人工智能技术与机器人

内容实用

系统介绍人工智能在智能机器人上的应用方法及相关技术。

条理清晰

分为人工智能基础和智能机器人两部分，由浅入深，循序渐进。

形式活泼

纸质教材+ 视频讲解，有利于学生理解掌握。

毫无疑问，机器人已经成为当下科技发展的重要领域。从诞生之日起，机器人就对人类的生产生活产生了巨大影响。可以说，在未来世界，机器人将更深入地渗透到人们的日常当中。而随着人工智能应用的范围越来越广、程度越来越深，机器人也在迎来一个划时代的变革。与之前主要用于提高工业生产效率不同，如今的机器人变得更加智能，也更能理解和帮助实现人类的各种需求。本书在选材方面着重展现人工智能技术在机器人领域的研究和应用，首先介绍人工智能技术的基本原理和应用，接着对人工智能技术在机器人领域的研究和应用进行了讲解。

本书将基础理论与实际应用相结合，叙述简明清晰，强调内容的先进性、实用性和可读性，适用于高等院校人工智能、自动化、电气工程及其自动化、计算机、机器人工程等专业开设的相关课程。作者根据东北石油大学本科教材建设规划，充分借鉴国内外相关教材和资料文献，结合多年的教学和科研实践体会，精选内容，编写了本书。

本书共分为8章，第1章简述人工智能的历史、人工智能与机器人的融合、智能机器人的定义及分类、智能机器人的关键技术、智能机器人未来的发展；第2章系统介绍计算智能中较为典型的4类算法—人工神经网络算法、深度神经网络算法、模糊控制算法和进化计算算法；第3章介绍机器学习的基本理论，并对监督学习、非监督学习、强化学习和迁移学习进行讲解；第4章主要针对机器人感知方式进行介绍，包括机器人传感器、机器人视觉与图像处理、语音识别与机器人听觉、多源信息融合；第5章介绍实现机器人认知的基本方法，包括知识表示技术、逻辑推理、搜索技术、知识图谱；第6章在介绍传统机器人定位技术和机器人地图构建的基础上，重点介绍了机器人同时定位与建图，通过这些算法为智能机器人的路径规划提供基础；第7章介绍机器人路径规划中的全局路径规划算法和局部路径规划算法；第8章介绍智能机器人设计与开发的相关问题。

本书由邵克勇任主编（负责统稿、修改、定稿工作），杨莉、吴攀超、郭浩轩任副主编，邵克勇编写第5章和第7章，杨莉编写第1章和第2章，吴攀超编写第3章和第6章，郭浩轩编写第4章和第8章。

在本书编写过程中，编者参考了国内外现有教材和相关文献，在此向其原作者表示深深的感谢。

本教材的编写得到了东北石油大学重点教材建设项目的资助和中国水利水电出版社的大力支持，在此一并致谢。

由于人工智能是一门不断发展的学科，新的理论方法与技术、新的应用领域不断涌现，加之编者水平有限，书中难免存在不妥与错误之处，恳请各位专家和读者批评指正。

编 者

2022年7月

前言
第1章　绪论 1
1.1　人工智能的历史 2
1.2　人工智能与机器人的融合 3
1.3　智能机器人的定义 3
1.4　机器人的发展阶段 3
1.5　智能机器人的三要素 5
1.6　智能机器人的关键技术 5
1.7　智能机器人未来的发展 8
本章小结 9
习题1 10
第2章　计算智能 11
2.1　人工神经网络算法 11
2.1.1　人工神经网络基本原理 12
2.1.2　BP神经网络 14
2.1.3　RBF神经网络 16
2.2　深度神经网络算法 18
2.2.1　深度神经网络概述 18
2.2.2　卷积神经网络 20
2.2.3　循环神经网络 24
2.2.4　生成对抗网络 26
2.2.5　深度神经网络的应用案例 28
2.3　模糊控制算法 32
2.3.1　模糊集合描述 32
2.3.2　模糊集合运算 33
2.3.3　模糊推理与模糊决策 34
2.3.4　模糊控制 37
2.3.5　模糊控制的应用与发展趋势 40
2.4　进化计算算法 42
2.4.1　遗传算法 42
2.4.2　粒子群算法 51
2.4.3　蚁群算法 55
2.4.4　混合蛙跳算法 60
本章小结 63
习题2 63
第3章　机器学习 64
3.1　机器学习概述 64
3.1.1　机器学习的发展阶段 64
3.1.2　机器学习系统的基本结构 65
3.1.3　机器学习的分类 66
3.2　监督学习 68
3.2.1　支持向量机 69
3.2.2　K-最近邻分类 70
3.2.3　朴素贝叶斯分类器 70
3.2.4　集成学习 72
3.3　非监督学习 75
3.3.1　K-均值聚类 75
3.3.2　PCA算法 76
3.4　强化学习 78
3.4.1　强化学习的特点 78
3.4.2　强化学习的组成部分 78
3.4.3　马尔可夫决策过程 79
3.4.4　基于值函数的学习算法 84
3.4.5　基于策略函数的学习算法 87
3.4.6　Actor-Critic算法 88
3.5　深度强化学习 88
3.5.1　深度强化学习的常用算法 88
3.5.2　深度强化学习的主要应用 90
3.6　迁移学习 91
3.6.1　迁移学习的基本方法 92
3.6.2　分布对齐的常用方法 96
3.6.3　迁移学习的研究前沿 100
本章小结 102
习题3 102
第4章　感知智能 103
4.1　机器人传感器 103
4.1.1　内部传感器 104
4.1.2　外部传感器 106
4.2　机器人视觉与图像处理 108
4.2.1　机器人视觉 108
4.2.2　数字图像处理系统 113
4.3　语音识别与机器人听觉 133
4.3.1　语音识别技术流程 133
4.3.2　声学模型训练常用方法 135
4.3.3　机器人听觉系统 138
4.4　多源信息融合 139
4.4.1　信息融合概述 140
4.4.2　多源信息融合的主要方法 140
4.4.3　机器人信息融合技术 143
本章小结 144
习题4 145
第5章　认知智能 146
5.1　知识表示技术 147
5.1.1　一阶谓词逻辑表示法 147
5.1.2　产生式表示法 151
5.1.3　语义网络表示法 154
5.2　逻辑推理 157
5.2.1　命题演算的消解方法 157
5.2.2　公式集化为标准子句集 158
5.2.3　推理规则 159
5.2.4　推理求解过程 160
5.3　搜索技术 162
5.3.1　盲目搜索 166
5.3.2　等代价搜索 168
5.3.3　启发式搜索 170
5.4　知识图谱 172
5.4.1　知识图谱架构 173
5.4.2　知识图谱构建的关键技术 173
5.4.3　代表性知识图谱库 174
5.4.4　知识图谱应用场景 175
本章小结 177
习题5 177
第6章　机器人定位与建图 178
6.1　机器人定位技术 178
6.1.1　经典机器人定位技术 179
6.1.2　机器人无线定位算法 182
6.2　机器人地图构建 187
6.2.1　地图模型 187
6.2.2　基于距离测量的地图构建算法 189
6.3　机器人同倍ㄎ挥虢ㄍ� 190
6.3.1　SLAM基本概念 190
6.3.2　基于视觉的SLAM方法 191
6.3.3　视觉SLAM的发展趋势及研究热点 199
本章小结 199
习题6 200
第7章　机器人路径规划 201
7.1　全局路径规划算法 202
7.1.1　栅格法 202
7.1.2　可视图法 203
7.1.3　戴克斯特拉（Dijkstra）算法 203
7.1.4　基于强化学习的Q-Learning算法 205
7.2　局部路径规划算法 207
7.2.1　人工势场法 207
7.2.2　动态窗口法 210
7.3　路径规划发展趋势 212
本章小结 213
习题7 214
第8章　智能机器人设计与开发 215
8.1　智能机器人设计的基本步骤 216
8.2　机器人硬件设计与开发 217
8.2.1　主板 217
8.2.2　传感器 219
8.2.3　驱动器 219
8.2.4　其他硬件设备 220
8.3　机器人的软件架构 221
8.3.1　概述 221
8.3.2　机器人的软件架构范例 221
8.3.3　机器人编程方式 223
8.3.4　机器人程序设计语言 225
8.4　机器人仿真平台 227
本章小结 231
习题8 232
参考文献 233

1. 零基础玩转国产大模型DeepSeek [徐永冰 张帅 编著]
2. 网络工程师5天修炼（适配第6版考纲） [主编　朱小平 施游]
3. 信息系统项目管理师考试32小时通关（适用第4版考纲） [薛大龙]
4. 信息系统管理工程师考试32小时通关（适配第2版考纲） [薛大龙　刘伟]
5. 土木工程材料检测实训 [洪晓江 达则晓丽 钱波]
6. 科技信息检索与论文写作实用教程 [李振华]
7. 传统山水画论解读与实践 [陈钠 著]
8. Python数据库编程 [主编 殷树友 邢 翀]
9. 计算机基础实训指导 [主编 袁春萍 朱妮]
10. 嵌入式人工智能技术应用（数字教材） [主编 胡娜 杨国勇 晏廷荣]
11. Vienna整流器技术 [桂存兵 著]
12. 变频器与伺服应用 [陈刚 叶云飞]
13. 物联网工程设计与实践 [汤琳 李敏]
14. 炉边夜话——深入浅出话AI [汪建　著]
15. 电商运营与管理 [钟肖英 陈潇]
16. Java面向对象程序设计 [主编 姜春磊 陈虹洁]
17. 信息技术基础（Windows 10+WPS Office）（微课版） [主编　石利平　田辉平　谢盛嘉]
18. 人工智能应用 [主编　陈　萍　刘培培　陈孟军]
19. 大学生职业发展与就业指导 [主编　刘志坚]
20. 高级办公应用项目教程 [主编 屈晶 赵成丽]
21. 微信小程序开发项目实战（微课版） [主编 黄龙泉 郭峰 朱倩]
22. 企业档案工作实战宝典百问百答 [华俊 卢秀英 邵甜甜 著]
23. 计算机网络原理及应用 [主编 唐继勇 叶坤 孙梦娜]
24. 大学生创业基础 [主编 王丽莉 王 杨]
25. 船舶辅机 [主编 王连海 于洋 姜淑翠]
26. 大学生就业指导 [主编 王丽莉 董宴廷]
27. 系统架构设计师章节习题与考点特训 [主编 薛大龙 邹月平]
28. 高校学生工作探索与实践 [郭亮 著]
29. 大学生情商管理 [方雄 著]
30. 2023年长沙市会展业发展报告 [主编 周栋良]