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具身智能機器人系統

作者：甘一鳴//俞波//萬梓燊//劉少山|責編:劉皎//鄭柳潔
出版社：電子工業
ISBN：9787121489761

出版日期：2024/11/01
裝幀：平裝
頁數：204

人民幣：RMB 109 元售價：元

內容大鋼

具身智能機器人這個概念，儘管已經存在超過30年，但是最近又重新引起學術界和工業界的關注。本書旨在幫助讀者理解具身智能機器人和傳統機器人計算之間的關係，判斷具身智能機器人未來的發展方向。本書內容既包括傳統的機器人計算棧，又涵蓋具身智能大模型給機器人計算帶來的變化和挑戰等內容。本書在寫作過程中注重內容的普適性，使具有一定工程數學、電腦科學基礎知識的讀者，均可以閱讀並理解本書的內容。

作者介紹

甘一鳴//俞波//萬梓燊//劉少山|責編:劉皎//鄭柳潔

第1部分  具身智能機器人背景知識
  第1章  自主經濟的崛起：具身智能機器人的影響與發展
    1.1  產業發展概況
      1.1.1  國際產業發展現狀
      1.1.2  國內產業發展現狀
    1.2  問題與挑戰
      1.2.1  應用場景的不確定性
      1.2.2  產業鏈成本高企
      1.2.3  系統集成難度較大
      1.2.4  數據瓶頸
      1.2.5  倫理規範
    1.3  小結
  第2章  具身智能機器人的歷史與未來
    2.1  何謂具身智能
    2.2  具身智能發展歷史
    2.3  具身智能的傳統技術方向
      2.3.1  基於行為的人工智慧
      2.3.2  受神經生物學啟發的人工智慧
      2.3.3  認知發展機器人學
      2.3.4  進化機器人學
      2.3.5  物理體現與互動
    2.4  基於大模型的具身智能技術
      2.4.1  賦能具身智能機器人的基礎大模型分類
      2.4.2  具身智能機器人設計自動化
    2.5  小結
第2部分  具身智能機器人基礎模塊
  第3章  機器人計算系統
    3.1  概述
    3.2  自主機器人計算系統
    3.3  自動駕駛
      3.3.1  自動駕駛簡史
      3.3.2  自動駕駛計算系統
    3.4  具身智能機器人
      3.4.1  從自動駕駛到具身智能
      3.4.2  具身智能計算系統
    3.5  小結
  第4章  自主機器人的感知系統
    4.1  概述
    4.2  物體檢測
    4.3  語義分割
    4.4  立體視覺與光流
      4.4.1  立體視覺與深度估計
      4.4.2  光流
    4.5  鳥瞰視角感知
      4.5.1  基於激光雷達的BEV感知
      4.5.2  基於相機的BEV感知
      4.5.3  基於融合的BEV感知
    4.6  小結
  第5章  自主機器人的定位系統
    5.1  概述

    5.2  自主機器人的定位任務
    5.3  自主機器人的定位原理
      5.3.1  自主機器人定位系統分類
      5.3.2  自主機器人定位演算法原理
    5.4  自主機器人定位的計算系統
      5.4.1  多感測器數據對齊
      5.4.2  自主機器人定位的計算平台
    5.5  小結
  第6章  自主機器人的規劃與控制系統
    6.1  概述
    6.2  路徑規劃和軌跡規劃
      6.2.1  路徑規劃
      6.2.2  軌跡規劃
      6.2.3  變分方法
      6.2.4  圖搜索方法
      6.2.5  增量搜索策略
    6.3  基於強化學習的規劃與控制
      6.3.1  強化學習基本原理
      6.3.2  基於強化學習的規劃與控制方法
    6.4  小結
第3部分  具身智能機器人大模型
  第7章  具身智能機器人大模型
    7.1  概述
    7.2  ChatGPT for Robotics：故事的開始
      7.2.1  背景與工作動機
      7.2.2  ChatGPT解決機器人控制問題的突出能力
      7.2.3  ChatGPT for Robotics的設計原則和工作流程
      7.2.4  貢獻與局限性
    7.3  Robotic Transformers：多模態大模型的應用
    7.4  未來工作發展方向
      7.4.1  小模型的成功
      7.4.2  更多的模態
    7.5  小結
  第8章  大模型用於機器人計算，顛覆還是進步
    8.1  概述
    8.2  從演算法開發者角度看具身智能大模型
      8.2.1  具身智能機器人在醫療領域的應用
      8.2.2  具身智能機器人在工業生產中的應用
      8.2.3  具身智能機器人在家庭環境中的應用
    8.3  給機器人接上大腦？從機器人系統開發看具身智能大模型
    8.4  具身智能大模型的現狀：成功率、實時性、安全性及其他
    8.5  小結
  第9章  構建具身智能基礎模型
    9.1  背景知識
      9.1.1  元學習
      9.1.2  上下文學習
      9.1.3  模型預訓練
      9.1.4  模型微調
    9.2  具身智能基礎模型
    9.3  關鍵選擇及利弊權衡

    9.4  克服計算和內存瓶頸
    9.5  小結
第4部分  具身智能機器人計算挑戰
  第10章  加速機器人計算
    10.1  概述
    10.2  機器人定位模塊加速
    10.3  機器人規劃模塊加速
    10.4  機器人控制模塊加速
    10.5  因子圖：機器人加速器的通用模板
    10.6  小結
  第11章  演算法安全性
    11.1  概述
    11.2  人工智慧安全：橫?在演算法與應用之間的絆腳石
    11.3  深度神經網路的攻擊與防禦
      11.3.1  逃逸攻擊
      11.3.2  投毒攻擊
      11.3.3  探索攻擊
      11.3.4  防禦方法
    11.4  大模型中的安全問題
    11.5  大模型安全隱患VS.具身智能機器人安全
    11.6  小結
  第12章  系統可靠性
    12.1  概述
    12.2  機器人系統的可靠性漏洞
      12.2.1  機器人本體的可靠性漏洞
      12.2.2  機器人計算系統的可靠性漏洞
    12.3  提升系統魯棒性的常見方法
    12.4  自適應冗余方法：提升魯棒性的同時降低系統負擔
    12.5  小結
  第13章  具身智能的數據挑戰
    13.1  具身智能的數據價值
    13.2  具身智能的數據瓶頸
    13.3  AIRSPEED系統設計
    13.4  具身智能數據採集端點
    13.5  模擬服務
    13.6  數據對齊服務
    13.7  小結
第5部分  具身智能機器人應用案例
  第14章  實例研究
    14.1  系統設計
    14.2  系統效果
    14.3  小結
後記：總結與展望
參考文獻

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