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無人系統深度學習(精)/航空人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:(沙烏地阿拉伯)阿尼斯·庫巴//艾哈邁德·塔希爾·阿扎爾|責編:陳東曉|譯者:孫紹山
  • 出版社：航空工業
  • ISBN：9787516535103
  • 出版日期：2023/11/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：670
人民幣：RMB 288 元      售價：元
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內容大鋼
    本書收錄了20篇有關深度學習的技術文章，文章針對無人系統，尤其是與無人機控制和航空領域相關的各種深度學習技術進行了介紹，並利用深度學習對大規模數據集動態特性的理解方面的優勢，在參考大量相關文獻的基礎上，提出了基於強化學習和深度學習的態勢感知及決策方案，為深度學習在無人系統方面的技術研究提供了有益的參考。
作者介紹
編者:(沙烏地阿拉伯)阿尼斯·庫巴//艾哈邁德·塔希爾·阿扎爾|責編:陳東曉|譯者:孫紹山
目錄
面向無人自主系統的深度學習：全面回顧
  1  引言
  2  人工智慧與機器學習：前景和局限
    2.1  人工智慧
    2.2  機器學習
    2.3  深度學習
  3  無人自主系統的認知循環
  4  面向情境意識的深度學習
    4.1  定位
    4.2  特徵提取
    4.3  目標識別
  5  面向決策的深度學習
    5.1  路徑規劃
    5.2  避碰
  6  在研無人自主系統的深度學習
  7  自適應無人自主車輛的深度學習
  8  結論
  參考文獻
面向無人航空系統的深度學習與強化學習——從理論到部署的路線圖
  1  引言
    1.1  UAS的應用
    1.2  UAS的分類
    1.3  本文結構
    1.4  符號
  2  機器學習技術綜述
    2.1  前饋神經網路
    2.2  卷積神繹網路
    2.3  循環神經網路
    2.4  強化學習
  3  面向UAS自主性的深度學習
    3.1  由感測器數據提取特徵
    3.2  UAS路徑規劃和情境意識
    3.3  開放性問題和挑戰
  4  面向UAS自主性的強化學習
    4.1  UAs控制系統
    4.2  導航和高層級任務
    4.3  開放性問題和挑戰
  5  面向UAS的模擬平台
    5.1  模擬組件
    5.2  開放性問題和挑戰
  6  面向快速原型化的無人機硬體
    6.1  類型選擇
    6.2  飛行堆棧
    6.3  計算單元
    6.4  UAS的安全性和法規
  7  結論
  參考文獻
無人機反應式避障方法
  1  引言
  2  相關研究

    2.1  環境表示
    2.2  軌跡規劃
    2.3  基於學習的避障方法
  3  基於八叉樹地圖和均勻B樣條的四旋翼無人機實時軌跡重規劃
    3.1  基於八叉樹地圖和環形緩衝區的局部地圖構建
    3.2  實時局部軌跡重規劃
    3.3  試驗與分析
  4  無人機基於深度強化學習的反應式避障方法
    4.1  強化學習基本理論背景
應用魯棒控制理論為基於學習的控制系統提供性能保證
一種用於工業機器人位置估計的級聯深度神經網路
無人系統的深度學習不確定性管理
基於深度強化學習實現不確定性感知的自主移動機器人導航
微電網中自主移動網路的深度強化學習
無人機集群自主變形控制與協同作戰的強化學習
基於τ-Jerk理論和多層遞歸ANN的生物激勵機械臂軌跡規劃
基於深度學習的無人機編隊控制
基於深度學習的動物品種圖像識別
基於深度學習的移動機器人立體視覺控制的圖像配准演算法
自主系統和機器人基於搜索的規劃與強化學習
利用深度強化學習和ViZDoom遊戲-AI研究平台與基於Anticipator-A3C的智能體玩Doom遊戲
關於四旋翼無人機路徑跟隨和避障的深度強化學習
在先進的遊戲人工智慧研究平台上用深度強化學習技術玩第一人稱視角遊戲
基於混合循環神經網路的語言建模與文本生成
基於深度神經網路的車輛前照燈類型檢測與識別情況監督
生物學深度學習的最新進展

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