Intelligent Robotics and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Xiong, Caihua (EDT)/ Liu, Honghai (EDT)/ Huang, Yongan (EDT)/ Xiong, Youlun (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1305.00

装帧:

isbn号码:9783540885122

丛书系列:

图书标签:

• Intelligent Robotics
• Robotics
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Automation
• Computer Vision
• Control Systems
• Embedded Systems
• Sensor Networks
• Human-Robot Interaction

《智械的黎明：感知、学习与自主的未来》 引言 自人类诞生之日起，我们便不断地寻求更强大的工具来拓展自身的疆界，理解周遭的世界。从粗糙的石器到精密的计算机，每一次技术的飞跃都深刻地改变了人类文明的进程。而今，我们正站在一个前所未有的十字路口——智能机器人技术的蓬勃发展，正以前所未有的速度重塑着我们与物理世界的互动方式，开启一个全新的“智械时代”。 《智械的黎明：感知、学习与自主的未来》并非一本关于机械臂如何拧螺丝，或是自动驾驶汽车如何导航的教科书。它更像是一场深入人心的探索，一场关于“智能”本身，以及如何将其赋予非生命体，使其能够以一种全新的方式理解、感知、学习并最终自主行动的深刻洞察。本书旨在揭示驱动这一变革的核心原理、技术突破以及其可能引发的社会、伦理和哲学层面的深远影响。我们不探讨特定型号的机器人，而是聚焦于构成它们“智慧”的基石——那些让机器能够“看”、“听”、“思考”并“做出决定”的底层逻辑与前沿算法。 第一章：感知之眼——机器如何“看见”世界 本章我们将潜入机器的“眼睛”——计算机视觉的奇妙世界。我们不再满足于简单的图像捕捉，而是深入探讨机器如何通过分析光线、纹理、形状和颜色来“理解”图像内容。从经典的图像识别算法，如SIFT、SURF，到如今深度学习浪潮中的卷积神经网络（CNNs）的强大能力，我们将层层剥茧，理解它们如何学习提取特征，识别物体，甚至理解场景的上下文。 我们将详细阐述： 图像的数字化与表示： 数字图像背后的原理，像素、色彩空间以及不同表示方式的权衡。 特征提取的进化： 从手工设计的特征到自动化学习的特征，理解SIFT、HOG等传统方法的局限性，以及CNNs如何通过多层抽象构建层级化特征表示。 物体识别与检测的挑战： 遮挡、光照变化、视角差异等带来的难题，以及R-CNN系列、YOLO、SSD等算法如何应对。 语义分割与实例分割： 不仅识别物体，更能精确到像素级别的理解，区分同一类别的不同实例。 三维视觉与深度感知： 如何从二维图像恢复三维信息，立体视觉、深度相机的工作原理，以及SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）在环境理解中的关键作用。 视觉注意力与多模态融合： 机器如何学习“关注”图像中的重要区域，以及如何将视觉信息与其他传感器数据（如声音、触觉）相结合，构建更全面的环境模型。 本章将带领读者领略计算机视觉技术在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、虚拟现实等领域的应用，以及其在构建更智能、更具感知能力的机器人过程中扮演的核心角色。 第二章：聆听之耳——机器如何“理解”声音 声音是信息传递的重要载体，机器如何“听”懂世界，同样至关重要。《智械的黎明》的这一章节将聚焦于机器听觉的奥秘。我们将探索声音信号的数字化过程，以及如何从中提取有意义的信息。从简单的语音识别，到复杂的声学场景分析，我们将深入剖析机器如何理解我们说的话，以及周围环境的声音信息。 本章将详细介绍： 声学信号的数字化： 采样率、量化、傅里叶变换等基本概念，以及如何将连续的声波转化为机器可处理的数字信号。 语音信号处理： 声学特征（MFCCs、谱图等）的提取，预处理技术（降噪、回声消除），以及语音识别（ASR）的演进历程。 深度学习在语音识别中的应用： RNN、LSTM、Transformer等模型如何捕捉语音的时序信息，端到端语音识别的突破。 声纹识别与说话人验证： 如何通过声音识别个体身份。 声学场景分析： 机器如何区分不同的声音源（人声、交通声、环境杂音），理解场景的动态变化。 自然语言处理（NLP）的初步接触： 词法分析、句法分析、语义理解等基本概念，以及语音助手和智能客服的背后技术。 本章将揭示机器听觉技术如何为我们带来更便捷的交互方式，例如智能语音助手、会议记录转写、无障碍交流辅助等，以及其在机器人导航、环境监控和人机交互方面的应用潜力。 第三章：学习的智慧——机器如何“成长”与“适应” “智能”的真正魅力在于其学习能力。《智械的黎明》将深入探讨机器如何从经验中学习，不断优化自身表现，甚至在未知的环境中做出智能决策。本章将是本书的核心，我们将聚焦于机器学习的各种范式，以及它们如何赋予机器人“成长”的能力。 我们将详细剖析： 监督学习： 从有标签的数据中学习映射关系，回归与分类问题的解决策略，以及支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法。 无监督学习： 在无标签数据中发现隐藏的模式和结构，聚类、降维（PCA, t-SNE）的应用，以及自编码器（Autoencoders）在特征学习中的作用。 强化学习： 机器如何通过与环境交互，尝试-错误中学习最优策略，马尔可夫决策过程（MDPs），Q-learning，深度强化学习（DQN, A3C）在机器人控制、游戏AI等领域的革命性影响。 深度学习的基石： 神经网络的结构（前馈、循环、卷积），反向传播算法，以及激活函数、损失函数、优化器等关键要素。 迁移学习与领域适应： 如何利用已有的知识来加速新任务的学习，解决数据稀缺的问题。 生成模型： 变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）如何让机器“创造”新的数据，例如合成图像、文本等。 模型评估与泛化能力： 如何衡量模型的性能，避免过拟合，确保模型在真实世界中的鲁棒性。 本章将描绘一幅机器不断学习、自我完善的图景，理解机器如何从海量数据中提取知识，并将其应用于解决现实世界的复杂问题，为机器人的自主决策和智能行为奠定理论基础。 第四章：自主的灵魂——机器如何“思考”与“行动” 当机器拥有了感知和学习的能力，下一步便是赋予它们“思考”和“行动”的自主性。《智械的黎明》的第四章将聚焦于让机器人成为独立的决策者和执行者。我们将探讨如何将感知到的信息转化为有意义的理解，进而做出智能的规划与决策，并最终转化为精确的物理动作。 本章将深入探讨： 环境建模与状态表示： 机器人如何构建对自身所处环境的内部模型，以及如何表示自身和环境的状态。 路径规划与导航： 从A算法到Dijkstra算法，以及更高级的基于采样的规划方法（RRT, PRM），让机器能够规划最优路径。 运动控制与执行： PID控制器、模型预测控制（MPC）等技术如何实现机器人精确、平稳的运动。 决策制定与任务规划： 如何让机器人根据目标和当前状态，选择合适的动作序列，实现复杂任务。 推理与知识表示： 逻辑推理、概率图模型（Bayesian Networks, Markov Random Fields）在机器人智能决策中的应用。 人机交互与协同： 机器人如何理解人类的意图，并与人类进行高效、安全的互动，实现人机协作。 伦理与安全考量： 在赋予机器人自主性的同时，必须考虑其潜在的风险，如“意料之外”的行为，以及如何设计安全的控制机制。 本章将勾勒出机器人从“被动响应”到“主动决策”的转变过程，理解机器如何根据复杂的环境信息和自身目标，进行推理、规划和执行，从而实现真正的自主性。 第五章：智械的未来——重塑世界，重塑我们 《智械的黎明》的最后一章将放眼未来，探讨智能机器人技术对人类社会可能带来的颠覆性变革。我们将审视这些技术如何在医疗、制造、服务、教育、科研等各个领域发挥作用，以及它们将如何改变我们的工作方式、生活方式，甚至我们对“智能”和“生命”本身的理解。 本章将探讨： 智能制造的革新： 柔性生产线、智能工厂、人机协作的未来制造模式。 医疗领域的突破： 精准手术机器人、智能诊断系统、个性化康复方案。 服务业的智能化转型： 自动化客服、智能配送、个性化陪伴机器人。 教育与科研的新篇章： 个性化辅导、虚拟实验、科学发现的加速器。 社会伦理与哲学挑战： 机器人就业问题、隐私保护、机器人的权利与责任、人工智能的“意识”问题。 人类的未来与智能共生： 如何与日益强大的智能机器和谐共处，以及人类自身在智能时代的演进方向。 本书并非预言未来，而是通过深入的分析和前沿的洞察，为读者提供一个理解当前智能机器人技术发展脉络的框架，以及对其未来趋势的合理推演。我们相信，理解“智械的黎明”，就是理解我们正在迈向的未来。 结语 《智械的黎明：感知、学习与自主的未来》诚邀您一同踏上这场激动人心的探索之旅。我们不仅仅是在研究技术，更是在探索智能的本质，以及人类如何利用科技，创造一个更高效、更智能、也更具挑战的未来。这本书将为您揭示驱动这一变革的深层动力，激发您对智能机器人世界的无限遐想。

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