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商品簡介
目次
商品簡介
本書原著是由自主移動機器人領域知名人士Ulrich Nehmzow博士撰寫，在英國很受歡迎，并且在意大利、西班牙和加拿大等國被多所高等院校作為教材使用。
與移動機器人傳統處理方式不同，本書基於動力系統、混沌、神經網絡、統計學和系統辨識等理論，第一次運用量化分析和計算機建模對機器人、任務和環境三者交互行為建立了完整統一的形式化理論研究體系。這是一個全新的前沿視角，也是解決此類長期困擾我們的復雜問題的全新途徑。
本書作為反映最新前沿技術的書籍，從基本概念到應用實例進行了系統的闡述，內容全面、重點突出、理論與實例并重，敘述風格深入淺出，能夠很好地將理論介紹給相關領域的一般研究人員和專家學者。
與移動機器人傳統處理方式不同，本書基於動力系統、混沌、神經網絡、統計學和系統辨識等理論，第一次運用量化分析和計算機建模對機器人、任務和環境三者交互行為建立了完整統一的形式化理論研究體系。這是一個全新的前沿視角，也是解決此類長期困擾我們的復雜問題的全新途徑。
本書作為反映最新前沿技術的書籍，從基本概念到應用實例進行了系統的闡述，內容全面、重點突出、理論與實例并重，敘述風格深入淺出，能夠很好地將理論介紹給相關領域的一般研究人員和專家學者。
目次
譯叢序言
原書序
譯者序
前言
致謝
第1章 移動機器人學簡介
1.1 本書不是關於移動機器人學的
1.2 什麼是移動機器入學
1.3 行為的產生
1.4 自主移動機器人學研究問題舉例
1.5 小結
第2章 移動機器人學科學方法介紹
2.1 引言
2.2 動機：分析機器人學
2.3 看作執行計算的機器人——環境交互
2.4 機器人一環境交互理論
2.5 機器人工程與機器人科學
2.6 科學方法與自主移動機器人
2.7 本書所用的工具
2.8 小結：實驗的移動機器人學和科學的移動機器人學的對比
第3章 描述實驗數據的統計工具
3.1 引言
3.2 正態分布
3.3 樣本比較的參數方法
3.4 樣本比較的非參數方法
3.5 序列的隨機性檢驗
3.6 趨勢的參數檢驗(相關分析)
3.7 趨勢的非參數檢驗
3.8 分類數據分析
3.9 主成分分析法
第4章 動力系統理論和智能體行為
4.1 引言
4.2 動力系統理論
4.3 通過相空間分析量化描述(機器人)行為
4.4 初始條件敏感性：李雅普諾夫指數
4.5 非周期性：吸引子的維數
4.6 小結
第5章 智能體行為的分析——案例研究
5.1 隨機移動機器人的運動分析
5.2 混沌步行者(Chaos Walker)
5.3 信鴿飛行路徑的分析
第6章 機器人一環境交互的計算機建模
6.1 引言
6.2 關於機器人建模的一些實際考慮
6.3 案例研究：人工神經網絡模型獲取
6.4 線性多項式模型和線性遞推關係
6.5 NARMAX建模方法
6.6 精確仿真：環境辨識
6.7 任務辨識
6.8 傳感器辨識
6.9 兩種行為何時會相同
6.10 結論
第7章 結論
7.1 動機
7.2 機器人一環境交互的量化描述
7.3 機器人一環境交互理論
7.4 前景：走向分析機器入學
參考文獻
原書序
譯者序
前言
致謝
第1章 移動機器人學簡介
1.1 本書不是關於移動機器人學的
1.2 什麼是移動機器入學
1.3 行為的產生
1.4 自主移動機器人學研究問題舉例
1.5 小結
第2章 移動機器人學科學方法介紹
2.1 引言
2.2 動機：分析機器人學
2.3 看作執行計算的機器人——環境交互
2.4 機器人一環境交互理論
2.5 機器人工程與機器人科學
2.6 科學方法與自主移動機器人
2.7 本書所用的工具
2.8 小結：實驗的移動機器人學和科學的移動機器人學的對比
第3章 描述實驗數據的統計工具
3.1 引言
3.2 正態分布
3.3 樣本比較的參數方法
3.4 樣本比較的非參數方法
3.5 序列的隨機性檢驗
3.6 趨勢的參數檢驗(相關分析)
3.7 趨勢的非參數檢驗
3.8 分類數據分析
3.9 主成分分析法
第4章 動力系統理論和智能體行為
4.1 引言
4.2 動力系統理論
4.3 通過相空間分析量化描述(機器人)行為
4.4 初始條件敏感性：李雅普諾夫指數
4.5 非周期性：吸引子的維數
4.6 小結
第5章 智能體行為的分析——案例研究
5.1 隨機移動機器人的運動分析
5.2 混沌步行者(Chaos Walker)
5.3 信鴿飛行路徑的分析
第6章 機器人一環境交互的計算機建模
6.1 引言
6.2 關於機器人建模的一些實際考慮
6.3 案例研究：人工神經網絡模型獲取
6.4 線性多項式模型和線性遞推關係
6.5 NARMAX建模方法
6.6 精確仿真：環境辨識
6.7 任務辨識
6.8 傳感器辨識
6.9 兩種行為何時會相同
6.10 結論
第7章 結論
7.1 動機
7.2 機器人一環境交互的量化描述
7.3 機器人一環境交互理論
7.4 前景：走向分析機器入學
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