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| 編輯推薦： |
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本书由机器人学专家Maja J. Mataric教授倾力编写，内容轻松易懂，介绍全面细致，非常适合对机器人感兴趣的读者阅读。通过阅读本书，读者既能够广泛地了解机器人相关的技术和话题，更能够拓展视野，为深入机器人行业做足准备。
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| 內容簡介： |
随着科技事业的不断发展，软硬件之间的整合越来越密切，未来社会是属于智能化的社会，而机器人也在这样的大环境下获得了前所未有的发展。本书就是一本非常通俗的机器人学入门级指南，能够帮助更多的人了解机器人学。
本书通过 22 章的内容，全面细致地向读者介绍了有关机器人学的相关知识。本书从机器人学的定义讲起，陆续介绍了机器人简史、机器人的组成部分、效应器和执行器、运动、操作、传感器、简单的传感器、复杂的传感器、反馈控制、控制架构、表示、审慎控制、反应控制、混合控制、基于行为的控制、行为协调、突现行为导航、群机器人、优化机器人以及机器人的未来。
本书内容全面、讲解细致，非常适合机器人爱好者以及参加机器人比赛的老师和学生阅读，也适合智能新技术领域的从业人员参考学习。
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| 關於作者： |
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Maja J. Mataric是一位伟大的机器人科学家，目前正担任南加州大学计算机科学与神经科学的教授，同时也是该校机器人与嵌入式系统中心的负责人。她还是维特比工程学院的高级副院长和机器人研究实验室的负责人。曾在2009年获得美国青年科学家与工程师总统奖，并被评为机器人领域有影响力的25位女性之一。
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| 目錄：
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目录
第1章 机器人学的定义 1
第2章 机器人简史 5
2.1 控制理论 5
2.2 控制论 5
2.2.1 机械龟 6
2.2.2 Braitenberg的车型机器人 8
2.3 人工智能 9
第3章 机器人的组成部分 15
3.1 具身化 16
3.2 感知 16
3.3 行动 18
3.4 脑力和体力 19
3.5 自主 20
第4章 效应器和执行器 23
4.1 主动驱动与被动驱动 23
4.2 执行器的类型 24
4.3 电机 25
4.3.1 直流电机 25
4.3.2 齿轮装置 26
4.3.3 伺服电机 28
4.4 自由度 29
第5章 运动 35
5.1 稳定性 35
5.1.1 静态稳定性 37
5.1.2 动态稳定性 37
5.2 运动步态 38
5.2.1 步态 38
5.2.2 三角步态和交替三角步态 39
5.2.2 叠波步态 39
5.3 轮子和转向装置 40
5.3.1 完整性 41
5.3.2 差动驱动 41
5.4 停留在途中vs到达目的地 41
第6章 操作 45
6.1 末端效应器 45
6.2 遥操作 46
6.3 为什么操作是很困难的 47
第7章 传感器 53
7.1 处理层次 56
第8章 简单的传感器 63
8.1 主动型传感器与被动型传感器 63
8.2 开关 63
8.3 光学传感器 65
8.3.1 偏振光 66
8.3.2 反射式光传感器 67
8.3.3 反射光传感器 68
8.3.4 红外线 69
8.3.5 光的调制解调技术 70
8.3.6 光束中断传感器 70
8.3.7 转轴编码器 70
8.4 电阻位置传感器 73
第9章 复杂的传感器 75
9.1 超声波或声纳探测 75
9.1.1 声纳以前都做了什么？声纳还能用在什么地方 77
9.1.2 镜面反射 78
9.2 激光传感 80
9.3 视觉感知 82
9.3.1 摄像机 83
9.3.2 边缘检测 84
9.3.3 基于模型的视觉 86
9.3.4 运动视觉 87
9.3.5 立体视觉 87
9.3.6 纹理、阴影、轮廓 88
9.3.7 生物视觉 89
9.3.8 机器人视觉 89
第10章 反馈控制 93
10.1 反馈控制或闭环控制 93
10.2 误差的诸多层面 94
10.3 一个反馈控制机器人的例子 95
10.4 反馈控制的类型 97
10.4.1 比例控制 97
10.4.2 微分控制 98
10.4.3 积分控制 98
10.4.4 PD和PID控制 99
10.5 前馈或开环控制 100
第11章 控制架构 103
11.1 谁需要控制架构 103
11.2 机器人的编程语言 105
11.3 架构是什么 106
11.3.1 时间 107
11.3.2 模块化 107
11.3.3 表示 108
第12章 表示 109
12.1 制作地图的多种方法 109
12.2 机器人能表示什么 111
12.3 表示的开销 111
第13章 审慎控制 113
13.1 规划的概念 113
13.2 规划成本 115
第14章 反应控制 119
14.1 行动选择 123
14.2 包容式体系结构 124
14.3 如何确定行为的顺序 126
第15章 混合控制 131
15.1 处理世界 地图 任务的变化 133
15.2 计划以及重新计划 133
15.3 避免重新计划 133
15.4 在线以及离线规划 134
第16章 基于行为的控制 137
16.1 分布式表征 140
16.2 一个例子：分布式地图构建 141
16.2.1 机器人托托（Toto） 141
16.2.2 托托的导航 141
16.2.3 托托的地标检测 142
16.2.4 托托的地图构建行为 143
16.2.5 托托行为地图中的路径规划 145
16.2.6 托托地图的后续工作 146
第17章 行为协调 151
17.1 行为仲裁：做出选择 151
17.2 行为融合：概括 152
第18章 突现行为 157
18.1 一个例子：突现的沿墙移动 157
18.2 整体大于各部分的总和 158
18.3 突现的组件 158
18.4 期待意想不到的事情 159
18.5 对惊喜的预测 159
18.6 好的与坏的突现行为 160
18.7 体系结构以及突现 161
第19章 导航 163
19.1 定位 164
19.2 搜索以及路径规划 166
19.3 定位与地图构建 167
19.4 覆盖 168
第20章 群机器人 171
20.1 团队合作的益处 172
20.2 团队合作的挑战 173
20.3 群体与团队类型 174
20.4 通信 176
20.5 让一个团队同场竞技 180
20.5.1 我是领导：集中控制 181
20.5.2 团队一起完成任务：分布控制 181
20.6 多机器人控制的架构 182
第21章 更上一层楼：学习 185
21.1 强化学习 186
21.1.1 探索 186
21.1.2 探索vs利用 186
21.1.3 控制策略 187
21.2 监督式学习 189
21.3 模仿学习 示范学习 190
21.3.1 人机交互 190
21.3.2 感受任务 192
21.4 学会与遗忘 193
21.4.1 遗忘 193
21.4.2 终身学习 194
第22章 机器人的未来 195
22.1 空间机器人 197
22.2 外科手术机器人 198
22.2.1 触觉学 198
22.2.2 纳米机器人 199
22.3 自重构机器人 199
22.4 人形机器人 200
22.5 社交机器人以及人机交互 200
22.6 服务机器人、行为辅助机器人以及康复训练机器人 201
22.6.1 服务机器人 201
22.6.2 行为辅助机器人 201
22.6.3 康复训练机器人 202
22.6.4 社会辅助机器人 202
22.7 教育机器人 203
22.7.1 STEM课题 204
22.7.2 教育机器人 205
22.8 伦理意蕴 205
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