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出版者:Springer

作者:Kaiser, Michael; Klingspor, Volker; Morik, Katharina

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:1999-6-30

价格:USD 219.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792385622

丛书系列:

图书标签:

人工智能
机器人技术
机器学习
深度学习
强化学习
计算机视觉
自然语言处理
ROS
智能系统
算法

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具体描述

Making Robots Smarter is a book about learning robots. It treats this topic based on the idea that the integration of sensing and action is the central issue. In the first part of the book, aspects of learning in execution and control are discussed. Methods for the automatic synthesis of controllers, for active sensing, for learning to enhance assembly, and for learning sensor-based navigation are presented. Since robots are not isolated but should serve us, the second part of the book discusses learning for human-robot interaction. Methods of learning understandable concepts for assembly, monitoring, and navigation are described as well as optimizing the implementation of such understandable concepts for a robot's real-time performance. In terms of the study of embodied intelligence, Making Robots Smarter asks how skills are acquired and where capabilities of execution and control come from. Can they be learned from examples or experience? What is the role of communication in the learning procedure? Whether we name it one way or the other, the methodological challenge is that of integrating learning capabilities into robots.

制造更聪明的机器人：迈向自主与智能的工程实践作者：[此处留空，或填写虚构作者名] 出版社：[此处留空，或填写虚构出版社名] 一、本书概览：超越预设程序的智慧之路《制造更聪明的机器人：迈向自主与智能的工程实践》并非一本关于理论哲学的探讨，而是一本深度聚焦于实现下一代机器人智能的实战指南。本书旨在填补当前机器人技术教育中一个重要的空白：如何将基础的机电控制和感知系统，有效地转化为具备环境适应性、决策能力和学习潜力的“智能体”。本书的核心论点在于，真正的机器人智能并非单一算法的堆砌，而是多模态数据融合、复杂决策优化以及持续适应性学习的系统工程。我们不再满足于编写精确指令来应对预知场景，而是要构建能够理解不确定性、自我修正错误并从经验中成长的智能架构。全书共分为六大部分，层层递进，从构建智能系统的基石开始，直至部署具有高级认知能力的自主系统。二、第一部分：智能机器人系统的架构基石本部分专注于为构建高级智能体打下坚实的基础。我们深入探讨了现代机器人系统的异构计算架构，强调了边缘计算与云端协同在实时决策中的重要性。模块化与可插拔的智能栈设计：介绍如何设计灵活的软件框架（如基于ROS 2或类似中间件的结构），使得感知、规划和控制模块可以独立升级和替换，尤其关注对实时性要求极高的低延迟通信协议的实现。多传感器数据融合的精细化处理：重点分析了不同类型传感器（激光雷达、视觉、触觉反馈）数据的时间同步与空间配准的工程挑战。探讨了基于概率（如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波）和基于学习（如深度融合网络）的融合技术，以建立对环境更鲁棒、更精准的三维语义地图。嵌入式系统的优化与能效管理：对于移动机器人而言，智能与功耗是永恒的矛盾。本章详细剖析了如何对深度学习模型进行模型剪枝、量化与硬件加速（如使用FPGA或特定AI芯片），确保复杂的感知和规划任务能够在有限的能源预算下高效运行。三、第二部分：环境理解与语义导航的飞跃高级智能的第一步是“看懂”世界，而不仅仅是“检测到”物体。本部分聚焦于如何赋予机器人对环境的深层语义理解。高精度即时定位与地图构建（SLAM）的进阶：讨论了后SLAM时代的技术，包括基于学习的特征提取、循环一致性检查在大型开放环境中的应用，以及如何应对动态环境中的“幽灵”障碍物。场景分割与可操作性理解：超越简单的物体识别，本章讲解如何利用实例分割和3D网格模型，推断出环境的可交互性（例如，这个表面是否可以站立？这扇门是否可以推开？）。引入了Affordance Learning（可供性学习）在机器人规划中的实际应用案例。长期记忆与场景重识别：探讨机器人如何建立长期空间记忆，以便在多次访问同一环境时，能够快速定位自身并复用先前的环境知识，避免重复的探索和计算。四、第三部分：复杂任务规划与优化决策如果说感知是机器人的“眼睛”，那么规划就是它的“大脑”。本部分深入研究如何让机器人在高维、高约束度的空间中找到最优行动序列。基于模型的预测控制（MPC）的扩展应用：详细分析了MPC如何从简单的轨迹跟踪扩展到包含语义约束和不确定性处理的多目标优化。重点讲解了如何在线求解复杂的非线性规划问题。行为树与分层规划的集成：阐述了传统状态机/行为树结构在处理复杂、长周期任务时的局限性，并展示了如何通过强化学习的“元控制器”来动态调整行为树的结构和参数，实现任务的自适应分解。不确定性下的鲁棒决策制定：介绍了贝叶斯推理在规划中的作用，特别是部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）在处理传感器噪声和环境变化时的理论基础和实际工程实现。五、第四部分：从模仿到创造：机器人学习的新范式这是本书最具前瞻性的部分，探讨如何使机器人具备自主学习和迁移能力。离线强化学习（Offline RL）的工业化：鉴于在线试错的高昂成本，本书详细介绍如何利用大规模的历史数据集来训练鲁棒的策略。重点讨论了数据偏差的校正技术和保守策略评估方法。迁移学习与领域适应（Domain Adaptation）：讲解如何通过模拟环境（Sim-to-Real）或利用不同硬件平台数据，高效地将一个任务中学到的技能迁移到新的、未知的机器人或环境配置上，显著减少现场调试时间。具身智能（Embodied AI）的初步探索：讨论将大型语言模型（LLMs）或大型多模态模型（LMMs）的高级推理和常识知识，如何通过特定的接口转化为机器人的低级动作指令，实现更自然的交互和更抽象的任务理解。六、第五部分：人机协作与安全保障智能机器人必须在人类主导的环境中安全有效地工作。意图预测与协作轨迹生成：探讨如何实时预测合作人类的运动意图（如目光方向、肢体姿态），并生成不干扰、可预测的协作轨迹，这是实现高效人机共同操作的关键。安全壳（Safety Cages）与形式化验证：介绍了在控制层之上叠加的形式化方法验证模块，确保机器人在任何情况下都不会违反预设的硬性安全边界（如最大速度、最小距离）。可解释性（XAI）在机器人决策中的应用：机器人的“黑箱”决策在安全关键领域是不可接受的。本章提供了实用的技术，用于在决策发生时，实时生成人类可理解的理由和依据。七、第六部分：系统集成、测试与部署挑战理论的实现需要严谨的工程实践。硬件在环（HIL）与软件在环（SIL）的自动化测试平台构建：介绍如何搭建高保真度的测试环境，利用自动化脚本对复杂场景进行大规模回归测试，确保每一次代码更新都不会破坏现有功能。大规模部署的DevOps流程：讨论如何管理和更新成百上千台在不同地理位置部署的机器人系统的软件和模型，包括OTA（空中下载）更新策略、版本控制与回滚机制。本书特色：本书的叙述风格基于多年一线研发经验，内容紧密结合工业界和前沿研究中的实际代码片段、性能指标分析和关键工程权衡。书中大量的案例研究（涵盖了仓储物流、精密装配和自动巡检等领域）旨在帮助读者跨越“理论到实践”的鸿沟，真正掌握“制造”智能机器人的核心技术。它不提供简单的“一键式”解决方案，而是教会读者如何构建解决新问题的工具箱。