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大模型驅(qū)動的具身智能 架構(gòu)、設(shè)計與實現(xiàn) 版權(quán)信息
- ISBN:9787111778813
- 條形碼:9787111778813 ; 978-7-111-77881-3
- 裝幀:暫無
- 冊數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:
大模型驅(qū)動的具身智能 架構(gòu)、設(shè)計與實現(xiàn) 內(nèi)容簡介
大模型賦能,重新定義智能機器人的未來。 本書是一部講解如何用大模型驅(qū)動具身智能的權(quán)威指南,系統(tǒng)揭示了從底層架構(gòu)到實戰(zhàn)部署的完整技術(shù)路徑。作者團隊融合多年一線研發(fā)經(jīng)驗,深入講解如何在多模態(tài)環(huán)境中,實現(xiàn)智能機器人的任務(wù)理解、動作控制、記憶建構(gòu)與仿真協(xié)同。本書不僅提供扎實的理論基礎(chǔ),更通過豐富的行業(yè)案例與系統(tǒng)性的方法論,幫助讀者構(gòu)建面向未來的具身智能系統(tǒng)。 通過閱讀本書,你將獲得: (1)全面理解大模型如何賦能具身智能。揭示大型語言模型在感知-決策-執(zhí)行鏈條中的核心作用,理清從感知到行為的智能演化路徑。 (2)掌握任務(wù)規(guī)劃與動作控制核心技術(shù)。深度解析任務(wù)分解、動作生成、空間約束與控制策略,覆蓋從高層意圖到低層執(zhí)行的全鏈路建模方法。 (3)構(gòu)建具身智能的記憶與反思機制。學習如何實現(xiàn)任務(wù)記憶、動態(tài)規(guī)劃與自我優(yōu)化機制,提升機器人在復(fù)雜環(huán)境中的自適應(yīng)能力。 (4)搭建可復(fù)用的開發(fā)與仿真框架。熟練運用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中間件與仿真平臺,助力系統(tǒng)開發(fā)與快速迭代。 無論你是正在開發(fā)具身智能系統(tǒng)的工程師;投身人工智能前沿的科研人員;關(guān)注智能機器人產(chǎn)業(yè)落地的技術(shù)管理者或產(chǎn)品決策者;本書都將成為你不可或缺的參考讀物,引領(lǐng)你從理念到落地,真正掌握大模型時代的具身智能開發(fā)的核心技術(shù),讓你在這場技術(shù)革新中把握先機。
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