【正版新书】网 机器人人工智能 时永安；（美）Fracis X. Govers（弗朗西斯·戈弗） 电子工业 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

本书是一本介绍将人工智能技术应用于机器人的书。它以人工智能为核心，介绍了神经网络、机器学习、自然语言处理、路径规划、决策树等技术。作者使用一个贯穿全书的实例，从机器人硬件组装开始，一步步深入，详细介绍了如何分析及解决各种实际问题。跟着作者一起操作，你也可以开发出一个功能强大、技术先进的实用机器人。

1 高级机器人技术和人工智能的基础 ............................................................................... 1

技术要求 .............................................................................2

机器人技术和AI的基本原则 ...........................................2

AI是什么（以及AI不是什么） ..................................................................................3

阳光之下无新事 .........................................................4

作为例子的问题：整理房间 .........................................................................................5

你将学到的 .................................................................7

人工智能和先进的机器人科技 .....................................................................................8

机器人和我们的开发环境介绍 .....................................................................................9

软件模块（ROS、Python和Linux） .........................................................................12

机器人控制系统和决策框架 .......................................................................................13

机器人控制系统—带有软实时控制的控制循环 ....................................................24

小结 ...................................................................................32

问题 ...................................................................................32

扩展阅读 ...........................................................................33

2 创建你的机器人 ....................................................... 34

技术要求 ...........................................................................34

什么是机器人 ...................................................................35

机器人剖析—机器人是由什么组成的....................................................................35

包容架构 ...........................................................................39

软件设置 ...........................................................................41

准备笔记本电脑 .......................................................42

安装Python ...............................................................42

在笔记本电脑上安装ROS ...........................................................................................44

设置树莓派3 ............................................................46

硬件 ...................................................................................48

最开始—码放配件 ...............................................49

装配履带 ...................................................................50

安装履带 ...................................................................51

装配机械臂基座（转盘） ...........................................................................................53

装配手臂 ...................................................................55

接线 ...........................................................................58

小结 ...................................................................................59

问题 ...................................................................................60

扩展阅读 ...........................................................................60

3 实用机器人设计过程的基本概念 ................................................................................. 61

一个以系统工程为基础的机器人的开发路径....................................................................61

我们的任务—清理游戏室 .......................................................................................62

用例 ...................................................................................63

问题—第1部分 ...................................................63

问题—第2部分 ...................................................67

我们的机器人要做什么 ...........................................69

故事板 ...............................................................................72

故事板—把玩具放好 ...........................................72

分解硬件需求 ...........................................................80

分解软件需求 ...........................................................81

小结 ...................................................................................86

问题 ...................................................................................86

扩展阅读 ...........................................................................87

4 使用神经网络和有监督学习完成物体识别 ................................................................... 88

技术要求 ...........................................................................89

图像识别过程 ...................................................................89

图像识别训练和部署过程—分步详解....................................................................90

图像处理 ...................................................................91

卷积 ...........................................................................92

人工神经元 ...............................................................94

卷积神经网络流程 ...................................................96

构建玩具/非玩具探测器 ............................................................................................ 104

使用神经网络 ......................................................... 113

小结 ................................................................................. 116

问题 ................................................................................. 117

扩展阅读 ......................................................................... 117

5 捡起玩具 ................................................................ 118

技术要求 ......................................................................... 119

任务分析 ......................................................................... 119

设定解决方案 ......................................................... 120

机械臂学习过程概述 ............................................. 123

教机械臂学习 ................................................................. 124

版本1—动作状态强化学习 .................................................................................. 125

Q学习的实现 ......................................................... 130

版本2—对状态和动作做索引 .............................................................................. 135

遗传算法 ................................................................. 140

其他机械臂机器学习方法 ............................................. 148

Google的SAC-X .................................................... 148

亚马逊机器人挑战赛 ............................................. 148

小结 ................................................................................. 149

问题 ................................................................................. 149

扩展阅读 ......................................................................... 150

6 教机器人听 ............................................................ 151

技术要求 ......................................................................... 152

机器人语音识别 ............................................................. 152

我们在做什么 ......................................................... 152

语音转为文本 ......................................................... 153

意图 ......................................................................... 156

Mycroft .................................................................... 157

讲笑话—敲门游戏 ............................................. 167

接收笑话—Who’s there? ........................................................................................ 171

小结 ................................................................................. 175

问题 ................................................................................. 175

扩展阅读 ......................................................................... 176

7 躲开楼梯 ................................................................ 177

技术要求 ......................................................................... 178

任务分析 ......................................................................... 178

什么是SLAM ......................................................... 180

导航的替代方案 ..................................................... 182

神经网络 ................................................................. 187

处理图像 ................................................................. 189

训练神经网络进行导航 ............................................................................................. 191

卷积神经网络机器人控制的实现 ............................................................................. 197

小结 ................................................................................. 201

问题 ................................................................................. 202

扩展阅读 ......................................................................... 202

8 把东西放好 ............................................................ 204

技术要求 ......................................................................... 205

任务分析 ......................................................................... 205

决策树 ..................................................................... 206

熵 ............................................................................. 216

独热编码 ................................................................. 218

网格搜索和A*（A星）算法 .................................................................................... 222

A*算法 .................................................................... 228

D*（D星或动态A*） ........................................... 231

GPS路径查找不使用地图 ......................................................................................... 231

小结 ................................................................................. 233

问题 ................................................................................. 234

扩展阅读 ......................................................................... 234

9 给机器人一个人工人格 .......................................... 235

技术要求 ......................................................................... 235

什么是人工人格 ............................................................. 236

图灵测试 ................................................................. 237

模拟的艺术和科学 ................................................. 239

情绪状态机 ............................................................. 242

玩情感游戏 ............................................................. 244

创建人类行为模型 ................................................. 246

将人工人格融入机器人 ............................................................................................. 247

人格构建—积木 ................................................. 248

开始构建 ................................................................. 253

机器人情感引擎 ..................................................... 257

人类情感模型 ......................................................... 259

问题 ................................................................................. 263

扩展阅读 ......................................................................... 264

10 结论和思考 .......................................................... 265

关于我们旅程的总结 ..................................................... 268

机器人技术职业 ..................................................... 268

AI中的问题：真和假 .................................................... 269

关于机器人和AI恐惧症的一些简短的看法 ........................................................... 270

了解AI中的风险 ........................................................... 273

结束语 ..................................................................... 275

小结 ................................................................................. 275

问题 ................................................................................. 275

扩展阅读 ......................................................................... 276

参考答案 ..................................................................... 277

弗朗西斯·戈弗是贝尔直升机德事隆公司的一位自动车辆设计人员。他设计了包括自动保安机器人 RAMSEE 在内的自动车辆、陆地/海洋/航天/航空机器人总共 28 种。Francis帮助设计了国际空间站、F-35 战斗机、美国军队未来战斗系统以及 NASCAR 和 IndyCar 的系统。他是一位工程师、飞行员、作家、音乐家、艺术家和创客。他获得过 5 次美国航空航天局颁发的杰出成就奖，还获得过《科学美国人》杂志评选的“改变世界的创意”荣誉。

时永安，IT老兵。做过嵌入式，干过互联网，开发过APP；曾经混迹于京城和深圳多家IT企业。现在作为一个独立开发者，依旧在追寻着自己的技术梦想，主要关注方向是移动开发、电商和人工智能。

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书籍介绍

本书是一本介绍将人工智能技术应用于机器人的书。它以人工智能为核心，介绍了神经网络、机器学习、自然语言处理、路径规划、决策树等技术。作者使用一个贯穿全书的实例，从机器人硬件组装开始，一步步深入，详细介绍了如何分析及解决各种实际问题。跟着作者一起操作，你也可以开发出一个功能强大、技术先进的实用机器人。