運動旋量與力旋量
38。3柔性抓取
38。4約束分析
38。5例項分析
38。6結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第39章協同操作臂
39。1歷史回顧
39。2運動學與靜力學
39。3協同工作空間
39。4動力學及負載分配
39。5操作空間分析
39。6控制
39。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第40章移動操作
40。1抓取和操作
40。2控制
40。3運動生成
40。4機器學習
40。5機器感知
40。6總結與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第41章主動操作感知
41。1透過操作的感知
41。2物體定位
41。3瞭解物體
41。4物體識別
41。5結論
影片文獻
參考文獻
第42章觸覺技術
42。1概述
42。2觸覺裝置設計
42。3觸覺再現
42。4觸覺互動的控制和穩定
42。5其他型別的觸覺互動
42。6結論與展望
參考文獻
第43章遙操作機器人
43。1概述
43。2遙操作機器人系統及其應用
43。3控制架構
43。4雙邊控制和力反饋控制
43。5遙操作機器人的前沿應用
43。6結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第44章網路機器人
44。1概述與背景
44。2簡要回顧
44。3通訊與網路
44。4網路機器人的屬性
44。5雲機器人
44。6結論與未來方向
影片文獻
參考文獻
第5篇移動與環境
內容導讀
第45章環境建模
45。1發展歷程概述
45。2室內與結構化環境的建模
45。3自然環境與地形建模
45。4動態環境
45。5結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第46章同步定位與建圖
46。1SLAM：問題的定義
46。2三種主要的SLAM方法
46。3視覺SLAM與RGB-D SLAM
46。4結論與未來挑戰
影片文獻
參考文獻
第47章運動規劃與避障
47。1非完整移動機器人：遵循控制理論的
運動規劃
47。2運動學約束與可控性
47。3運動規劃與短時可控性
47。4區域性轉向方法與短時可控性
47。5機器人與拖車
47。6近似方法
47。7從運動規劃到避障
47。8避障的定義
47。9避障技術
47。10避障機器人的形狀特徵、運動學與
動力學
47。11規劃-反應的整合
47。12結論、未來方向與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第48章腿式機器人的建模與控制
48。1腿式機器人的研究歷程
48。2腿部運動的動力學建模
48。3穩定性分析：不跌倒
48。4動態行走與跑步運動的生成
48。5運動與力控制
48。6實現更高效的行走
48。7不同型別的接觸行為
48。8結論
參考文獻
第49章輪式機器人的建模與控制
49。1背景
49。2控制模型
49。3對於完整約束系統控制方法的
適應性
49。4針對非完整約束系統的方法
49。5非理想輪地接觸下的路徑跟隨
49。6補充材料與文獻指南
影片文獻
參考文獻
第50章崎嶇地形下機器人的建模與控制
50。1概述
50。2崎嶇地形下的輪式機器人建模
50。3崎嶇地形下輪式機器人的控制
50。4崎嶇地形下的履帶式機器人建模
50。5履帶式機器人的穩定性分析
50。6崎嶇地形下的履帶式機器人控制
50。7總結
影片文獻
參考文獻
第51章水下機器人的建模與控制
51。1水下機器人在海洋工程中日益重要的
作用
51。2水下機器人
51。3應用
51。4結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第52章飛行機器人的建模與控制
52。1概述
52。2飛行機器人的建模
52。3控制
52。4路徑規劃
52。5飛行器狀態估計
52。6結論
影片文獻
參考文獻
第53章多移動機器人系統
53。1歷史
53。2多機器人系統的體系架構
53。3通訊
53。4網路移動機器人
53。5叢集機器人
53。6模組化機器人
53。7異構系統
53。8任務分配
53。9學習
53。10應用
53。11結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
《機器人手冊（原書第2版） 第3卷 機器人應用》
目錄
譯者序
作者序一（第1版）
作者序二（第1版）
作者序三（第1版）
作者序四（第1版）
第2版前言
多媒體擴充套件序
如何訪問多媒體內容
主編簡介
篇主編簡介
多媒體團隊簡介
作者列表
縮略詞列表
第6篇作業型機器人
內容導讀
第54章工業機器人
54。1工業機器人：機器人研究和應用的
主要驅動力
54。2工業機器人簡史
54。3工業機器人的運動學構型
54。4典型的工業機器人應用
54。5安全的人-機器人協作
54。6任務描述：教學和程式設計
54。7系統整合
54。8展望與長期挑戰
影片文獻
參考文獻
第55章空間機器人
55。1軌道機器人系統的歷史概況和研究
進展
55。2行星表面機器人系統的歷史概況與
研究進展
55。3數學建模
55。4軌道與行星表面機器人系統的未來
研究方向
55。5結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第56章農林機器人
56。1討論範疇
56。2機遇與挑戰
56。3案例研究
56。4結論
影片文獻
參考文獻
第57章建造機器人
57。1概述
57。2建造機器人的非現場應用
57。3單一任務建造機器人的現場應用
57。4整合機器人化施工現場
57。5目前尚未解決的技術問題
57。6未來方向
57。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第58章危險環境作業機器人
58。1危險環境作業：機器人解決方案的
必要性
58。2應用
58。3使能技術
58。4結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第59章採礦機器人
59。1現代採礦實踐
59。2露天採礦
59。3地下采礦
59。4挑戰、展望與總結
影片文獻
參考文獻
第60章救災機器人
60。1概述
60。2災害特徵及其對機器人的影響
60。3實際在災害中使用的機器人
60。4處理福島第一核電站事故的
機器人
60。5經驗教訓、挑戰和新方法
60。6評估救災機器人
60。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第61章監控與安保機器人
61。1概述
61。2應用領域
61。3使能技術
61。4活躍的研究領域
61。5結論
影片文獻
參考文獻
第62章智慧車
62。1智慧車的研究背景及方法
62。2使能技術
62。3瞭解道路場景
62。4高階駕駛輔助
62。5駕駛員監控
62。6邁向完全自動化的汽車
62。7未來趨勢和發展前景
62。8結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第63章醫療機器人與計算機整合
外科手術
63。1核心概念
63。2技術
63。3醫療系統、研究領域以及實際
應用
63。4總結與展望
影片文獻
參考文獻
第64章康復與保健機器人
64。1概述
64。2康復治療與訓練機器人
64。3殘疾人輔助
64。4智慧假肢與矯形器
64。5強化診斷與監控
64。6安全、倫理、權利與經濟性考慮
64。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
LⅩⅤⅠⅠLⅩⅤⅠⅠⅠ第65章家用機器人
65。1移動家用機器人
65。2使能技術
65。3智慧家居
影片文獻
參考文獻
第66章競賽機器人
66。1引言
66。2概述
66。3以人類為靈感的競賽
66。4任務導向型競賽
66。5結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第7篇機器人與人
內容導讀
第67章仿人機器人
67。1為什麼研究仿人機器人
67。2研究歷程
67。3要模仿什麼
67。4運動能力
67。5全身運動
67。6形態互動
67。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第68章人體運動重建
68。1概述
68。2模型與計算
68。3重建理解
68。4機器人的重建
影片文獻
參考文獻
第69章人-機器人物理互動
69。1分類
69。2人身安全
69。3人性化的機器人設計
69。4物理互動控制
69。5人類環境的運動規劃
69。6互動規劃
69。7結論
影片文獻
參考文獻
第70章人-機器人增強
70。1概念與定義
70。2上肢可穿戴系統
70。3下肢可穿戴系統
70。4全身可穿戴系統
70。5人-機器人增強系統的控制
70。6結論與未來發展
影片文獻
參考文獻
第71章認知型人-機器人互動
71。1人類互動模型
71。2機器人互動模型
71。3人-機器人互動模型
71。4結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第72章社交機器人
72。1概述
72。2社交機器人實體
72。3社交機器人與社交情感
72。4社會認知技能
72。5人類對社交機器人的社會反應
72。6社交機器人與交流技巧
72。7與機器人夥伴的長期互動
72。8與社交機器人的觸覺互動
72。9社交機器人與團隊合作
72。10結論
72。11延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第73章社交輔助機器人
73。1概述
73。2社交輔助機器人的需求
73。3實體機器人相對於虛擬代理的
優勢
73。4動機、自主性和陪伴
73。5輔助互動的影響和動力學
73。6特定需求和能力的個性化及
適應性
73。7建立長期參與和行為改變
73。8社交輔助機器人對孤獨症譜系
障礙的治療
73。9社交輔助機器人康復支援
73。10社交輔助機器人和老年關懷
73。11針對阿爾茨海默病和認知康復的
社交輔助機器人
73。12倫理和安全考慮
參考文獻
第74章向人類學習
74。1機器人學習
74。2從人類演示中學習的關鍵問題
74。3演示介面
74。4向人類學習的演算法
74。5機器人演示學習的結論和開放性
問題
影片文獻
參考文獻
第75章仿生機器人
75。1歷史背景
75。2研究方法
75。3案例研究
75。4仿生機器人研究的前景與挑戰
75。5結論
影片文獻
參考文獻
第76章進化機器人
76。1方法
76。2第一步
76。3模擬與真實
76。4一個複雜適應系統的行為
76。5進化體
76。6光識別
76。7計算神經行為學
76。8進化與學習
76。9社會行為的進化
76。10硬體的進化
76。11結論
影片文獻
參考文獻
第77章神經機器人學：從視覺到動作
77。1定義與研究歷程
77。2視覺方面的案例
77。3脊椎動物的運動控制
77。4映象系統的作用
77。5結論與延展閱讀
參考文獻
第78章感知機器人
78。1概述
78。2物件表徵的感知機制
78。3行動表徵的知覺機制
78。4機器人感知驗證
78。5結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第79章教育機器人
79。1教育機器人的角色
79。2教育機器人競賽
79。3機器人教育平臺
79。4教育機器人的控制器與程式設計環境
79。5幫助學生學習的機器人技術
79。6機器人教育的專案評價
79。7結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
第80章機器人倫理學：社會與倫理的
內涵
80。1方法概念
80。2機器人學的特殊性
80。3機器人接受度的文化差異
80。4文學中的機器人倫理學
80。5真實機器人的表達
80。6科技倫理
80。7資訊通訊技術領域的倫理問題
80。8人類的原則和權利
80。9機器人技術中的法律問題
80。10機器人倫理學分類
80。11機器人倫理的實施：從理想到規則
80。12結論與延展閱讀
影片文獻
參考文獻
溫馨提示：本套書不可申請樣書哦~
撰稿人：于靖軍
稽核人：周國萍
