Knowledge-Based Vision-Guided Robots pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Liu, Zhi-Quiang

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9783790814941

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 计算机视觉
• 知识库
• 人工智能
• 自主导航
• 目标识别
• 图像处理
• 机器学习
• 感知技术
• 规划控制

好的，这是一份关于一本名为《知识驱动的视觉引导机器人》图书的详细简介，旨在不涉及该书具体内容的前提下，以专业、引人入胜的方式介绍相关领域的技术前沿和研究方向。 --- 前沿探索：迈向通用智能机器人的新纪元 图书导览：超越感知，迈向理解与决策 书籍定位： 本书面向机器人学、人工智能、计算机视觉和控制理论领域的科研人员、高级工程师及研究生，旨在深入探讨下一代机器人系统在复杂、非结构化环境下的自主运行能力。本书聚焦于如何将深层认知能力与实时感知反馈有效融合，以实现机器人从“能看”到“会想、会做”的质的飞跃。 核心议题： 传统的机器人系统往往依赖于预编程的路径规划或有限的模板匹配，这在面对现实世界中无处不在的不确定性、动态变化和知识缺失时显得力不从心。本书的焦点在于构建一个强大的认知框架，使机器人能够有效地整合多模态信息，推理环境状态，并基于这些理解做出最优的决策与行动。 第一部分：感知系统的深度演进与知识表征 本部分详细梳理了现代机器人感知技术的发展脉络，重点关注如何将原始传感器数据转化为高层次的、可被高级规划模块利用的知识结构。 1. 多维传感融合与环境建模： 我们不再满足于单一的距离或颜色信息。本书探讨了激光雷达（LiDAR）、高分辨率相机、触觉传感器及惯性测量单元（IMU）之间的数据深度对齐与融合技术。特别关注如何利用概率图模型（如贝叶斯网络或因子图）来构建鲁棒的、实时的三维环境地图，该地图不仅包含几何信息，还蕴含语义标签和潜在的功能属性。 2. 从图像到语义： 计算机视觉已进入深度学习时代。本章深入研究了先进的实例分割、场景理解网络（如Transformer架构的应用）以及它们在机器人任务中的部署挑战。核心在于如何设计高效的推理管道，将像素级的输入转化为机器人可以操作的对象类别、关系结构以及潜在的物理约束。强调了零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习在处理新颖环境物体时的重要性。 3. 知识图谱在机器人认知中的作用： 机器人需要“常识”。本书阐述了如何构建和利用领域特定的知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）来增强机器人的推理能力。这包括如何从文本描述、CAD模型或历史操作数据中自动抽取实体、属性和关系，并将其转化为机器可执行的约束集，从而指导后端的动作生成。 第二部分：高阶认知与决策制定 本部分是本书的理论核心，探讨了如何利用前述的知识表征，构建出具备复杂推理和灵活应变能力的决策系统。 1. 规划范式的转变：基于模型的强化学习（MBRL）： 传统的基于模型的规划（如A、RRT）在状态空间爆炸时受限。本书详细介绍了强化学习（RL）如何通过与环境交互学习最优策略。更进一步，我们深入探讨了MBRL的优势：通过学习一个环境的动态模型，机器人在不进行物理试错的情况下，可以在“模拟世界”中进行高效的“预演”（Rollouts），极大地提升了学习效率和安全性。 2. 不确定性下的鲁棒决策： 现实世界充满了不确定性——传感器噪声、执行器误差以及对手部动作的不可预测性。本书介绍了如何运用马尔可夫决策过程（MDPs）和部分可观测马尔科夫决策过程（POMDPs）的现代求解技术。重点分析了贝叶斯优化和概率规划在处理高维、非凸优化问题时的最新进展。 3. 任务与运动的层级分解： 复杂的任务（如“准备晚餐”）需要被分解为子任务（“找到锅”、“打开炉灶”），再进一步分解为低级关节运动。本书提出了分层规划架构（Hierarchical Planning Architectures），探讨了如何设计有效的任务规划器（Task Planner），使其能够与运动规划器（Motion Planner）无缝协作，确保宏观目标与微观执行的一致性。 第三部分：执行与人机协作 认知系统的终极目标是高效、安全地执行任务。本部分关注如何将高层决策转化为平稳、适应性强的物理动作，并探讨机器人与人类在共享工作空间中的交互范式。 1. 柔性操作与接触不确定性处理： 对于需要精细操作（如装配、拾取柔性物体）的任务，刚性控制方法往往不足。本书介绍了基于阻抗控制、混合力/位置控制等前沿技术，使机器人能够在接触交互中表现出“顺应性”。这要求控制系统能够实时估计接触力和摩擦系数，并动态调整其动力学响应。 2. 安全与可解释性： 随着机器人进入人机共存空间，安全性至关重要。本书讨论了如何将安全约束（Safety Constraints）直接集成到优化和规划的过程中，形成“安全层”（Safety Layer）。同时，强调了决策过程的可解释性（Explainability），即机器人不仅要做出决策，还需要能够向人类清晰地阐述其行为背后的推理依据。 3. 学习人类意图与意图对齐： 在协作场景中，机器人必须预测人类的下一步动作或目标。本书考察了从观察人类演示中学习任务意图（Inverse Reinforcement Learning, IRL）的方法，以及如何利用动态预测模型实时推断人类的操作目标，从而实现主动的、富有同理心的协作行为。 总结与展望： 本书通过系统的理论框架和对前沿技术的深入剖析，描绘了面向通用目的（General-Purpose）机器人的发展蓝图。它强调，未来的机器人系统不再是孤立的控制回路，而是一个高度集成、具备学习、理解和推理能力的认知实体，能够像人类一样，在充满变数的真实世界中独立地完成复杂任务。本书为读者提供了跨越感知、认知与行动鸿沟的工具箱和思维模型。

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这本书的独到之处在于，它跳出了纯粹的软件算法层面，深入探讨了“知识”在硬件交互中的具体体现。我特别欣赏其中关于触觉和视觉信息融合以建立“材料属性知识库”的章节。在许多需要精细操作的任务中，比如装配或分拣易碎物品，仅仅依赖视觉是不够的。书中详细介绍了如何通过分析抓取过程中的力矩反馈、形变估计，反向推导出物体的摩擦系数、弹性模量等物理知识，并将这些知识与视觉识别的物体类别关联起来。这种跨模态的知识构建，极大地提升了机器人的操作鲁棒性。它让机器人不再是简单地执行预设的抓取轨迹，而是能够根据实时感知的材料特性，动态调整抓取力度和姿态。这对于服务机器人处理未见过的物体时尤其关键。此外，书中对知识的“遗忘”和“重学习”机制的讨论也十分深刻，它模拟了人类学习中“熟能生巧”的过程，即随着操作次数的增加，一些低层级的知识逐渐被优化和固化，从而为更高层次的抽象思维腾出计算资源。这种对学习效率和知识生命周期的关注，是真正体现系统成熟度的标志。

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这本书的阅读体验，对于已经有一定机器人学基础的人来说，绝对是一次知识的深度清洗和重构。它没有浪费篇幅去复述那些在其他教材中烂熟的图像处理基础算法，而是直接切入了核心的“知识”层面。我尤其欣赏作者在介绍“基于语义的路径规划”时的创新思路。传统规划往往基于几何障碍物，而这本书则引入了“功能性障碍”的概念。举个例子，一个堆满了工具的桌面，在几何上是可通行的，但在语义上，如果机器人知道这些工具是正在进行中的工作区域，它就应该绕开，即使这些工具没有被明确标记为“障碍”。书中通过构建动态语义地图，并将其融入到A*或RRT*等经典规划算法的成本函数中，实现了这种高级别的避障。这种将高层语义信息无缝集成到底层运动控制层面的设计理念，极大地拓宽了我们对机器人“智能导航”的理解。而且，作者在描述算法实现细节时，语言简洁而精准，配图清晰地展示了知识图谱如何指导决策树的展开，使得原本抽象的概念变得触手可及。对于希望将最新AI理论应用于实体机器人开发的工程师而言，这本书提供的不仅仅是理论，更是实实在在的工程蓝图。

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这本关于知识驱动视觉引导机器人的书，简直是理论与实践结合的典范，特别是对于那些希望深入理解计算机视觉如何赋能机器人自主性的读者来说。我印象最深的是它对于“知识表示”的探讨，它并没有停留在传统的符号逻辑层面，而是巧妙地融合了现代的概率图模型和本体论。书中详尽地阐述了如何构建一个能够理解复杂环境语义的知识库，这不仅仅是识别物体，更是理解物体之间的关系、功能以及在特定任务场景下的潜在行为。比如，书中对“ affordance”（可供性）的建模部分，用多个案例展示了如何让机器人不仅仅“看到”一个杯子，而是“知道”这个杯子可以被抓取、倾倒或移动，这种深层次的认知能力是当前许多实时控制系统所欠缺的。它对传感器数据融合的讨论也十分精妙，它展示了如何将高维的视觉信息降维、抽象化，转化为机器人决策系统能够直接利用的结构化知识，使得决策过程更具鲁棒性和可解释性。我尤其欣赏作者没有回避在实际应用中遇到的数据稀疏性问题，并提出了几种基于迁移学习和少样本学习的策略来弥补知识获取的瓶颈，这为前沿研究者提供了非常宝贵的参考方向。这本书的结构设计也十分合理，从基础的视觉感知、知识建模，到高级的决策规划，层层递进，让读者能够系统地建立起一个完整的知识驱动机器人系统的技术栈。

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说实话，当我翻开这本书时，我原本期望看到一些关于最新深度学习架构在机器人视觉中的应用，但这本书给我的惊喜是，它将重点放在了更具“智慧”的层面，而不是单纯的算力堆砌。它对“具身智能”的哲学思考和工程实现路径的连接非常到位。我特别关注了其中关于不确定性处理的部分，这在真实的、充满噪声的环境中至关重要。作者没有采用一刀切的确定性方法，而是系统地介绍了贝叶斯方法在知识更新和预测不确定性量化方面的应用。书中对如何将环境先验知识嵌入到贝叶斯推理框架中的例子，简直是教科书级别的示范。例如，在处理遮挡或光照剧烈变化的情况下，机器人如何利用已有的世界模型来推断出最有可能的场景配置，而不是陷入局部最优解。这种基于概率的推理使得机器人的行为更接近于人类的常识判断，而不是死板的程序执行。此外，书中对“人机协作”场景的描述，也体现了其前瞻性，它探讨了如何设计一套清晰的知识共享协议，使得人类操作者能快速理解机器人的“思考过程”，从而实现更高效的干预和指导。这对于未来需要高度自主性但又需要人类监督的复杂工业或服务场景，无疑具有极高的指导价值。

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如果你正在寻找一本能让你从“机器人会做什么”转向“机器人如何理解它在做什么”的书，那么这本绝对是首选。它最吸引我的地方是其宏大的系统观。作者没有将知识系统视为一个孤立的模块，而是将其置于一个包含感知、推理、行动和学习的闭环控制架构中进行讨论。书中关于“知识验证与修正”的机制设计，非常具有启发性。在机器人执行一个基于知识的动作后，它如何通过观察结果来判断初始知识的正确性，并进行局部或全局的修正，这才是实现真正自主性的关键。书中提供了一种形式化的框架来定义“知识冲突”，并给出了一套基于优先级的冲突解决策略，避免了机器人在面对矛盾信息时陷入僵局。这种对系统稳定性和自洽性的关注，使得全书的讨论超越了单一算法的创新，而是聚焦于构建一个能够自我迭代、自我修复的智能体。对于那些致力于开发下一代长期在役、需要高度自主运维的复杂系统（如深空探测器、灾难响应机器人）的团队来说，书中提出的这些系统级设计原则是不可或缺的理论基石。

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