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自適應和反應式機器人控制:動態系統法
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自適應和反應式機器人控制:動態系統法 版權信息
- ISBN：9787111760955
- 條形碼：9787111760955 ; 978-7-111-76095-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
自適應和反應式機器人控制:動態系統法 本書特色
·數據收集：利用不同的機器學習技術，機器人可以從小型數據集中學習，并能夠將獲得的知識泛化到其他示例。 ·控制方法：在運動時進行重新規劃以適應新的環境約束，通過冗余處理路徑規劃中的不確定性，可行性優于*優性。 ·從規劃到行動：提出一套新的控制律，利用時不變動態系統，使機器人能夠執行無縫控制和高速復雜的行動。 ·柔性控制和力控制：通過柔性處理力控制中的不確定性，并通過將這些方法嵌入動態系統的基礎控制來提高重新規劃軌跡的能力。 ·本書網站提供視頻、PPT等教學資源。
自適應和反應式機器人控制:動態系統法 內容簡介
本書主要介紹如何通過動態系統學習控制律，從而使機器人具備實時反應能力。本書首先介紹機器人學習數據的收集方法，然后重點講解使用動態系統學習控制律的核心技術，使用動態系統進行軌跡規劃的方法，以及使用動態系統進行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應用示例，包括機械臂、擬人手和仿人機器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關于機器人控制的基礎知識，并熟悉機器學習、統計、優化以及動態系統等相關內容，適合作為高等院校機器人控制方向的研究生課程教材，也適合相關領域的技術人員參考。
自適應和反應式機器人控制:動態系統法 目錄
目 錄Learning for Adaptive and Reactive Robot Control: A Dynamical Systems Approach譯者序前言符號表**部分 緒論第1章 機器人動態控制系統的利用和學習——概述 21.1 預備知識和附加材料 21.2 不確定條件下的軌跡規劃 21.2.1 規劃抓取物體的路徑 31.2.2 在線更新規劃 51.3 計算動態系統的路徑 71.3.1 穩定系統 81.4 學習用于自動規劃路徑的控制律 91.5 學習如何組合控制律 111.6 通過學習修改控制律 121.7 動態系統的耦合 131.8 動態系統的柔性控制的生成和學習 151.9 控制架構 17第2章 收集學習數據 202.1 生成數據的方法 202.1.1 應使用哪種方法，何時使用 212.2 示教機器人的接口 212.2.1 運動跟蹤系統 222.2.2 匹配問題 222.2.3 拖動示教 232.2.4 遙操作 242.2.5 傳力接口 242.2.6 組合接口 242.3 數據要求 252.4 教機器人打高爾夫球 272.4.1 通過
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自適應和反應式機器人控制:動態系統法 作者簡介
奧德·比拉德（Aude Billard） 瑞士物理學家，IEEE會士，AAIA會士。現為洛桑聯邦理工學院（EPFL）工程學院教授，學習算法與系統實驗室（LASA）主管。曾任教于南加州大學。目前專注于機器學習和人機交互領域，包括機器人技術、機電一體化、動態系統、計算神經科學等方向，致力于應用機器學習來支持機器人通過人類指導進行學習。 辛納·米拉扎維（Sina Mirrazavi） 索尼 AI 高級機器人工程師，團隊負責人。曾在 Nnaisense 公司擔任研究科學家。目前的研究興趣是如何賦予機器人系統高速移動能力，同時保證人機交互的安全性。擁有EPFL機器人學博士學位，師從Aude Billard教授。 納迪亞·菲格羅亞（Nadia Figueroa） 賓夕法尼亞大學機械工程和應用力學系助理教授，同時任職于計算機和信息科學系，并擔任通用機器人技術、自動化、傳感和感知（GRASP）實驗室教師顧問。曾在麻省理工學院（MIT）計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）交互式機器人小組擔任博士后助理研究員。目前致力于為協作式人類感知機器人系統開發安全、控制、評估和學習算法。擁有EPFL機器人學博士學位，師從Aude Billard教授。
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