• 具身智能机器人系统
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

具身智能机器人系统

全新正版 极速发货

69.15 6.3折 109 全新

库存60件

广东广州
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者甘一鸣 等 著

出版社电子工业出版社

ISBN9787121489761

出版时间2024-11

装帧平装

开本16开

定价109元

货号1203429047

上书时间2024-12-03

曲奇书店

已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
目录
第1部分具身智能机器人背景知识

第1章自主经济的崛起:具身智能机器人的影响与发展 2

1.1 产业发展概况 3

1.1.1 国际产业发展现状 3

1.1.2 国内产业发展现状 6

1.2 问题与挑战 6

1.2.1 应用场景的不确定性 7

1.2.2 产业链成本高企 7

1.2.3 系统集成难度较大 7

1.2.4 数据瓶颈 8

1.2.5 伦理规范 8

1.3 小结 9

第2章具身智能机器人的历史与未来 10

2.1 何谓具身智能 10

2.2 具身智能发展历史 11

2.3 具身智能的传统技术方向 12

2.3.1 基于行为的人工智能 12

2.3.2 受神经生物学启发的人工智能 13

2.3.3 认知发展机器人学 13

2.3.4 进化机器人学 14

2.3.5 物理体现与互动 15

2.4 基于大模型的具身智能技术 16

2.4.1 赋能具身智能机器人的基础大模型分类 17

2.4.2 具身智能机器人设计自动化 17

2.5 小结 19

第2部分具身智能机器人基础模块

第3章机器人计算系统 21

3.1 概述 21

3.2 自主机器人计算系统 22

3.3 自动驾驶 25

3.3.1 自动驾驶简史 25

3.3.2 自动驾驶计算系统 26

3.4 具身智能机器人 32

3.4.1 从自动驾驶到具身智能 33

3.4.2 具身智能计算系统 34

3.5 小结 36

第4章自主机器人的感知系统 38

4.1 概述 38

4.2 物体检测 38

4.3 语义分割 41

4.4 立体视觉与光流 43

4.4.1 立体视觉与深度估计 44

4.4.2 光流 45

4.5 鸟瞰视角感知 49

4.5.1 基于激光雷达的BEV 感知 49

4.5.2 基于相机的BEV 感知 51

4.5.3 基于融合的BEV 感知 55

4.6 小结 57

第5章自主机器人的定位系统 58

5.1 概述 58

5.2 自主机器人的定位任务 59

5.3 自主机器人的定位原理 61

5.3.1 自主机器人定位系统分类 61

5.3.2 自主机器人定位算法原理 63

5.4 自主机器人定位的计算系统 69

5.4.1 多传感器数据对齐 69

5.4.2 自主机器人定位的计算平台 71

5.5 小结 72

第6章自主机器人的规划与控制系统 73

6.1 概述 73

6.2 路径规划和轨迹规划 74

6.2.1 路径规划 74

6.2.2 轨迹规划 76

6.2.3 变分方法 77

6.2.4 图搜索方法 79

6.2.5 增量搜索策略 80

6.3 基于强化学习的规划与控制 83

6.3.1 强化学习基本原理 83

6.3.2 基于强化学习的规划与控制方法 85

6.4 小结 88

第3部分具身智能机器人大模型

第7章具身智能机器人大模型 91

7.1 概述 91

7.2 ChatGPT for Robotics: 故事的开始 92

7.2.1 背景与工作动机 92

7.2.2 ChatGPT 解决机器人控制问题的突出能力 92

7.2.3 ChatGPT for Robotics 的设计原则和工作流程 94

7.2.4 贡献与局限性 95

7.3 Robotic Transformers:多模态大模型的应用 96

7.4 未来工作发展方向 98

7.4.1 小模型的成功 99

7.4.2 更多的模态 101

7.5 小结 102

第8章大模型用于机器人计算,颠覆还是进步 103

8.1 概述 103

8.2 从算法开发者角度看具身智能大模型 103

8.2.1 具身智能机器人在医疗领域的应用 103

8.2.2 具身智能机器人在工业生产中的应用 106

8.2.3 具身智能机器人在家庭环境中的应用 107

8.3 给机器人接上大脑?从机器人系统开发看具身智能大模型 109

8.4 具身智能大模型的现状:成功率、实时性、安全性及其他 110

8.5 小结 112

第9章构建具身智能基础模型 114

9.1 背景知识 114

9.1.1 元学习 114

9.1.2 上下文学习 115

9.1.3 模型预训练 115

9.1.4 模型微调 116

9.2 具身智能基础模型 117

9.3 关键选择及利弊权衡 118

9.4 克服计算和内存瓶颈 119

9.5 小结 120

第4部分具身智能机器人计算挑战

第10章加速机器人计算 122

10.1 概述 122

10.2 机器人定位模块加速 122

10.3 机器人规划模块加速 127

10.4 机器人控制模块加速 134

10.5 因子图:机器人加速器的通用模板 136

10.6 小结 146

第11章算法安全性 147

11.1 概述 147

11.2 人工智能安全:横亘在算法与应用之间的绊脚石 148

11.3 深度神经网络的攻击与防御 149

11.3.1 逃逸攻击 149

11.3.2 投毒攻击 151

11.3.3 探索攻击 152

11.3.4 防御方法 152

11.4 大模型中的安全问题 153

11.5 大模型安全隐患VS. 具身智能机器人安全 156

11.6 小结 157

第12章系统可靠性 158

12.1 概述 158

12.2 机器人系统的可靠性漏洞 158

12.2.1 机器人本体的可靠性漏洞 158

12.2.2 机器人计算系统的可靠性漏洞 160

12.3 提升系统鲁棒性的常见方法 164

12.4 自适应冗余方法:提升鲁棒性的同时降低系统负担 166

12.5 小结 169

第13章具身智能的数据挑战 170

13.1 具身智能的数据价值 170

13.2 具身智能的数据瓶颈 171

13.3 AIRSPEED 系统设计 173

13.4 具身智能数据采集端点 175

13.5 仿真服务 176

13.6 数据对齐服务 177

13.7 小结 178

第5部分具身智能机器人应用案例

第14章实例研究 180

14.1 系统设计 180

14.2 系统效果 185

14.3 小结 187

后记:总结与展望 189

参考文献 192

内容摘要
具身智能机器人这个概念,尽管已经存在超过30年,但是最近又重新引起学术界和工业界的关注。本书旨在帮助读者理解具身智能机器人和传统机器人计算之间的关系,判断具身智能机器人未来的发展方向。本书内容既包括传统的机器人计算栈,又涵盖具身智能大模型给机器人计算带来的变化和挑战等内容。本书在写作过程中注重内容的普适性,使具有一定工程数学、计算机科学基础知识的读者,均可以阅读并理解本书的内容。

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP