人工智能机器人学导论

第一部分 机器人范式 8

第1章 从遥操作到自主 8

1.1 概述 8

1.2 如何使机器具有智能 9

1.3 机器人的用途 10

1.4 机器人学的简要历史 12

1.5 遥操作 17

1.6 人工智能的7个领域 21

1.7 小结 22

习题 22

尾注 23

第2章 分级范式 25

2.1 概述 25

2.2 分级范式的特点 26

2.3 封闭的环境假设和框架问题 32

2.4 典型结构 33

2.5 分级范式的优缺点 37

2.6 编程方面的考虑 38

2.7 小结 38

习题 39

尾注 39

第3章 反应范式的生物学基础 41

3.1 概述 41

3.2 什么是动物行为 44

3.3 行为的协调和控制 45

3.4 行为中的感知 50

3.5 图式理论 56

3.6 将对动物的观察转移到机器人时的原则和问题 60

3.7 小结 62

习题 62

尾注 63

第4章 反应范式 65

4.1 概述 65

4.2 反应范式的特征 67

4.3 包容结构 70

4.4 势场方法 76

4.5 反应式结构的评价 92

4.6 小结 92

习题 93

尾注 94

第5章 反应式系统的设计实现 96

5.1 概述 96

5.2 面向对象编程中的行为对象 97

5.3 反应式行为系统的设计步骤 101

5.4 实例研究：无人控制地面机器人竞赛 102

5.5 行为的组配 107

5.6 小结 116

习题 117

尾注 118

第6章 反应式机器人的通用感知技术 120

6.1 概述 120

6.2 行为传感器融合 122

6.3 传感器组合的设计 124

6.4 内部感知传感器 127

6.5 接近觉传感器 129

6.6 计算机视觉 134

6.7 视觉测距 142

6.8 实例分析：机器人端送食品服务 149

6.9 小结 154

习题 155

尾注 157

第7章 慎思／反应混合范式 159

7.1 概述 159

7.2 混合范式的属性 160

7.3 混合范式的结构特性 162

7.4 混合范式的管理结构 163

7.5 状态分级结构 169

7.6 面向模型的结构 171

7.7 其他混合范式机器人 175

7.8 混合结构评估 176

7.9 慎思与反应式控制的交叉 176

7.10 小结 178

习题 179

尾注 179

第8章 多智能体 181

8.1 概述 181

8.2 异构性 182

8.3 多智能体的控制 185

8.4 多智能体的协作 186

8.5 多智能体的目标 187

8.6 多智能体的突生群体行为 188

8.7 小结 191

习题 191

尾注 192

第二部分 导航 200

第9章 拓扑路径规划 200

9.1 概述 200

9.2 路标和路口 200

9.3 关系法 202

9.4 关联法 205

9.5 具有混合结构的拓扑导航实例学习 208

9.6 小结 215

习题 215

尾注 216

第10章 度量路径规划 217

10.1 目标与概述 217

10.2 结构空间 218

10.3 结构空间表示法 218

10.4 基于图的规划器 222

10.5 基于波阵面的规划器 226

10.6 路径规划与反应式执行的交叉 228

10.7 小结 231

习题 231

尾汪 232

第11章 定位与制图 233

11.1 概述 233

11.2 声呐传感器模型 234

11.3 贝叶斯方法 236

11.4 Dempster-Shafer理论 240

11.5 运动映射直方图算法 246

11.6 各种方法的比较 251

11.7 机器人定位 259

11.8 环境探索 265

11.9 小结 268

习题 269

尾注 271

第12章 机器人发展展望 272

12.1 概述 272

12.2 变形和腿式机器人平台 274

12.3 机器人的应用和需求 276

12.4 小结 279

习题 279

尾注 280

参考文献 281