Recent Progress in Robotics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Lee, Sukhan (EDT)/ Suh, Il Hong (EDT)/ Kim, Mun Sang (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:169

装帧:

isbn号码:9783540767282

丛书系列:

图书标签:

Robotics
Artificial Intelligence
Automation
Machine Learning
Control Systems
Computer Vision
Sensor Technology
Human-Robot Interaction
Robot Kinematics
Motion Planning

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具体描述

机器人学前沿进展：面向下一代智能系统的跨学科探索本书导言：在二十一世纪的今天，机器人学已经不再是科幻小说的专属领域，而是深刻影响人类社会结构、经济形态和生活质量的前沿科学。从精密的工业自动化到日常陪伴的家庭服务机器人，从深海探测到太空探索，机器人技术正以前所未有的速度和广度渗透到各个行业。然而，要实现真正意义上的“智能”机器人——那些能够适应复杂、非结构化环境，并与人类进行自然、安全交互的系统——我们仍面临着诸多基础性与工程性的挑战。本书《机器人学前沿进展：面向下一代智能系统的跨学科探索》汇集了全球顶尖研究机构在机器人学核心领域取得的最新突破。它旨在为高级研究人员、工程师以及对未来技术抱有热忱的学者提供一个全面、深入的视角，探讨当前驱动机器人技术范式转变的关键技术栈和创新方向。我们避免了对既有成熟理论的重复阐述，而是聚焦于那些正在重塑机器人未来图景的、具有高度前瞻性的研究课题。第一部分：感知与理解的革命——超越传统传感的界限传统的机器人感知系统往往依赖于预先定义的模型和有限的传感器集。面对真实世界的复杂性、动态性和不确定性，这种方法暴露出了严重的局限性。本部分深入探讨了如何赋予机器人更接近人类的、甚至超越人类的感知与环境理解能力。 1.1 融合多模态数据与语义理解：重点讨论了如何将视觉、触觉、听觉、甚至嗅觉数据进行深度融合，并利用先进的深度学习模型（如Transformer架构在连续数据流中的应用）实现对场景中物体、事件和意图的语义化理解。内容涵盖了从原始传感器信号到高层概念表示的映射机制，以及如何构建实时、鲁棒的3D世界模型。特别关注了“零样本学习”在识别未知物体上的潜力及其在机器人任务规划中的集成。 1.2 事件驱动与脉冲神经计算（SNNs）：探讨了将仿生学原理应用于感知系统的前沿研究。SNNs因其低功耗和对动态场景的实时响应能力，被视为下一代边缘计算机器人的理想计算范式。本书详细分析了如何设计有效的SNN训练算法，以及如何将其与事件相机（如DVS）等新型传感器协同工作，实现对快速运动的精确捕获和处理。 1.3 物理世界的隐式表征：讨论了如何通过学习数据的内在低维流形来表示复杂的物理现象，例如材料属性、流体动力学或柔性物体的形变。这超越了传统的CAD模型，使机器人能够更好地预测交互的物理结果，这是实现精细操作和安全协作的基础。第二部分：决策与控制的范式转换——面向不确定性与高维空间在复杂任务中，机器人必须在不完全信息下快速做出最优决策。本部分聚焦于将强化学习（RL）、模型预测控制（MPC）以及因果推理相结合的前沿控制理论。 2.1 安全与可信赖的强化学习（Safe RL）：阐述了如何在不牺牲学习效率的前提下，严格保证机器人在学习过程中和部署后的安全性。探讨了基于约束的优化方法、风险敏感型奖励函数设计，以及如何利用形式化验证技术对学习到的策略进行事后审计，确保关键安全属性的满足。 2.2 具身推理与世界模型（World Models）：深入分析了构建能进行“想象”和“规划”的内部世界模型的方法。重点在于如何使这些模型不仅能预测短期状态变化，还能理解和推断潜在的因果链条，从而支持跨时序的、更具前瞻性的任务规划，减少对外部环境反馈的依赖。 2.3 柔性控制与高维接触操作：针对软体机器人和需要精细力控的任务（如手术、装配），本书介绍了基于接触力学的先进控制框架。内容包括接触点识别的鲁棒性增强、混合物理（离散接触与连续动力学）的实时求解器，以及如何利用自动微分工具优化复杂的接触约束。第三部分：人机协作与社会机器人学——共存与互信的构建未来的机器人将越来越多地作为同事、助手或伙伴融入人类社会。本部分关注的是如何设计出能够理解人类意图、适应人类行为模式，并建立信任关系的机器人系统。 3.1 意图预测与反事实推理：探讨了机器人如何通过观察人类的肢体语言、目光方向和对话上下文来推断其潜在目标。重点介绍了贝叶斯模型和基于Transformer的序列预测模型在处理人类行为的不确定性方面的应用，以及机器人如何利用“反事实推理”来预判如果自己采取不同行动，人类的反应会如何变化。 3.2 协作规划与任务分解的社会学视角：摒弃了传统的串行工作流，本书研究了动态的、交互式的任务分配机制。内容包括如何量化人类和机器人在特定任务上的能力和局限性，并实时地将任务分解为子任务，确保负载平衡和效率最大化，同时尊重人类的自主性偏好。 3.3 情感计算与非语言沟通：深入分析了机器人如何感知、表达并响应人类的情感状态。这包括对语音语调、面部微表情的实时识别，以及机器人自身如何通过合成的姿态、声音和光照变化，以自然、恰当的方式向人类传递其当前状态、意图或请求帮助的信号。第四部分：硬件创新的驱动力——面向适应性与鲁棒性硬件的进步是实现先进控制和感知的前提。本部分探讨了超越传统刚性机器人的新兴硬件范式。 4.1 软体机器人与驱动机制的突破：详细介绍了新型驱动技术，如介电弹性体驱动器（DEAs）、形状记忆合金（SMAs）以及流体驱动系统（PneuNets）。讨论了这些技术如何实现高柔性、高安全性和模仿生物体运动的能力，并分析了它们在集成传感和控制方面的挑战。 4.2 自适应结构与材料科学的交叉：关注那些能够根据环境变化改变自身形态或刚度的“活性结构”。内容包括使用可重构材料、可切换粘附表面以及模块化自重构机器人（MSRs）的最新进展，这些系统有望在极端环境中自主完成形态的优化配置。 4.3 低成本、高集成度计算平台：探讨了为使前沿算法（如大规模神经网络推理）能够部署在资源受限的移动机器人平台上，所做的硬件加速和系统优化工作。这包括专用集成电路（ASICs）在神经形态计算中的应用，以及高效的能量管理系统设计。结语：《机器人学前沿进展》勾勒出的蓝图是清晰的：未来的机器人将是高度感知、深度智能、与人类紧密协作的系统。本书所呈现的研究方向，无一不指向一个跨越多个学科边界的广阔领域，要求研究人员不仅精通计算机科学和控制论，更需洞察材料科学、认知心理学乃至社会学的最新动态。我们相信，通过对这些前沿课题的深入剖析，本书将为推动机器人技术迈向下一个黄金时代提供关键的理论支撑与实践启发。