返回

人工智能技术应用——机器人302页

搜索
推荐 最新 热门

人工智能技术应用——机器人302页

资料简介

内容以人工智能为核心,介绍了神经网络、机器学习、自然语言处理、路径规划、决策树等技术。作者使用一个贯穿全书的实例,从机器人硬件组装开始,一步步深入,详细介绍了如何分析及解决各种实际问题。跟着作者一起操作,你也可以开发出一个功能强大、技术先进的实用机器人。

目录
1 高级机器人技术和人工智能的基础 1
技术要求 2
机器人技术和 AI 的基本原则 2
AI 是什么(以及 AI 不是什么) 3
阳光之下无新事 4
作为例子的问题:整理房间 5
你将学到的 7
人工智能和先进的机器人科技 8
机器人和我们的开发环境介绍 9
软件模块(ROS、Python 和 Linux) 12
机器人控制系统和决策框架 13
机器人控制系统—带有软实时控制的控制循环 24
小结 32
问题 32
扩展阅读 33
2 创建你的机器人 34
技术要求 34
什么是机器人 35
机器人剖析—机器人是由什么组成的 35
包容架构 39
软件设置 41
准备笔记本电脑 42
安装 Python 42
在笔记本电脑上安装 ROS 44
设置树莓派 3 46
硬件 48
最开始—码放配件 49
装配履带 50
安装履带 51
装配机械臂基座(转盘) 53
装配手臂 55
接线 58
小结 59
问题 60
扩展阅读 60
3 实用机器人设计过程的基本概念 61
一个以系统工程为基础的机器人的开发路径 61
我们的任务—清理游戏室 62
用例 63
问题—第 1 部分 63
问题—第 2 部分 67
我们的机器人要做什么 69
故事板 72
故事板—把玩具放好 72
分解硬件需求 80
分解软件需求 81
小结 86
问题 86
扩展阅读 87
4 使用神经网络和有监督学习完成物体识别 88
技术要求 89
图像识别过程 89
图像识别训练和部署过程—分步详解 90
图像处理 91
卷积 92
人工神经元 94
卷积神经网络流程 96
构建玩具/非玩具探测器 104
使用神经网络 113
小结 116
问题 117
扩展阅读 117
5 捡起玩具 118
技术要求 119
任务分析 119
设定解决方案 120
机械臂学习过程概述 123
教机械臂学习 124
版本 1—动作状态强化学习 125
Q 学习的实现 130
版本 2—对状态和动作做索引 135
遗传算法 140
其他机械臂机器学习方法 148
Google 的 SAC-x 148
亚马逊机器人挑战赛 148
小结 149
问题 149
扩展阅读 150
6 教机器人听 151
技术要求 152
机器人语音识别 152
我们在做什么 152
语音转为文本 153
意图 156
Mycroft 157
讲笑话—敲门游戏 167
接收笑话—Who’s there 171
小结 175
问题 175
扩展阅读 176
7 躲开楼梯 177
技术要求 178
任务分析 178
什么是 SLAM 180
导航的替代方案 182
神经网络 187
处理图像 189
训练神经网络进行导航 191
卷积神经网络机器人控制的实现 197
小结 201
问题 202
扩展阅读 202
8 把东西放好 204
技术要求 205
任务分析 205
决策树 206
熵 216
独热编码 218
网格搜索和 A (A 星)算法 222
A 算法 228
D (D 星或动态 A ) 231
GPS 路径查找不使用地图 231
小结 233
问题 234
扩展阅读 234
9 给机器人一个人工人格 235
技术要求 235
什么是人工人格 236
图灵测试 237
模拟的艺术和科学 239
情绪状态机 242
玩情感游戏 244
创建人类行为模型 246
将人工人格融入机器人 247
人格构建—积木 248
开始构建 253
机器人情感引擎 257
人类情感模型 259
问题 263
扩展阅读 264
【xVIII】
10 结论和思考 265
关于我们旅程的总结 268
机器人技术职业 268
AI 中的问题:真和假 269
关于机器人和 AI 恐惧症的一些简短的看法 270
了解 AI 中的风险 273
结束语 275
小结 275
问题 275
扩展阅读 276
参考答案 277