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| 編輯推薦： |
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本书分为运动单元，动力学系统中的结构，感知、触觉传感器与信号处理，感知运动发育四部分，全面涵盖了从底层运动、传感到上层移动技能发育的相关技术，并对该领域涉及的数学工具和基础计算方法进行了系统性归纳。本书涉及的主要内容和算法均可通过机器人模拟器实现，理论与实践有机结合。本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架，揭示了机器人开发所需的最根本的系统构成，强调了与生物系统具有相似性的机器人系统，提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野。
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| 內容簡介： |
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架，揭示了机器人开发所需的最根本的系统构成，强调了与生物系统具有相似性的机器人系统，提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野，这不仅有望启发学术界开辟新的机器人研究热点，也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读，也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学，以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
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| 關於作者： |
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罗德里克·A. 格鲁彭（Roderic A. Grupen）， 现任美国马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学系教授、感知机器人实验室主管，专注于机器人和自主方法的研究，研究兴趣包括长期环境互动过程中的累积学习、自主感知运动系统、发育机器人学、灵巧移动和操作、认知机器人学以及嵌入式控制信号解释等。
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| 目錄：
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译者序
前言
致谢
绪论1
第一部分运动单元
第1章驱动10
1.1肌肉10
1.1.1收缩蛋白10
1.1.2肌丝滑动模型11
1.1.3主动和被动肌肉动力学12
1.2机器人执行器14
1.2.1永磁直流电动机14
1.2.2液压执行器20
1.2.3气动执行器21
1.2.4新型执行器22
习题24
第2章闭环控制27
2.1闭环式脊髓牵张反射27
2.1.1脊髓处理27
2.1.2运动核28
2.2典型弹簧-质量-阻尼器29
2.2.1谐振子的运动方程30
2.2.2稳定性和李雅普诺夫直接方法31
2.3比例微分反馈控制33
2.3.1拉普拉斯变换入门34
2.3.2时域稳定性35
2.3.3传递函数、SISO滤波器和时域响应35
2.3.4比例微分控制器的性能37
习题40
第二部分动力学系统中的结构
第3章运动系统46
3.1术语46
3.2空间任务46
3.3齐次变换49
3.3.1平移部分49
3.3.2旋转部分50
3.3.3齐次变换的逆51
3.4操作端运动学52
3.4.1正向运动学52
3.4.2逆向运动学54
3.5立体视觉重建的运动学56
3.5.1针孔照相机：射影几何56
3.5.2双目定位：正向运动学56
3.6手-眼运动学变换58
3.7运动学条件59
3.7.1雅可比矩阵59
3.7.2操作端的雅可比矩阵60
3.7.3立体定位能力63
3.8运动冗余64
习题65
第4章手和运动抓握分析70
4.1人类的手70
4.2机械手的运动学创新71
4.3多接触系统的数学描述75
4.3.1旋量系统76
4.3.2抓握雅可比77
4.3.3接触类型79
4.3.4广义抓握雅可比79
4.3.5抓握性能：形封闭和力封闭83
习题84
第5章铰接系统动力学87
5.1牛顿定律87
5.2惯性张量87
5.2.1平行轴定理89
5.2.2旋转惯性张量90
5.3计算转矩方程90
5.3.1仿真92
5.3.2前馈控制93
5.3.3动态可操作性椭球93
习题95
第三部分感知、触觉传感器与信号处理
第6章刺激和感觉：视觉和触觉的感知100
6.1光100
6.1.1图像形成101
6.1.2人眼的进化102
6.1.3光敏图像平面105
6.2触摸105
6.2.1皮肤的机械感受器105
6.2.2机器人的触觉传感器107
习题110
第7章信号、信号处理与信息112
7.1连续信号采样112
7.2离散卷积算子116
7.2.1谱滤波117
7.2.2弗雷和陈的信号分解算子119
7.2.3噪声、微分和微分几何120
7.3信号中的结构与因果关系121
7.3.1高斯算子122
7.3.2高斯金字塔：斑块122
7.3.3多尺度边缘、脊线和角点124
习题126
第四部分感觉运动发育
第8章婴儿神经发育组织130
8.1人类大脑的进化130
8.2新皮层的层次结构131
8.3神经发育组织134
8.3.1肢体反射135
8.3.2脊髓和脑干介导的反射135
8.3.3桥反射138
8.3.4姿势反射139
8.3.5成熟过程141
8.4婴儿第一年的发育和功能年表142
8.5感官和认知里程碑144
8.5.1感官表现144
8.5.2感觉运动阶段的认知发育145
习题146
第9章发育学习中的实验计算框架148
9.1参数闭环反射148
9.1.1势函数148
9.1.2闭环动作151
9.1.3参数化动作的分类151
9.1.4协同表达：多目标控制153
9.1.5状态156
9.2多模态吸引子景观158
9.2.1吸引子景观中的强化学习162
9.2.2技能163
习题164
第10章案例研究：学习走路166
10.1四足机器人166
10.2控制器和控制组合167
10.3运动控制器169
10.4转向技能170
10.5步进技能172
10.6层次化行走和导航技能173
10.7发育性能：层次化大运动技能175
附录177
附录A线性分析工具177
附录B运动链动力学198
附录C求解拉普拉斯方程的数值方法211
参考文献215
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| 內容試閱：
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技术人员按照《机器人手册》中的测试指南问道：“你好吗？”LNE原型机器人的回答是：“我很好，已经准备好开始行动了。我相信你也很好。”技术人员立刻被这个回答所震撼。这是他从未听过的机器人的声音。
——艾萨克·阿西莫夫
机器人已应用于娱乐、教育和商品制造等领域。与机器人类似的运动发育在早期就引起了关于自主、自由意志以及思想与行动间区别的讨论。当前，大多数机器人在设计时就基于预编程的指令和固定的操作模式在特定操作环境中执行任务。例如，许多工业机器人在高度结构化的环境中工作，执行重复性的任务，这些任务可以通过精确的机械控制和有限的传感器输入来完成，这仍然依赖于基础的感知技术。
一般机器人在与世界互动时，随时间积累的经验知识并没有越来越多，仍然是很有限的，它们很少或根本不会思考。例如，当制造机器人接收到一个托盘零件已到达的信号时，就会触发预编程指令，拾取每个零件并将其放置到指定位置。因此，制造机器人在重复性和高度结构化的环境中表现出色，这些环境能最大限度地减少不确定性。
然而，随着人工智能技术的飞速发展，机器人的应用场景有了新的需求和发展方向，其中更多的自主机器人需要与结构化程度较低的环境互动，机器人必须拥有其行为背后的知识。在这种情况下，机器人必须参与控制知识的发现、组织和重用，通过与外界的不断互动而获得这些知识。
这种新型机器人面临的主要挑战之一是计算复杂性——机器人自身的复杂性和非结构化环境的复杂性。面对新任务时，可供选择的感觉和运动方案众多，它们有不同的输出和对奖励的期望。此外，期望奖励所依赖的一些事件可能没有证据，甚至无法直接观察到，这具有高度的复杂性。
动物是如何成功地应对这种复杂性的？发育背后的过程显然是答案的一部分（或大部分）。我们特别关注感觉运动发育阶段的三个主要观察结果：发育机制如何利用婴儿的形态学特征来支持基本的低维度动作技能，这些技能如何随着额外资源的投入而得到改善，以及发育如何将基因组中编码的大量默会信息转化为隐式的、可操作的形式。
具身性展现出对重要先天结构进行编码的运动动力学设定和感知设定。如果身体中建立有效行为的组合被环境中的刺激适当激活，它们就可以整合起来，创建层次化的后天行为（或技能），利用这些能力可以避免运动动力学的限制，并可作为路线图来穿越原本难以控制的状态空间。在这个过程中，可以发现激活路线图的刺激模式，它们用于将复杂的世界划分为可识别的行为启示。这个过程在多个物种处于感觉运动发育阶段时可以被清楚地观察到，此时幼小的动物会本能地探索和拓展自己的能力，适应环境并生存下来。
我们可以通过在机器人上创建和运行假设来测试发展心理学和神经学的这些见解。在本书中，我们关注的是人类出生后发育的第一阶段，即感觉运动阶段，在这个阶段，开始形成有关姿势稳定性、运动和物体操纵的策略。本书探讨了机器人学对具身能力的看法，以及心理学和神经学关于感觉运动阶段的看法，以创建一个可应用于所有具身系统的原则性发育计算方式。这样的框架为评估发展心理学的理论提供了一个综合、可控的实验基础，同时也将带来更好、更智能的机器人。
罗杰简介
本书中，我们使用一个名为“罗杰”的机器人来深入讨论相关概念。罗杰基于一个更简单的视觉和运动系统——“螃蟹罗杰”（由保罗·丘奇兰德提出），旨在研究手眼协调的运动学。丘奇兰德的罗杰配备了一个立体视觉系统和一个有两个关节的简单平面操作端，展示了如何通过简单的神经映射将独立的空间观察联系起来，进而实现手眼协调。
为深入掌握书中讨论的概念，我们采用更精细的机器人罗杰作为教学工具。罗杰依靠差速转向装置中的两个驱动轮在平面上移动，并配备有两个平面手臂，每个手臂具有两个旋转自由度，位于肩部和肘部。控制程序能对它的每个关节施加扭矩，而触觉传感器分布在它的手臂末端和身体上，用以测量作用力的大小和方向。罗杰还装有两只能够独立转动的眼睛（针孔相机），可生成立体RGB图像。
罗杰共有八个自由度，位于两个轮子、两只眼睛和两个手臂，每个自由度都配备传感器，以显示关节的实时位置和速度。关节中扭矩和加速度的关系取决于身体姿势、运动状态以及机器人动力学方程——罗杰在控制运动中必须克服巨大的惯性力。
本书内容
机器人学是一门独特的学科，我们能够在一个平台上同时研究机器人的复杂的机械系统和计算系统。本书的讨论从研究依赖机器人具身系统的发育开始，特别是在开放环境中如何利用具身结构来弥补结构上的不足，尽可能地将人体与其对应的机器人部分进行比较和对比。本书探讨了感觉和运动系统的数学基础，如运动学、动力学、执行器、传感器、控制和信号处理。为避免干扰主线，相关的数学工具被放在附录中。书中还提供了更先进和专业的素材，如知识表示、生物传感器、肌肉机制、发展神经学、势场、学习和冗余系统，这些对理解本书的核心论点至关重要，为对机器人系统中的发育过程进行建模提供了多种框架。
本书分为四部分，第一部分是运动单元，包含第1章和第2章；第二部分是动力学系统中的结构，包含第3~5章；第三部分是感知、触觉传感器与信号处理，包含第6章和第7章；第四部分是感觉运动发育，包含第8~10章。本书还包括三个附录，以更完整地介绍正文中使用的数学概念。附录A提供了线性代数和积分变换的精选入门材料。附录B介绍了推导铰接系统动态运动方程的常用方法。附录C回顾了数值松弛的基本原理。
人类行为发育的全面描述需要考虑发育与语言、情感、社会方面的发展（如模仿和成人支持）之间的关系，这超出了本书的讨论范围。本书旨在强调机器人行为发育与生物系统的相似之处。尽管计算学习方法与神经科学紧密相关，本书将不涉及对神经层面建模的讨论。然而，随着研究的深入，本书将聚焦掌握机器人行为运动和操作物理学的发展过程，其他（如合作、沟通和社会行为）拥有相同的发展机制。
目标读者
本书适合以下专业人士：
寻求理解机器人运动学、动力学、控制和稳定性（人类婴儿发育的关键特征）的心理学专业人士和神经学专业人士。
拥有运动学和动力学背景，能从传感器、控制、神经学、冗余性和学习讨论中获益的生物机械学专业人士和运动机能学专业人士。
希望了解机器人发育行为计算模型的行为神经学专业人士。
从事知识表示和学习的计算机专业人士。
探索具身认知的专业人士。
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