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智能机器人环境感知与理解

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广东广州
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作者李新德,朱博

出版社国防工业出版社

ISBN9787118124200

出版时间2021-09

装帧平装

开本其他

定价80元

货号11551923

上书时间2024-09-19

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品相描述:全新
商品描述
目录

绪论人、环境、机器人之间关系人与环境的关系人的感官人的感官世界人对世界的创造世界对人的反应机器人与环境的关系机器人传感器及机理机器人对环境的认知环境对机器人的影响人与机器人的关系人对机器人的影响机器人对人的影响机器人环境感知基于Sonar的环境感知基于模糊方法的地图创建基于DS方法的地图创建基于灰度的地图创建基于DSmT的环境创建.基于激光雷达的环境感知基于激光雷达的2D地图创建基于激光雷达的3D地图创建基于视觉的环境感知基于视觉的地图创建基于立体视觉的地图创建基于多传感器信息融合的环境感知基于特征级融合的环境感知基于决策级融合的环境感知机器人场景理解基于深度学习的目标检测静态目标检测动态目标检测基于深度学习的目标跟踪人体目标跟踪人脸跟踪基于深度学习的动作识别动作姿态识别步态识别手势识别基于深度学习的行为识别数据集行为的定义行为的识别基于深度学习的图像语义表达数据集图像语义标注图像解释与表达机器人场所理解5.1基于原型的机器人场所理解5.1.1 原型基本知识5.1.2 场所感知理解算法5.1.3 实验5.2基于深度学习的场所理解5.2.1 数据集5.2.2 图像理解与表达5.2.3 场所理解5.2.4 实验移动机器人交互导航基于手绘地图的视觉导航手绘地图的定义手绘地图与实际地图的关联基于预测估计的视觉导航算法基于语义地图的视觉导航语义地图的定义语义地图与实际地图的关联自然路标的识别交互式视觉导航基于自然语言的视觉导航受限自然语言路径生成接近自然语言路径生成导航意向图的生成交互式视觉导航



内容摘要
第1章人--环境信息交互机制

--环境这一信息交互链本质上以机器人为信息传递和处理媒介,三者共享背后的信息空间和信息逻辑,达到人和环境友好、和谐相处的目的。通用的技术处理范式是让机器人模仿自然人的信息交互过程,从度量层、行为层、近似机理层、机理层不同角度逼近人的交互机制,实现类人的行为,达到环境共享、人一机共融的理想情景。本章首先简单回顾一部分认知心理学、认知神经科学领域对人与环境交互机理的一些经典研究理论。需注意,这方面研究内容仍属于开放性问题,尚无定论;笔者的阐述仅仅提供一个初步线索,期望未来能从该角度发现更多的线索,从而引出未来新的机器人研究范式。之后,从技术层面探讨机器人与环境、机器人与人目前的一些常见交互机制。

1.1人与环境的交互机制

认知心理学、认知神经科学、脑科学等学科都对人与环境的信息交互主题进行了长期探索,很多谜题仍未解开,研究人员仍在孜孜不倦地探索其中的奥秘。

1.1.1人的感官与感受环境

人类具有多种感官系统来获取外界信息(图1.1)。眼睛是感受环境信息的重要视觉器官,约80%的外界信息通过视觉系统获得,让人们可感受到亮度、颜色、位置信息。当环境光通过眼睛的光学结构时,物体在视网膜上成像,视网膜视锥细胞和视杆细胞产生兴奋,再由神经系统发送给大脑,大脑的特定脑区相互配合,从而实现了视觉功能。大约20%的外界信息通过触觉、听觉、味觉等获得,其中触觉是仅次于视觉的第二感官。人类通过图1.1所示感受过程,形成对环境的种种认知活动。

相干理论(Coherence Theory)能够进一步解释感知的变化过程(图1.2[2)。在这个模型中,输入的视觉刺激经过连续处理,创建出原始对象(Proto-Objects)。原始对象是不稳定的,只持续很短一段时间。它们很容易被新的刺激物取代。聚焦注意”(Focused Attention)选择几个原始对象,在它们之间建立一个相干场,汇集对象中包含的信息。当注意力从图像中的特定位置消失时,由于图像之间的空白区域或视觉干扰,相干场消失,物体分裂成不稳定的原始对象。Rensink2000年提出了虚拟表示(Virtual Representation)的概念,在看到一个场景时,当前任务所需要的众多元素的一个一致性表示才会被创建。非常重要的是,场景中所有元素的一个表示并不会总被创建,而相干表达则是以实时的方式创建的。换句话说,相干表达是在需要的时候被创造出来的。

……




精彩内容

本书从人、环境、机器人之间的关系入手,介绍了不同传感器的环境感知方法,以及多传感器之间的融合感知技术;展示了机器人环境感知与理解研究中的一些前沿研究工作;重点阐述了目前最流行的同时也是作者近期新的研究成果——机器人场景和场所理解的算法;并在此基础上,进一步把机器感知、人机交互与机器人导航相结合,介绍了机器人视觉交互式导航的实现方法。
 本书可作为高等院校机器人技术、人工智能等相关专业高年级本科生、研究生相关课程的教材,可供传统机器视觉、机器学习等相关领域研究人员参考,也可供从事机器人环境感知研究和应用、无人自动驾驶研究和应用的科研和工程技术人员的参考。



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