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群機器人 - 自主完成任務的協調系統 - cover

群機器人 - 自主完成任務的協調系統

Fouad Sabry

Traductor Jin Tsui

Editorial: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Sinopsis

福阿德·薩布里 所著的《群機器人》對機器人科學的這一前沿領域進行了深入探索。對於渴望了解去中心化自治系統的複雜世界的專業人士、學生和愛好者來說,本書是必備讀物。透過探索從基本原理到現實應用的各種主題,本書提供了關於群體機器人將如何塑造機器人、自主系統和技術的未來的寶貴見解。它提供了您理解這項變革性創新所需的知識,使其成為學術研究和實際應用的絕佳資源。
 
章節簡要概述:
 
1:群體機器人技術:介紹群體機器人技術,重點關注其去中心化和自組織原則,這是多個自主代理協作工作的基礎。
 
2:機器人:探討機器人的定義、類型和應用,強調它們在現代科技、工業和研究中不斷發展的角色。
 
3:自主機器人:討論機器人自主的概念,強調自主管理在無人介入的環境中的重要性。
 
圖 4:無人機:詳細介紹無人機及其在群體機器人技術中的關鍵作用,以展示其在監視、農業和國防等各個領域的多功能性。
 
5:集群:分析集群的自然行為,集群機器人中的關鍵概念,影響機器人合作演算法的設計。
 
6:機器人控制:涵蓋控制群體內機器人的原理,確保機器人能夠協調其行動,以實現最佳性能和完成任務。
 
7:群體行為:檢視群體中的集體行為,解釋機器人如何透過簡單的規則和互動表現出緊急行為。
 
8:博伊德:引入了 群落,這是一種群集行為模擬模型,可作為機器人群體行為的基礎,提供對動態、分散控制的深入了解。
 
9:微型飛行器:重點關注微型飛行器(無人機的子集)及其在群體機器人中的應用,用於在狹小空間內執行需要敏捷性和精確性的任務。
 
10:達裡奧·弗洛雷亞諾:討論群體機器人領域先驅 達裡奧·弗洛雷亞諾 的貢獻,以及他的工作如何影響該領域當前的發展。
 
11:遠端操作:解釋遠端操作及其與群體機器人的集成,使人類能夠即時控制關鍵應用的機器人系統。
 
12:無人地面車輛:研究無人地面車輛在群體機器人中的作用,強調它們在探索、物流和遙感等任務中的實用性。
 
13:移動機器人:討論移動機器人,強調它們在開發需要移動性來執行各種任務的群體機器人系統中的重要性。
 
14:避障:探索群體機器人中用於偵測和避開障礙物的技術和演算法,確保動態環境中的安全導航。
 
15:無人駕駛飛行器:分析無人駕駛飛行器在集群系統中的潛力,並專注於它們在無需人類直接參與的空中、地面和水下應用中的作用。
 
16:德爾飛:展示了 德爾飛,一種獨特的飛行機器人模型,旨在研究群體行為,展示其設計如何幫助理解多智能體協調。
 
17:自主飛機:重點關注自主飛機系統,它們在大規模任務的群體機器人中的應用,以及它們在速度、靈活性和耐力方面的優勢。
 
18:群體機器人平台:重點介紹支援群體機器人技術的不同平台,為協作、協調和系統整合提供基礎設施。
 
19:無人機在野火管理中的應用:研究無人機如何在群體機器人中用於野火管理,展示其在災害應變和監測中的關鍵作用。
 
20:瑪格麗塔·克利:介紹 瑪格麗塔·克利 對群體機器人技術的貢獻,深入了解她的研究如何影響該領域的創新。
 
21:安卓(機器人):研究機器人的發展及其在群體機器人中的作用,並專注於它們在協作系統中進行類人互動的潛力。
 
本書為快速發展的領域提供了寶貴的見解,該領域將尖端技術與實際應用融為一體。無論您是學生、專業人士還是只是愛好者,「群機器人」都可以提供知識和靈感來探索這些創新系統如何重塑我們的世界。
Disponible desde: 29/12/2024.
Longitud de impresión: 216 páginas.

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    「物理學」是「機器人科學」系列的重要補充,它將物理學的基本概念與機器人技術的前沿世界聯繫起來。這本內容全面的書是為專業人士、本科生和研究生以及愛好者和業餘愛好者編寫的。它為我們的宇宙力學及其在機器人技術中的應用提供了寶貴的見解,使讀者能夠更深入地了解經典和現代物理學。從本書中獲得的知識值得投資,它為讀者提供了探索複雜主題、激發創新和解決機器人技術現實世界挑戰的工具。
     
    章節簡要概述:
     
    1:物理學:介紹物理學的基本原理,對於理解機器人技術中的所有其他主題至關重要。
     
    2:凝聚態物理:探索物質在固態和液態下的行為,這對於機器人技術的材料選擇至關重要。
     
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    4:物理學史:追溯物理理論的演變,為機器人技術的現代進步提供背景。
     
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    7:物理學哲學:探索物理學的哲學基礎,提供機器人技術倫理維度的批判性見解。
     
    8:經典物理學:涵蓋經典力學的基本概念,對於建立穩定的機器人系統至關重要。
     
    9:數學物理:介紹用於描述物理現象的數學方法,直接適用於機器人演算法。
     
    10:遠距離作用:研究與機器人感測器技術相關的遠距離作用力的概念。
     
    11:現代物理學:討論影響下一代機器人技術的物理學最新進展。
     
    12:互補性(物理學):探索互補性原理,為機器人設計中的不確定性提供有價值的觀點。
     
    13:量子力學簡介:提供了一種適合初學者的量子理論方法,縮小了與先進機器人技術的差距。
     
    14:經典力學史:強調經典力學的發展,對於理解機器人運動學和動力學至關重要。
     
    15:經典力學:深入研究運動和力的定律,這是機器人運動力學的核心。
     
    16:理論物理學:研究塑造機器人系統設計與功能的理論模型。
     
    17:物理學分支:提供物理學子領域的概述,每個子領域都有助於更深入了解機器人應用。
     
    18:拉卡物理研究所:提供前沿研究的見解,激發未來的機器人創新。
     
    19:bcs 理論:討論 巴丁-庫柏-施里弗 理論,該理論對於理解機器人技術中使用的超導材料至關重要。
     
    20:超導性:研究超導現象,這對於開發節能機器人系統至關重要。
     
    21:物質狀態:探索影響機器人材料設計和感測器技術的不同物質狀態。
     
    《物理學》不僅僅是一本教科書,對於任何想要了解機器人背後科學的人來說,它都是重要的資源。本書將激勵並幫助您探索物理學和機器人技術的新領域。無論您是學生、專業人士還是只是愛好者,本書都將增強您的知識,激發您的好奇心,並為機器人世界的新機會打開大門。
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  • 機器人學習 - 透過自適應演算法增強智慧行為 - cover

    機器人學習 - 透過自適應演算法增強智慧行為

    Fouad Sabry

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    1:機器人學習:本章介紹了機器人學習的概念,解釋了機器人如何自主地從環境中獲取知識,以提高其性能和決策能力。
     
    2:多莫(機器人):多莫 機器人作為機器人學習進化的案例研究進行探索,深入了解其學習方法及其透過感官回饋進行適應的能力。
     
    3:發育機器人學:本章涵蓋了發育機器人學的基礎知識,重點在於機器人如何隨著時間的推移逐步學習,類似於人類的認知發展。
     
    4:立方體:深入研究酷比機器人,強調其在研究認知發展和人類機器人互動方面的作用,展現其先進的學習能力。
     
    5:演示編程:討論如何透過操作員的演示對機器人進行編程,本章重點介紹了教授機器人複雜任務的簡單性和效率。
     
    6:神經機器人學:神經機器人學將神經科學與機器人技術融為一體,本章研究如何透過理解大腦的過程來影響機器人的學習,以及如何在機器中複製這些過程。
     
    7:丹尼爾·羅斯:本章將重點放在機器人領域的領先研究員 丹尼爾·羅斯 的工作,探討她對機器人學習和自主系統的貢獻。
     
    8:情境方法(人工智慧):看看人工智慧中的情境方法,機器人透過直接與環境互動來學習,強調現實世界環境在機器人學習中的重要性。
     
    9:谷歌 大腦:本章探討了深度學習和機器人技術的交叉點,特別是 谷歌 大腦 研究透過先進演算法和神經網路增強機器人學習的影響。
     
    10:小詹姆斯·j·庫夫納.:分析 詹姆斯·j·庫夫納 在機器人領域的開創性工作以及他對運動規劃和機器人學習技術(使機器人能夠執行複雜任務)的貢獻。
     
    11:雲端機器人:雲端機器人利用雲端運算處理和儲存大量數據,正在重塑機器人的學習方式。本章概述了這項創新如何影響機器人學習及其可擴展性。
     
    12:吉恩·克里斯托夫·貝利:本章聚焦在 吉恩·克里斯托夫·貝利 的工作,從系統角度深入探討他對機器人學習的探索,特別是在移動機器人和感測處理方面。
     
    13:史蒂芬·e·萊文森:本章探討了 史蒂芬·e·萊文森 對機器人學習的貢獻,特別是他在將機器人技術與自然語言處理和認知科學結合方面的工作。
     
    14:阿舒托什·薩克塞納:本章討論了 阿舒托什·薩克塞納 在創建能夠從人類行為中學習的機器人方面所做的工作,重點介紹瞭如何訓練機器人來理解和複製人類行為。
     
    15:奧德·比拉德:這裡介紹了 奧德·比拉德 在人類機器人互動方面的研究,重點是開發可以從社交線索和人類協作中學習的機器人。
     
    16:朱若儀:本章探討了 朱若儀 在機器人學習方面的工作,特別是在機械手臂運動和透過回饋進行即時學習的背景下。
     
    17:翁巨陽:本章介紹了翁巨陽在機器人技術中的具身認知方法,強調了機器人如何從物理世界中的自身經驗中學習。
     
    18:曾安迪:探討了曾安迪對機器人深度強化學習的貢獻,並著重於機器人如何自主適應和學習複雜的行為。
     
    19:安卓(機器人):以其類人外觀和學習能力而聞名的 安卓 機器人進行了檢查,為如何設計機器人來緊密複製人類智慧提供了見解。
     
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