机器人人工智能

本书是一本介绍将人工智能技术应用于机器人的书。它以人工智能为核心，介绍了神经网络、机器学习、自然语言处理、路径规划、决策树等技术。作者使用一个贯穿全书的实例，从机器人硬件组装开始，一步步深入，详细介绍了如何分析及解决各种实际问题。跟着作者一起操作，你也可以开发出一个功能强大、技术优选的实用机器人。

时永安，IT老兵。做过嵌入式，干过互联网，开发过APP；曾经混迹于京城和深圳多家IT企业。现在作为一个独立开发者，依旧在追寻着自己的技术梦想，主要关注方向是移动开发、电商和人工智能。

1高级机器人技术和人工智能的基础1
技术要求2
机器人技术和AI的基本原则2
AI是什么（以及AI不是什么）3
阳光之下无新事4
作为例子的问题：整理房间5
你将学到的7
人工智能和优选的机器人科技8
机器人和我们的开发环境介绍9
软件模块（ROS、Python和Linux）12
机器人控制系统和决策框架13
机器人控制系统——带有软实时控制的控制循环24
小结32
问题32
扩展阅读33
2创建你的机器人34
技术要求34
什么是机器人35
机器人剖析——机器人是由什么组成的35
包容架构39
软件设置41
准备笔记本电脑42
安装Python42
在笔记本电脑上安装ROS44
设置树莓派346
硬件48
最开始——码放配件49
装配履带50
安装履带51
装配机械臂基座（转盘）53
装配手臂55
接线58
小结59
问题60
扩展阅读60
3实用机器人设计过程的基本概念61
一个以系统工程为基础的机器人的开发路径61
我们的任务——清理游戏室62
用例63
问题——第1部分63
问题——第2部分67
我们的机器人要做什么69
故事板72
故事板——把玩具放好72
分解硬件需求80
分解软件需求81
小结86
问题86
扩展阅读87
4使用神经网络和有监督学习完成物体识别88
技术要求89
图像识别过程89
图像识别训练和部署过程——分步详解90
图像处理91
卷积92
人工神经元94
卷积神经网络流程96
构建玩具/非玩具探测器104
使用神经网络113
小结116
问题117
扩展阅读117
5捡起玩具118
技术要求119
任务分析119
设定解决方案120
机械臂学习过程概述123
教机械臂学习124
版本1——动作状态强化学习125
Q学习的实现130
版本2——对状态和动作做索引135
遗传算法140
其他机械臂机器学习方法148
Google的SAC-X148
亚马逊机器人挑战赛148
小结149
问题149
扩展阅读150
6教机器人听151
技术要求152
机器人语音识别152
我们在做什么152
语音转为文本153
意图156
Mycroft157
讲笑话——敲门游戏167
接收笑话——Who’sthere?171
小结175
问题175
扩展阅读176
7躲开楼梯177
技术要求178
任务分析178
什么是SLAM180
导航的替代方案182
神经网络187
处理图像189
训练神经网络进行导航191
卷积神经网络机器人控制的实现197
小结201
问题202
扩展阅读202
8把东西放好204
技术要求205
任务分析205
决策树206
熵216
独热编码218
网格搜索和A*（A星）算法222
A*算法228
D*（D星或动态A*）231
GPS路径查找不使用地图231
小结233
问题234
扩展阅读234
9给机器人一个人工人格235
技术要求235
什么是人工人格236
图灵测试237
模拟的艺术和科学239
情绪状态机242
玩情感游戏244
创建人类行为模型246
将人工人格融入机器人247
人格构建——积木248
开始构建253
机器人情感引擎257
人类情感模型259
问题263
扩展阅读264
10结论和思考265
关于我们旅程的总结268
机器人技术职业268
AI中的问题：真和假269
关于机器人和AI恐惧症的一些简短的看法270
了解AI中的风险273
结束语275
小结275
问题275
扩展阅读276
参考答案277