Soft Computing for Intelligent Robotic Systems (Studies in Fuzziness and Soft Computing) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Physica-Verlag HD

作者:Fukuda, T. 编

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:1998-12-22

价格:USD 123.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783790811476

丛书系列:

图书标签:

Soft Computing
Intelligent Robotics
Fuzzy Logic
Neural Networks
Evolutionary Computation
Robotics
Artificial Intelligence
Control Systems
Machine Learning
Pattern Recognition

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具体描述

Research results using some of the most advanced soft computing techniques in intelligent robotic systems are presented. The main purpose of this book is to show how the power of soft computing techniques can be exploited in intelligent robotic systems. The main emphasis is on control system for a mobile robot, behavior arbitration for a mobile robot, reinforcement learning of a robot, manipulation of a robot, collision avoidance and automatic design of robots.This book will be useful for application engineers, scientists and researchers who wish to use some of the most advanced soft computing techniques in robotics.

智能机器人系统中的软计算本书深入探讨了软计算技术在构建和优化智能机器人系统方面的关键作用。软计算，作为一个涵盖模糊逻辑、神经网络、进化计算和概率推理等多种方法的研究领域，为解决传统计算方法难以应对的复杂、不确定和高维问题提供了强大的工具集。在机器人学领域，从感知、决策到执行的各个环节都充斥着模糊性和不确定性，软计算的引入极大地推动了机器人能力的提升，使其能够更智能、更自主地与环境交互。核心内容概述：本书的重点在于阐释软计算如何能够克服机器人系统面临的挑战，并提供具体的实现思路和技术细节。模糊逻辑在机器人控制中的应用：模糊逻辑通过模仿人类的模糊推理能力，能够处理输入数据的模糊性和不精确性，从而实现平滑、鲁棒的机器人控制。本书将详细介绍如何设计模糊控制器，例如用于机器人路径规划、避障、以及操作器轨迹跟踪。内容将涵盖模糊化、模糊规则库的构建、推理机制以及解模糊化等关键步骤，并可能通过实例展示如何将模糊逻辑应用于具体的机器人平台，如移动机器人或机械臂。神经网络在机器人感知与学习中的作用：神经网络，特别是深度学习模型，在处理图像识别、目标检测、环境建模以及运动预测等任务方面展现出卓越的能力。本书将深入探讨不同类型的神经网络（如卷积神经网络CNNs、循环神经网络RNNs、长短期记忆网络LSTMs）如何用于提升机器人的感知精度和环境理解能力。同时，本书也将关注神经网络在机器人学习中的应用，包括强化学习，使机器人能够通过与环境的交互来学习最优策略，从而自主地完成任务。进化计算与优化技术：进化计算，如遗传算法、粒子群优化等，能够有效地解决机器人设计和规划中的复杂优化问题。本书将阐述如何利用进化计算来优化机器人结构、路径规划、任务分配以及参数调优。内容将涉及算法的基本原理、适应度函数的选择、以及在机器人领域具体问题的应用案例，例如如何通过进化算法找到最优的机器人步态或最优的传感器布局。混合软计算方法与机器人系统集成：许多复杂的机器人任务并非单一软计算技术就能完美解决，因此，本书还将探讨如何将不同的软计算技术进行融合，构建混合智能系统。例如，结合模糊逻辑和神经网络可以实现既有鲁棒性又有学习能力的控制器；将进化计算与模糊系统结合可以自动生成最优的模糊规则。本书将深入分析不同技术融合的优势、挑战以及具体的实现框架，并可能提供跨学科的整合策略。机器人系统中的不确定性建模与处理：机器人操作往往面临着来自传感器噪声、执行器误差、环境变化等各种不确定性。本书将介绍软计算技术如何对这些不确定性进行建模和量化，并在此基础上设计能够应对不确定性的决策和控制策略。这可能包括使用贝叶斯网络进行概率推理，或者利用模糊集合理论来描述不确定性。软计算在特定机器人应用中的实践：除了通用性的技术探讨，本书还将聚焦于软计算在实际机器人应用中的具体案例。这可能包括：移动机器人导航与自主性：如何利用软计算实现环境感知、路径规划、动态避障以及未知环境的探索。操作器控制与抓取：如何运用软计算技术实现高精度、高鲁棒性的操作器抓取，处理物体姿态的不确定性。人形机器人与仿生机器人：如何通过软计算技术模拟生物体的运动和感知能力，驱动更灵活、更仿生的机器人。服务机器人与人机交互：如何利用软计算增强机器人理解人类意图、进行自然语言交互以及在复杂环境中提供服务的能力。本书的价值与读者群体：本书旨在为研究人员、工程师和学生提供一个全面而深入的视角，理解软计算技术如何赋能智能机器人系统。读者将能够掌握：软计算的核心概念及其在机器人学中的独特优势。针对机器人常见问题的软计算方法的设计和实现技术。如何将多种软计算技术进行有效融合，构建更强大的智能机器人。软计算在机器人领域的最新研究进展和未来发展方向。本书适合具有一定机器人学和人工智能基础的研究生、博士生、以及在该领域工作的研究人员和工程师。对于希望将软计算技术应用于机器人设计和开发的人员，本书也将提供宝贵的指导。通过学习本书，读者将能够开发出更智能、更自主、更具适应性的机器人系统。