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AI for Robotics: Toward Embodied and General Intelligence in the Physical World
《面向机器人领域的AI：迈向物理世界中的具身化和通用智能》
作者： Alishba Imran (Author), Keerthana Gopalakrishnan (Author)
出版社：Apress
出版时间：2025年5月3日

本书从深度学习的角度探讨机器人学。人工智能（AI）已经彻底改变了包括机器人学在内的诸多领域。本书将指导读者如何把几十年来一直存在的机器人学问题重新定义为人工智能问题，并成为一本在大型基础模型时代运用现代技术解决问题的实用手册。

本书首先介绍通用机器人学，阐述机器人建模方法，以及物理智能与构建通用人工智能运动之间的联系，同时概述该领域的现状、挑战和发展方向。本书前半部分深入探讨了机器人学中存在的问题，如何将其转化为人工智能问题，以及如何运用现代人工智能技术解决这些问题。首先，我们将研究机器人的感知和传感，以了解机器人如何感知其环境，并讨论如何利用卷积神经网络和视觉变换器来解决二维和三维空间中的分割、分类和检测等机器人学问题。接下来，本书将详细介绍如何将大型语言模型和多模态模型应用于机器人学，以及如何调整这些模型以解决推理和机器人控制问题。本书将仿真、定位、建图和导航视为深度学习问题，并结合最新研究成果进行探讨。此外，本书第一部分还讨论了强化学习和控制，以及机器人如何通过试错和自我博弈进行学习。

本书第二部分着重介绍机器人技术在特定领域的应用。读者将通过将第一部分讨论的技术应用于实际案例，掌握全栈知识。各章节分别详细阐述了自动驾驶机器人、工业操作机器人和人形机器人的构建方法。针对每种应用，读者将学习如何设计这些系统、研究和工业界常用的算法，以及如何权衡性能和可靠性。本书最后探讨了数据驱动型机器人的运行、基础设施和安全问题，并展望了机器人和机器学习的未来发展。

总而言之，本书深入剖析了应用于机器人领域的前沿机器学习技术，以及在实施过程中遇到的挑战和克服这些挑战的实用策略。

您将学到什么

探索机器学习在机器人领域的应用，涵盖感知、控制、定位、规划和端到端学习

深入了解系统设计，以及构建高效机器学习集成机器人系统的算法和硬件考量

探索机器人技术在自动驾驶、制造和人形机器人领域的应用及其实际应用

了解机器学习和机器人技术如何使当前的研究和组织受益

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