Artificial Intelligence and Mobile Robots pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AAAI Press

作者:Kortenkamp, David; Bonasso, R. Peter; Murphy, Robin R.

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:1998-3-6

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262611374

丛书系列:

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深入解析：计算机视觉中的前沿算法与应用 本书《计算机视觉中的前沿算法与应用》是一本全面而深入的专业著作，专注于探讨当前计算机视觉领域最尖端的研究方向、核心算法及其在实际场景中的创新应用。它旨在为研究生、高级研究人员以及希望在视觉技术领域深耕的工程师提供一个坚实的理论基础和前沿的技术视角。 本书的结构精心设计，从基础原理的重温与深化，过渡到当前最具挑战性的研究热点，最终落脚于前沿技术的工程实践。全书共分为七个主要部分，涵盖了从经典方法论到最新深度学习范式的全景图。 --- 第一部分：视觉基础的深度重构与现代视角 本部分首先对计算机视觉的基础理论进行了高屋建瓴的梳理，但重点在于用现代计算的视角重新审视这些经典概念。 第一章：光度学与几何基础的再探：我们不再仅仅停留在基础的相机模型和投影几何，而是深入探讨了非线性相机模型、高动态范围（HDR）成像的采集与处理流程，以及如何利用多视角几何的优化方法（如Bundle Adjustment的现代求解器）来处理大规模三维重建问题。 第二章：图像表示的演进：本章对比了传统的特征描述符（如SIFT、SURF）与现代基于深度学习的表示方法。重点分析了自监督学习如何用于提取鲁棒的、语义丰富的底层图像特征，以及这些特征在复杂纹理和光照变化下的表现差异。 --- 第二部分：深度学习驱动的底层视觉 这是本书的核心技术部分之一，详细阐述了深度神经网络如何变革了传统上依赖手工设计特征的底层视觉任务。 第三章：高精度语义分割与实例分割：除了对Mask R-CNN等经典模型的结构解析，本章着重介绍了上下文感知网络（Context-Aware Networks）的设计哲学，例如如何利用Transformer结构进行长距离依赖建模，以及在资源受限设备上实现实时、高精度分割的知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术。 第四章：深度深度估计与单目重建：本章聚焦于从单张图像估计深度的方法。详细分析了无监督深度估计中，如何巧妙地利用视频序列或多视图数据进行自我监督训练，以及如何结合几何约束（如边缘对齐、表面法线）来提高深度图的细节精度和全局一致性。 --- 第三部分：三维重建与场景理解 本部分将视觉信息提升到对真实世界几何和拓扑结构的理解层面。 第五章：神经辐射场（NeRF）及其变体：本书对NeRF技术给予了重点关注。我们不仅解析了原始NeRF的原理，更深入探讨了其在实时渲染、大规模场景建模、动态场景捕捉等方面的最新进展，如Instant-NGP的加速技术和3D Gaussian Splatting（3DGS）的革命性影响。 第六章：大规模点云处理与几何深度学习：本章讨论了如何处理LiDAR或深度相机产生的大量点云数据。内容涵盖PointNet/PointNet++的局限性分析，以及图卷积网络（GCN）在点云分类、分割和场景理解中的创新应用，特别是如何有效处理点云的稀疏性和无序性。 --- 第四部分：视频理解与时序分析 真实世界是动态的，本部分致力于解决跨越时间维度的问题。 第七章：高级动作识别与行为预测：本章超越了简单的姿态估计，深入到复杂行为的理解。重点分析了时空图卷积网络（ST-GCN）在捕捉人体骨架时序依赖性上的优势，以及如何利用基于注意力机制的Transformer模型对长视频流中的关键帧和事件进行高效编码。 第八章：视觉跟踪的鲁棒性增强：详细介绍了现代视觉跟踪器如何应对遮挡、光照突变和形变。特别关注了孪生网络（Siamese Networks）在目标特征匹配中的应用，以及如何结合深度学习的运动模型来预测目标在下一时刻的最佳位置。 --- 第五部分：跨模态学习与生成模型 本部分探索了视觉信息与其他感官模态（如语言、触觉）的融合，以及从数据中生成新视觉内容的技术。 第九章：视觉-语言导航与交互：本章聚焦于Agent如何在复杂的室内环境中，根据自然语言指令进行导航和决策。分析了联合嵌入空间（Joint Embedding Space）的构建方法，以及如何将RL（强化学习）的决策过程与视觉上下文信息紧密耦合。 第十章：扩散模型在图像合成中的前沿应用：本书对扩散模型（Diffusion Models）进行了详尽的数学和实现层面的剖析，解释了其优于GANs的稳定性和多样性。内容包括如何利用条件扩散模型实现高分辨率、特定风格的图像生成，以及文本到3D资产生成的技术路线图。 --- 第六部分：效率、部署与系统级优化 理论研究必须与工程实践相结合。本部分关注如何将复杂的视觉模型部署到实际系统中。 第十一章：模型压缩与边缘计算：探讨了剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏等技术在保持模型精度的同时，大幅降低内存占用和计算延迟的方法。并具体分析了这些技术在嵌入式GPU和移动NPU上的适配策略。 第十二章：高性能推理框架与异构计算：比较了TensorRT、OpenVINO等主流推理优化框架的底层机制，并讨论了如何设计高效的模型并行和数据并行策略，以充分利用CPU、GPU和专用加速器的协同工作能力。 --- 第七部分：前沿挑战与未来展望 第十三章：可信赖视觉的挑战：本章探讨了当前视觉AI面临的伦理和可靠性问题，包括对抗性攻击的防御机制、模型可解释性（XAI）在关键决策中的应用，以及如何构建具有内在鲁棒性的视觉系统。 第十四章：长期研究方向：总结了从神经形态计算到世界模型构建的几个最具潜力的研究前沿，为读者指明了未来的学术和工业探索方向。 本书的特点在于，它不仅提供了丰富的理论推导，更结合了大量的代码示例片段（使用PyTorch/JAX）和关键论文的深入剖析，确保读者能够从理论到实践，全面掌握计算机视觉领域的最新脉搏。它不是对现有知识的简单汇编，而是对下一代视觉智能核心技术的深度探索与构建指南。

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**2.** 我是一名对新兴科技充满好奇的普通读者，一直以来，对那些能够自主行动、与环境互动的机器人充满了幻想。我曾尝试阅读一些关于机器人学的书籍，但往往因为晦涩的数学公式和过于专业化的术语而望而却步。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书，则完全颠覆了我过去的认知。它以一种令人惊叹的清晰度和流畅性，将复杂的人工智能概念与移动机器人的实际应用巧妙地融合在一起。我从未想过，原来机器人能够如此“聪明”地进行思考和决策，而这一切的背后，竟然是人工智能强大的驱动力。 书中关于机器人如何“学习”的部分，简直就像给它们注入了灵魂。作者用通俗易懂的语言，解释了机器学习、深度学习等概念，并生动地描述了机器人如何通过“经验”来不断提升自己的能力。例如，在描述机器人如何学习行走时，作者详细讲解了强化学习的原理，即机器人通过不断尝试和犯错，逐渐找到最优的运动策略。这种“从无到有”的学习过程，让我仿佛看到了一个蹒跚学步的孩子，最终成长为一名灵活的舞者。更让我着迷的是，书中还探讨了如何让机器人理解并适应不断变化的环境。它不仅仅是简单的预设程序，而是能够根据实时的传感器信息，动态地调整自己的行为，做出最优的反应。 我尤其喜欢书中对机器人“感知”能力的详细介绍。那些关于计算机视觉、语音识别的章节，让我得以窥见机器人的“眼睛”和“耳朵”是如何工作的。了解到机器人是如何通过分析图像来识别物体、识别人的，是如何通过声音来理解人类的指令，我感到无比震撼。这本书让我明白，人工智能并非遥不可及的科幻概念，而是已经深深地融入到了我们周围的机器人技术之中，并在悄无声息地改变着我们的生活。它让我对未来的智能世界充满了乐观的想象，也激发了我更深入了解AI和机器人技术的渴望。

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**9.** 作为一名在人工智能领域有着多年从业经验的研究者，我一直在寻找一本能够系统地梳理人工智能在移动机器人领域前沿进展的权威著作。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》的出现，无疑满足了我的这一需求。本书不仅在理论深度上达到了新的高度，在技术应用的广度上也令人印象深刻。作者以其深厚的学术功底和敏锐的行业洞察力，将人工智能如何赋能移动机器人的各个方面进行了详尽的阐述。 我尤其赞赏作者在书中对于“决策智能”的深刻剖析。在复杂的现实环境中，移动机器人需要能够在不确定性下做出最优决策。书中关于强化学习、贝叶斯推理以及博弈论在机器人决策中的应用，都为我们提供了前沿的研究视角。特别是对于如何在动态、开放且存在未知因素的环境中实现高效、鲁棒的决策，作者提出的方法和框架，具有极高的理论和实践价值。例如，在自动驾驶、服务机器人等领域，这些决策能力至关重要。 此外，《Artificial Intelligence and Mobile Robots》书中对于机器人“自主性”的探讨，也引起了我极大的兴趣。如何让机器人不仅仅是执行预设指令，而是能够主动地设定目标、规划路径、甚至进行自我修复，是未来移动机器人发展的关键。作者在这方面所做的研究，为我们打开了新的思路，也预示着机器人将扮演越来越重要的角色。这本书的价值，不仅在于其技术上的创新性，更在于其对人工智能与人类未来关系的深刻思考。它无疑是所有致力于移动机器人领域研究和开发人员的必备读物。

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**3.** 作为一名资深的机器人研发工程师，我对《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书的评价，只能用“惊为天人”来形容。这本书的深度和广度，远远超出了我过去阅读过的任何同类书籍。它不仅系统地梳理了人工智能在移动机器人领域的最新进展，更重要的是，它为我们提供了一个全新的思考框架，来理解智能体与物理世界的交互。作者在技术细节的把握上堪称完美，从底层的传感器融合算法，到高层的决策规划系统，都进行了深入浅出的剖析，并辅以大量的案例分析和伪代码，使得复杂的技术概念跃然纸上。 书中关于机器人自主导航和路径规划的章节，是我最为看重的部分。作者不仅介绍了经典的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，还重点阐述了基于深度学习的端到端导航方法，以及如何在复杂、动态且存在未知障碍物的环境中实现高效、鲁棒的路径规划。我尤其欣赏作者对不确定性处理的深刻见解，如何在传感器噪声、执行器误差以及环境变化的情况下，依然能够保证机器人的安全和效率。这对于我们在实际项目中遇到的瓶颈，提供了非常宝贵的思路和解决方案。 更让我感到惊喜的是，作者在书中对机器人“意图理解”和“人机交互”的探讨。这不仅仅是简单的指令执行，而是涉及到如何让机器人理解人类的更深层意图，如何与人类进行自然、高效的交互，甚至是如何在复杂的人类社会环境中，做到行为的恰当和得体。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》的出现，无疑为我们这个领域的研究人员提供了一本不可多得的宝典，它不仅能够帮助我们巩固基础，更能激发我们探索前沿的动力。这本书的价值，绝非仅仅停留在技术层面，它更是一种思维方式的启迪，一种对未来智能机器人的深刻洞察。

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**7.** 作为一名在机器人学领域有着多年经验的资深从业者，我一直在寻找一本能够深刻剖析人工智能如何赋能移动机器人的著作。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书，以其卓越的深度和广度，以及对前沿技术的精辟阐述，完全超出了我的预期。它不仅仅是一本技术手册，更是一份对人工智能与移动机器人未来发展的深刻洞察。书中对于机器人感知、决策、规划以及控制等核心环节的论述，都达到了业界顶尖水平。 我尤其赞赏作者在书中对“情境感知”（Context Awareness）的深入探讨。在复杂的现实环境中，机器人需要能够理解其所处的具体情境，才能做出最优的决策。书中关于如何利用多模态传感器数据，结合深度学习模型来实现情境感知的技术细节，以及如何在不确定性和动态变化的环境中保持鲁棒性，都为我们解决实际工程问题提供了极具价值的参考。特别是对于那些需要机器人进行复杂人机交互或在开放环境中执行任务的场景，本书的论述无疑具有重要的指导意义。 此外，《Artificial Intelligence and Mobile Robots》书中对于机器人“社会智能”的探索，也让我印象深刻。在机器人日益融入人类社会的今天，如何让它们理解并遵循社会规范，如何进行有效的沟通和协作，已成为关键课题。作者在这方面的研究，为我们打开了新的视野，也为未来的机器人发展指明了方向。这本书的价值，不仅在于其技术上的前瞻性，更在于其对人类与智能体未来关系的深刻反思。它无疑是每一位投身于此领域的专业人士都应当仔细研读的杰作。

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**4.** 我是一名对未来科技充满憧憬的学生，一直以来，机器人和人工智能就像是遥不可及的科学幻想，直到我遇到了《Artificial Intelligence and Mobile Robots》。这本书就像一位耐心的向导，带领我一步步走进一个奇妙的世界。它没有给我带来晦涩难懂的专业术语，而是用一种引人入胜的方式，将人工智能的魅力展现在我面前，并且告诉我，这种魅力是如何赋予了那些我们在科幻电影里才能看到的移动机器人生命。 书里关于机器人如何“思考”的部分，让我大开眼界。我了解到，机器人并不是简单地按照指令行事，而是可以通过学习来做出更智能的判断。作者用生动的例子，解释了机器学习是如何让机器人变得越来越聪明，就像我们在生活中学习新知识一样。比如，机器人可以通过观看大量的图片来学会识别猫和狗，通过听取人类的指令来学会执行各种任务。这种“会学习”的能力，让我对机器人的未来充满了无限的遐想。 更让我着迷的是，书中还详细介绍了机器人如何“看”和“听”这个世界。我从未想过，那些冰冷的机器，竟然拥有如此精密的“眼睛”和“耳朵”。它们可以通过传感器捕捉周围的环境信息，然后利用人工智能算法来理解这些信息。了解到机器人是如何识别物体、避开障碍物，甚至是如何理解我们说话的意思，我感到无比的兴奋。这本书让我明白，人工智能并非遥不可及的理论，而是已经切实地存在于我们身边的机器人技术中，并且正在悄悄地改变着我们的生活。它让我对未来充满了期待，也让我萌生了深入学习人工智能和机器人技术的念头。

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**1.** 作为一名在人工智能领域摸爬滚打了多年的工程师，我一直对“人工智能与移动机器人”这一交叉学科充满了浓厚的兴趣。市面上关于AI的书籍汗牛充栋，但真正能将AI的深邃理论与移动机器人的实际应用相结合，并深入浅出的作品却屈指可数。当我第一次翻开《Artificial Intelligence and Mobile Robots》时，就被它宏大的叙事和扎实的论证所吸引。这本书并非仅仅罗列算法，而是从一个更宏观的视角，探讨了AI如何赋予移动机器人生命，让它们能够感知世界、理解环境、并自主地执行任务。它不仅仅是关于技术，更是关于智能本身，以及我们如何创造出能够与物理世界互动的智能体。 书中对于机器人感知系统的阐述尤其令我印象深刻。从传统的传感器融合技术，到深度学习驱动的视觉和激光雷达感知，作者都进行了详尽的介绍。尤其是在目标检测和场景理解方面，作者通过大量的实例和图示，清晰地展示了如何利用AI模型从复杂的传感器数据中提取有意义的信息。这对于我理解如何让机器人“看”和“听”至关重要。更进一步，书中对于路径规划和导航算法的讲解，也让我茅塞顿开。传统的A*算法、Dijkstra算法固然经典，但面对动态、不确定性的真实环境，AI驱动的强化学习和生成模型在鲁棒性和效率方面展现出了巨大的潜力。作者没有回避其中的挑战，而是直面问题，提供了前沿的解决方案和深入的思考。 除了技术细节，本书还触及了移动机器人伦理和社会影响等重要议题。在AI日益渗透到我们生活方方面面的今天，理解机器人的行为规范、责任归属以及潜在风险，显得尤为重要。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》并没有将这些问题束之高阁，而是将其融入到技术讨论中，引导读者思考AI在社会中的角色。这种人文关怀和技术深度兼具的写作风格，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思想的读物。总而言之，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对人工智能与移动机器人的未来充满了期待。

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**10.** 我是一名对科技发展怀有浓厚兴趣的普通读者，长期以来，我都对那些能够在现实世界中自主行动、执行任务的机器人充满了好奇。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书，就像是一扇开启智能世界大门的窗户，让我得以窥见机器人背后那股神秘而强大的“智慧”力量。它用一种极其易懂且引人入胜的方式，将那些曾让我觉得难以理解的人工智能概念，与那些在各种场景下工作的移动机器人巧妙地结合在了一起。 书中关于机器人如何“思考”和“学习”的部分，彻底颠覆了我过去对它们的刻板印象。我了解到，机器人并非仅仅是被动地执行程序，而是能够像我们一样，通过“经验”来不断地提升自己的智能水平。作者用非常生动形象的语言，解释了机器学习和深度学习是如何让机器人变得越来越聪明，就如同一个孩子通过不断地尝试来学习走路，最终能够奔跑跳跃一样。这种“从零到一”的学习过程，让我对机器人的发展潜力充满了无限的想象。 更让我着迷的是，书中还详细描述了机器人如何“看”和“听”这个充满变数的世界。那些关于传感器技术和数据处理的章节，让我明白了机器人是如何拥有了感知周围环境的“眼睛”和“耳朵”。了解到机器人是如何识别物体、避开障碍物，甚至是如何理解人类发出的指令，我感到无比的惊叹。这本书让我深刻地体会到，人工智能并非仅仅是科幻小说中的情节，而是已经真实地融入到了我们身边的机器人技术之中，并正在悄无声息地改变着我们的生活。它让我对未来智能化的生活充满了无限的期待。

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**5.** 作为一名在人工智能领域深耕多年的研究者，我一直密切关注着移动机器人技术的发展。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书的出现，无疑是这一领域的一座重要里程碑。它以其前所未有的深度和广度，系统地梳理了人工智能与移动机器人之间错综复杂的关系，并对未来发展趋势进行了深刻的洞察。书中对于机器人自主决策、感知融合以及环境交互的探讨，都达到了业界领先水平。 我尤其欣赏作者在本书中对于“智能”概念的解构和重塑。他不仅仅停留在算法层面，而是深入探讨了如何让移动机器人具备真正的“智能”，包括对环境的理解、对任务的规划、以及对不确定性的应对。书中关于强化学习在机器人控制中的应用，以及如何利用深度学习模型实现高层级的认知功能，都为我提供了新的研究思路和技术启发。特别是在处理动态、未知环境下的导航和避障问题上，作者提出的方法和解决方案，具有极高的理论和实践价值。 此外，《Artificial Intelligence and Mobile Robots》书中对于机器人伦理和社会影响的讨论，也引起了我极大的关注。在人工智能技术飞速发展的今天，如何确保机器人的行为符合人类的价值观，如何处理机器人可能带来的社会问题，都亟待深入的探讨。作者在这方面所做的努力，为我们提供了一个重要的思考方向。这本书无疑是移动机器人领域研究人员和工程师的案头必备，它不仅能够帮助我们系统地掌握该领域的最新知识，更能激发我们对未来智能机器人发展的无限想象。

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**6.** 我是一名对科技发展充满好奇的普通读者，一直以来，我都被那些能够在现实世界中自由穿梭、完成各种任务的移动机器人所吸引。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书，就像一本打开了神奇世界大门的钥匙，让我得以一窥机器人背后那股强大的“智慧”力量。它用一种非常易懂的方式，将原本在我看来如同天书般的人工智能，与那些在工厂、仓库甚至家庭中忙碌的机器人紧密地联系了起来。 书中关于机器人如何“思考”和“决策”的部分，让我对它们的智能有了全新的认识。我了解到，机器人并非是死板的机器，而是可以像我们一样，通过学习来不断提升自己的能力。作者用非常生动形象的例子，解释了机器学习和深度学习是如何让机器人变得越来越聪明。比如，机器人如何通过“观看”海量的图像来学会识别不同的物体，或者如何通过“体验”无数次失败来找到完成任务的最佳路径。这种“从无到有”的学习过程，让我觉得机器人仿佛拥有了自己的生命。 更让我着迷的是，书中还详细描述了机器人如何“看”和“听”这个充满变数的世界。那些关于传感器技术和数据处理的章节，让我理解了机器人是如何通过各种“感官”来感知周围的环境。了解到机器人是如何识别障碍物、规划路线，甚至是如何理解我们发出的指令，我感到无比的兴奋。这本书让我明白，人工智能并非是科幻小说里的情节，而是已经真实地存在于我们身边的机器人技术中，并且正在悄悄地改变着我们的生活。它让我对未来的智能世界充满了无限的憧憬。

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**8.** 我是一名对人工智能和机器人充满好奇的普通读者，一直以来，我都对那些能够自主行动、与我们互动并完成各种任务的机器人感到着迷。《Artificial Intelligence and Mobile Robots》这本书，为我打开了一扇通往这个奇妙世界的大门。它用一种非常容易理解的方式，将我一直以来模糊的概念变得清晰起来，让我明白了，原来是人工智能的力量，让这些机器人变得如此“聪明”和“有生命”。 书中关于机器人如何“学习”的部分，让我感到十分震撼。我了解到，机器人并不是预先设定好所有指令的机器，而是可以通过不断地“尝试”和“犯错”来提升自己的能力，就像我们人类学习新技能一样。作者用了很多生动形象的例子，解释了机器学习和深度学习的概念，让我明白机器人是如何通过“经验”来学会识别物体、规划路线，甚至是学会与人进行交流。这种“会学习”的能力，让我觉得机器人离我们不再遥远。 更让我着迷的是，书中还详细介绍了机器人是如何“感知”和“理解”这个真实世界的。那些关于传感器、计算机视觉和自然语言处理的内容，让我看到了机器人如何拥有了“眼睛”和“耳朵”。我了解到，机器人是如何通过分析图像和声音来了解周围的环境，并根据这些信息做出相应的行动。这本书让我明白，人工智能并非是虚无缥缈的科幻概念，而是已经切实地融入到了机器人技术之中，并且正在悄悄地改变着我们的生活。它让我对未来的智能世界充满了期待。

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